GA4とSearch ConsoleでAI検索の流入を理解する【2026年版】

「ChatGPTから、うちのサイトに何人来ているんだろう」

「GoogleのAI Overviewに、自社ページは出ているのかな」

こうした疑問を確かめる手がかりになるのが、GA4とSearch Consoleです。

ユーザーがAIに触れる場所をおさらいしておきます。大きく2つあります。ChatGPTやGeminiのような外部のAIサービスと、Google検索の中に出るAI OverviewやAIモードです。

ここで間違えやすいのが、Search Consoleの検索パフォーマンスの生成AIレポートです。検索向けレポートの対象はGoogle検索の中の生成AI機能で、ChatGPTなど外部のAIでの露出は入っていません。「AI全体の表示回数」だと思って見ると、数字の意味を取り違えます。

GA4では、2026年5月13日にデフォルトチャネルグループの「AI Assistant」チャネルが発表されました。参照元がGoogleの認識するAIサービスに一致すると、メディアに「ai-assistant」が自動で割り当てられ、このチャネルに分類されます。

見る場所は「レポート → 集客 → トラフィック獲得」です。「セッションのデフォルトチャネルグループ」で「AI Assistant」を確認します。セッション数やエンゲージメント率、キーイベントを見ると、AIから来た人が、その後サイトで何をしたかを追えます。問い合わせなど、成果として測りたい行動は、あらかじめキーイベントに設定しておきます。

「AI Assistant」をさらにサービス別に見たいときは、ディメンションを「セッションの参照元 / メディア」に切り替えます。例えば、下記のようにchatgpt.com / ai-assistantとgemini.google.com / ai-assistantといった内訳が確認できます。

探索などでランディングページも組み合わせると、「ChatGPTからは比較記事によく来ている」「この記事はAI経由の問い合わせにつながっている」といった傾向が見えてきます。流入が少ないうちは率だけで判断せず、セッション数と成果の件数を一緒に見ると、次に書く記事やリライトするページを選ぶ材料になります。

ただし、どのAIサービスが判定されるのかはわかりませんでした。ChatGPTとGeminiは確認できましたが、他は未確認です。（ ※ これは当社のテスト結果であり、この2つ以外が常に計測できないという意味ではありません）

参照元やキャンペーン情報が取得できないアクセスは、ダイレクトに分類される場合があります。GA4で見えるAI流入は、識別できた分の数字として受け止めています。

GA4が「来た後」を見るなら、Search Consoleは「来る前」を見ます。Search Consoleの「検索パフォーマンス」にある「生成AI機能」では、AI OverviewやAIモードで、自社ページへのリンクが何回表示されたかを確認できます。ページ、国、デバイス、日付ごとに表示の傾向を見られます。

Googleは2026年8月31日に、生成AIレポートの全世界への展開を完了したと案内しています。ただし、サイトの表示回数が十分でない場合などには、レポートが表示されないことがあります。Discover向けにも別の生成AIレポートがありますが、ここでは検索向けを扱います。

2つのデータは、同じ期間でそれぞれの傾向を読むのが現実的です。ただし、Search ConsoleのGoogle検索内での表示と、GA4の外部AIからの流入は、別の経路です。両方が増えていても、それだけで同じ対策の効果だとは断定できません。表示、流入、成果を分けて記録することから始めると、数字を取り違えずに済みます。

GA4とSearch Consoleを使うと、AI検索での表示や、サイトへの流入を確認できます。まずは、この数字の変化を追うことが出発点です。

そのうち、「どんな紹介をされて、サイトに来たのだろう」「競合も一緒に紹介されているのだろう」と、回答の中身も気になってきます。ここからは、アクセスの計測に加えて、AIの回答を実際に確かめる話です。

ただ、GA4やSearch Consoleの数字だけでは、自社や競合が回答の中でどう紹介されているかまでは見えてきません。

回答に自社が出ていても、リンクが押されなければ、その露出はGA4には残りません。ChatGPTとGeminiで、同じ質問でも回答が違うこともあります。

回答の中身を確かめるのが、GEO・AEO分析で行う定点観測です。見たい質問を先に決めておき、その質問をAIに実際に投げて、回答を記録します。GA4とSearch Consoleが実際の利用に伴うデータを記録するのに対して、こちらは自分から質問して回答を見に行く方法です。

ですが確認できるのは、自分で指定した質問への回答です。だからこそ、何を知りたいかに合わせて質問を設計することが大切です。「〇〇のおすすめは？」という幅広い質問から、用途や条件を絞った具体的な質問まで、複数の切り口で確かめてみます。単に質問数を増やすだけでなく、自社がどの場面で候補に挙がり、どの場面では競合が選ばれるのかを見られるようにすると、改善の手がかりになります。

AIのモデルや参照する情報は変わり続けるため、今日紹介されたからといって、次も同じように紹介されるとは限りません。また、同じ意図の質問でも、言い回しによって回答が変わることがあります。同じ質問を定期的に確認して変化を追いながら、表現を変えた質問も試し、1回の回答だけで判断せずに傾向を見ることが大切です。

今回は実際の導入方法などは説明していませんが、Googleのツールを使うとどんなことが確認できるかを書いてみました。まとめると、GA4、Search Console、さらにGEO・AEO分析は、それぞれ違う角度からAI検索での自社の状況を知る手がかりになります。

つまり、まずはGA4やSearch ConsoleでAI検索での表示やサイト流入を確かめてみる。そして、ユーザーがAI経由で来ていると分かれば、さらに「もっと見つけてもらうには、何をすればいいのだろう」という課題に進めます。SEO対策ももちろん行いますが、GEO・AEO分析を通じて、自社がどんな質問で紹介され、競合とどう違うのかを見てみると、次の施策への手がかりになると思います。