Cómo rastrear el tráfico de IA con Stape

El tráfico de IA son las visitas o solicitudes a un sitio web que proceden de plataformas, asistentes, navegadores o sistemas automatizados de IA. Puede incluir tanto visitas humanas (cuando un usuario hace clic en un enlace en una plataforma de IA) como solicitudes automatizadas generadas por sistemas de IA (como los rastreadores de entrenamiento y los bots de recuperación para búsquedas, que analizamos más abajo).

La IA se está convirtiendo en una fuente importante de tráfico web. Su desarrollo constante ya ha tenido impacto en múltiples sectores (según los estudios citados a continuación), y lo más probable es que ya esté afectando a los informes de adquisición de tráfico de su sitio web.

Antes de configurar la detección del tráfico de IA, conviene ver con qué rapidez crecen la adopción de la IA y el tráfico referido por IA.

Adobe publicó un informe sobre el tráfico de IA en abril de 2026. La plataforma analizó el crecimiento de la cuota de visitas procedentes de IA en distintos sectores:

• El comercio minorista registró el mayor aumento interanual, del 393%
• Viajes, del 233%;
• Servicios financieros, del 158%;
• Medios y entretenimiento, del 84%;
• Tecnología y software, del 63%.

La creciente adopción de la IA entre los consumidores también contribuye a esta tendencia. En la encuesta de consumidores de Adobe de marzo de 2026, el 54% de los encuestados afirmó que usaba la IA con más frecuencia.

Según el informe 2026 Generative AI Landscape de SimilarWeb, la IA generativa sigue creciendo. Entre junio de 2025 y mayo de 2026:

• La media mensual de visitas web alcanzó los 9,5 mil millones, un aumento interanual del 70%;
• Los visitantes únicos mensuales crecieron un 57%, hasta 655 millones;
• Las descargas de aplicaciones móviles también aumentaron un 58%, hasta 4,4 mil millones.

Los bots de IA pueden acceder a los sitios web con distintos fines, así que, antes de intentar detectarlos, es importante entender que no todo el tráfico de bots relacionado con la IA debe considerarse igual. Algunos bots rastrean contenido de acceso público para entrenar o mejorar modelos de IA, y otros acceden a las páginas en tiempo real para obtener información para la consulta de un usuario o generar una respuesta de IA.

Los bots que se indican a continuación rastrean contenido web de acceso público que puede utilizarse para desarrollar, entrenar o mejorar modelos de IA:

• GPTBot
• ClaudeBot
• Google-Extended
• Applebot-Extended
• Bytespider
• CCBot
• Meta-ExternalAgent

Las visitas de los rastreadores de entrenamiento no implican necesariamente visitas humanas al sitio web. Sin embargo, su seguimiento puede ayudarle a saber con qué frecuencia los sistemas de IA acceden a su contenido y a distinguir el rastreo automatizado de IA del tráfico generado por usuarios.

Estos bots pueden acceder a páginas web en respuesta a solicitudes de los usuarios. Por ejemplo, un asistente de IA o un sistema de búsqueda con IA puede obtener información de su sitio web para generar una respuesta, un resumen o un resultado de búsqueda:

• OAI-SearchBot
• ChatGPT-User
• Perplexity-User
• Claude-Web
• Claude-SearchBot

🤔 Entonces, ¿cómo detectar estos tipos de bots de IA?

Los bots de IA se pueden detectar analizando las solicitudes entrantes a su sitio web. El método más habitual es revisar el encabezado User-Agent de la solicitud y compararlo con los identificadores conocidos de rastreadores y bots de recuperación de IA.

Por ejemplo, una solicitud puede identificarse como procedente de un bot de IA cuando su User-Agent contiene identificadores como GPTBot, ClaudeBot, OAI-SearchBot o Perplexity-User.

Sin embargo, el User-Agent es solo una señal y no permite identificar de forma fiable todo el tráfico de IA. Algunos agentes de IA pueden usar un User-Agent de navegador normal, lo que dificulta distinguirlos de los visitantes humanos basándose únicamente en el encabezado de la solicitud.

Para una detección más fiable, también puede analizar el comportamiento de los visitantes y otras señales a nivel de solicitud. Por ejemplo, los agentes de IA pueden:

✅ tener tiempos de interacción con la página muy cortos;

✅ no desplazarse por la página ni interactuar con sus elementos;

✅ generar patrones de navegación distintos de los de los visitantes humanos.

Otras señales, como la frecuencia de las solicitudes, los patrones de sesión, la ejecución de JavaScript y la secuencia de páginas visitadas, también pueden ayudar a distinguir el tráfico automatizado de los usuarios humanos.

