SaaS 팀이 ChatGPT에서 웹사이트로 유입되는 클릭을 분리해 측정하고 활용할 수 있도록 실질적인 설정 방법을 안내합니다.
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Oct 12, 2026에 업데이트됨
Google Analytics 4는 기본적으로 AI 플랫폼을 별도의 트래픽 소스 카테고리로 취급하지 않으므로, 표준 애널리틱스에서 ChatGPT 클릭은 독립 채널로 표시되지 않습니다. chatgpt.com에서 발생한 세션은 일반적으로 일반 추천 채널에 포함되며, 리퍼러 헤더가 제거된 세션은 모바일 앱에서 흔히 발생하는데, 이 경우 직접 유입으로 분류됩니다.
이는 특히 SaaS 팀에 중요합니다. 소프트웨어를 조사하는 B2B 구매자는 평균적인 사용자보다 회의 사이에 휴대전화로 ChatGPT를 사용할 가능성이 높으며, 그만큼 AI의 영향을 받은 방문에서 리퍼러 정보가 완전히 사라질 가능성도 커집니다. 의도적인 설정이 없다면 SaaS 팀은 상당하고 계속 증가하는 ChatGPT 유입 트래픽을 받고 있어도 대시보드에는 그 트래픽이 전혀 표시되지 않을 수 있습니다.
원문 인사이트: 간단한 점검 방법은 같은 기간의 직접 유입 추세선과 AI 언급률을 함께 살펴보는 것입니다. 브랜드의 ChatGPT 언급률이 상승하는 동시에 직접 유입 트래픽도 증가하고 있다면, '직접 유입' 증가분 중 일부는 귀속 정보가 없는 AI 추천 트래픽이 눈에 띄지 않게 포함된 것일 가능성이 매우 높습니다.
GA4에서 ChatGPT 클릭을 추적하는 가장 신뢰할 수 있는 방법은 세션 소스에 정규식 조건을 적용해 맞춤 채널 그룹을 만드는 것입니다. 이렇게 하면 일회성 필터 보기만 만드는 것이 아니라 모든 표준 보고서에서 트래픽을 재분류할 수 있습니다. 한 번만 설정하면 이후 데이터에 적용되지만, 채널 그룹을 만들기 전에 수집된 과거 데이터에는 자동으로 적용되지 않습니다.
GA4는 2026년 중반에 기본 채널 그룹인 'AI 어시스턴트'도 출시했습니다. 이 채널은 별도의 수동 설정 없이 인식된 AI 플랫폼에서 발생한 일부 세션을 자동으로 분류합니다. 그러나 이 기본 채널은 소급 적용되지 않으며 Google 자체의 인식된 AI 리퍼러 목록에 의존합니다. 따라서 새롭거나 규모가 작은 플랫폼은 목록에 반영되기까지 시간이 걸릴 수 있습니다. 기본 채널을 대체하기보다 맞춤 채널 그룹을 함께 활성화해 두는 편이 더 완전한 접근 방식입니다. OR 조건으로 두 채널을 결합하면 세션이 정규식과 일치하든 Google의 기본 분류에 해당하든 모두 포착할 수 있습니다.
ChatGPT 트래픽을 자체 채널로 분리한 뒤 가장 유용한 다음 단계는 AI 소스별 랜딩 페이지 실적을 보여주는 탐색 분석을 만드는 것입니다. 이를 통해 트래픽이 얼마나 유입되는지뿐 아니라 어떤 페이지가 실제로 인용되는지도 알 수 있습니다. GA4의 탐색 분석에서 세션 소스를 측정기준으로 설정하고 랜딩 페이지 및 참여도 측정항목과 함께 자유 형식 탐색 분석을 만들면, ChatGPT가 사용자를 어떤 페이지로 보내는지 확인할 수 있습니다. 이는 현재 어떤 콘텐츠가 인용을 얻고 있는지와 직접 연결되는 정보입니다.
이 보기는 두 가지 목적으로 유용합니다. 첫째, 이미 효과를 내고 있는 페이지를 확인할 수 있으므로 SaaS 팀은 해당 페이지의 구조적 공통점을 파악해 다른 페이지에도 같은 패턴을 적용할 수 있습니다. 둘째, AI 추천 트래픽은 받지만 참여도나 전환율이 낮은 랜딩 페이지를 찾아낼 수 있습니다. 이는 가시성 문제가 아니라 랜딩 페이지 문제임을 시사합니다. 브랜드는 인용되고 있지만, 해당 페이지가 그 방문을 전환으로 이어지게 하지 못하는 것입니다.
