AI検索流入の測り方｜GA4で追う7つの指標

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「ChatGPTやGeminiから、うちのサイトに人は来ているんでしょうか？」

AI検索で自社が紹介されているかは、Web担当者にとって気になるところです。ただ、検索順位だけでは、AIの回答から実際にサイトへ来たのか、その後、問い合わせにつながったのかまでは分かりません。

カンマンのGA4では、直近90日間にAI Assistant経由の流入が149セッションありました。うち97セッションがエンゲージセッションで、主要イベントは3件です。全体に占める割合はまだ小さいものの、AI経由の訪問はすでに計測されています。

AI検索流入を評価するときは、セッション数だけを追わないことが大切です。AI上での表示・引用、サイトへの訪問、来訪後の閲覧、問い合わせなどの行動を段階ごとに分けると、改善すべき点が分かります。

AI検索流入とは？最初に「表示・引用・訪問」を分ける

AIに表示されたことと、サイトへ来たことは別です

AI検索の成果を測るときは、次の三段階が混同されがちです。

1. AIの回答や検索画面に自社情報が表示される
2. 自社ページが根拠として引用される
3. ユーザーがリンクを押して自社サイトを訪れる

GA4が主に捉えるのは3番目以降です。サイトへ来なかった表示や引用は、通常のGA4だけでは分かりません。逆に、AIの回答に一度引用されただけで「AI検索対策が成功した」とも言えません。引用が認知に寄与する場合はありますが、売上や問い合わせとの関係は別に確かめる必要があります。

ここを曖昧にすると、引用数をクリック数のように扱ったり、少ない流入を理由にAI検索を無視したりしてしまいます。まずは、各数字が何を示しているのかを整理しましょう。これが効果測定の出発点です。

GA4の「AI Assistant」が捉える範囲

2026年5月13日、GA4のデフォルトチャネルグループに、AIアシスタント由来の流入を識別する仕組みが追加されました。GA4がAI由来と認識した訪問では、媒体にai-assistant、チャネルにAI Assistantが割り当てられます。これにより、ChatGPT、Gemini、Claudeなどからのクリックを、従来のReferralなどと見分けやすくなりました。詳しくはGoogle Analyticsの公式更新履歴で確認できます。

ただし、AI Assistantの数字だけではAI検索全体を把握できません。GA4の公式チャネル定義では、Google検索内のAI OverviewsとAI ModeはAI Assistantチャネルの対象外です。そのため、AI Assistantの数字だけを見て「AI検索全体は149セッションだった」とは言えません。

さらに、リンクを押さずに回答だけで用事が済んだ人もGA4には現れません。つまり、AI Assistantで分かるのは、AIサービスからクリックして来た訪問の一部です。AI検索全体を評価するには、ほかのデータも必要です。

生成AI検索でも従来SEOが土台になる

「LLMOやGEOを始めるなら、従来のSEOはもういらない」という話を見かけることがあります。Googleの2026年版公式ガイドでも、生成AI検索では従来のSEO基礎が引き続き有効だと説明されています。また、Google検索向けに、生成AI専用のファイルや特別なスキーマを用意する必要もありません。

これは、何も変わらないという意味ではありません。検索する人は、短いキーワードだけでなく、条件を重ねた質問や比較をAIに尋ねるようになります。そのため、ページ側も一般論だけでは足りません。条件、根拠、比較軸、更新日、実例まで、判断に使える形で示す必要があります。

AI検索やLLMOの仕組みから確認したい方は、カンマンのLLMO入門記事もあわせてご覧ください。ここからは、AI経由の流入をどう測るかに進みます。

カンマンのGA4で見る直近90日間のAI検索流入

Organic Searchが最大、AI Assistant経由も149セッション

集計期間は、2026年5月20日から8月17日までの90日間です。以下では、日本時間を基準に、チャネル別、参照元別、着地ページ別の集計値を掲載します。

※レポート上でデータ損失は確認されず、サンプリング情報の表示もありません。

チャネル	セッション	全体比	エンゲージセッション	エンゲージメント率	主要イベント	主要イベント÷セッション
全体	30,666	100%	18,095	59.0%	242	0.79%
Organic Search	20,878	68.1%	15,610	74.8%	100	0.48%
AI Assistant	149	0.49%	97	65.1%	3	2.01%

