Como rastrear o tráfego de IA com o Stape

O tráfego de IA corresponde a visitas ou pedidos a um website com origem em plataformas, assistentes, navegadores ou sistemas automatizados de IA. Pode incluir tanto visitas humanas (quando um utilizador clica num link numa plataforma de IA) como pedidos automatizados gerados por sistemas de IA (como os crawlers de treino e os fetchers de pesquisa, que analisamos mais abaixo).

A IA está a tornar-se uma fonte importante de tráfego para websites. O seu desenvolvimento constante já teve impacto em vários setores (segundo os estudos citados abaixo) e é muito provável que já esteja a afetar os relatórios de aquisição de tráfego do seu website.

Antes de configurar a deteção de tráfego de IA, vale a pena observar a rapidez com que a adoção da IA e o tráfego referenciado por IA estão a crescer.

A Adobe publicou um relatório sobre tráfego de IA em abril de 2026. A plataforma analisou o crescimento da quota de visitas provenientes de IA em diferentes setores:

• O retalho registou o maior aumento homólogo, com 393%
• Viagens, com 233%;
• Serviços financeiros, com 158%;
• Media e entretenimento, com 84%;
• Tecnologia e software, com 63%.

A crescente adoção da IA pelos consumidores também contribui para esta tendência. No inquérito aos consumidores da Adobe de março de 2026, 54% dos inquiridos afirmaram estar a usar a IA com mais frequência.

Segundo o relatório 2026 Generative AI Landscape da SimilarWeb, a IA generativa continua a crescer. Entre junho de 2025 e maio de 2026:

• A média mensal de visitas web atingiu 9,5 mil milhões, um aumento homólogo de 70%;
• Os visitantes únicos mensais cresceram 57%, para 655 milhões;
• As transferências de aplicações móveis também aumentaram 58%, para 4,4 mil milhões.

Os bots de IA podem aceder a websites com diferentes objetivos, pelo que, antes de tentar detetá-los, é importante compreender que nem todo o tráfego de bots relacionado com IA deve ser tratado da mesma forma. Alguns bots rastreiam conteúdos publicamente disponíveis para treinar ou melhorar modelos de IA, e outros acedem às páginas em tempo real para obter informações para a consulta de um utilizador ou gerar uma resposta de IA.

Os bots abaixo rastreiam conteúdos web publicamente disponíveis que podem ser utilizados para desenvolver, treinar ou melhorar modelos de IA:

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

As visitas de crawlers de treino não significam necessariamente visitas humanas ao website. No entanto, rastreá-las pode ajudar a perceber com que frequência os sistemas de IA acedem ao seu conteúdo e a distinguir o rastreamento automatizado por IA do tráfego gerado pelos utilizadores.

Estes bots podem aceder a páginas web em resposta a pedidos dos utilizadores. Por exemplo, um assistente de IA ou um sistema de pesquisa com IA pode obter informações do seu website para gerar uma resposta, um resumo ou um resultado de pesquisa:

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

🤔 Então, como detetar estes tipos de bots de IA?

Os bots de IA podem ser detetados através da análise dos pedidos recebidos pelo seu website. O método mais comum consiste em verificar o cabeçalho User-Agent do pedido e compará-lo com os identificadores conhecidos de crawlers e fetchers de IA.

Por exemplo, um pedido pode ser identificado como proveniente de um bot de IA quando o seu User-Agent contém identificadores como GPTBot, ClaudeBot, OAI-SearchBot ou Perplexity-User.

No entanto, o User-Agent é apenas um sinal e não permite identificar de forma fiável todo o tráfego de IA. Alguns agentes de IA podem utilizar um User-Agent de navegador comum, o que os torna difíceis de distinguir dos visitantes humanos apenas com base no cabeçalho do pedido.

Para uma deteção mais fiável, pode também analisar o comportamento dos visitantes e outros sinais ao nível do pedido. Por exemplo, os agentes de IA podem:

✅ ter tempos de interação com a página muito curtos;

✅ não percorrer a página nem interagir com os seus elementos;

✅ gerar padrões de navegação diferentes dos dos visitantes humanos.

Outros sinais, como a frequência dos pedidos, os padrões de sessão, a execução de JavaScript e a sequência de páginas acedidas, também podem ajudar a distinguir o tráfego automatizado dos utilizadores humanos.

Por isso, uma deteção fiável do tráfego de IA combina normalmente a análise do User-Agent com sinais comportamentais e técnicos.

