AI 검색에서 온 방문은 GA4 어디에 찍히는가

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ChatGPT 답변에 회사 이름이나 서비스 설명이 인용되었다는 이야기를 듣고 나면, 그다음 질문은 자연스럽게 하나로 모인다. 그 인용을 보고 실제로 사이트에 들어온 사람이 있는지, 있다면 몇 명이고 무엇을 했는지이다. 하지만 GA4 리포트를 열어 봐도 ChatGPT라는 이름의 채널이나 소스가 따로 보이지 않는 경우가 많다. 이는 화면이 잘못된 것이 아니라, GA4의 기본 채널 분류 규칙이 생성형 검색 서비스에서 온 방문을 아직 고려하지 않고 있기 때문이다.

AI 답변을 통해 들어온 방문이 어딘가에 숨어 있는 것은 아니다. 다만 기본 설정 그대로 두면 다른 유입 경로와 섞여서 한 덩어리로 보일 뿐이다. 참조 도메인을 확인하고 채널 그룹을 직접 만들면 이 흐름을 분리해서 볼 수 있다. 이어서 그 과정을 차례로 살펴본다.

AI 서비스가 링크를 전달하는 방식

ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot 같은 생성형 검색 서비스는 답변 안에 출처 링크를 넣어 둔다. 사용자가 그 링크를 눌러 외부 사이트로 이동하면, 브라우저는 일반적인 외부 링크 클릭과 마찬가지로 참조 정보를 함께 전달할 수 있다. 문제는 이 참조 정보 전달 여부와 형식이 서비스마다 다르고, 같은 서비스 안에서도 정책이 바뀔 수 있다는 점이다. chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com 같은 도메인이 참조 정보로 잡히는 사례가 확인되지만, 이는 예시일 뿐 고정된 목록이 아니다. 그러므로 다른 곳에서 정리한 도메인 목록을 그대로 믿기보다, 자사 GA4의 세션 소스 보고서에서 직접 확인하는 습관을 들이는 편이 안전하다.

세션 소스 보고서에서 직접 확인하기

GA4 탐색 또는 트래픽 획득 보고서에서 세션 소스 혹은 세션 소스/매체 항목을 확인한다.
목록을 훑으며 chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com 같은 AI 서비스 도메인이 있는지 확인한다.
해당 도메인이 보이면 세션 수, 참여율, 전환수를 함께 기록해 둔다.
확인한 날짜와 도메인 목록을 별도로 정리해 두면, 이후 서비스 정책이 바뀌었을 때 변화를 비교할 수 있다.

참조 정보가 없을 때 벌어지는 일

모든 AI 서비스가 참조 정보를 넘겨주는 것은 아니다. 앱 안에서 링크를 열거나 참조 정보를 비우는 정책을 쓰는 경우에는 GA4가 방문의 출처를 알 수 없게 된다. 이때는 세션이 direct, 즉 직접 방문으로 기록된다. 또 어떤 경우에는 AI 서비스의 검색 결과 화면을 거쳐 들어오면서 검색 채널로 분류되기도 한다. 그래서 direct 트래픽이 늘었다고 해서 그 증가분이 모두 AI 유입이라고 단정할 수는 없다. direct에는 즐겨찾기, 메신저 공유, QR코드처럼 참조 정보가 없는 다른 경로도 함께 섞여 있기 때문이다. AI 유입의 규모를 가늠하려면 direct 전체의 증감이 아니라, 세션 소스에서 확인되는 AI 서비스 도메인의 수치를 따로 보는 편이 근거가 분명하다.

맞춤 채널 그룹으로 AI 유입 분리하기

참조 도메인을 눈으로 확인하는 데서 그치지 않고, 보고서 안에서 하나의 채널처럼 묶어 보려면 맞춤 채널 그룹을 만들어야 한다.

GA4 관리 메뉴에서 데이터 표시 항목의 채널 그룹을 확인한다.
새 맞춤 채널 그룹을 만들고, 조건에 세션 소스가 특정 도메인을 포함하는 규칙을 추가한다.
chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com 등 자사 세션 소스에서 실제로 확인된 도메인을 정규식으로 묶어 넣는다.
채널 이름을 AI 유입처럼 알아보기 쉽게 지정하고 저장한다.
맞춤 채널 그룹은 과거 데이터에도 적용되어, 보고서에서 지난 기간까지 함께 확인할 수 있다. 다만 세부 집계 방식은 GA4 정책에 따라 달라질 수 있으니 실제 보고서 화면에서 확인하는 편이 정확하다.

다른 채널과 나란히 놓고 비교하기

채널을 분리했다면 그다음은 그 채널이 데려온 방문의 질을 살펴볼 차례이다.

평균 참여 시간을 다른 채널과 비교해 AI 유입 방문자가 얼마나 머무는지 확인한다.
페이지뷰 수나 스크롤 깊이를 함께 보면서 실제로 내용을 읽었는지 가늠한다.
전환율과 전환수를 비교해, AI 유입이 다른 채널과 비슷한 수준의 성과를 내는지 확인한다.
기간을 두고 반복해서 측정하며, 한 번의 수치가 아니라 추세로 판단한다.

이 모든 과정의 출발점은 결국 태깅이다. GA4가 참조 정보를 제대로 읽어 세션 소스에 기록하려면, 사이트에 설치된 태그가 정확하게 동작하고 있어야 한다. 태그맨은 이런 태깅 설정과 데이터 검증을 지원하며, 그렇게 측정된 결과는 GEO 활동이 실제 방문과 전환으로 이어지는지 판단하는 근거가 된다.