GA4 trace le trafic issu des IA comme Perplexity Comet et ChatGPT Atlas via des requêtes HTTP spécifiques et des sources référentes identifiables. Décortiquons comment ces sources impactent le trafic web et l’analyse comportementale pour mieux comprendre leur influence.

3 principaux points à retenir.

GA4 détecte le trafic IA grâce à des référents distincts et paramètres UTM.
L’analyse du trafic IA modifie la perception des sources et peut biaiser les rapports.
Identifier précisément ces trafics permet une meilleure segmentation et un reporting précis.

Comment GA4 identifie le trafic venant de Perplexity Comet et ChatGPT Atlas

Google Analytics 4 (GA4) utilise des mécanismes sophistiqués pour suivre le trafic généré par des sources variées, y compris les IA comme Perplexity Comet et ChatGPT Atlas. Ces navigateurs IA transforment notre manière d’interagir avec le web, mais cela pose aussi des défis en matière de mesure et d’attribution.

Commençons par le cœur du sujet : le tracking dans GA4. L’outil s’appuie sur plusieurs dimensions pour identifier les visiteurs, notamment le client-side tracking, les référents HTTP, et les paramètres URL. Ces éléments permettent à GA4 de saisir d’où viennent les visites et comment elles interagissent avec les contenus. En théorie, tout semble clair. Mais quand on entre dans le monde des IA, les choses se compliquent.

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Pour détecter le trafic provenant de Perplexity Comet et ChatGPT Atlas, GA4 s’appuie sur des signatures spécifiques. Par exemple, le user-agent et les référents HTTP jouent un rôle crucial. Prenons un exemple concret : un visiteur utilisant Perplexity pourrait avoir un header HTTP avec une indication de source. Voici à quoi cela pourrait ressembler :

User-Agent: Perplexity/0.1
Referer: https://perplexity.ai/query

Ce type de mention dans le header permet à GA4 d’identifier immédiatement que la requête provient d’une IA, facilitant ainsi la segmentation des données pour des analyses plus fines. Cependant, ChatGPT Atlas, plus intrusif dans son fonctionnement, tend à masquer ces informations. Cela signifie que les sessions pourraient apparaître comme « Direct » ou, pire encore, « non défini ».

La difficulté réside donc dans la capacité de GA4 à analyser ces données automatiquement ou à exiger un paramétrage manuel. En réalité, bien que de nombreux aspects du tracking soient automatisés, il peut être nécessaire d’ajuster les paramètres pour s’assurer que le trafic IA soit bien catégorisé. Cela peut inclure la création d’une catégorie spécifique pour ces sources dans GA4, rendant plus simple le suivi et l’analyse à long terme.

À mesure que de plus en plus d’entreprises adoptent ces outils IA, ne pas comprendre comment GA4 enregistre et attribue ce trafic pourrait signifier rater une partie essentielle du puzzle marketing. Les spécialistes du marketing doivent donc être vigilants et proactifs dans l’adaptation de leur stratégie d’attribution, sinon les données analytiques risquent de fausser leur vision des performances.

Découvrez-en plus sur la manière dont GA4 traite ces données.

Quel impact le trafic IA a-t-il sur l’analyse des données dans GA4

Le trafic généré par des outils d’IA comme Perplexity Comet et ChatGPT Atlas a un impact non négligeable sur la façon dont Google Analytics 4 (GA4) collecte et interprète les données. Quand ces IA interagissent avec des liens, elles se comportent de manière variable : Comet fournit souvent une source identifiable comme « perplexity.ai », tandis qu’Atlas peut masquer cette information, affichant des sessions comme « Direct » ou « Not Set ». Cette disparité rend l’analyse et l’attribution des données délicates.

En avançant, considérons comment cela peut fausser des métriques classiques. Imaginons que votre site reçoit une affluence de trafic grâce à de fausses interactions d’Atlas, gonflant ainsi les chiffres de « Direct » et donnant une illusion de trafic organique. Cela peut entraîner une perception erronée de l’engagement utilisateur. Par exemple, vous pourriez constater un nombre élevé de sessions, mais un faible taux de conversion, ce qui pourrait vous amener à croire que votre contenu n’engage pas suffisamment alors que le problème se trouve dans une interprétation biaisée des données.

L’impact sur la segmentation est tout aussi crucial. Si une partie substantielle du trafic est interprétée comme « Direct », votre capacité à segmenter efficacement votre audience et à personnaliser vos efforts marketing est compromise. L’absence de données précises sur l’origine du trafic limite non seulement vos décisions stratégiques mais peut aussi fausser l’image de vos campagnes publicitaires.

Alors, que faire pour gérer cette problématique ? Voici quelques conseils pratiques :

Utilisez des filtres personnalisés pour exclure le trafic suspect. Créez des segments basés sur des comportements authentiques pour vous concentrer sur des données fiables.
Adoptez les UTM tags pour vos campagnes. En implémentant des paramètres UTM soigneusement conçus dans vos liens, vous pourrez traquer avec précision le trafic originant de campagnes spécifiques.
Exploitez l’outil Explore de GA4 pour identifier des comportements atypiques ou des schémas d’engagement qui peuvent signaler une anomalie dans les données.