Pode detetar o tráfego de bots de IA através de:

• Logs do servidor, que contêm detalhes sobre os pedidos recebidos, incluindo as cadeias User-Agent.
• Logs de CDN ou do servidor web, como os registos do Cloudflare, Nginx ou Apache.
• Ferramentas de deteção de bots, que identificam automaticamente os crawlers de IA conhecidos e categorizam o seu tráfego (mais adiante neste guia, analisamos uma destas soluções).

Nem todo o tráfego relacionado com IA representa o mesmo tipo de visitante. O tráfego humano de IA ocorre quando uma pessoa utiliza uma plataforma de IA, como o ChatGPT ou o Perplexity, e depois clica para aceder ao seu website. O tráfego de agentes LLM é gerado quando um sistema ou agente de IA acede diretamente ao seu website para obter informações, concluir uma tarefa ou interagir com o seu site em nome de um utilizador.

Estes dois tipos de tráfego podem ser difíceis de distinguir, porque podem estar associados à mesma plataforma de IA, mas aparecem de forma diferente nos seus dados de análise.

A abordagem mais fiável é analisar o tráfego ao nível do pedido antes de este chegar à sua plataforma de análise:

• Tráfego humano de IA. Procure visitas em que os dados de referência ou de aquisição indiquem uma plataforma de IA e em que o pedido se comporte como uma sessão normal de utilizador, por exemplo, carregando páginas e acionando eventos do lado do cliente.
• Tráfego de agentes LLM. Procure pedidos de crawlers de IA conhecidos, fetchers de pesquisa ou user agents de agentes, como OAI-SearchBot, GPTBot ou ClaudeBot. Muitas vezes, estes pedidos podem ser identificados a partir do User-Agent e de outros dados do pedido do lado do servidor.

O tráfego de IA pode ser difícil de medir porque nem sempre aparece como uma fonte de tráfego claramente identificável nas plataformas de análise. Dependendo da forma como um visitante chega ao seu website, o tráfego proveniente de plataformas de IA pode ser registado como referência, tráfego direto, pesquisa orgânica ou outro canal de aquisição.

👉 Por exemplo, se uma plataforma de IA não transmitir informações de referência, a visita pode ser atribuída como tráfego direto. Se receber tráfego de uma funcionalidade de pesquisa com IA (como o AI Overview no Google), a visita pode ser atribuída ao motor de pesquisa em vez de à plataforma de IA. Isto torna a atribuição do tráfego de IA inconsistente.

Outro desafio é identificar o tráfego gerado por navegadores de IA. Muitos navegadores de IA são baseados no Chromium e podem utilizar cadeias de user agent iguais ou muito semelhantes às do Chrome. Por exemplo, os nossos testes mostraram que navegadores como o Atlas e o Comet podem enviar a mesma cadeia de user agent que o Chrome, sendo a versão do navegador a principal diferença. Temos um artigo do blogue dedicado ao rastreio de navegadores de IA; consulte-o para obter mais detalhes.

Isto também torna a análise do tráfego de IA mais difícil. Sem uma forma dedicada de detetar o tráfego de IA, pode ser difícil identificar que plataformas de IA trazem novos visitantes, monitorizar o tráfego de referência proveniente de IA e medir o envolvimento e as conversões de fontes de IA.

O power-up AI Traffic Detection do Stape ajuda a identificar o tráfego gerado por IA e a adicionar essa informação aos pedidos recebidos num contentor de server GTM. Desta forma, é mais fácil distinguir o tráfego de IA de outras fontes e utilizar os dados detetados para a análise e a atribuição do tráfego de IA (mais abaixo, apresentamos um exemplo de configuração).

Em vez de depender apenas dos dados de referência padrão ou das cadeias de user agent, pode utilizar as informações detetadas na sua configuração de rastreio do lado do servidor e transmiti-las a plataformas de análise como GA4, Matomo ou qualquer outra de que necessite.

O power-up está disponível para os clientes do Stape com o plano Pro ou superior.

Com a ajuda do power-up, pode medir o tráfego gerado por IA e perceber como as plataformas de IA contribuem para as visitas e conversões do website. Pode também utilizar os dados detetados para criar relatórios personalizados e monitorizar as alterações no tráfego de IA ao longo do tempo.

