Як вести трекінг AI-трафіку зі Stape

AI-трафік – це відвідування вебсайту або запити до нього, що надходять від AI-платформ, асистентів, браузерів чи автоматизованих AI-систем. AI-трафік може охоплювати як відвідування людей (коли користувач натискає посилання на AI-платформі), так і автоматизовані запити, згенеровані AI-системами (наприклад, краулерами для навчання та пошуковими фетчерами, які ми розглянемо нижче).

AI стає важливим джерелом трафіку для вебсайтів. Його постійний розвиток уже вплинув на багато галузей (згідно з дослідженнями, наведеними нижче), і, найімовірніше, він уже може впливати на звіти про залучення трафіку вашого вебсайту.

Перш ніж налаштовувати виявлення AI-трафіку, варто подивитися, як швидко зростають використання AI та трафік, що надходить з AI-сервісів.

Adobe опублікувала звіт про AI-трафік у квітні 2026 року. Платформа проаналізувала зростання частки AI-відвідувань у різних галузях:

• Найбільше зростання рік до року показав роздрібний сектор – 393%
• Подорожі – 233%;
• Фінансові послуги – 158%;
• Медіа та розваги – 84%;
• Технології та програмне забезпечення – 63%.

Зростання використання AI серед споживачів також сприяє цій тенденції. У споживчому опитуванні Adobe за березень 2026 року 54% респондентів заявили, що стали частіше користуватися AI.

Згідно зі звітом SimilarWeb 2026 Generative AI Landscape, генеративний AI продовжує зростати. З червня 2025 по травень 2026 року:

• середня кількість щомісячних веб відвідувань сягнула 9,5 млрд, що на 70% більше, ніж роком раніше;
• кількість щомісячних унікальних відвідувачів зросла на 57% – до 655 млн;
• кількість завантажень застосунків на мобільних пристроях також збільшилася на 58% – до 4,4 млрд.

AI-боти можуть заходити на вебсайти з різною метою, тож перш ніж намагатися їх виявити, важливо розуміти, що не весь трафік ботів, пов’язаних з AI, слід розглядати однаково. Одні боти сканують загальнодоступний контент, щоб навчати або вдосконалювати AI-моделі, а інші звертаються до сторінок у реальному часі, щоб отримати інформацію для запиту користувача або згенерувати відповідь AI.

Наведені нижче боти сканують загальнодоступний вебконтент, який може використовуватися для розробки, навчання або вдосконалення AI-моделей:

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

Відвідування краулерів для навчання не обов’язково означають відвідування вебсайту людьми. Проте їх трекінг може допомогти вам зрозуміти, як часто AI-системи звертаються до вашого контенту, і відрізнити автоматизоване AI-сканування від трафіку, ініційованого користувачами.

Ці боти можуть звертатися до вебсторінок у відповідь на запити користувачів. Наприклад, AI-асистент або AI-система пошуку може отримувати інформацію з вашого вебсайту, щоб згенерувати відповідь, підсумок або результат пошуку:

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

🤔 Тож як виявити ці типи AI-ботів?

AI-ботів можна виявити, аналізуючи вхідні запити до вашого вебсайту. Найпоширеніший спосіб – перевірити заголовок User-Agent запиту та порівняти його з відомими ідентифікаторами AI-краулерів і фетчерів.

Наприклад, запит можна визначити як такий, що надходить від AI-бота, якщо його User-Agent містить ідентифікатори на кшталт GPTBot, ClaudeBot, OAI-SearchBot або Perplexity-User.

Однак User-Agent – це лише один із сигналів, і він не дає змоги надійно ідентифікувати весь AI-трафік. Деякі AI-агенти можуть використовувати User-Agent звичайного браузера, тому відрізнити їх від відвідувачів-людей лише за заголовком запиту складно.

Для надійнішого виявлення ви також можете аналізувати поведінку відвідувачів та інші сигнали на рівні запиту. Наприклад, AI-агенти можуть:

✅ мати дуже короткий час взаємодії зі сторінкою;

✅ не прокручувати сторінку й не взаємодіяти з її елементами;

✅ генерувати патерни навігації, що відрізняються від патернів відвідувачів-людей.

Інші сигнали, як-от частота запитів, патерни сесій, виконання JavaScript і послідовність відкритих сторінок, також можуть допомогти відрізнити автоматизований трафік від користувачів-людей.

Тому надійне виявлення AI-трафіку зазвичай поєднує аналіз User-Agent з поведінковими та технічними сигналами.

