Comprender de dónde procede el tráfico de su sitio web, especialmente con el auge de las herramientas de IA y los grandes modelos lingüísticos (LLM). Mercury Technology Solutions se mantiene a la vanguardia de estos cambios y el aprovechamiento de los datos para obtener información estratégica es fundamental para la forma en que operamos y asesoramos a nuestros clientes.
Estamos viendo cómo herramientas de IA como ChatGPT, Perplexity, Gemini y otras se convierten en importantes puntos de descubrimiento de información. Aunque los propios datos de Google AI Overviews todavía se mezclan dentro de Search Console, el tráfico está llegando desde estas plataformas de IA, y entenderlo es clave para adaptar tu estrategia digital de forma efectiva.
TL;DR: A medida que los usuarios obtienen cada vez más información de herramientas de IA (ChatGPT, Perplexity, Gemini, etc.), el seguimiento de este tráfico de referencia en Google Analytics 4 (GA4) es vital. Esta guía le muestra cómo segmentar el tráfico LLM utilizando filtros regex en los informes GA4 Explore para obtener información rápida, o a través de Looker Studio (ya sea con filtros directos o configurando un grupo de canales personalizado en GA4 Admin) para obtener informes más detallados y continuos. Comprender este tráfico ayuda a perfeccionar las estrategias de SEO y de contenidos para el cambiante panorama digital.
Las mareas cambian: Por qué es importante la segmentación del tráfico LLM
La forma en que las personas buscan información en Internet e interactúan con ella está cambiando rápidamente. Tanto si utilizan IA conversacional como ChatGPT, herramientas especializadas como Perplexity o asistentes integrados, los LLM se están convirtiendo en importantes puertas de acceso a los contenidos. En los últimos meses, hemos observado un notable aumento del tráfico de referencia procedente de estas fuentes hacia nuestros sitios web y los de nuestros clientes.
Aunque continúa el debate sobre si clasificar estas herramientas estrictamente como "motores de búsqueda", su impacto funcional es innegable. Influyen en el descubrimiento y en el recorrido de los usuarios. Por lo tanto, comprender el volumen y el comportamiento del tráfico procedente de los LLM es crucial por varias razones:
- Adaptación de la estrategia: Ayuda a informar tus estrategias de contenido y SEO (como SEVO y LLM-SEO ) para satisfacer a los usuarios en las plataformas que prefieren.
- Medición del impacto: Permite calibrar la eficacia de los esfuerzos destinados a aumentar la visibilidad dentro de los entornos de IA.
- Comprensión del comportamiento de los usuarios: El análisis de este segmento revela cómo los usuarios que llegan desde fuentes de IA interactúan con su sitio de forma diferente.
- Identificación de oportunidades: Destaca qué plataformas de IA están impulsando tráfico relevante.
Métodos de seguimiento del tráfico de LLM y Chatbot en GA4
Existen formas prácticas de aislar y analizar este tráfico dentro de su configuración analítica existente. Los dos métodos principales que recomiendo, en función de sus necesidades de generación de informes y niveles de acceso, son los informes GA4 Explore y Looker Studio.
- GA4 Explore Reports: Excelente para realizar análisis rápidos, visualizar tendencias y compartir perspectivas específicas dentro de la interfaz GA4.
- Looker Studio: Ideal para crear cuadros de mando compartibles y potencialmente más personalizados para la supervisión continua y las inmersiones más profundas (por ejemplo, analizar páginas de destino o eventos específicos del tráfico de LLM).
Veamos cómo configurarlos.
Método 1: Análisis rápido con los Informes GA4 Explore
Esta es la forma más sencilla de obtener una vista inicial utilizando un filtro de expresión regular (regex).
- Crear exploración: En GA4, navega hasta Explorar e inicia una nueva exploración en blanco.
- Configurar dimensiones y métricas:
- En la columna Variables, importe Fuente de sesión / medio como Dimensión.
- Importar Sesiones, Sesiones Comprometidas, y potencialmente Conversiones o Eventos Clave como Métricas.
- Construya el Informe: Arrastre el origen / medio de la Sesión a Filas y la Métrica elegida (por ejemplo, Sesiones) a Valores en la columna de configuración de la Ficha.
- Crear segmento LLM:
- En la columna Variables, haga clic en el signo "+" situado junto a Segmentos y seleccione Segmento de sesión.
- Nombra tu segmento de forma descriptiva (por ejemplo, "LLM / Tráfico AI").
- En Incluir sesiones cuando:, añadir una condición: Session source / medium matches regex.
