米サイト訪問数調査、ChatGPT+48%増と『未計測トラフィック』急増の実態

米サイト訪問数、Google首位継続もChatGPTは前年比48%増──GA4では「見えない」トラフィックが78%超に

要点: Search Engine Landが2026年9月4日、Semrush Traffic Analyticsのデータを基に米国サイト訪問数の年次変化(2025年7月→2026年7月)を分析した記事を公開した。Googleは月間253億訪問(前年比+10.72%)で首位を維持、YouTubeは103億訪問(+36.6%)で2位、ChatGPTは10.9億訪問(+48.38%)で9位に浮上した。 一方でGA4上「Direct」に分類される、参照元を特定できないトラフィックの割合は前年の62.5%から78%以上へ急増。これはAIチャットのリファラー情報が欠落することが主因とみられ、GA4の「AI Assistant」チャネルは全体のわずか0.47%しか捕捉できていないことも判明した。 最終更新日: 2026年9月5日

何が起きたのか

Semrushデータが示す米国サイト訪問数ランキングの年次変化

Search Engine Landが2026年9月4日に公開した記事「The big winners and losers in U.S. website traffic over the past year」は、Semrush Traffic Analyticsツールが計測した米国のサイト訪問数データを用いて、2026年7月時点の上位サイトの訪問数を前年同月(2025年7月)と比較する形で分析したものだ。

同記事によれば、トップの座を維持したのはGoogleで、月間訪問数は253億回、前年比では+10.72%の伸びを記録した。検索エンジン最大手が依然として圧倒的な規模でユーザーの入口となっている構図に変わりはないが、注目すべきはその増加率の大きさだ。すでに巨大な母数を持つサービスが、なお2桁成長を続けているという事実は、検索行動そのものの総量が拡大し続けていることを示唆している。

2位はYouTubeで、月間訪問数は103億回、前年比+36.6%という高い伸びを見せた。Googleの4割強に迫る訪問規模を持ちながら、成長率ではGoogleを大きく上回っている点が特徴的だ。3位はRedditで月間26.1億訪問。Redditについては前年比の具体的な数値は記事内に明記されていないが、順位としては安定してトップ3の一角を占め続けている。

そして9位にランクインしたのがChatGPTで、月間訪問数は10.9億回、前年比では+48.38%という、上位サイトの中でも際立って高い成長率を記録した。トップ10圏内という位置づけ自体、対話型AIサービスが検索・情報収集の主要な入口の一つとして定着しつつあることを裏付けている。

一方で、既存の検索エンジンには明暗が分かれた。Bingは前年比-50.43%という大幅な減少を記録し、DuckDuckGoも-15.83%減となった。これらの数値は、ユーザーの検索行動の一部がAIチャット型のインターフェースへとシフトしていることの間接的な証左と見ることができる。もっとも、Bingの大幅減について記事は詳細な要因分析までは踏み込んでおらず、単一の調査データから因果関係を断定することはできない点には留意が必要だ。

勝者と敗者──LinkedIn・Twitchの躍進、Amazon・ESPN・NBCNewsの後退

トップ10圏外にも目を向けると、Semrushデータが示す「勝者」と「敗者」の対比がより鮮明になる。主な勝者として挙げられているのはLinkedInとTwitchだ。LinkedInは前年比+15.48%の伸びを見せ、順位も21位から19位へと2つ上昇した。ビジネス特化型SNSとしての利用が着実に拡大していることがうかがえる。Twitchは前年比+25.6%の増加を記録し、順位も5つ上昇したという。ライブ配信・視聴プラットフォームとしての需要が引き続き強いことを示している。

対照的に「敗者」として挙げられたのは、Amazon(前年比-15.31%)、ESPN(-16.0%)、NBCNews.com(-20.2%)の3サイトだ。ECの巨人、スポーツメディア大手、大手ニュースメディアという、いずれも異なる業種の代表的サイトが軒並み2桁の減少を記録している点は注目に値する。これらの減少要因について記事は個別の詳細な分析までは提示していないが、ニュースメディア(NBCNews.com)とAI検索・AI要約機能の関係については、業界内で「ゼロクリック化」が指摘されてきた文脈と符合する部分がある。ただし、これはあくまで一般的な業界の見方であり、今回のSemrushデータそのものがNBCNews.comの減少要因をAI検索に帰属させているわけではない点は明確にしておきたい。

トップ3集中の進行──Google・YouTube・Redditで全体の54.3%

今回のデータが示すもう一つの重要な構造変化は、トラフィックの上位集中がさらに進んでいるという点だ。記事によれば、Google・YouTube・Redditのトップ3サイトだけで、トップ10全体のトラフィックの54.3%を占めているという。これは、上位10サイトという限られた母集団の中でさえ、さらにその中のわずか3サイトに過半数のトラフィックが集中していることを意味する。

