--- title: "KI-Referrals: Wer kommt eigentlich von ChatGPT auf eure Website?" lang: de type: blog canonical: https://www.arocom.de/blog/ki-referrals-messen alternate: https://www.arocom.de/en/blog/measuring-ai-referrals author: "Laura Murgia" published: 2026-05-20 last_updated: 2026-10-31 --- # KI-Referrals: Wer kommt eigentlich von ChatGPT auf eure Website? Besucher aus KI-Systemen (ChatGPT, Perplexity, Copilot, Gemini, AI Overviews) sind in Webanalysen oft als "Direct" oder generischer Referral-Traffic getarnt. Wer sie als eigenes Segment erfasst, sieht zwei Muster: Das Volumen ist noch klein, wächst aber schnell, und die Besucher sind ungewöhnlich qualifiziert, weil die KI die Vorauswahl bereits getroffen hat. Der Beitrag liefert die Referrer-Domains und die Schritt-für-Schritt-Einrichtung für Umami und GA4, benennt die Messlücken (AI Overviews, Dark Traffic, Browser-Privacy), zeigt ein Rechenbeispiel und gibt vier Regeln zur Interpretation. ## KI-Referrals: Wer kommt eigentlich von ChatGPT auf eure Website? Eine Zahl aus unserer eigenen Analyse: Anfragen, die über unsere Website eingehen, nennen immer öfter eine KI als Auslöser. "ChatGPT hat Sie empfohlen" stand vor zwei Jahren in keiner einzigen Anfrage. Heute gehört der Satz zum Alltag. In der Webstatistik sieht man davon zunächst wenig. KI-Besucher verstecken sich hinter "Direct" und unscheinbaren Referrer-Einträgen. Dieser Beitrag zeigt, wie ihr sie sichtbar macht, und worauf ihr bei der Interpretation achten müsst. ## Schritt 1: Das KI-Segment einrichten Warum braucht es überhaupt ein eigenes Segment? Weil die Standard-Kanalgruppen der Analyse-Tools KI-Quellen nicht kennen. GA4 sortiert einen Klick aus ChatGPT als generisches "Referral" ein, zwischen Branchenverzeichnisse und Partnerlinks. Umami zeigt die Referrer zwar einzeln, aber erst die Gruppierung macht aus sieben Einzelquellen eine Zahl, die ihr monatlich verfolgen und ins Reporting aufnehmen könnt. Die wichtigsten Referrer-Domains für ein KI-Segment, Stand Mai 2026: 1. `chatgpt.com` und `chat.openai.com` (ChatGPT) 2. `perplexity.ai` (Perplexity) 3. `claude.ai` (Claude) 4. `copilot.microsoft.com` (Microsoft Copilot) 5. `gemini.google.com` (Gemini) 6. `duckduckgo.com` mit KI-Antwortparametern (DuckAssist) 7. `search.brave.com` (Brave Leo) Wichtig: Diese Liste veraltet schnell. Prüft eure Referrer-Berichte quartalsweise auf neue KI-Domains. ![Umami-Referrer-Liste mit chatgpt.com als sichtbarer Quelle](https://www.arocom.de/images/blog/umami-referrer-quellen.webp) *Referrer-Ansicht in Umami: chatgpt.com erscheint als eigene Quelle neben Google und Bing. (Quelle: öffentliche Umami-Demo)* **So richtet ihr das Segment in Umami ein:** 1. Öffnet das Dashboard eurer Website und wechselt in die Quellen-Ansicht. Dort stehen alle Referrer einzeln, wie im Screenshot oben. 2. Setzt einen Filter auf den Referrer, beginnend mit `chatgpt.com`, und ergänzt die übrigen KI-Domains aus der Liste als weitere Filterwerte. 3. Speichert die Filterkombination als Segment, etwa unter dem Namen "KI-Referrals". 