この表から分かるのは、まず自然検索が今も集客の土台だということです。Organic Searchは全セッションの68.1%を占める一方、AI Assistantは0.49%にとどまります。カンマンの数字から見ると、現時点では自然検索を集客の軸にしながら、AI経由を新しい入口として観測していく段階です。

一方、AI Assistant経由は149セッション、主要イベントは3件を記録しました。この母数ではOrganic Searchとの成果差を判断できませんが、AI経由の訪問が実際に起きていることは確認できます。

なお、表の「主要イベント÷セッション」は、発生回数をセッション数で割った参考値です。GA4の「セッションの主要イベント率」とは異なり、一つのセッションで複数回発生する場合もあります。そのため、コンバージョン率としては解釈できません。

AI経由の参照元はChatGPTが最多

AI Assistantの149セッションを参照元別に分けると、次の通りです。

参照元	セッション	エンゲージセッション	エンゲージメント率	主要イベント
chatgpt.com	59	30	50.8%	0
copilot.com	40	32	80.0%	0
gemini.google.com	38	27	71.1%	3
perplexity.ai	9	6	66.7%	0
claude.ai	3	2	66.7%	0

今回、主要イベントが記録された参照元はGeminiです。ただし、3件だけで参照元ごとの成果差を判断するのは早計です。参照元ごとにユーザーの目的や着地ページも異なります。

確認したいのは、参照元の順位よりも、どの参照元から、どのページへ来て、何をしたかです。同じ定義で月ごとに追えば、記事公開やサイト改善の前後を比較できます。

料金・比較・安全設定の記事が入口になっている

AI Assistant経由のランディングページで最多だったのは、Microsoft Copilotの料金プラン記事で、36セッションを記録しました。149セッションの約24.2%に当たります。ほかにも、AIによる組織変化、Claude CodeとNotebookLMの連携、CopilotやGeminiの学習停止設定といった記事に流入がありました。

この傾向から、AI経由の読者は、料金、比較、設定、導入判断の材料を探していると考えられます。ただし、GA4で分かるのは着地先と来訪後の行動までです。AIがその記事を引用した理由は特定できないため、現時点では改善の手がかりとして扱います。

今回のデータを踏まえると、一般論の記事を増やすよりも、次のような意思決定に役立つ記事を充実させる案が考えられます。

• 料金だけでなく、管理機能やデータ利用条件も並べた比較
• 利用前に確認する設定と、設定後の検証手順
• 向いている企業、向いていない企業、導入を見送る条件

検索から読者を集める記事と、相談前の判断を支える記事を一つの導線としてつなぎます。内部リンクやCTAは、その接点として見直します。

GA4でAI検索流入を確認する実務手順

まず「トラフィック獲得」でAI Assistantを探す

GA4の画面では、一般に「レポート」から集客関連の「トラフィック獲得」を開き、主ディメンションを「セッションのデフォルト チャネル グループ」にします。そこでAI Assistantを探します。画面構成や日本語表記は更新されることがあるため、見つからない場合は検索欄やディメンション選択も確認してください。

最初に見る期間は、直近7日だけでは短すぎます。AI経由はまだ少ないサイトも多く、曜日や単発記事の影響を受けやすいからです。まず90日程度で基準値を作り、その後は月単位で比較するのが扱いやすいでしょう。

もしAI Assistantが0件でも、すぐに「AIから見つけられていない」と結論づけないでください。クリックが発生していない、参照元情報がGA4に届いていない、Google検索内のAI機能だった、対象期間が短い、といった可能性があります。

次に参照元とランディングページを掛け合わせる

チャネルの合計が分かったら、二つのディメンションを確認します。

• セッションの参照元：ChatGPT、Gemini、Copilotなど、どこから来たか
• ランディングページ：最初にどのページへ着地したか

二つを組み合わせると、ChatGPTからどの記事へ来たのか、Geminiからどの記事へ来たのかを確認できます。ただし、セッション数が少ない区分では、率が大きく動きます。セッションが1件でエンゲージメント率100%でも、成功パターンとは呼べません。

月次レポートでは合計値を軸にし、参照元別・ページ別は上位項目に絞ると扱いやすくなります。細分化しすぎると、見た目の精密さに反して判断が不安定になるためです。

主要イベントの定義を先に点検

流入数を成果へつなげるには、GA4の主要イベントが事業上の行動と合っているかを確認します。問い合わせ完了、電話ボタンのクリック、資料請求完了、セミナー申込完了などが候補です。ページ閲覧のような広いイベントを主要イベントにしていると、「成果が多い」ように見えてしまいます。