この集中傾向は、ウェブトラフィックの「べき乗則」的な分布が近年一段と強まっていることを示すデータとも言え、中堅・中小サイトにとっては、上位プラットフォーム経由(検索・動画・SNS)での可視性確保がこれまで以上に重要になっている可能性を示唆する。この点は、LLMOとは？AI検索対策の5要素と30日プラン【2026年完全ガイド】で解説しているような、AI経由での引用・言及獲得を狙う施策の重要性とも重なる部分がある。

「Unattributed Traffic」問題──GA4の「Direct」が前年62.5%から78%超へ急増

今回のSearch Engine Land記事で最も実務的なインパクトが大きいと考えられるのが、「Unattributed Traffic(帰属不能トラフィック)」に関する分析だ。記事は、Google Analytics 4(GA4)において参照元不明として「Direct」チャネルに分類されるトラフィックの割合が、前年の62.5%から78%以上へと急増したと報告している。

GA4を含む多くのアクセス解析ツールは、訪問がどこから来たかを判定する際に、ブラウザが送信する「リファラー」情報(直前に閲覧していたページのURL)を手がかりにしている。ユーザーが検索結果やリンクをクリックしてサイトに訪れた場合、通常はこのリファラー情報が付与され、解析ツール側で「オーガニック検索」「参照(Referral)」といった適切なチャネルに分類される。

ところが、ChatGPTをはじめとするAIチャットインターフェース経由でリンクがクリックされた場合、この一連のリファラー情報が正しく渡されない、あるいは意図的に削除されるケースがあるとされる。リファラー情報が欠落すると、GA4側はそのセッションの流入元を特定できず、結果として「Direct(直接流入)」に分類してしまう。ユーザーが実際にURLを直接入力した、あるいはブックマークからアクセしたわけではないにもかかわらず、集計上は「Direct」という扱いになってしまうわけだ。

記事はこの「Direct」比率の急増(62.5%→78%超)の主因を、AIチャットインターフェース経由のトラフィックがリファラーデータを欠落させたまま流入してきていることに求めている。つまり、実際にはAI経由で訪問しているユーザーが相当数存在するにもかかわらず、アクセス解析上はそれが「原因不明の直接流入」として埋もれてしまっているという構造的な計測ギャップが、この1年で急速に拡大したことを示す数値と言える。

GA4「AI Assistant」チャネルはわずか0.47%しか捕捉できていない

GA4には2025年以降、ChatGPT・Gemini・DeepSeek・Copilot・Grokといった主要なAIチャットサービスからの流入を捕捉するための「AI Assistant」というデフォルトチャネル分類が用意されている。しかし今回の記事によれば、このAI Assistantチャネルが計測できているトラフィックは、全体のわずか0.47%に過ぎないという。

この0.47%という数字と、先述の「Direct」比率が78%超に達しているという事実を並べると、GA4のデフォルト設定だけでは、実際にAI経由で発生しているトラフィックのごく一部しか正確に補足できていない可能性が高いことがわかる。さらに記事は、このAI Assistantチャネルの分類には、Google AI OverviewsおよびAI Modeからの流入が含まれていないことも指摘している。これらはGoogleドメインからのアクセスとして扱われるため、「オーガニック検索」など既存の検索チャネルに混在して集計され、AI Assistantチャネルとは別枠で扱われる。つまり、GA4上で「AI経由の流入がどれだけあるか」を把握しようとした場合、AI Assistantチャネルの数値を見るだけでは、ChatGPT等の対話型AI経由の流入もGoogleのAI機能経由の流入も、いずれも実態を正確に反映できていない可能性が高いということになる。

記事の結論──GA4のデフォルト分類だけに頼ることのリスク

Search Engine Landの記事は、以上のデータを踏まえた結論として、GA4のデフォルトチャネル分類だけを見てトラフィックの実態を判断することの危険性を指摘している。そのうえで、SparkToro・GWI・YouGovといった代替データソースの活用や、直接的な顧客アンケート調査を併用することを推奨している。これは、単一のアクセス解析ツールの標準機能に依存するのではなく、複数の情報源を組み合わせてトラフィックの全体像を補完的に把握する必要があるという、実務上重要な提言だと言える。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