4. Ab jetzt ruft ihr das Segment mit einem Klick auf und seht Besuche, Einstiegsseiten und Events nur für diese Quellen. Wenn ihr Conversion-Events angelegt habt, etwa für gesendete Kontaktformulare, lest ihr im Segment direkt die Anfragequote der KI-Besucher ab: Events geteilt durch Besuche. Diese eine Zahl braucht ihr später für die Bewertung des Segments. **Und so funktioniert es in GA4 über eine Channel-Gruppe:** 1. Öffnet Verwaltung, dann Datenansicht, dann Channelgruppen, und erstellt eine neue Channelgruppe. 2. Legt darin einen Kanal "KI-Referral" an. Bedingung: Quelle stimmt mit dem regulären Ausdruck `chatgpt.com|perplexity.ai|claude.ai|copilot.microsoft.com|gemini.google.com` überein. 3. Schiebt den neuen Kanal in der Reihenfolge über den generischen Referral-Kanal, sonst greift die alte Zuordnung zuerst. 4. In den Berichten wählt ihr die neue Channelgruppe als Dimension; sie wirkt dort auch auf zurückliegende Zeiträume. Ein Unterschied zwischen beiden Welten verdient einen Hinweis: GA4 zählt nur Besucher, die im Consent-Banner zustimmen. Euer KI-Segment unterliegt dort derselben Untererfassung wie der restliche Traffic. Warum wir deshalb cookielos messen, steht im Beitrag zu [Cookieless Tracking](https://www.arocom.de/blog/cookieless-tracking-umami). ## Schritt 2: Die Messlücken kennen So nützlich das Segment ist, drei Lücken bleiben. Wer sie kennt, liest die Zahlen richtig. **Google AI Overviews sind unsichtbar.** Klicks daraus erscheinen als normaler Google-Traffic, einen eigenen Referrer gibt es nicht. Sie lassen sich nur indirekt beobachten, etwa über die Search Console: Impressionen steigen, Klicks sinken bei stabiler Position. **Dark Traffic.** Öffnet jemand euren Link aus der ChatGPT-App, einem Messenger oder einer E-Mail, fehlt der Referrer häufig ganz. Diese Besuche landen unter "Direct". Der gemessene KI-Anteil ist deshalb eine Untergrenze, nie der wahre Wert. **Browser-Privacy.** Safari und Firefox kürzen Referrer in vielen Konstellationen oder lassen sie weg. Auch dadurch wandern KI-Besuche ins Direct-Segment. Eine Abgrenzung noch, weil sie in Gesprächen oft durcheinandergeht: Die Crawler der KI-Anbieter, die eure Inhalte einsammeln, tauchen in diesen Zahlen gar nicht auf. Webanalyse zählt Browser-Besuche von Menschen; Crawler führen kein JavaScript aus und sind nur in den Server-Logs sichtbar. Das Segment misst also die Ernte, nicht die Aussaat. Für die Praxis heißt das: Behandelt die Segmentzahlen als konservative Untergrenze und beobachtet parallel, ob euer Direct-Traffic und eure Markensuchen mitwachsen. ## Schritt 3: Die Zahlen richtig lesen Vier Regeln aus unserer Beratungspraxis: **Volumen nicht mit Wert verwechseln.** KI-Referrals machen bei den von uns betreuten Websites bisher einstellige Prozentanteile aus. Aber die Besucher kommen mit einer Vorauswahl: Die KI hat ihnen bereits gesagt, dass ihr zur Frage passt. Entsprechend höher sind Verweildauer und Anfragequote in diesem Segment. **Unsichtbare Wirkung einrechnen.** Viele Nutzer lesen die KI-Antwort, klicken nicht und nennen euren Firmennamen später direkt im Suchfeld oder in der Anfrage. Beobachtet deshalb parallel die Markensuchen in der Search Console. **Zitierte Seiten identifizieren.