- Pegue el siguiente patrón regex (o una versión actualizada):
Fragmento de código
^.*ai|.*\.openai.*|.*copilot.*|.*chatgpt.*|.*gemini.*|.*gpt.*|.*neeva.*|.*writesonic.*|.*nimble.*|.*outrider.*|.*perplexity.*|.*google.*bard.*|.*bard.*google.*|.*bard.*|.*edgeservices.*|.*you.com.*|.*pi\.ai.*|.*claude.ai.*|.*anthropic.*|.*astastic.*|.*copy.ai.*|.*bnngpt.*|.*gemini.*google.*$
(Nota importante: Esta regex identifica las fuentes comunes de AI/LLM a principios de 2025. Constantemente surgen nuevas herramientas y las convenciones de nomenclatura pueden cambiar. Esta lista deberá revisarse y actualizarse periódicamente para mantener su exactitud - Haga clic en Aplicar y, a continuación, en Guardar y aplicar.
- Analizar: Tu tabla de informes ahora se filtrará para mostrar sólo el tráfico de las fuentes que coincidan con la expresión regular. Podrás ver qué fuentes específicas de LLM están generando tráfico y sus niveles de participación.
- (Opcional) Visualizar tendencia: Duplique la pestaña de exploración. Cambie el Tipo de visualización a Gráfico de líneas. Arrastre Sesiones (u otra métrica) a Valores. Esto mostrará el volumen de tráfico LLM a lo largo del tiempo.
Método 2: Informes continuos con Looker Studio
Looker Studio ofrece más flexibilidad para los cuadros de mando. Puede utilizar el mismo principio de filtro regex aquí de dos maneras:
A) Enfoque ligero (cualquier nivel de acceso GA4):
- Crear Gráfico/Tabla: En Looker Studio, añada un gráfico (por ejemplo, Series temporales, Tabla) utilizando su fuente de datos GA4.
- Añadir filtro: Seleccione el gráfico. En el panel Configuración (normalmente a la derecha), desplácese hasta la sección Filtro y haga clic en Añadir un filtro.
- Configurar filtro:
- Haga clic en Crear un filtro.
- Dele un nombre (por ejemplo, "Filtro de fuentes LLM").
- Establecer la condición: Incluir > Fuente de sesión / medio > Coincide con regex.
- Pegue el mismo patrón regex utilizado en el método 1.
- Haga clic en Guardar.
- Aplicar: El filtro se aplica ahora a ese gráfico específico, mostrando sólo los datos de tráfico LLM. Repita el proceso para cualquier otro gráfico en el que desee aislar el tráfico LLM. Esto le permite añadir fácilmente vistas específicas de LLM a los cuadros de mando existentes.
B) Enfoque en profundidad (Requiere acceso GA4 Admin):
Este método crea un grupo de canales dedicado dentro del propio GA4, que puede utilizarse limpiamente en Looker Studio (y en los informes de GA4).
- Navegar en GA4: Ir a Admin (icono de engranaje abajo a la izquierda).
- Buscar grupos de canales: En la columna Propiedades > Visualización de datos, haga clic en Grupos de canales.
- Crear nuevo grupo: Haga clic en Crear nuevo grupo de canales.
- Nombre del grupo: Asigne un nombre al grupo (por ejemplo, "Canales personalizados incl. LLM"). Añada una descripción si lo desea.
- Añadir canal LLM: Haz clic en Añadir nuevo canal.
- Asigne un nombre específico al canal (por ejemplo, "AI / LLM Referrals").
- En condiciones de canal, set: Session source / medium matches regex.
- Pegue el mismo patrón regex utilizado anteriormente.
- Haga clic en Guardar.
- Reordenar canales: Haga clic en Reordenar. Arrastre su nuevo canal "AI / LLM Referrals" por encima del canal Referral por defecto. Esto asegura que el tráfico que coincide con la regex se asigna aquí primero. Haga clic en Aplicar.
- Guardar grupo: Haz clic en Guardar grupo en la parte superior derecha.
- Uso en Looker Studio: Después de que GA4 procese el nuevo grupo (espere hasta 48 horas), puede seleccionar este grupo "Canales personalizados incl. LLM" como su dimensión de grupo de canales predeterminada en los informes de Looker Studio para una segmentación más limpia sin necesidad de filtros a nivel de gráfico.
