Un’azienda che ha appena investito per rendere il proprio feed prodotto leggibile dagli agenti AI, come descritto già in questo sito, si trova davanti ad un problema che nessuno di quegli investimenti risolve da solo: anche quando l’agente porta davvero un visitatore sul sito, buona parte delle volte quel visitatore arriva nelle analytics aziendali con l’etichetta sbagliata, o senza nessuna etichetta.
Il meccanismo tecnico è più semplice di quanto sembri, e riguarda due segnali distinti che viaggiano in modo indipendente l’uno dall’altro: il referrer, l’indirizzo della pagina che ha mandato il visitatore, e il tag UTM, l’etichetta aggiunta esplicitamente al link per dichiararne l’origine. Un link può perdere il primo e conservare il secondo, o viceversa. Le app mobili di ChatGPT, Perplexity e Claude spesso non trasmettono il referrer quando un utente tocca un link citato in una risposta; le catene di redirect da HTTPS a HTTPS possono eliminarlo per una misura di privacy applicata lungo il percorso; i browser orientati alla privacy, Safari e Brave tra i primi, lo eliminano di default sulle richieste cross-origin. Senza un referrer e senza un tag UTM esplicito, Google Analytics 4 classifica quella sessione come traffico diretto: la stessa categoria in cui finisce chi digita l’indirizzo del sito a memoria.
Un’analisi di Clickport su un campione raccolto nell’aprile di quest’anno quantifica la dimensione del problema con numeri dichiarati e un campione definito, non con una stima arrotondata: su 2.619 sessioni riconosciute come provenienti da una ricerca AI, 935, pari al 35,7%, non avevano alcun referrer registrato, pur mantenendo un tag di origine che ne permetteva comunque l’identificazione. ChatGPT, da solo, rappresentava il 76,1% di quelle sessioni riconosciute. Un dettaglio temporale aiuta a capire perché il problema si sta attenuando ma non è ancora risolto: ChatGPT Search ha iniziato ad aggiungere parametri UTM ai propri link il 13 giugno 2025, permettendo l’identificazione della fonte anche quando il referrer manca, ma solo per i link che includono quel parametro, non per tutti.
Il motivo per cui conviene occuparsene, oltre alla correttezza contabile del cruscotto analytics, emerge dal dato di conversione dello stesso studio: nel sottocampione di siti con obiettivi configurati, per quanto piccolo, 87 sessioni AI contro 1.184 dirette, il tasso di completamento di un obiettivo è stato del 20,7% per le sessioni AI contro l’11,1% per quelle dirette, quasi il doppio. Gli stessi autori segnalano la cautela dovuta alla dimensione ridotta del campione, un’onestà metodologica rara in un settore dove le cifre tonde circolano più spesso delle cifre verificabili. Il punto resta comunque solido: se un canale converte meglio della media e finisce contato dentro un calderone indistinto, il budget che lo riguarda viene allocato sulla base di un numero sbagliato, non semplicemente impreciso.
Per chi gestisce oggi la propria presenza B2B pensando già agli agenti di acquisto, come i pezzi di questo numero sui protocolli di commercio agentico e sulle commissioni hanno già mostrato dal lato tecnico e finanziario, la prima correzione pratica non riguarda il feed prodotto o il protocollo scelto, ma la configurazione dell’analytics stessa: senza una regola dedicata che riconosca i pattern di traffico provenienti dagli assistenti AI, anche la campagna meglio costruita per quel canale resterà invisibile nei numeri che ne dovrebbero misurare il successo.
Fonti: Clickport, “Why ChatGPT Traffic Shows as Direct in GA4”; Averi, “Attribution for AI-Referred Traffic: Fixing the ‘Direct Traffic’ Problem in GA4”.