실제 예시: SaaS 팀은 비교 페이지에서 ChatGPT 추천 세션 비중이 증가하고 있지만 전환율은 가격 페이지의 절반에 불과하다는 사실을 발견할 수 있습니다. 이 차이는 콘텐츠를 더 추가해야 한다는 뜻이 아니라 방문자가 취할 다음 단계를 비교 페이지에서 더 명확하게 제시해야 한다는 뜻일 수 있습니다. 즉, 가시성 개선이 아니라 랜딩 페이지를 수정해야 합니다.
GA4를 올바르게 설정하더라도 ChatGPT 유입 트래픽은 실제보다 적게 집계됩니다. AI의 영향을 받은 방문 중 상당수가 추적 가능한 클릭을 전혀 발생시키지 않기 때문입니다. SaaS 팀이 대시보드의 데이터를 과도하게 해석하지 않도록 알아둘 만한 구조적 한계가 두 가지 있습니다.
첫 번째는 리퍼러 정보의 손실입니다. 모바일 앱 환경에서는 사용자가 링크를 탭할 때 리퍼러 정보가 자주 제거됩니다. 즉, 실제로 ChatGPT의 영향을 받아 방문한 세션이 직접 유입으로 분류되면 표준 애널리틱스만으로는 유입된 플랫폼을 추적할 방법이 없습니다. 2025년 ChatGPT가 일부 인용 링크에 UTM 매개변수를 추가하기 시작하면서 이 문제는 어느 정도 완화됐지만, 완전히 해결되지는 않았습니다. 여전히 많은 세션이 어트리뷰션 신호 없이 유입됩니다.
두 번째이자 더 큰 한계는 제로 클릭 영향입니다. AI 검색 행동을 분석한 결과, AI 모드 세션의 대다수는 외부 사이트를 클릭하지 않고 끝나는 것으로 나타났습니다. 즉, 사용자는 브랜드를 언급하는 ChatGPT 답변을 읽고, 브랜드에 대한 의견을 형성한 뒤, 애널리틱스에서 확인할 수 있는 세션을 전혀 발생시키지 않을 수 있습니다. 이후 사용자가 브랜드명을 직접 검색할 수도 있으며, 이 경우 표준 애널리틱스는 실제로 구매 결정에 영향을 준 AI 답변이 아니라 브랜드 관련 자연 검색 또는 직접 유입으로 해당 세션을 어트리뷰션합니다.
원문 인사이트: 두 번째 한계 때문에 GA4 클릭 추적은 AI 영향의 전체가 아니라 일부만 보여주는 데이터로 보아야 합니다. 클릭만 추적하는 SaaS 팀은 ChatGPT가 퍼널에 미치는 영향 중 더 작고 눈에 잘 띄는 부분만 측정하는 셈입니다. 더 크고 보이지 않는 부분을 포착하려면 언급률 추적이 필요합니다.
Dageno AI는 클릭이 발생하기도 전 단계, 즉 ChatGPT가 브랜드를 언급하고 인용하는지 측정해 GA4 클릭 추적을 보완합니다. Dageno AI는 데이터 모니터링 → 전략 → 콘텐츠 생성 → 결과 어트리뷰션으로 이어지는 워크플로를 제공합니다. 이를 통해 GA4가 확인할 수 없는 언급 수준의 데이터와 GA4가 확인할 수 있는 클릭 수준의 데이터를 연결합니다.
데이터 모니터링: Dageno AI는 ChatGPT와 다른 AI 플랫폼에서 실제 프롬프트를 지속적으로 실행해 언급률, 인용률, 답변 내 위치를 추적합니다. 이러한 상위 단계 신호는 GA4 대시보드에 무엇이 표시되든 클릭이 발생할 수 있는지 결정합니다.
전략: 경쟁 브랜드는 인용되지만 자사 브랜드는 나타나지 않는 프롬프트를 비교해, 플랫폼은 어떤 콘텐츠 공백이 언급과 그에 따른 후속 클릭을 억제하는지 정확하게 파악합니다.
