Artykuł · 15.10.2026
Spadek ruchu z ChatGPT? Najpierw sprawdź atrybucję
Spadek ruchu z ChatGPT może wynikać z braku atrybucji, a nie utraty wizyt. Co październikowy problem z UTM i wdrażana poprawka oznaczają dla raportowania w dużej organizacji.
Nagły spadek raportowanych wejść z ChatGPT sam w sobie nie dowodzi pogorszenia wyników SEO ani GEO. W październiku 2026 r. linki wychodzące z ChatGPT tymczasowo przestały zawierać tag utm_source=chatgpt.com. Gdy brakowało zarówno tagu, jak i referrera, narzędzia analityczne mogły klasyfikować takie wizyty jako Direct, mimo że użytkownicy nadal przechodzili z ChatGPT.
Co pokazywały wstępne dane
W swojej pierwotnej analizie Cedric Huesler odnotował około 31 tys. mniej wizyt dziennie przypisanych do ChatGPT i jednocześnie 26 tys. dodatkowych wizyt Direct w tej samej próbie około 500 stron. Podał też, że dwie trzecie stron, na których spadły wizyty przypisane do ChatGPT, odnotowało wzrost ruchu Direct. Obserwacje te wspierają hipotezę o utracie atrybucji, ale nie dowodzą, że każda brakująca w raporcie wizyta z ChatGPT trafiła do Direct ani że problem dotyczył każdego doświadczenia ChatGPT.
W późniejszej aktualizacji Cedric wskazał na prawdopodobny błąd produktu: około 8 października GPT-6 przestał dodawać tag UTM, a przed rozpoczęciem wdrażania poprawki 15 października OpenAI potwierdziło znany problem. W aktualizacji z 16 października Cedric podał, że otagowane kliknięcia wróciły do około 95–100% poziomu z tej samej godziny tydzień wcześniej w danych z tysięcy domen. Zaznaczył też, że większość kliknięć z ChatGPT nadal nie miała referrera. To pomiary z jego telemetrii wykonane w konkretnym czasie, a nie gwarancja pełnego przywrócenia atrybucji we wszystkich serwisach.
Osobne dane przedstawił Ivan Slobodin z Searchable. W aktualizacji z 15 października wykres oparty na połączeniu Searchable dla 242 witryn pokazywał wzrost liczby otagowanych wizyt w ciągu dnia, ale o 14:00 czasu pacyficznego wynik nadal był o 27% niższy od typowego poziomu. Inny procent i inna pora odzwierciedlają osobną próbę i pomiar. Nie należy łączyć tych liczb w jeden globalny szacunek.
Dlaczego to rozróżnienie ma znaczenie
Tagi UTM i referrer to odrębne sygnały atrybucji. Referrer może wskazać źródło wejścia, nawet gdy brakuje tagu kampanii. Jeśli nie ma ani jednego, ani drugiego sygnału i nie istnieje inna użyteczna informacja, wizyta może trafić do kanału Direct. Z kolei dodanie lub przywrócenie tagów UTM przez dostawcę może zwiększyć raportowany ruch AI bez wzrostu liczby samych wizyt.
Osobną kwestią jest klasyfikacja. Nawet jeśli źródło i medium zostały zarejestrowane, wizyta może trafić do niewłaściwego kanału analitycznego, jeśli wewnętrzne reguły nie rozpoznają nowej kombinacji. Wykrywanie źródła i przypisanie go do kanału wymagają osobnych kontroli.
Podobny przypadek już się zdarzył: w maju 2025 r. Ahrefs opisał wejścia z Google AI Mode bez referrera, a następnie poinformował o naprawieniu problemu. Zmiana w atrybucji po stronie dostawcy może wyglądać jak trend widoczności, dopóki zespół nie sprawdzi sygnałów stojących za raportem.
Proces monitorowania dla dużych organizacji
W dużych serwisach e-commerce porównuj zmiany źródła i medium poszczególnych dostawców z ruchem Direct i łączną liczbą wizyt na tych samych stronach docelowych. Analizuj osobno rynki, urządzenia i typy stron, by różnice nie zniknęły w sumie dla całego serwisu. Obserwuj nowe i brakujące wartości UTM, zmiany referrera, przekierowania, działanie zgód oraz nieoczekiwane przypisania do kanałów.
Gdy pojawi się przerwa w raportowaniu, wykonaj testowe przejścia i sprawdź całą ścieżkę do strony docelowej. Oznacz w raportach daty objęte problemem i potwierdź powrót atrybucji we własnych danych, zanim zmienisz budżety lub przypiszesz zmianę wynikom SEO/GEO. W tym przypadku Huesler zalecił oznaczenie okresu 8–15 października, porównanie tych samych stron i nieprzebudowywanie modelu atrybucji z powodu tymczasowego błędu tagowania. Przywrócone tagi mogą poprawić przyszłą atrybucję, ale nie odtworzą źródła, którego nie zapisano. Ewentualne uzupełnienia i szacunki należy wyraźnie oznaczyć.
Ta zasada dotyczy nie tylko ChatGPT: monitoruj sygnały atrybucji dla wszystkich istotnych dostawców AI i wyszukiwarek, a nie tylko wykresy, które z nich powstają. Tymczasowy błąd może zniknąć. Proces monitorowania powinien pozostać.
Źródła i autorstwo grafik
To analiza i synteza Adama Miszczaka na podstawie poniższych źródeł. Obserwowane wskaźniki i chronologia incydentu są przypisane ich autorom oraz konkretnym próbom. Grafiki opatrzono źródłami w podpisach: pierwsza przedstawia telemetrię Adobe Brand Visibility Cedrica Hueslera, a druga wykres Searchable Ivana Slobodina.
Wymieńmy się doświadczeniami
Jak to wygląda w Twojej praktyce?
Która z tych zmian już wpływa na pracę Twojego zespołu? Podziel się doświadczeniem na LinkedIn lub przeczytaj powiązaną notatkę na Substacku.