Виявити трафік AI-ботів можна за допомогою:

• Серверних логів, які містять відомості про вхідні запити, зокрема рядки User-Agent.
• Логів CDN або вебсервера, наприклад логів Cloudflare, Nginx чи Apache.
• Інструментів для виявлення ботів, які автоматично ідентифікують відомі AI-краулери та класифікують їхній трафік (одне з таких рішень ми розглянемо далі в цьому гайді).

Не весь трафік, пов’язаний з AI, відповідає одному типу відвідувачів. AI-трафік від людей виникає, коли людина користується AI-платформою, як-от ChatGPT чи Perplexity, а потім переходить на ваш вебсайт за посиланням. Трафік LLM-агентів генерується, коли AI-система або агент напряму звертається до вашого вебсайту, щоб отримати інформацію, виконати завдання чи взаємодіяти із сайтом від імені користувача.

Ці два типи трафіку буває складно розрізнити, оскільки вони можуть бути пов’язані з однією AI-платформою, але по-різному відображатися у ваших аналітичних даних.

Найнадійніший підхід – аналізувати трафік на рівні запиту, перш ніж він потрапить до вашої аналітичної платформи:

• AI-трафік від людей. Шукайте відвідування, у яких дані про реферала чи джерело залучення вказують на AI-платформу, а запит поводиться як звичайна сесія користувача, наприклад завантажує сторінки та запускає події на стороні клієнта.
• Трафік LLM-агентів. Шукайте запити від відомих AI-краулерів, пошукових фетчерів або агентів із характерними user agent, як-от OAI-SearchBot, GPTBot чи ClaudeBot. Такі запити часто можна ідентифікувати за User-Agent та іншими серверними даними запиту.

AI-трафік буває складно виміряти, оскільки в аналітичних платформах він не завжди відображається як чітко ідентифіковане джерело трафіку. Залежно від того, як відвідувач потрапляє на ваш вебсайт, трафік з AI-платформ може фіксуватися як реферальний, прямий трафік, органічний пошук або інший канал залучення.

👉 Наприклад, якщо AI-платформа не передає інформацію про реферала, відвідування може бути атрибутовано як прямий трафік. Якщо ви отримали трафік з AI-функції пошуку (як-от AI Overview у Google), відвідування може бути атрибутовано пошуковій системі, а не AI-платформі. Через це атрибуція AI-трафіку стає непослідовною.

Ще один виклик – ідентифікація трафіку з AI-браузерів. Багато AI-браузерів побудовані на Chromium і можуть використовувати такі самі або дуже схожі рядки user agent, як Chrome. Наприклад, наші тести показали, що браузери Atlas і Comet можуть надсилати такий самий рядок user agent, як Chrome, а основна відмінність полягає у версії браузера. У нас є окремий пост у блозі про трекінг AI-браузерів; детальніше читайте в ньому.

Це також ускладнює аналіз AI-трафіку. Без окремого способу виявлення AI-трафіку буває складно визначити, які AI-платформи приводять нових відвідувачів, стежити за реферальним AI-трафіком і вимірювати залученість та конверсії з AI-джерел.

Power-up AI Traffic Detection від Stape допомагає ідентифікувати трафік, згенерований AI, і додавати цю інформацію до вхідних запитів у серверному GTM-контейнері. Так простіше відрізнити AI-трафік від інших джерел і використовувати виявлені дані для аналітики та атрибуції AI-трафіку (приклад налаштування ми наведемо нижче).

Замість того щоб покладатися лише на стандартні дані про реферала чи рядки user agent, ви можете використовувати виявлену інформацію у своєму налаштуванні серверного трекінгу та передавати її в аналітичні платформи, як-от GA4, Matomo або будь-яку іншу потрібну вам.

Power-up доступний для клієнтів Stape на тарифі Pro або вищому.

За допомогою цього power-up ви можете вимірювати трафік, згенерований AI, і розуміти, який внесок AI-платформи роблять у відвідування вебсайту та конверсії. Також можна використовувати виявлені дані для створення кастомних звітів і стежити за змінами AI-трафіку з часом.

Налаштуйте наш безкоштовний power-up Custom Loader заздалегідь; інакше ви не зможете активувати power-up AI Traffic Detection. Якщо ви ще цього не зробили, натисніть на згорнутий елемент нижче, щоб переглянути детальні інструкції:

2.1 Перейдіть у свій акаунт Stape та виберіть свій sGTM-контейнер у дашборді.