Por lo tanto, una detección fiable del tráfico de IA suele combinar el análisis del User-Agent con señales de comportamiento y técnicas.

Puede detectar el tráfico de bots de IA mediante:

• Logs del servidor, que contienen detalles sobre las solicitudes entrantes, incluidas las cadenas User-Agent.
• Logs de CDN o del servidor web, como los de Cloudflare, Nginx o Apache.
• Herramientas de detección de bots, que identifican automáticamente los rastreadores de IA conocidos y clasifican su tráfico (más adelante en esta guía analizamos una de estas soluciones).

No todo el tráfico relacionado con la IA representa el mismo tipo de visitante. El tráfico humano de IA se produce cuando una persona usa una plataforma de IA, como ChatGPT o Perplexity, y después hace clic para acceder a su sitio web. El tráfico de agentes LLM se genera cuando un sistema o agente de IA accede directamente a su sitio web para obtener información, completar una tarea o interactuar con su sitio en nombre de un usuario.

Estos dos tipos de tráfico pueden ser difíciles de distinguir, ya que pueden estar asociados a la misma plataforma de IA, pero aparecen de forma distinta en sus datos de analítica.

El enfoque más fiable es analizar el tráfico a nivel de solicitud antes de que llegue a su plataforma de analítica:

• Tráfico humano de IA. Busque visitas en las que los datos de referencia o de adquisición indiquen una plataforma de IA y en las que la solicitud se comporte como una sesión de usuario normal, por ejemplo, cargando páginas y activando eventos del lado del cliente.
• Tráfico de agentes LLM. Busque solicitudes de rastreadores de IA conocidos, bots de recuperación de búsqueda o user agents de agentes, como OAI-SearchBot, GPTBot o ClaudeBot. Con frecuencia, estas solicitudes se pueden identificar por el User-Agent y otros datos de la solicitud del lado del servidor.

Medir el tráfico de IA puede ser difícil porque no siempre aparece como una fuente de tráfico claramente identificable en las plataformas de analítica. Según cómo llegue un visitante a su sitio web, el tráfico de las plataformas de IA puede registrarse como referencia, tráfico directo, búsqueda orgánica u otro canal de adquisición.

👉 Por ejemplo, si una plataforma de IA no transmite información de referencia, la visita puede atribuirse como tráfico directo. Si recibe tráfico de una función de búsqueda con IA (como AI Overview en Google), la visita puede atribuirse al motor de búsqueda en lugar de a la plataforma de IA. Esto hace que la atribución del tráfico de IA sea incoherente.

Otro reto es identificar el tráfico generado por navegadores de IA. Muchos navegadores de IA están basados en Chromium y pueden usar cadenas de user agent iguales o muy similares a las de Chrome. Por ejemplo, nuestras pruebas mostraron que navegadores como Atlas y Comet pueden enviar la misma cadena de user agent que Chrome, con la versión del navegador como principal diferencia. Tenemos un artículo del blog dedicado al seguimiento de navegadores de IA; consúltelo para obtener más detalles.

Esto también complica el análisis del tráfico de IA. Sin una forma específica de detectar el tráfico de IA, puede ser difícil identificar qué plataformas de IA atraen nuevos visitantes, supervisar el tráfico de referencia de IA y medir la interacción y las conversiones procedentes de fuentes de IA.

El power-up AI Traffic Detection de Stape ayuda a identificar el tráfico generado por IA y a añadir esta información a las solicitudes entrantes en un contenedor de server GTM. Así resulta más fácil distinguir el tráfico de IA de otras fuentes y utilizar los datos detectados para la analítica y la atribución del tráfico de IA (más abajo le mostramos un ejemplo de cómo configurarlo).

En lugar de depender únicamente de los datos de referencia estándar o de las cadenas de user agent, puede utilizar la información detectada en su configuración de seguimiento del lado del servidor y transmitirla a plataformas de analítica como GA4, Matomo o cualquier otra que necesite.

El power-up está disponible para los clientes de Stape con el plan Pro o superior.

Con la ayuda del power-up, puede medir el tráfico generado por IA y saber cómo contribuyen las plataformas de IA a las visitas y conversiones del sitio web. También puede utilizar los datos detectados para crear informes personalizados y supervisar los cambios en el tráfico de IA a lo largo del tiempo.

