Como o GA4 registra o tráfego do Perplexity Comet e ChatGPT Atlas

Como o tráfego do Comet e Atlas aparece no GA4

O GA4 registra visitas com base em dados de referência e de sessão, mas a forma como essas informações são transmitidas depende de como cada navegador de IA lida com links externos.

Quando os usuários clicam em links no Perplexity Comet, as sessões geralmente aparecem no GA4 com uma fonte como perplexity.ai e referência média, tornando relativamente fácil a identificação em relatórios de tráfego.

O ChatGPT Atlas, por outro lado, opera mais como um navegador incorporado no ecossistema ChatGPT. Os links abertos por meio dele geralmente removem ou bloqueiam os cabeçalhos de referência, de modo que as sessões podem aparecer como “Diretas” ou ocasionalmente como (não definido) em sfonte/meio — limitando a visibilidade sobre a sua verdadeira contribuição para a descoberta e o envolvimento.

Testar ambos os navegadores em vários sites mostra resultados variáveis. Em alguns casos, as sessões aparecem no GA4 ou Microsoft Clarity em tempo real, enquanto em outros não conseguem ser totalmente registradas, tanto no rastreamento ao vivo quanto nos dados retrospectivos. Essas diferenças tornam difícil avaliar a confiabilidade da captura do tráfego de qualquer navegador de IA.

Aprofunde-se: por que é hora de tratar as referências de IA como seu próprio canal no GA4

Por que os referenciadores podem não aparecer em plataformas analíticas

Os dados de referência podem não aparecer em plataformas analíticas por vários motivos técnicos e relacionados à privacidade. Navegadores de IA, modos focados na privacidade e ambientes incorporados geralmente bloqueiam ou modificam a transmissão de cabeçalhos de referência quando um usuário clica em um link. Os principais motivos incluem:

• Navegadores incorporados e controles de privacidade: Navegadores de IA, como Atlas ou Comet, podem usar ambientes em sandbox que suprimem cabeçalhos de referência para proteger a privacidade do usuário ou manter a integridade da sessão.
• Transições HTTPS para HTTP: Quando um link passa de um ambiente seguro (HTTPS) para um não seguro (HTTP), a maioria dos navegadores remove os dados de referência por motivos de segurança.
• Tecnologias de prevenção de rastreamento: Recursos no nível do navegador, como a Prevenção de Rastreamento Inteligente do Safari e mecanismos de privacidade semelhantes no Chromium ou Edge, podem remover referenciadores ou truncá-los para o domínio raiz.
• Navegação baseada em aplicativo: Aplicativos móveis e interfaces orientadas por IA às vezes abrem links por meio de visualizações na web, que podem não se comportar como navegadores padrão. Essas visualizações da web frequentemente omitem completamente as informações do referenciador.
• Rastreamento e pré-busca: As ferramentas de IA que pré-buscam ou visualizam o conteúdo da web antes de mostrá-lo aos usuários geralmente ignoram totalmente os scripts de análise do lado do cliente, o que significa que essas impressões nunca são registradas.

Juntos, esses comportamentos explicam por que o tráfego dos navegadores de IA pode parecer incompleto ou ausente nos sistemas analíticos, mesmo quando os usuários estão ativamente interagindo com o conteúdo.

O risco de os navegadores de IA inflacionarem os gastos com publicidade

Relatórios recentes levantaram preocupações sobre o potencial dos navegadores de IA distorcerem os gastos com publicidade e a precisão da análise. Em outubro de 2025, o Search Atlas destacou que o navegador ChatGPT Atlas da OpenAI pode interagir com páginas da web de maneiras que imitam de perto o comportamento humano, incluindo clicar em anúncios pagos.

Isso é importante porque:

• Cada clique acionado por IA em um link patrocinado pode consumir o orçamento como se fosse de um cliente potencial real.
• As plataformas analíticas podem registrar essas sessões como tráfego legítimo, o que pode afetar as taxas de conversão e a análise de ROI.
• As ferramentas tradicionais de detecção de bots são ineficazes na identificação de interações baseadas no Atlas, pois se originam de ambientes de navegador padrão.