Pour creuser davantage ce sujet, vous pouvez consulter cet article qui traite des spécificités du suivi du trafic des outils d’IA dans GA4 : Comment suivre le trafic des outils d’IA. En prenant ces mesures, vous pourrez non seulement améliorer la qualité de vos données, mais également mieux comprendre le comportement de votre audience à l’ère de l’intelligence artificielle.

Comment configurer GA4 pour isoler et gérer ce trafic IA

Pour gérer efficacement le trafic provenant des IA comme Perplexity Comet et ChatGPT Atlas dans Google Analytics 4 (GA4), une configuration spécifique doit être mise en place. Cela commence par la création d’audiences et l’utilisation de filtres qui permettent d’isoler ce type de trafic.

Étape 1 : Identifiez les références caractéristiques
Déterminez les sources spécifiques qui représentent ces IA. Par exemple, on s’attend à ce que les sessions issues de Perplexity Comet apparaissent comme perplexity.ai/referral. Pour ChatGPT Atlas, le trafic se pourrait figurer en chat.openai.com/referral. Utilisez ces informations pour cibler les filtres.

Étape 2 : Créez des segments ou filtres
Dans GA4, accédez à l’onglet Admin, et sous Data Settings, sélectionnez Data Filters. Vous pourrez créer un filtre qui exclut ou inclut les sessions en fonction des paramètres d’URL. Utilisez un regex pour capter ces référents :

^(perplexity\.ai|chat\.openai\.com)$

Étape 3 : Suivi de l’efficacité du filtrage
Après avoir mis en place vos segments ou filtres, il est crucial d’effectuer un monitoring régulier. Analysez les rapports sous Reports > Acquisition pour vérifier que le trafic issu des IA se comporte comme prévu. Notez toute anomalie, comme des hausses inattendues dans le trafic direct, qui pourraient indiquer que le filtrage n’est pas optimal.

Exemple d’un segment:
Vous pouvez créer un segment dans GA4 qui cible uniquement le trafic provenant de ces AI. Allez dans Explorer, puis créez un segment en utilisant les dimensions personnalisées basées sur les sources. Cela pourrait ressembler à :

traffic_source == 'perplexity.ai'

Tableau récapitulatif des options de traitement du trafic IA dans GA4 :

Création de segments
Avantages : Permet une visualisation ciblée du trafic IA.
Limitations : Peut nécessiter une mise à jour régulière des sources.
Utilisation de filtres
Avantages : Écarte le bruit des données indésirables.
Limitations : Risque d’exclure du trafic légitime.
Dimensions personnalisées
Avantages : Offre une granularité détaillée.
Limitations : Nécessite une configuration initiale plus complexe.

Pour plus d’informations sur la gestion de ce type de trafic, consultez cet article : suivre-trafic-chatgpt.

Que retenir pour garder un reporting GA4 précis face au trafic IA ?

Reconnaître et maîtriser le trafic provenant de Perplexity Comet et ChatGPT Atlas dans GA4 est indispensable pour éviter des biais dans vos données. Ces IA génèrent un volume non négligeable de visites qui altèrent les sources de trafic et les comportements observés. Configurer GA4 avec des filtres ciblés ou segments dédiés garantit un reporting clair, fiable et exploitable pour vos décisions business. En comprenant les mécanismes d’enregistrement et d’identification spécifiques à ces sources IA, vous reprenez le contrôle sur vos données et améliorez votre pilotage marketing basé sur GA4.

FAQ

Comment GA4 détecte-t-il les visites issues d’IA comme Perplexity Comet ?

GA4 détecte ces visites principalement grâce aux informations du référent HTTP, aux user-agents spécifiques ou à des paramètres d’URL distincts associés aux requêtes générées par ces IA.

Pourquoi est-il important d’isoler le trafic IA dans GA4 ?

Parce que ce trafic peut fausser les indicateurs classiques en augmentant artificiellement les sessions et modifiant le comportement moyen des utilisateurs, ce qui perturbe l’analyse réelle du comportement humain.

Peut-on filtrer automatiquement ce trafic IA dans GA4 ?

GA4 ne filtre pas automatiquement ce trafic. Il est nécessaire de créer des filtres ou segments personnalisés basés sur les référents ou paramètres définissant ce trafic IA.

Quelles sont les bonnes pratiques pour gérer ce trafic dans GA4 ?

Identifier précisément les sources IA, créer des segments spécifiques, appliquer des filtres d’exclusion, et monitorer régulièrement l’impact de ces données dans les rapports sont les clés d’une bonne gestion.

Ce trafic IA peut-il affecter le suivi RGPD ?

Oui, car le trafic IA peut générer des données non humaines. Il faut donc rester vigilant dans la collecte et la gestion des données pour garantir la conformité RGPD notamment en évitant le suivi abusif de ces sources.

A propos de l’auteur

Franck Scandolera, consultant et formateur en Web Analytics depuis plus de 10 ans, maîtrise parfaitement les enjeux du tracking, du data engineering et de l’analyse dans GA4. Responsable de l’agence webAnalyste, il accompagne des entreprises francophones dans la compréhension fine et l’optimisation de leurs flux data. Expert aguerri notamment sur GA4, Google Tag Manager et l’automatisation, il vulgarise les complexités techniques pour rendre vos données exploitables et fiables.

Comment GA4 enregistre-t-il le trafic des IA Perplexity et ChatGPT Atlas ?