** Schaut, auf welchen Seiten KI-Besucher landen. Das sind eure zitierfähigen Inhalte. Mehr davon zu bauen ist wirksamer, als an Startseiten-Texten zu feilen (warum, steht im Beitrag zur [KI-Sichtbarkeit](https://www.arocom.de/blog/geo-sichtbarkeit-ki-suche)). **Trend vor Absolutwert.** Die spannende Frage ist nicht, ob das Segment heute 3 oder 5 Prozent ausmacht, sondern wie steil die Kurve ist. In unseren Projekten verdoppelt sich der Anteil etwa alle sechs bis neun Monate. ## Ein Rechenbeispiel: so sehen die Zahlen in der Praxis aus Ein illustratives Beispiel mit erfundenen, aber realistischen Zahlen für eine mittelständische B2B-Website. Der Monat bringt 12.000 Besuche. Das KI-Segment zählt 420 Besuche, also 3,5 Prozent. Vor einem halben Jahr waren es 180. Die Anfragequote liegt außerhalb des KI-Segments bei 0,8 Prozent, im KI-Segment bei 2,5 Prozent. Von den 420 KI-Besuchen werden also rund zehn zu Anfragen, von den übrigen 11.580 Besuchen etwa 93. Die Lesart nach den vier Regeln oben: Das Segment liefert erst jede zehnte Anfrage, ist aber pro Besucher rund dreimal so wertvoll und hat sich in sechs Monaten mehr als verdoppelt. Die Handlungsableitung wäre hier: Einstiegsseiten des Segments ansehen, mehr Inhalte dieses Typs bauen, Markensuchen in der Search Console beobachten. Genauso wichtig ist, was ihr aus diesen Zahlen nicht ablesen solltet: einen Grund, Budget aus den Kanälen abzuziehen, die heute 90 Prozent der Anfragen bringen. Das KI-Segment verdient Aufmerksamkeit und gezielte Inhalte, noch keine Umverteilung. ### Ab welchem Anteil sollten wir handeln? Eine feste Schwelle gibt es nicht; als Orientierung aus unserer Beratungspraxis: unter 2 Prozent beobachten, ab etwa 5 Prozent gezielt investieren, etwa in zitierfähige Inhalte und FAQ-Strukturen. Dazwischen entscheidet der Trend. Wächst das Segment über zwei Quartale deutlich, lohnt der frühere Einstieg, weil neue Inhalte Monate brauchen, bis KI-Systeme sie zitieren. ### Zählt Bing/Copilot zur KI-Quelle? Besuche mit dem Referrer copilot.microsoft.com zählen klar zum KI-Segment, denn der Klick kam aus einer KI-Antwort. Klicks aus der klassischen Bing-Suche bleiben dagegen normaler organischer Traffic, auch wenn Bing KI-Elemente einblendet. Die Grenze verläuft nicht beim Anbieter, sondern bei der Frage, ob eine generierte Antwort den Klick ausgelöst hat. ### Wie unterscheiden wir KI-Referral von normalem Referral? Über die Referrer-Domain aus der Liste oben: chatgpt.com als Quelle bedeutet, der Besucher kam aus einer ChatGPT-Antwort. Verwechslungsgefahr besteht eher in der Gegenrichtung, weil KI-Besuche ohne Referrer unter "Direct" landen. Steigt euer Direct-Traffic parallel zum KI-Segment, ist das ein Indiz für zusätzliche, unsichtbare KI-Besuche. ## Euer nächster Schritt Richtet das Segment ein und schaut nach vier Wochen auf drei Zahlen: Anteil am Traffic, Anfragequote des Segments und die meistbesuchten Einstiegsseiten. Diese drei Zahlen sagen euch, ob KI-Sichtbarkeit für euer Unternehmen schon Umsatzthema ist oder noch Beobachtungsthema. Wenn ihr die Auswertung nicht selbst bauen wollt: Im [Zukunfts-Check](https://www.arocom.de/zukunfts-check) richten wir das Segment mit ein und liefern die erste Interpretation gleich mit.