2.2 Перейдіть до Power-ups і натисніть на панель AI Traffic Detection у розділі Track and recovery.

2.3 Увімкніть перемикач AI Traffic Detection і натисніть Save changes.

Надсилання даних про AI-трафік у платформи, якими ви користуєтеся (як-от Google Analytics 4, Matomo чи будь-яка інша), дає змогу аналізувати AI-трафік разом з наявними даними вашого вебсайту та розуміти, як різні AI-системи впливають на відвідування, залученість і конверсії.

Це можна налаштувати, створивши користувацькі виміри у своїй аналітичній системі (зверніться до офіційної документації платформи) і відредагувавши відповідний тег у серверному GTM-контейнері.

Як приклад розглянемо Matomo, оскільки ця платформа не має стандартної групи каналів для трафіку, згенерованого AI.

3.1 Створіть користувацькі виміри в Matomo. Наприклад, можна створити виміри для AI traffic type та AI source. Під час створення запишіть точні назви, бо вони знадобляться вам під час налаштування тегу Matomo в серверному GTM.

3.2 Після цього перейдіть у свій серверний GTM-контейнер і відкрийте серверний тег Matomo.

3.3 У розділі Event Parameters додайте новий параметр події для кожного користувацького виміру, який ви хочете надсилати в Matomo. Як назву параметра події використовуйте точну назву відповідного користувацького виміру Matomo.

Наприклад, якщо ви створили в Matomo такі користувацькі виміри:

• AI traffic type
• AI source

3.4 Як значення додайте змінні заголовка запиту:

• X-User-AI – для ідентифікації AI-трафіку;
• X-User-AI-Name – для надсилання в Matomo назви AI-платформ.

Ось як це виглядає в налаштуваннях тегу Matomo:

Коли power-up активний, до вхідних запитів додаються два заголовки:

• X-User-AI зі значенням true, якщо це AI-трафік;
• X-User-AI-Name з назвою AI-платформи як значенням, якщо нам вдалося визначити платформу.

Для точнішого трекінгу AI-трафіку ви можете ідентифікувати AI-запити до того, як вони потраплять у GA4, і надсилати ці дані у свою аналітичну систему як кастомний параметр події або інший атрибут трафіку.

Після того як ви налаштуєте power-up AI Traffic Detection, як показано вище, ви зможете надсилати дані виявлення AI як параметри подій і зареєструвати їх як кастомні виміри в GA4. Тобто налаштування по суті таке саме, як для Matomo, яке ми показали вище.

1. Створіть кастомні виміри для даних про AI-трафік, які ви хочете аналізувати в GA.

Наприклад, можна створити:

• AI traffic — вказує, чи було запит ідентифіковано як AI-трафік.
• AI traffic source — ідентифікує AI-платформу, якщо ця інформація доступна.

Перейдіть до Admin → Data display → Custom definitions → Create custom dimension у своєму ресурсі GA4.

Для виміру AI traffic використовуйте назву параметра події, який ви плануєте надсилати із серверного GTM, наприклад ai_traffic.

Для виміру AI traffic source можна використати параметр на кшталт ai_traffic_source.

Збережіть назви параметрів, які ви вказали в інтерфейсі GA4 під час створення вимірів; вони знадобляться вам на наступному кроці.

2. Додайте дані про AI-трафік до тегу GA4 у серверному GTM.

Для цього перейдіть до розділу Tags → відкрийте GA4 Base tag → розгорніть розділ Event Parameter → натисніть Add Row.

Як назву вкажіть ту, яку ви використали для створення нового виміру в GA4.

Як значення створіть нову змінну:

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

Додайте новий рядок для другого виміру (того, що ідентифікує джерело, — ai_traffic_source). Так само виберіть тип змінної Request Header; лише обов’язково використайте X-User-AI-Name як назву.

Ось як це виглядає в налаштуваннях тегу:

AI-трафік стає важливою частиною шляху клієнта, але стандартні аналітичні інструменти не завжди дають змогу легко ідентифікувати й аналізувати такий тип трафіку.

За допомогою power-up AI Traffic Detection від Stape ви можете ідентифікувати виявлений AI-трафік і надсилати цю інформацію у свої аналітичні платформи. Це дає змогу аналізувати відвідування, згенеровані AI, разом з наявними даними про трафік, стежити за змінами з часом і краще розуміти, яку роль AI відіграє в залученні та конверсіях на вашому вебсайті.