O power-up gratuito Custom Loader tem de ser configurado antes de avançar; caso contrário, não poderá ativar o power-up AI Traffic Detection. Se ainda não o tiver configurado, clique no elemento recolhido abaixo para ver as instruções detalhadas:

2.1 Aceda à sua conta Stape e selecione o seu contentor sGTM no painel.

2.2 Aceda a Power-ups e clique no painel AI Traffic Detection na secção Track and recovery.

2.3 Ative o interruptor AI Traffic Detection e clique em Save changes.

Enviar dados sobre o tráfego de IA para as plataformas que utiliza (como Google Analytics 4, Matomo ou qualquer outra) permite analisar o tráfego de IA em conjunto com os dados existentes do seu website e perceber como os diferentes sistemas de IA contribuem para as visitas, o envolvimento e as conversões.

A configuração é feita através da criação de dimensões personalizadas no seu sistema de análise (consulte a documentação oficial da plataforma) e da edição da etiqueta correspondente no contentor de server GTM.

Vamos usar o Matomo como exemplo, uma vez que esta plataforma não disponibiliza nenhum grupo de canais predefinido para o tráfego gerado por IA.

3.1 Crie as dimensões personalizadas no Matomo. Por exemplo, pode criar dimensões para AI traffic type e AI source. Ao criá-las, anote os nomes exatos que utilizar, pois vai precisar deles ao configurar a etiqueta do Matomo no server GTM.

3.2 Depois disso, aceda ao seu contentor GTM de servidor e abra a etiqueta do Matomo do lado do servidor.

3.3 Na secção Event Parameters, adicione um novo parâmetro de evento para cada dimensão personalizada que pretende enviar para o Matomo. Utilize o nome exato da dimensão personalizada correspondente do Matomo como nome do parâmetro de evento.

Por exemplo, se tiver criado as seguintes dimensões personalizadas no Matomo:

• AI traffic type
• AI source

3.4 Como valor, adicione variáveis de cabeçalho do pedido:

• X-User-AI para identificar o tráfego de IA;
• X-User-AI-Name para enviar para o Matomo o nome das plataformas de IA.

Eis o aspeto na etiqueta do Matomo:

Quando o power-up está ativo, são adicionados dois cabeçalhos aos pedidos recebidos:

• X-User-AI com o valor true se for tráfego de IA;
• X-User-AI-Name com o nome da plataforma de IA como valor, caso tenhamos conseguido detetar a plataforma.

Para rastrear o tráfego de IA com maior precisão, pode identificar os pedidos de IA antes de chegarem ao GA4 e enviar estes dados para a sua configuração de análise como parâmetro de evento personalizado ou outro atributo de tráfego.

Depois de configurar o power-up AI Traffic Detection como mostrado acima, pode enviar os dados de deteção de IA como parâmetros de evento e registá-los como dimensões personalizadas no GA4. Assim, a configuração é basicamente a mesma que a do Matomo, apresentada acima.

1. Crie dimensões personalizadas para os dados de tráfego de IA que pretende analisar no GA4.

Por exemplo, pode criar:

• AI traffic – indica se o pedido foi identificado como tráfego de IA.
• AI traffic source – identifica a plataforma de IA, quando disponível.

Aceda a Admin → Data display → Custom definitions → Create custom dimension na sua propriedade GA4.

Para a dimensão AI traffic, utilize o nome do parâmetro de evento que pretende enviar a partir do server GTM, por exemplo ai_traffic.

Para a dimensão AI traffic source, pode utilizar um parâmetro como ai_traffic_source.

Guarde os nomes dos parâmetros que especificou na interface do GA4 ao criar as dimensões; vai precisar deles no passo seguinte.

2. Adicione os dados de tráfego de IA à etiqueta GA4 no GTM de servidor.

Para isso, aceda à secção Tags → abra GA4 Base tag → expanda a secção Event Parameter → clique em Add Row.

Como nome, indique o nome que utilizou para criar a nova dimensão no GA4.

Como valor, crie uma nova variável:

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

Adicione uma nova linha para a segunda dimensão (a que identifica a fonte – ai_traffic_source). Escolha também o tipo de variável Request Header; certifique-se apenas de que utiliza X-User-AI-Name como nome.

Eis o aspeto na etiqueta:

O tráfego de IA está a tornar-se uma parte importante do percurso do cliente, mas as ferramentas de análise padrão nem sempre facilitam a identificação e a análise deste tipo de tráfego.

Com o power-up AI Traffic Detection do Stape, pode identificar o tráfego de IA detetado e enviar essa informação para as suas plataformas de análise. Isto permite analisar as visitas geradas por IA em conjunto com os seus dados de tráfego existentes, monitorizar as alterações ao longo do tempo e compreender melhor o papel da IA na aquisição e na conversão do seu website.