Трафик из нейросетей: как построить воронку конверсий и не принять ботов за покупателей

Переходы из ассистентов приходят вперемешку с машинными визитами: до подсчёта конверсии их надо разделить

Про видимость бренда в ответах ИИ за последний год написали все. Про то, что происходит после клика, почти никто: человек перешёл из ChatGPT или Алисы на сайт и растворился в отчёте как «прямой заход». Разбираем, как собрать по этому трафику нормальную воронку конверсий на данных Яндекс Метрики и почему без отсечения синтетики цифры в ней бессмысленны.

Канал есть, а в отчётах его нет

Объём трафика из нейросетей уже не погрешность. По оценке «Коммерсанта», за 2025 год он вырос в России в шесть раз. Adobe Analytics в январе 2026 года зафиксировала рост AI-трафика на сайты ритейла на 693% год к году. Mediascope оценивает месячную аудиторию Алисы AI в 14,3% россиян, а Gartner ещё в феврале 2024 года прогнозировал, что к концу 2026 года объём традиционного поиска сократится на четверть.

Проблема в том, что этот трафик приходит без внятной метки. Часть ассистентов не передаёт реферер вовсе, и переход попадает в прямые заходы. Часть отдаёт домен, который система аналитики видит впервые и раскладывает по строчке «переходы с других сайтов», где он теряется среди десятков случайных источников. Ещё часть приходит через редиректы и сервисы предпросмотра.

Трафик из нейросетей приходит без метки: в отчётах он растворяется в прямых заходах, поэтому большинство компаний видит не канал, а шум.

Итог предсказуемый: канала как сущности не существует. Нельзя сказать ни сколько он приносит, ни какая у него конверсия, ни выросла ли она после того, как полгода вкладывались в публикации и экспертный контент.

Что даёт подключение счётчика

Первый шаг это собрать разрозненные переходы в один канал. Модуль AI-трафика в brandfound подключается к счётчику Яндекс Метрики и сводит переходы из ассистентов в отдельный сегмент: видно, из какого именно ассистента пришёл визит, на какую страницу и что человек делал дальше. Поддержка Google Analytics в планах, сейчас интеграция работает с Метрикой. Сам модуль бесплатный.

Технически вы получаете то, чего не даёт стандартный отчёт по источникам: канал «нейросети» с разбивкой по ассистентам и связкой с уже настроенными целями. Дальше это обычная работа маркетолога, только на новых данных.

Как выглядит воронка

Воронка AI-трафика короче классической и состоит из четырёх шагов.

1. Ответ ассистента. Бренд упомянут в ответе на конкретный вопрос пользователя, и в ответе есть ссылка. Это верхняя граница: без упоминания дальше не будет ничего.
2. Переход. Человек кликнул по ссылке. Здесь начинается зона Метрики.
3. Вовлечённость. Глубина просмотра, время на странице, повторные визиты. Этот шаг важнее, чем в поисковом трафике: пользователь приходит с готовым контекстом и либо подтверждает то, что ему сказал ассистент, либо уходит.
4. Целевое действие. Заявка, регистрация, заказ, звонок. То, что у вас настроено целью.

Разница с поисковой воронкой в том, что верхний шаг вы не контролируете напрямую и не покупаете. Он зависит от того, что нейросети знают о бренде и какие источники они цитируют.

Антифрод: часть визитов надо выкинуть до подсчёта

Самая частая ошибка при первом замере это радость от объёма. По ссылкам из ответов ходят не только люди: краулеры моделей, агенты, выполняющие задачу пользователя, сервисы предпросмотра. Формально это визиты, фактически машины.

Для отчёта такая примесь работает в две стороны сразу. Объём канала выглядит завышенным, а конверсия падает: в знаменателе визиты, которые не могли конвертироваться в принципе. Дальше на основании этой цифры принимается решение, что канал не работает.

Поэтому синтетику отсекают до расчёта конверсии, а не после. В модуле AI-трафика за это отвечает детектор синтетики: он отделяет живых пользователей от автоматических визитов, и в воронку попадает только человеческая часть.

Пока в канале сидят краулеры, конверсия AI-трафика показывает погоду на Марсе.

Как собрать это за один вечер

1. Проверьте цели в Метрике. Если целевые действия не размечены, воронку строить не из чего, и это единственный шаг, который может занять больше вечера.
2. Подключите счётчик к модулю AI-трафика.
3. Убедитесь, что сегмент собрался и в нём видны отдельные ассистенты, а не одна общая строка.
4. Сверьте объём и конверсию с органикой и платными каналами за тот же период.
5. Зафиксируйте точку отсчёта и смотрите динамику после каждой публикации и после роста упоминаний.

Какие выводы делать по цифрам

Первое, на что стоит смотреть, это не объём, а конверсия в сравнении с другими каналами. Нормальная картина на старте это небольшой объём при конверсии выше средней по сайту: пользователь приходит после того, как ассистент уже ответил на его вопрос и отфильтровал случайных.

Если конверсия высокая, а объём мизерный, проблема в верхнем шаге воронки: бренд редко попадает в ответы. Это задача контента и упоминаний, а не сайта. Если объём растёт, а конверсия падает, проверьте два места: долю синтетики и то, на какие страницы ассистенты ведут людей. Часто нейросеть цитирует старый материал в блоге и приводит человека туда, откуда до целевого действия три клика.

И третье. Канал имеет смысл сопоставлять с публикациями и упоминаниями по датам. Публикация даёт эффект не в день выхода, а после того, как её увидят модели и она начнёт попадать в ответы: это недели, а не часы. Без такой сшивки любой рост выглядит случайным, а любое падение поводом свернуть работу.

Коротко

Трафик из нейросетей уже измерим. Нужно собрать переходы из ассистентов в отдельный канал, связать его с целями в Метрике, вычистить синтетику и смотреть не на визиты, а на долю визитов, которые дошли до целевого действия. Всё остальное это интерпретация, и она честна ровно настолько, насколько чист исходный сегмент.