El power-up gratuito Custom Loader debe configurarse antes de continuar; de lo contrario, no podrá activar el power-up AI Traffic Detection. Si todavía no lo tiene configurado, haga clic en el elemento desplegable de abajo para ver las instrucciones detalladas:

2.1 Acceda a su cuenta de Stape y seleccione su contenedor sGTM en el panel.

2.2 Vaya a Power-ups y haga clic en el panel AI Traffic Detection de la sección Track and recovery.

2.3 Active el interruptor AI Traffic Detection para habilitarlo y haga clic en Save changes.

Enviar los datos del tráfico de IA a las plataformas que utiliza (como Google Analytics 4, Matomo o cualquier otra) le permite analizar el tráfico de IA junto con los datos existentes de su sitio web y entender cómo contribuyen los distintos sistemas de IA a las visitas, la interacción y las conversiones.

Se puede configurar creando dimensiones personalizadas en su sistema de analítica (consulte la documentación oficial de la plataforma) y editando la etiqueta correspondiente en el contenedor de server GTM.

Tomaremos Matomo como ejemplo, ya que esta plataforma no ofrece ningún grupo de canales predeterminado para el tráfico generado por IA.

3.1 Cree las dimensiones personalizadas en Matomo. Por ejemplo, puede crear dimensiones para AI traffic type y AI source. Al crearlas, anote los nombres exactos que utilice, ya que los necesitará al configurar la etiqueta de Matomo en server GTM.

3.2 Una vez hecho, vaya a su contenedor de GTM de servidor y abra la etiqueta de Matomo del lado del servidor.

3.3 En la sección Event Parameters, añada un nuevo parámetro de evento por cada dimensión personalizada que quiera enviar a Matomo. Utilice el nombre exacto de la dimensión personalizada de Matomo correspondiente como nombre del parámetro de evento.

Por ejemplo, si ha creado las siguientes dimensiones personalizadas en Matomo:

• AI traffic type
• AI source

3.4 Como valor, añada variables de encabezado de solicitud:

• X-User-AI para identificar el tráfico de IA;
• X-User-AI-Name para enviar a Matomo el nombre de las plataformas de IA.

Así se ve en la etiqueta de Matomo:

Cuando el power-up está activo, se añaden dos encabezados a las solicitudes entrantes:

• X-User-AI con el valor true si se trata de tráfico de IA;
• X-User-AI-Name con el nombre de la plataforma de IA como valor, si hemos podido detectar la plataforma.

Para rastrear el tráfico de IA con mayor precisión, puede identificar las solicitudes de IA antes de que lleguen a GA4 y enviar estos datos a su configuración de analítica como parámetro de evento personalizado u otro atributo de tráfico.

Una vez configurado el power-up AI Traffic Detection como se ha mostrado arriba, puede enviar los datos de detección de IA como parámetros de evento y registrarlos como dimensiones personalizadas en GA4. Es decir, la configuración es básicamente la misma que con Matomo, que hemos mostrado antes.

1. Cree dimensiones personalizadas para los datos de tráfico de IA que quiera analizar en GA4.

Por ejemplo, puede crear:

• AI traffic – indica si la solicitud se ha identificado como tráfico de IA.
• AI traffic source – identifica la plataforma de IA, cuando está disponible.

Vaya a Admin → Data display → Custom definitions → Create custom dimension en su propiedad de GA4.

Para la dimensión AI traffic, utilice el nombre del parámetro de evento que tenga previsto enviar desde server GTM, por ejemplo ai_traffic.

Para la dimensión AI traffic source, puede utilizar un parámetro como ai_traffic_source.

Guarde los nombres de los parámetros que ha especificado en la interfaz de GA4 al crear las dimensiones; los necesitará en el siguiente paso.

2. Añada los datos de tráfico de IA a la etiqueta de GA4 en GTM de servidor.

Para ello, vaya a la sección Tags → abra GA4 Base tag → despliegue la sección Event Parameter → haga clic en Add Row.

Como nombre, especifique el que utilizó para crear la nueva dimensión en GA4.

Como valor, cree una nueva variable:

• Variable Type: Request Header
• Name: X-User-AI

Añada una nueva fila para agregar la segunda dimensión (la que identifica la fuente – ai_traffic_source). Elija también el tipo de variable Request Header; solo asegúrese de usar X-User-AI-Name como nombre.

Así se ve en la etiqueta:

El tráfico de IA se está convirtiendo en una parte importante del recorrido del cliente, pero las herramientas de analítica estándar no siempre facilitan identificar y analizar este tipo de tráfico.

Con el power-up AI Traffic Detection de Stape, puede identificar el tráfico de IA detectado y enviar esta información a sus plataformas de analítica. Esto le permite analizar las visitas generadas por IA junto con sus datos de tráfico existentes, supervisar los cambios a lo largo del tiempo y comprender mejor el papel que desempeña la IA en la adquisición y la conversión de su sitio web.