「AI経由流入がほぼゼロに見える」ことの意味を取り違えないこと

今回のデータが日本のマーケター・SEO担当者にとって持つ最大の含意は、「自社サイトのGA4レポートでAI Assistantチャネルの数値がほとんど計上されていない」という状況が、必ずしも「AI経由の流入が実際に少ない」ことを意味しない、という点だ。0.47%という米国での捕捉率の低さは、AIチャット経由のリファラー情報が構造的に欠落しやすいという技術的な要因に起因するものであり、これは英語圏・日本語圏を問わず、GA4というツール自体の仕様に根差した限界だと考えられる。

したがって、日本語サイトを運営する事業者が「うちのサイトはAI検索の影響をほとんど受けていない」と結論づける前に、その根拠がGA4のAI Assistantチャネルの数値のみに基づいていないかを一度確認する必要がある。実際には相当数のAI経由の訪問が「Direct」やその他のチャネルに紛れ込んでいる可能性があり、見かけ上のレポート数値と実態との間に大きな乖離が生じているリスクが高い。

日本語圏でも同様の構造的問題が起きうる背景

ChatGPTをはじめとする対話型AIサービスは、日本語ユーザーの間でも利用が拡大している。加えて、Google検索の日本語UIにおいてもAI Overviews相当の機能(AI概要)の展開が段階的に進んでいる状況にある。リファラー情報の欠落という現象は、AIチャットのUI設計・セキュリティ仕様に起因するグローバル共通の技術的挙動であるため、言語圏によってこの問題の有無が変わるものではないと考えられる。つまり、今回米国データで観測された「Direct比率78%超」「AI Assistantチャネル捕捉率0.47%」に相当する構造的なギャップは、日本語サイトのGA4環境でも同様に発生している可能性が高いというのが、一般的なGA4の仕組みを踏まえた妥当な推測である。

業種別に見た実務インパクト

この計測ギャップが持つ実務上の重みは、業種によって濃淡があると考えられる。

EC・小売業では、AI経由で商品比較や購入検討を行うユーザーが増えている可能性がある一方、そのセッションが「Direct」に埋もれてしまうと、マーケティング予算の配分判断(どのチャネルに追加投資すべきか)を誤るリスクが生じる。特に広告費用対効果(ROAS)をチャネル別に評価している場合、AI経由の貢献度が過小評価され、本来評価されるべき施策(構造化データ整備やAI向けコンテンツ最適化)への投資判断が後回しにされてしまう懸念がある。

メディア・パブリッシャー業では、記事コンテンツがAIの回答生成に引用・要約されることで、直接のページ訪問(クリック)自体が減少する「ゼロクリック化」の懸念が既に指摘されてきた。今回のNBCNews.comの前年比-20.2%という数字が仮にこの文脈と関係しているとすれば、記事単体のPVだけでなく、AIによる引用状況そのものをブランド認知・トラフィックの先行指標として追跡する重要性が増す。

BtoB業界では、LinkedInの前年比+15.48%という伸びが示すように、ビジネス特化型プラットフォーム上での存在感がリード獲得の入口として重要性を増している可能性がある。同時に、BtoBの購買検討プロセスでChatGPT等のAIチャットを使って情報収集・比較検討を行うユーザーが増えていると仮定すると、その流入がGA4上で正しく計測されないまま、営業・マーケティングの意思決定から漏れ落ちてしまうリスクも同様に存在する。

経営層への報告における注意点

GA4のデフォルトレポートをそのまま経営層に提出し、「AI経由の流入はごくわずかなので優先度は低い」といった説明をしてしまうと、実態と乖離した判断につながりかねない。今回のデータが示す通り、AI Assistantチャネルの数値はあくまで氷山の一角に過ぎない可能性が高く、レポーティングの際には「GA4の計測には構造的な限界があり、実際のAI経由流入はこれより多い可能性がある」という前提を明示的に添えることが望ましい。

今すぐできる対応策

GA4の標準機能だけに依存せず、AI経由のトラフィックをできる限り正確に把握するために、実務的に着手できる対応策を整理する。

1. GA4のカスタムチャネルグループを設定し、AI関連ドメインを明示的に分類する

GA4のデフォルトの「AI Assistant」チャネル定義は主要な数サービスに限定されている可能性があるため、自社サイトへの参照元として観測されるAI関連ドメインを洗い出し、カスタムチャネルグループとして明示的に定義することが有効だ。

