Die Welt des Online-Marketings erlebt derzeit eine fundamentale Veränderung durch den Aufstieg von KI-Chatbots. Vor allem ChatGPT und andere generative KI-Modelle sind immer häufiger Anlaufstellen, die Nutzer verwenden, um Antworten zu finden und letztlich auf externe Webseiten zu gelangen. Für Webseitenbetreiber und Marketer wird es daher zunehmend wichtig, die Quellen des Traffics, der von diesen Chatbots ausgeht, genau zu verstehen und zu analysieren. Ein zentrales Instrument, um dies zu ermöglichen, ist der Einsatz von sogenannten utm_source-Parametern in URLs, welche den Sitzungstraffic im Webanalyse-Tool Google Analytics und anderen Plattformen genau identifizierbar machen. Utm_source-Parameter sind kleine an eine URL angehängte Tags, die signalisieren, von welcher Quelle ein Besucher auf die Webseite gelangt ist.
Im Kontext von KI-Chatbots bedeutet das konkret, dass wenn ein Link aus der Antwort eines Chatbots wie ChatGPT angeklickt wird, dieser Link mit einem utm_source-Tag gekennzeichnet ist, etwa utm_source=chatgpt.com. Das erlaubt Webseitenbetreibern, im Analytics-Dashboard nachvollziehen zu können, wie viel Traffic von welchem KI-Modell stammt, ohne dass technische Eingriffe wie das Einfügen von Tracking-Pixeln oder Codes nötig sind. Besonders im Fall von ChatGPT ist der Anteil des Referral-Traffics in den letzten Monaten sprunghaft angestiegen. So zeigen Daten, dass Webseiten wie Kapwing bereits hunderttausende Nutzer monatlich über ChatGPT generieren konnten.
Diese Entwicklung unterstreicht die zentrale Rolle von generativer KI als Traffic-Quelle neben klassischen Suchmaschinen. Mit den richtigen Einstellungen in Google Analytics ist der ChatGPT-Traffic schnell auffindbar: Über den Acquisition-Bericht kann man das Session-Source/Medium-Feld auf chatgpt.com filtern und erhält einen Überblick über den zeitlichen Verlauf und die Entwicklung dieser Zugriffe. Doch nicht nur ChatGPT spielt hier eine Rolle. Weitere KI-Chatbots wie Googles Gemini, Anthropic’s Claude oder Perplexity sind ebenso Quellen von Referral-Traffic, allerdings mit unterschiedlicher Ausprägung.
Gemini beispielsweise verwendet in vielen Fällen keine utm_source-Parameter, dennoch lassen sich dort signifikante Zugriffszahlen registrieren. Claude hingegen generiert zurzeit kaum direkten Webseiten-Traffic, da das Modell keine Zitate oder Links ausgibt und somit keine Auslöser für referrals vorhanden sind. Perplexity liefert zwar ebenfalls Treffen, weist jedoch ein inkonsistentes Tracking mit teils fehlenden utm_parametern auf. Diese Unterschiede haben vielfältige Auswirkungen auf die Analyse und Interpretation von KI-getriebenem Traffic. Wer als Webseitenbetreiber oder SEO-Verantwortlicher den Wert seiner generativen KI-Präsenz erkennen und verbessern will, muss demnach sowohl die Vielfalt der Quellen als auch die Eigenheiten der Tracking-Technologien berücksichtigen.
Neben der bloßen Menge an generiertem Traffic ist es für Unternehmen auch äußerst wichtig zu verstehen, welche Inhalte oder Landingpages besonders gut durch KI-Chatbots empfohlen werden. Google Analytics bietet hier die Möglichkeit, individuelle Explorationsberichte zu erstellen, die Landingpages und deren Sitzungen bei der Quelle chatgpt.com verknüpfen. So können Marketer identifizieren, welche Seiten am meisten von KI-Traffic profitieren und welche Inhalte weiter optimiert werden können, um diese Zugriffe zu erhöhen. In der Praxis bedeutet das: Durch die konsequente Nutzung von utm_source-Parametern in Verlinkungen und die gezielte Auswertung dieser Daten in Google Analytics schaffen Unternehmen Transparenz über bislang schwer messbare Kanäle.
Dies ist eine essentielle Grundlage, um zielgerichtete SEO- und Contentstrategien im Zeitalter der generativen KI zu entwickeln. Der Umgang mit utm_source-Parametern ist zudem eng mit dem Konzept der sogenannten „Generative Engine Optimization“ (GEO) verbunden. Während traditionelles SEO vor allem auf die organische Platzierung von Webseiten in Suchmaschinen fokussiert ist, verlangt GEO eine Anpassung an neue Sichtbarkeitsmodelle, die durch KI-Chatbots bestimmt werden. Es geht darum, Inhalte nicht nur für Suchalgorithmen, sondern gezielt für Sprachmodelle und ihre Nutzer bereitzustellen und so Reichweite und Traffic aus dieser neuen Quelle zu maximieren. Die dynamische Entwicklung der KI-Technologien und deren Integration in den Alltag vieler Nutzer verändern nicht nur das Nutzerverhalten, sondern auch die Art und Weise, wie Informationsquellen im Internet gefunden und genutzt werden.
Indem man mit Hilfe der utm_source-Tags die Herkunft des Traffics gezielt verfolgt, kann man dabei Schritt für Schritt nachvollziehen, welche Rolle die Chatbots im Marketingmix spielen und welche Optimierungspotenziale vorhanden sind. Daher empfiehlt es sich für Webmaster und Marketer, die Möglichkeiten der KI-Traffic-Messung frühzeitig zu implementieren und regelmässig auszuwerten. Nur so können sie den wachsenden Traffic aus diesem innovativen Kanal nicht nur verfolgen, sondern aktiv steuern und die Sichtbarkeit der eigenen Webseite im Ökosystem generativer KI ausbauen. In Zukunft wird der Wettbewerb um Nutzeraufmerksamkeit und organische Reichweite zunehmend durch die Sichtbarkeit in KI-basierten Antwortsystemen bestimmt. Ein umfassendes Verständnis von utm_source-Parametern und ein professioneller Umgang mit den daraus gewonnenen Daten sind entscheidende Erfolgsfaktoren.
Auf diese Weise ist es möglich, die Brücke zwischen traditionellem Web-Traffic und den neuen, durch Chatbots generierten Besucherströmen zu schlagen und so die Potenziale der digitalen Zukunft voll auszuschöpfen. Die Herausforderung besteht dabei nicht nur darin, den Traffic zu messen, sondern auch die Inhalte ständig so anzupassen, dass sie in den Antworten der generativen KI bevorzugt erscheinen. Die Zukunft des Online-Marketings verläuft über eine enge Verzahnung von Technik, Datenanalyse und kreativem Contentdesign, um im Umfeld wachsender KI-Anwendungen erfolgreich zu sein. Utm_source-Parameter liefern dabei die wichtigen Messgrößen und Navigationshilfen für diese Reise.