確認したいのは、最低でも次の三点です。

1. 本当に事業上の成果と呼べるイベントか
2. 完了前のクリックと完了後の到達を混同していないか
3. 同じ行動が二重計測されていないか

AIを使ってGA4の改善案を考える流れは、カンマンのGA4×AIのアクセス分析記事でも紹介しています。AI参照元の確認と組み合わせれば、「どこから来たか」と「何を直すか」をつなげやすくなります。

AI検索流入を評価する7つの指標

指標1〜4は流入量と読まれ方を見る

AI経由は小さな母数から始まりやすいため、一つの指標だけで判断しないことが大切です。まず、次の四つを同じ表で見ます。

指標	何が分かるか	次の判断
1. セッション	AI経由の訪問回数	前月比より3か月移動平均も見る
2. 総ユーザー	訪問した利用者の規模	同じ人の再訪でセッションだけ増えていないかを見る
3. エンゲージセッション	一定の関与があった訪問	十分に読まれていない可能性がある入口ページを探す
4. エンゲージメント率	訪問のうち関与があった割合	ページと質問意図のずれを疑う

セッションが増えたのにエンゲージメント率が下がったなら、AIの回答文脈と着地ページが合っていない可能性があります。反対に、セッションは少なくてもよく読まれているなら、関連テーマの記事を増やす判断材料になります。

ただし、GA4で質問内容そのものは復元できません。「AIユーザーはこう考えていた」と断定せず、ページ内容、流入元、サイト内行動から可能性を検討します。

指標5〜7は「事業成果」と「改善箇所」を見る

残りの三つは、流入が事業成果につながっているかを見る指標です。

指標	何が分かるか	注意点
5. 主要イベント	問い合わせなど重要行動の発生回数	定義と重複計測を先に確認する
6. セッションの主要イベント率	重要行動が起きたセッションの割合	主要イベント÷セッションとは別物
7. ランディングページ×参照元	どのAIがどの記事へ送客したか	データ数が少ない項目の率を一般化しない

この七つをそろえると、たとえば「ChatGPTからの流入は増えたが、比較記事のエンゲージメントが低い」「Copilotから来た人は設定記事をよく読んでいる」「Geminiからサービスページへ移動した人に主要イベントが発生した」といった改善案を考えられます。

仮説ができたら、記事タイトル、冒頭、比較表、内部リンク、CTAのうち、変更点を一つに絞ります。全部を同時に変えると、何が影響したのか分からなくなるからです。

数字が少ないときは率より実数を先に見る

AI Assistantが月10セッションしかないとき、主要イベントが1件増えるだけで率は大きく変わります。この段階で「CVRが急上昇した」と表現すると、実態より強い印象になります。

データが少ないときは、次の順番が扱いやすいです。

1. セッションと主要イベントの実数
2. 3か月程度の累計または移動平均
3. ランディングページと参照元の偏り

率を読むときは、分母も添えます。今回の主要イベント3件も、149セッションという分母とセットで判断する必要があります。

GA4をSearch ConsoleとBingで補う

Googleの生成AI表示はSearch Consoleで確認

Googleは2026年6月、Search Consoleに生成AI機能向けの専用パフォーマンスレポートを発表しました。AI OverviewsやAI Modeなどでの表示状況を確認できるレポートです。ただし、発表時点では一部サイトへの段階提供で、すべてのプロパティで利用できるわけではありません。

専用レポートを利用できる場合は、GA4の訪問データと組み合わせて確認しましょう。Search Consoleで表示が増えてもGA4流入が増えない場合は、ユーザーが回答だけで用事を済ませた、リンクが選ばれていない、または着地前に参照元情報が失われた、といった可能性を検討できます。

専用レポートがない場合も、通常の検索パフォーマンスとGA4を継続して見ます。Google検索の生成AI機能も、従来の検索と切り離して考える必要はありません。Google Search Centralの発表には、提供範囲と位置づけが記載されています。

Bing Webmaster Toolsでは引用と検索語の傾向を見る

MicrosoftのBing Webmaster Toolsには、BingやCopilotなどのAI回答で自社ページがどう引用されたかを確認するAI Performanceがあります。引用されたページや引用の推移、回答の根拠を収集する際に使われた検索語句（Grounding Queries）の傾向などを確認できます。