Resumen de seguimiento paso a paso
| Método | Pasos clave | GA4 Acceso necesario | Pros | Contras |
|---|---|---|---|---|
| Informe Explore AG4 | Crear Exploración > Añadir Dims/Métricas > Crear Segmento de Sesión (coincide con regex) > Aplicar Segmento > Visualizar | Visor | Análisis rápido en GA4, configuración sencilla | Menos flexible para los cuadros de mando, el segmento necesita una aplicación manual |
| Looker Studio (Ligero) | Crear gráfico > Añadir filtro > Configurar filtro (coincide con regex en Session source/medium) > Guardar & Aplicar filtro al gráfico | Visor | Cuadros de mando flexibles, sin necesidad de administración, con filtros por gráfico | La lógica de filtrado se repite en cada gráfico y se basa únicamente en la precisión de las expresiones regulares |
| Looker Studio (En profundidad a través de GA4) | GA4 Admin: Create Channel Group > Add LLM Channel (matches regex) > Reorder > Save Group. Entonces Looker Studio: Utilice la nueva dimensión Grupo de canales en los gráficos. | Admin | Segmentación más clara en los informes, definición coherente de los canales en GA4 | Requiere acceso de administrador, configuración inicial en GA4, retraso en el procesamiento (hasta 48 horas) |
La supervisión continua es clave
El panorama de la IA es fluido. Surgirán nuevas herramientas y la forma en que las plataformas identifican su tráfico podría cambiar. El filtro regex proporcionado es un punto de partida y debe ser revisado y actualizado periódicamente para seguir siendo eficaz. Compruebe regularmente sus fuentes de referencia y perfeccione el patrón para asegurarse de que está capturando con precisión el tráfico de las herramientas LLM relevantes.
Comprender este creciente segmento de tráfico ya no es opcional para las empresas que se toman en serio la estrategia digital basada en datos. Establecer este seguimiento ahora proporciona los conocimientos necesarios para adaptar, optimizar y mantener la visibilidad a medida que la IA continúa remodelando la forma en que los usuarios descubren la información en línea. En Mercury Technology Solutions, integramos este nivel de análisis en las estrategias de nuestros clientes, garantizando que las decisiones se basan en las realidades del ecosistema digital en evolución.
LLM Seguimiento del tráfico FAQ
P1: ¿Por qué mi tráfico LLM rastreado es bajo? Puede deberse a varios factores: es posible que las plataformas LLM que te interesan aún no estén enviando un tráfico de referencia significativo, que tu contenido no aparezca con frecuencia en esos LLM o que el filtro regex no incluya identificadores de origen relevantes. Asegúrese de que su regex está actualizado.
P2: ¿Con qué frecuencia debo actualizar el filtro regex? Revíselo trimestralmente, o más a menudo si se entera de que nuevas herramientas de IA importantes están ganando terreno o sospecha de cambios en la forma en que las herramientas existentes se identifican (por ejemplo, cambios en los subdominios o parámetros).
P3: ¿Puedo rastrear el tráfico de herramientas de IA específicas por separado utilizando este método? Sí. Puedes modificar la regex o crear segmentos/filtros separados utilizando patrones más específicos para herramientas individuales (por ejemplo, .*perplexity.* para Perplexity, .*openai.com/.* para ciertos referenciadores de OpenAI, aunque las especificaciones pueden variar).
P4: ¿Esto rastrea todas las interacciones que los usuarios tienen con mi contenido a través de la IA? No. Este método rastrea principalmente el tráfico de referencia, es decir, los casos en los que un usuario hace clic en un enlace dentro de la respuesta de una herramienta de IA que lleva a su sitio web. No hace un seguimiento de los casos en los que la IA resume su contenido sin enlazarlo, o en los que un usuario lee el resumen de la IA y luego busca su marca por separado.
P5: ¿Se incluye el tráfico de los resúmenes de IA de Google? Actualmente, el tráfico de AI Overviews de Google se suele mezclar con los datos de tráfico orgánico habituales de Google en GA4 y Search Console. El método regex se centra en el tráfico referido explícitamente desde otras plataformas de IA y chatbots identificables. El seguimiento directo de los resúmenes de IA requiere enfoques diferentes, que a menudo implican el análisis de los cambios en los datos de rendimiento de Search Console.
P6: ¿Puede Mercury Technology Solutions ayudar a configurar y analizar este seguimiento? Sí. Como parte de nuestros servicios de análisis, SEO y estrategia digital, ayudamos a los clientes a implementar un seguimiento robusto, interpretar los datos e integrar la información de fuentes como las referencias LLM en su estrategia general para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento.