• GA4の「トラフィック獲得」レポートで、セッションの参照元/メディア(Source/Medium)ディメンションを確認し、chatgpt.com、perplexity.ai、gemini.google.com、copilot.microsoft.com、www.bing.com/chat等、AIチャット系サービスからの参照が実際にどう分類されているかを棚卸しする
• GA4管理画面の「データ表示」→「チャネルグループ」→「カスタムチャネルグループの作成」から、条件式(例: セッションの参照元 が次を含む chatgpt.com OR perplexity.ai OR gemini.google.com OR copilot.microsoft.com)を設定し、「AI検索(カスタム)」のような独自チャネルを作成する
• 既存の「Direct」に分類されているセッションのうち、ランディングページの傾向やユーザーの行動パターン(直帰率・滞在時間等)がオーガニック検索や参照トラフィックと明確に異なるセグメントがないか、探索レポートで確認する。詳細な設定手順は既存記事「AI経由リファラルのGA4計測設定」も参照されたい

2. サーバーログ解析でAIクローラー・AIリファラーを直接把握する

GA4はブラウザ側のJavaScriptタグに依存した計測であるため、リファラー情報の欠落という制約を根本的に回避することは難しい。これを補完する手段として、サーバーアクセスログの解析が有効だ。

• Webサーバー(Nginx/Apache等)またはCDNのアクセスログから、User-Agent文字列にAIクローラー(GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、Google-Extended等)を含むリクエストを抽出し、AIによるクロール・引用状況の傾向を把握する
• リファラーヘッダーが空、または「chatgpt.com」等のAIサービスドメインを含むアクセスログをGA4の集計とは別に集計し、GA4上の「Direct」に計上されているセッション数と突き合わせて乖離の大きさを確認する
• 可能であれば、ログ解析基盤(BigQuery等)にサーバーログを取り込み、GA4のBigQueryエクスポートデータと結合して、より精度の高いチャネル推定を行う

3. AI経由流入を能動的に捕捉するための専用ランディングページ・パラメータ設計

リファラー情報の欠落は技術的制約として避けがたい部分があるため、逆にAI経由での流入を「能動的に」計測できる仕組みを設けることも有効な対応策となる。

• 自社コンテンツがAIの回答内で引用・紹介される際に、AIが参照しやすい形でUTMパラメータ付きのURL(例: ?utm_source=chatgpt&utm_medium=ai_referral)を構造化データやFAQコンテンツ内に明示しておく(ただし、AIサービス側がパラメータ付きURLをそのまま出力するかどうかは保証されない点に留意)
• AI経由での流入が見込まれる主要なクエリ・トピックについて、専用のランディングページを用意し、そのページへのアクセス数の推移を独立して定点観測する
• ページ内にAI向けの明確な要約・FAQセクションを設け、AIがそのページ由来の情報だと認識しやすい構造(見出し・箇条書き・出典明記)を整えることで、間接的にAI経由での言及・参照増加につなげる

4. SparkToro・GWI等の代替データソースを併用する

Search Engine Landの記事が提言している通り、GA4単体に依存せず、外部の市場調査型ツールを併用してトラフィック・ユーザー行動の全体像を補完することも重要だ。

• SparkToroのようなオーディエンス調査ツールで、自社のターゲット層がどのような情報源・AIサービスを利用しているかの傾向を把握し、GA4のデータと突き合わせて解釈の妥当性を検証する
• GWI・YouGov等のグローバル調査データが自社の業種・ターゲット層に関連する範囲で提供されている場合、AIチャット利用率やAI経由の情報収集行動の傾向を参考指標として活用する
• 定期的な顧客アンケート(「弊社サイトをどのように知りましたか」等の設問)を通じて、アクセス解析ツールでは捕捉しきれない実際の流入経路の感覚値を収集し、定量データを補完する

5. Referral除外リストの確認とクロスドメイン計測の点検

AI経由のセッションが正しく計測されない要因の一つとして、GA4の「参照除外リスト」の設定が意図せずAI関連ドメインを除外してしまっているケースも考えられるため、あわせて点検しておきたい。

• GA4管理画面の「データストリーム」→「タグ付けの詳細設定」→「参照除外リストを一覧表示」から、自社が独自に追加した除外ドメインの中に、AIサービスの中間リダイレクトドメイン等が誤って含まれていないか確認する
• 決済代行・認証プロバイダー等、外部ドメインを経由する導線がある場合、クロスドメイン計測の設定漏れがAI経由セッションの分断・二重計上を引き起こしていないかもあわせて確認する