ただし、Microsoft自身が説明しているように、引用数はクリック数、順位、権威性を示すものではありません。引用が増えても訪問が増えるとは限りません。Bingでは表示・引用、GA4では訪問後の行動を見る、と役割を分けます。

こうして各ツールの数字を、表示、引用、訪問という段階に分けて捉えると、異なる指標を混同せずに判断できます。

段階	主な確認先	見るもの
表示	Search Console	Google検索の生成AI機能での可視性
引用	Bing Webmaster Tools	AI回答で引用されたページや関連語句
訪問・行動	GA4	AI参照元、着地、エンゲージメント、主要イベント

ChatGPT検索ではOAI-SearchBotとGA4参照元を確認

OpenAIは、サイトのコンテンツをChatGPT検索に表示させたい場合、OAI-SearchBotのクロールを許可し、CDNなどでもOpenAIが公開しているIPアドレスを遮断しないよう案内しています。クロールを許可しても上位掲載は保証されません。また、ChatGPTからの参照トラフィックはGA4などで追跡できるとしています。

検索用のクロールとモデル学習の扱いを混同しないことも大切です。robots.txtを変更する前に、どのボットに何を許可するのかを確認してください。最新の仕様は、OpenAIのPublisher FAQで確認できます。

計測結果をSEO改善へつなげる4つの打ち手

1. 判断に使える一次情報の追加

カンマンのデータでは、料金、比較、安全設定に関する記事が、AI経由の上位ランディングページに並びました。この傾向から、読者は選択や設定に必要な判断材料を求めていると考えられます。

そのため、記事には、更新日、調査条件、比較軸、実測値、対象外となる条件を明記します。自社データを使う場合は期間と集計方法を、製品仕様を説明する場合は公式情報へのリンクを添えるのが基本です。独自の経験についても、事実と所感を分けた記載が必要です。

AIに引用される小技を探すより、人が判断できる材料を優先します。その積み重ねが、検索エンジンやAIにも理解しやすい内容につながります。

2. クロール、内部リンク、重要情報のテキスト化

Googleの生成AI検索向け公式ガイドは、従来のSEO基礎を改めて挙げています。クロールを許可する、内部リンクでページを見つけやすくする、重要情報をテキストでも提供する、構造化データと画面上の内容を一致させる、といった項目です。

「AI向けだから」とユーザーに見えないテキストを増やしたり、不自然に質問文を詰め込んだりするのは避けます。Google検索向けには、専用のAIファイルや特別なスキーマは不要と明記されています。詳しくはGoogleの生成AI検索最適化ガイドを確認してください。

既存のGoogle AIモード対策は、カンマンのGoogle AIモード実践ガイドにも整理しています。新しい記事を増やす前に、既存記事同士の内部リンクを整えるだけでも、読者が次に必要な情報へたどり着きやすくなります。

3. 着地ページごとに次の行動を一つ決める

料金記事を読んだ人に、すぐ問い合わせだけを促しても、行動につながりにくい場合があります。料金の次に知りたいのは、比較条件、導入手順、社内説明の材料かもしれません。

そこで、着地ページごとに次の行動を一つ決めます。

• 料金記事なら、法人利用の比較表や導入相談へ
• 安全設定なら、社内ルールのチェックリストや研修へ
• 操作記事なら、業務別の活用例や伴走支援へ

CTAを増やせば成果が増えるとは限りません。読者の判断段階に合う案内を置き、そのクリックと完了を別イベントで測ります。

4. 変更は一度に一つ、30日単位で比べる

タイトル、本文、CTA、内部リンクを同時に変えると、数値が変わっても理由を特定しにくくなります。最初の30日は、優先ページを1〜3本に絞るのが基本です。

たとえば、比較記事へ「対象企業」「選ばない条件」「更新日」を加えたら、その後30日間のAI Assistantセッション、エンゲージメント、主要イベントを変更前と比較します。数字が少ない場合は、計測期間を延ばしてください。

季節性、製品アップデート、AI側の仕様変更も影響します。変更前後の差だけで、因果関係を証明することはできません。それでも、何も測らずに記事を量産するより、改善の精度は上げられます。

30日で始めるAI検索流入の改善手順

1週目：基準値と計測範囲をそろえる

まず、直近90日の基準値を記録します。AI Assistant、Organic Search、全体を並べ、セッション、エンゲージメント率、主要イベントを確認します。続いて、主要イベントの定義と重複計測を点検しましょう。

