如何使用 Stape 跟踪 AI 流量

AI 流量是指来源于 AI 平台、助手、浏览器或自动化 AI 系统的网站访问或请求。AI 流量既包括真实用户的访问（当用户点击 AI 平台上的链接时），也包括 AI 系统生成的自动化请求（例如我们下文探讨的训练爬虫和搜索抓取工具）。 

AI 正成为网站流量的重要来源。它的持续发展已经对多个行业产生了影响（参考下文引用的研究），而且很可能已经影响到了您网站的流量获取报告。

在设置 AI 流量检测之前，不妨先了解一下 AI 应用和 AI 引荐流量的增长速度有多快。

Adobe 于 2026 年 4 月发布了一份 AI 流量报告。该平台分析了各行业 AI 访问占比的增长情况：

• 零售业同比增长幅度最大，达 393%；
• 旅游业增长 233%；
• 金融服务业增长 158%；
• 媒体与娱乐业增长 84%；
• 科技与软件业增长 63%。

消费者对 AI 接受度的不断提高也推动了这一趋势。在 Adobe 于 2026 年 3 月开展的消费者调查中，54% 的受访者表示他们更频繁地使用 AI。

根据 SimilarWeb 发布的 2026 年生成式 AI 行业现状报告，生成式 AI 仍在持续增长。在 2025 年 6 月至 2026 年 5 月期间：

• 月均网站访问量达到 95 亿次，同比增长 70%；
• 月独立访客数增长 57%，达到 6.55 亿；
• 移动应用下载量也增长了 58%，达到 44 亿次。

AI 机器人访问网站的目的各不相同，因此在尝试检测它们之前，必须先明白并非所有与 AI 相关的机器人流量都属于同一种类型。有些机器人抓取公开可用的内容来训练或优化 AI 模型，而有些机器人则是实时访问页面，以便为用户的查询检索信息或生成 AI 回答。

下列机器人会抓取公开可用的网页内容，这些内容可能用于开发、训练或优化 AI 模型：

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

训练爬虫的访问并不代表真实用户的网站访问。但是，跟踪它们可以帮助您了解 AI 系统访问您内容的频率，并将自动化 AI 抓取与用户驱动的流量区分开来。

这些机器人会响应用户请求来访问网页。例如，AI 助手或 AI 搜索系统可能会从您的网站检索信息，以生成回答、摘要或搜索结果：

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

🤔那么，该如何检测这些类型的 AI 机器人？

通过分析进入您网站的请求，可以检测出 AI 机器人。最常用的方法是检查请求的 User-Agent 标头，并将其与已知的 AI 爬虫和抓取工具标识符进行比对。

例如，当请求的 User-Agent 包含诸如 GPTBot、ClaudeBot、OAI-SearchBot 或 Perplexity-User 等标识符时，该请求就可以被识别为来自 AI 机器人。

然而，User-Agent 只是一个信号，并不能可靠地识别所有 AI 流量。某些 AI 代理可能会使用普通浏览器的 User-Agent，导致仅凭请求标头很难将它们与真实访客区分开来。

为了更可靠地进行检测，您还可以分析访客行为和其他请求层面的信号。例如，AI 代理可能具有以下特征：

✅ 页面互动时间极短；

✅ 可能不滚动页面，也不与页面元素互动；

✅ 可能产生与真实访客不同的页面浏览轨迹。 

其他信号，例如请求频率、会话模式、JavaScript 执行情况以及访问页面的顺序，也有助于将自动化流量与真实用户区分开来。

因此，可靠的 AI 流量检测通常结合了 User-Agent 分析以及行为和技术信号。

您可以使用以下方式检测 AI 机器人流量：

• 服务器日志，其中包含有关传入请求的详细信息，包括 User-Agent 字符串。
• CDN 或 Web 服务器日志，例如 Cloudflare、Nginx 或 Apache 日志。
• 机器人检测工具，可自动识别已知的 AI 爬虫并对其流量进行分类（我们在本指南下文探讨的同类解决方案之一）。

并非所有与 AI 相关的流量都代表同一种类型的访客。人类 AI 流量是指用户使用 ChatGPT 或 Perplexity 等 AI 平台后，点击链接访问您的网站。LLM 代理流量则是在 AI 系统或代理直接访问您的网站以检索信息、完成任务或代表用户与您的网站互动时产生的。