O que procurar:

• Picos incomuns no tráfego de referência ou direto coincidindo com os gastos da campanha.
• Volumes de cliques maiores do que o esperado, mas menor engajamento ou conversões.
• Padrões no comportamento da sessão que sugerem automação, como durações uniformes das visitas ou navegação repetitiva.

O fundador do Search Atlas, Manick Bhan, alertou que esse problema poderia acelerar a criação de novos padrões da indústria para distinguir o tráfego humano do tráfego de IA. À medida que os agentes de navegação de IA se tornam mais ativos, a verificação precisa do tráfego será crítica para proteger os orçamentos de publicidade e manter a integridade dos dados.

Aprofunde-se: como resolver o tráfego não atribuído no GA4

Por que a diferença é importante

Essas diferenças afetam a forma como o tráfego de origem da IA ​​é atribuído e como os dados de desempenho alimentam os sistemas de tomada de decisão.

• Consulte dados: o Perplexity Comet se comporta mais como um mecanismo tradicional de pesquisa ou descoberta, passando os detalhes do referenciador para análises. O Atlas, por outro lado, tende a ocultar as informações de referência devido à sua arquitetura e tratamento de privacidade.
• Precisão de atribuição: Sem dados de referência ou marcação UTM, o tráfego orientado por IA do Atlas pode inflar as métricas de tráfego “Direto”, mascarando padrões reais de descoberta e engajamento.
• Integridade de dados: a filtragem automatizada de bots do GA4 pode excluir algumas visualizações de links baseadas em IA, o que significa que nem todas as impressões ou interações chegam aos relatórios analíticos.

Fortalecendo a medição e atribuição

Para manter a precisão nos relatórios e nos painéis executivos, trate o tráfego do navegador de IA como um canal de aquisição emergente e adapte sua configuração analítica de acordo.

• Identifique o tráfego de origem da IA: Em Relatórios > Aquisição > Aquisição de tráfegodefina a dimensão primária como Fonte/mídia da sessão e procure entradas como perplexity.ai/referral ou chat.openai.com/referral.
• Crie um grupo de canais dedicado: Em Administrador > Configurações de dados > Grupos de canaiscrie uma nova categoria chamada “Ferramentas de IA”. Adicione uma regra regex que capture prováveis ​​fontes de IA e coloque-a acima da regra padrão “Referência” para que essas sessões sejam agrupadas corretamente:
  • (chatgpt.com|chat.openai.com|perplexity.ai|claude.ai|gemini.google.com)
• Incorpore UTMs para experimentação: Se sua organização se envolve com essas plataformas por meio de parcerias de conteúdo ou experimentos, anexe UTMs exclusivos para monitorar o desempenho.
• Crie um relatório do Explore: Use o espaço de trabalho Explorar do GA4 para isolar e analisar métricas de engajamento, conversão e sessão para tráfego orientado por IA. Isso fornecerá uma visão mais clara dos padrões de descoberta em estágio inicial.

Considerações estratégicas para CMOs e CTOs

Os navegadores de IA estão introduzindo uma nova camada de descoberta que fica entre os mecanismos de pesquisa tradicionais e as plataformas sociais. Essa mudança exige uma abordagem voltada para o futuro na arquitetura de dados.

• Previsão de canal: trate os navegadores de IA como uma camada de descoberta distinta e modele seu impacto em estruturas de atribuição.
• Pipelines de dados: Garanta que suas plataformas de análise, CDP e automação de marketing possam capturar e rotular consistentemente o tráfego de origem de IA.
• Inovação em medição: incentive as equipes de análise a projetar estruturas que possam acomodar fontes de tráfego opacas onde os dados de referência são limitados.

Aprofunde-se: como configurar o rastreamento de vários domínios GA4 para sites globais e multimarcas

Conclusão importante

Perplexity Comet e ChatGPT Atlas marcam a próxima fronteira do tráfego orientado por pesquisa, mas o GA4 os interpreta de forma diferente.

• O Comet normalmente transmite informações de referência e aparece como uma fonte de referência clara.
• O Atlas muitas vezes mascara sua origem, misturando-se ao tráfego direto.

Reconhecer e ajustar essas diferenças é fundamental para preservar a precisão dos dados, compreender novos padrões de descoberta e fortalecer a atribuição na era da navegação por IA.