同時に、Search Consoleの生成AIレポートが提供されているか、Bing Webmaster ToolsのAI Performanceを利用できるか確認します。レポートは、実際に利用できる機能に合わせて作ります。

2週目：上位着地ページ三つの点検

AI経由の上位ランディングページを三つ選び、各ページの更新日、結論、根拠、比較軸、対象外となる条件、内部リンク、CTAを点検します。

修正候補が多くても、修正点は1ページにつき一つか二つに絞ります。たとえば「公式出典を追加する」「料金表の更新日を明示する」といった変更です。文章量を増やすこと自体を目標にしません。

3週目：クロールとリンクの確認

robots.txt、noindex、canonical、XMLサイトマップ、内部リンクを確認します。ChatGPT検索も対象にするなら、OAI-SearchBotを意図せずブロックしていないかに加え、CDNやWAFで正規のクローラーを拒否していないかも確認しましょう。

ただし、許可範囲の変更はサイト運用方針に関わります。検索への表示、回答への引用、学習利用は同じ意味ではありません。各社の最新公式仕様を読み、どのボットに何を許可するかを決めます。

4週目：実数と行動で振り返る

月末に、セッションの増減だけでなく、読まれ方と行動を確認します。

• AI Assistantのセッションと総ユーザー
• エンゲージセッションと率
• 主要イベントとセッションの主要イベント率
• 参照元別、ランディングページ別の上位
• Search ConsoleやBing Webmaster Toolsでの表示・引用の変化

改善が見えなくても、すぐにテーマ選定の問題と決めつけません。クロールされていない、AI側に更新内容がまだ反映されていない、質問意図とページがずれている、母数が小さい、といった可能性を順に確認します。

担当者が少ない中小企業では、毎月すべての記事を直すのは現実的ではありません。まずは問い合わせに近い1ページに絞り、数字を見ながら改善します。この進め方なら、記事数や担当者数に限りがある徳島の企業でも、無理のない範囲から始められます。

AI検索流入についてよくある質問と参考資料

Q1. GA4にAI Assistantが出ないのは、AIに掲載されていないからですか？

いいえ、そうとは限りません。AIの回答からサイトへ移動し、参照元情報がGA4に届いた訪問がAI Assistantに分類されます。回答内に表示・引用されてもクリックされなければGA4には出ません。Google AI OverviewsやAI Modeも、このチャネルには含まれないため、対象期間、Referral、Directもあわせて確認してください。

Q2. Google AI Modeからの流入もAI Assistantに入りますか？

GA4の公式チャネル定義では、GoogleのAI OverviewsとAI ModeはAI Assistantから除外されています。Google検索内の生成AI表示はSearch Consoleで確認します。2026年6月発表の専用レポートは段階提供なので、利用できない場合は通常の検索パフォーマンスとGA4を継続して比較してください。

Q3. 149セッションあれば、AI検索SEOは成功と言えますか？

まだ言えません。149セッションは、AI経由の流入が実際にあると確認できる数字です。ただし、成功判定には期間比較、着地ページ、エンゲージメント、主要イベントが必要です。AI側での引用や検索需要の変化も確認し、今回の主要イベント3件は母数が小さい点を踏まえて判断します。

参考資料

• Google Analytics：最新情報
• Google Analytics：デフォルト チャネル グループ
• Google Search Central：生成AI検索向け最適化ガイド
• Google Search Central：AI機能とウェブサイト
• Google Search Central：生成AIパフォーマンスレポート
• Bing Webmaster Tools：AI Performance
• OpenAI：ChatGPT Search
• OpenAI：Publishers and Developers FAQ

AI検索対策は、従来のSEOを捨てて取り組むものではありません。カンマンの90日データでも、自然検索が今なお最大の入口である一方、AI Assistant経由の訪問も149セッションを記録しました。

まず、計測できる範囲を整理して基準値を作り、判断材料となる記事と、読者が次の行動へ進むための導線を整えます。この流れを繰り返すことが、AI検索流入の改善につながります。

「自社のAI検索流入をどう確認すればいいか」「SEO記事が問い合わせにつながっているか」を整理したい方は、カンマンへご相談ください。GA4で見える範囲を整理し、改善の優先順位を一緒に考えます。