よくある質問

Q1. Semrush Traffic Analyticsのデータはどの期間を比較したものですか。

2026年7月時点の米国訪問数上位サイトを、前年同月(2025年7月)と比較したものである。

Search Engine Landが2026年9月4日に公開した記事内で示されたデータであり、月次の訪問数・順位の前年同月比という形で集計されている。

Q2. ChatGPTの順位と伸び率はどの程度でしたか。

米国サイト訪問数ランキングで9位、月間訪問数は10.9億回、前年比では+48.38%という高い伸びを記録した。

上位10サイトの中でも際立って高い成長率であり、対話型AIサービスが検索・情報収集の主要な入口の一つとして定着しつつあることを示すデータと言える。

Q3. なぜGA4の「Direct」トラフィックがこの1年で急増したのですか。

ChatGPT等のAIチャットインターフェース経由でリンクがクリックされた際、リファラー情報が正しく渡されず、GA4が流入元を特定できないまま「Direct」に分類してしまうことが主因とされている。

記事によれば、この「Direct」比率は前年の62.5%から78%以上へ急増したと報告されている。実際には直接入力やブックマーク経由ではない訪問の相当数が、この「Direct」の中に紛れ込んでいる可能性が高い。

Q4. GA4の「AI Assistant」チャネルとは何ですか。何を計測していますか。

ChatGPT・Gemini・DeepSeek・Copilot・Grokといった主要なAIチャットサービスからの流入を捕捉するために用意されたGA4のデフォルトチャネル分類である。

ただし今回の記事によれば、このチャネルが実際に捕捉できているトラフィックは全体のわずか0.47%に過ぎないとされ、実態を正確に反映しているとは言い難い状況にある。

Q5. Google AI OverviewsやAI Mode経由の流入はAI Assistantチャネルに含まれますか。

含まれない。Google AI OverviewsおよびAI Mode経由の流入はGoogleドメインからのアクセスとして扱われるため、既存のGoogle検索関連チャネルに混在して集計される。

このため、GA4上で「AI経由の流入全体」を正確に把握しようとする場合、AI Assistantチャネルの数値だけを見ても、ChatGPT等の対話型AI経由分もGoogleのAI機能経由分も、いずれも実態を正しく反映できていない可能性が高い。

Q6. トップ10サイトの中で最も上位集中が進んでいるのはどのような状況ですか。

Google・YouTube・Redditのトップ3サイトだけで、トップ10全体のトラフィックの54.3%を占めているという状況である。

限られた上位10サイトという母集団の中でさえ、さらにその中の3サイトに過半数のトラフィックが集中しており、ウェブトラフィックの上位集中傾向が一段と強まっていることを示すデータと言える。

Q7. AmazonやESPN、NBCNews.comの訪問数減少はAI検索の影響によるものと確定していますか。

本記事の情報源では、これらのサイトの減少要因についてAI検索を明示的な原因として特定した記述はない。

Amazon(前年比-15.31%)、ESPN(-16.0%)、NBCNews.com(-20.2%)という数値自体は報告されているが、その要因分析については記事内で詳細な言及はなく、AI検索の影響を含む複数の要因が考えられる。一般的な業界の見方としてゼロクリック化との関連が指摘されることはあるが、今回のデータそのものが因果関係を証明しているわけではない点に注意が必要である。

Q8. 日本語サイトでも同様のGA4計測ギャップが起きていると考えてよいですか。

本記事で紹介したデータは米国のトラフィックを対象にしたものだが、リファラー情報の欠落という現象自体はAIチャットサービスの技術的仕様に起因するグローバル共通の挙動であるため、日本語サイトでも同様の構造的ギャップが生じている可能性は高いと考えられる。

ただし、日本語圏における具体的な「Direct」比率やAI Assistantチャネルの捕捉率について、本記事の情報源で示された固有の数値はない。自社のGA4データを個別に確認し、Direct比率の推移や検索クエリ・AI利用状況の傾向と照らし合わせて判断する必要がある。

Q9. GA4のデフォルト設定を使い続けることにどのようなリスクがありますか。

AI経由の実際の流入規模を過小評価し、マーケティング予算やコンテンツ戦略の優先順位づけを誤るリスクがある。

Search Engine Landの記事も、GA4のデフォルトチャネル分類だけを見て判断することの危険性を指摘しており、SparkToro・GWI・YouGov等の代替データソースや、直接的な顧客アンケート調査の併用を推奨している。単一のツールの標準機能に依存せず、複数の情報源を組み合わせて実態を補完的に把握する姿勢が重要である。

Q10. 今回のデータをもとに、すぐに着手すべき対応の優先順位はどう考えればよいですか。

まずはGA4のカスタムチャネルグループ設定とReferral除外リストの点検といった、既存ツールの設定見直しから着手するのが優先度が高い。

次いで、サーバーログ解析によるAIクローラー・AIリファラーの直接把握、そして中長期的にはSparkToro等の代替データソースの併用や専用ランディングページの設計といった、より恒久的な補完体制の構築へと段階的に広げていくアプローチが現実的である。

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