这两种流量可能很难区分，因为它们可能与同一个 AI 平台相关联，但在分析数据中的表现却截然不同。

最可靠的方法是在流量进入分析平台之前，在请求层面对其进行分析：

• 人类 AI 流量。寻找引荐或获客数据标明为 AI 平台、且请求行为类似于常规用户会话的访问，例如加载页面和触发客户端事件。
• LLM 代理流量。寻找来自已知 AI 爬虫、搜索抓取工具或代理 User-Agent 的请求，例如 OAI-SearchBot、GPTBot 或 ClaudeBot。这些请求通常可以通过 User-Agent 和其他服务端请求数据识别出来。

AI 流量可能很难衡量，因为在分析平台中它并不总是显示为清晰可识别的流量来源。根据访客到达您网站的方式，来自 AI 平台的流量可能会被记录为引荐流量、直接流量、自然搜索或其他获客渠道。 

👉例如，如果 AI 平台没有传递引荐信息，该访问可能会被归为直接流量。如果您从 AI 搜索功能（例如 Google 的 AI Overview）获得了流量，该访问可能会被归因于搜索引擎而非 AI 平台。这导致 AI 流量归因不够一致。

另一个挑战是识别 AI 浏览器产生的流量。许多 AI 浏览器基于 Chromium 构建，可能使用与 Chrome 相同或非常相似的 User-Agent 字符串。例如，我们的测试表明，Atlas 和 Comet 等浏览器发送的 User-Agent 字符串可能与 Chrome 完全相同，唯一的区别仅仅是浏览器版本。我们有一篇专门介绍 AI 浏览器跟踪的博文，请参阅以了解更多详情。

这也给 AI 流量分析带来了更大的挑战。如果没有专门的方法来检测 AI 流量，将很难识别哪些 AI 平台带来了新访客，也很难监测 AI 引荐流量并衡量来自 AI 来源的互动和转化。

Stape 的 AI 流量检测 Power-up 有助于识别 AI 驱动的流量，并将此信息添加到服务端 GTM 容器的传入请求中。这样可以更轻松地将 AI 流量与其他来源区分开来，并将检测到的数据用于 AI 流量分析和归因（我们将在下文提供具体配置示例）。

您无需仅依赖标准的引荐数据或 User-Agent 字符串，而是在服务端跟踪配置中使用这些检测到的信息，并将其传递给 GA4、Matomo 或您需要的任何其他分析平台。

该 Power-up 面向订购 Pro 或更高版本方案的 Stape 客户提供。

借助该 Power-up，您可以衡量 AI 驱动的流量，并了解 AI 平台对网站访问和转化的贡献。您还可以利用检测到的数据构建自定义报告，并监控 AI 流量随时间的变化。

为了更准确地跟踪 AI 流量，您可以在 AI 请求进入 GA4 之前对其进行识别，并将此数据作为自定义事件参数或其他流量属性发送到您的分析配置中。

按照上文所示配置好 AI 流量检测 Power-up 后，您可以将 AI 检测数据作为事件参数发送，并在 GA4 中将其注册为自定义维度。因此，设置步骤与我们上面演示的 Matomo 基本相同。 

1. 为您希望在 GA4 中分析的 AI 流量数据创建自定义维度。

例如，您可以创建：

• AI traffic —— 指示请求是否被识别为 AI 流量。
• AI traffic source —— 识别具体的 AI 平台（如果有）。

在您的 GA4 媒体资源中，转到 Admin → Data display → Custom definitions → Create custom dimension。

对于 AI traffic 维度，请使用您打算从服务端 GTM 发送的事件参数名称，例如 ai_traffic。

对于 AI traffic source 维度，您可以使用诸如 ai_traffic_source 的参数。

保存您在创建维度时于 GA4 界面中指定的参数名称；下一步中将会用到它们。 

2. 在服务端 GTM 中将 AI 流量数据添加到 GA4 代码中。

为此，请转到 Tags 部分 → 打开 GA4 Base tag → 展开 Event Parameter 部分 → 点击 Add Row。

名称处，请填写您在 GA4 中创建新维度时使用的名称。

值处，请创建一个新变量：

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

新增一行以添加第二个维度（用于识别来源的维度 —— ai_traffic_source)。变量类型同样选择 Request Header；只需确保将名称设为 X-User-AI-Name 即可。

以下是其在代码中的显示效果：

AI 流量正成为客户旅程的重要组成部分，但标准分析工具并不总能轻松识别和分析此类流量。

借助 Stape 的 AI 流量检测增强功能，您可以识别检测到的 AI 流量，并将此信息发送至您的分析平台。这样，您就可以结合现有流量数据分析 AI 带来的访问，监控随时间的变化，并更好地了解 AI 在网站获客和转化旅程中所起的作用。