콘텐츠 생성: 동일한 워크플로를 활용해 가치가 높은 공백 프롬프트를 겨냥한 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 그러면 향후 GA4 보고서에서 추천 트래픽으로 실제 포착할 수 있는 링크가 포함된 언급을 더 많이 확보할 수 있습니다.
결과 어트리뷰션: Dageno AI는 시간이 지나도 동일한 프롬프트를 다시 실행하므로, 팀은 Dageno에서 언급률과 인용률이 상승하는 추세를 GA4의 AI 추천 세션 증가와 함께 살펴볼 수 있습니다. 이를 통해 두 데이터 소스가 일관된 결과를 보여주는지 확인할 수 있습니다.
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지금 시작하고 무료로 받아보세요!>이 파이프라인에서 언급 및 인용을 이끄는 요인을 자세히 알아보려면 ChatGPT에서 브랜드 언급을 추적하는 방법에 관한 Dageno 가이드를 참고하세요. 이 과정을 반복 가능한 소프트웨어 평가에 적용하려는 팀이라면 AI 답변에서 브랜드 언급을 추적하는 최고의 소프트웨어에서 보다 폭넓은 도구 환경을 살펴볼 수 있습니다.
부분적으로만 가능합니다. GA4는 2026년에 기본 제공 'AI 어시스턴트' 채널을 도입해 인식된 AI 플랫폼에서 발생한 일부 세션을 자동으로 분류하지만, 리퍼러 데이터가 온전히 전달된 세션에만 작동하고 과거 데이터에는 소급 적용되지 않습니다. 더 완전하고 과거 데이터와 일관성 있는 추적을 위해서는 정규식 조건을 적용한 맞춤 채널 그룹을 함께 사용하는 것이 좋습니다.
클릭이 사이트에 도달하기 전에 리퍼러 헤더가 제거되면 이런 일이 발생합니다. 모바일 앱 브라우징과 일부 앱 내 링크 처리 과정에서 자주 일어납니다. 애널리틱스 설정만으로는 이러한 트래픽을 신뢰성 있게 되찾을 수 없습니다. 따라서 AI 가시성 측정항목과 함께 직접 유입 추세를 간접 신호로 살펴볼 필요가 있습니다.
사용자층과 관련된 AI 플랫폼의 도메인과 일치하는 패턴을 설정해야 합니다. 일반적으로 최소한 chatgpt.com, perplexity.ai, claude.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com을 포함하고, 카테고리와 관련성이 생기는 대로 다른 플랫폼도 추가합니다. 새로운 AI 플랫폼이 등장하고 도메인이 바뀌는 일이 흔하므로 패턴을 주기적으로 검토하고 업데이트하세요.
전환율과 참여율 같은 동일한 측정항목을 사용할 수 있지만, 두 채널의 사용자 행동이 동일하다고 가정하기보다 실질적으로 다를 수 있음을 예상해야 합니다. 여러 독립 연구에서 ChatGPT 추천 세션은 자연 검색과 다른 참여 패턴을 보이는 것으로 나타났습니다. 따라서 비교 결과는 정확한 수치라기보다 방향성을 보여주는 것으로 해석하세요.
반드시 그렇지는 않습니다. GA4 클릭 추적은 AI 영향이 추적 가능한 클릭으로 이어진 경우만 포착하며, AI를 통해 브랜드가 노출되는 상황 중 상당수는 클릭을 전혀 발생시키지 않습니다. GA4의 AI 추천 세션이 적거나 전혀 없다면 실제 가시성 문제일 수도 있고, 많은 AI 검색 세션이 제로 클릭으로 끝나기 때문일 수도 있습니다. 따라서 클릭 추적을 보완하려면 프롬프트 수준의 언급 추적이 필요합니다.
최소한 분기별로 업데이트해야 합니다. 새로운 AI 플랫폼이 꾸준히 등장하고 기존 플랫폼도 리퍼러 또는 UTM 데이터를 전달하는 방식을 주기적으로 바꾸기 때문입니다. 한 번 설정하고 끝나는 작업이 아니라 UTM 규칙을 검토하는 것과 같은 지속적인 유지 관리로 생각하세요.
Analytics Mania – GA4에서 AI 트래픽을 추적하고 보고하는 방법
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