Transaktions -KI -Verkehr: Eine Studie mit über 7 Millionen Sitzungen

Ich habe wiederholt behauptet, dass der KI -Chatbot -Verkehr besser als Suchmaschinenverkehr umwandelt.

Ich dachte, dass Chatgpt- oder Verwirrungsbenutzer Bewertungs- und Erkundungszyklen (erinnern Sie sich an die unordentliche Mitte) schneller und sind näher an einer Kaufabsicht, wenn sie auf einen ausgehenden Link klicken.**

Aber ich konnte es nicht im Maßstab beweisen. Bisher.

*Natürlich muss es einen Einfluss haben, dass Marken auch ohne Link in AI -Chatbots erwähnt werden, aber das steht nicht im Mittelpunkt dieser Studie.

Um dieses mentale Modell richtig oder falsch zu beweisen, gab mir ähnlich einen Datensatz von über 7 Millionen Überweisungssitzungen von Chatgpt, Copilot, Gemini und Verwirrung mit Google Search in September, Oktober und November in den USA zur Verfügung

Die Daten konzentrieren sich auf den transaktionalen Empfehlungsverkehr. Aufgrund seiner Branchengröße stelle ich eine starke Tendenz zum E-Commerce fest, aber die Daten deckt auch Conversions wie Software-Anmeldungen ab.

Vielen Dank an das ähnliche Web -Team, insbesondere Lewis und Adelle, für die Unterstützung der Daten und Ihrer Zeit.

Bevor ich einspringe, möchte ich auf eine große Einschränkung hinweisen: Die Referenzverkehr von AI Chatbot ist im Vergleich zu Google immer noch winzig.

Wie bedeutend ist der KI -Chatbot -Verkehr in B2B? Ich fand den KI -Chatbot -Verkehr heute weniger als einen Prozentsatz des organischen Verkehrs.

Es wächst schnell und könnte in den nächsten Jahren aufholen, aber die Realität ist, dass es immer noch klein ist.

AI Chatbot -Verkehr (in SaaS) – Bildnachweis: Kevin Indig

Gleich ‘ol, gleich’ ol

Ich möchte mit einem Blick auf die Top 10 Landing Pages beginnen, da dies repräsentativ dafür ist, wie man über den Rest der Daten in dieser Studie nachdenkt.

Etwa 80% des (transaktionalen) Verkehrs, um die Top -10 -Zielseiten zu übertreffen, gehen an E -Commerce -Standorte.

Und es liegt hauptsächlich um dieselben Spieler, die Sie bereits von (Google) -Suche kennen, da AI -Chatbot -Antworten Suchergebnisse verwenden, um ihre Antworten zu erden (denken: Gewicht).

Top 10 Landing Pages By Verkehrs von Referrer (Bildnachweis: Kevin Indig)

Amazon, eBay und Walmart dominieren in der Google -Suche genauso wie in AI -Chatbots.

Microsoft erscheint überraschend oft auf den Top 10 der Zielseiten, anscheinend, weil Suchende nach Software wie Copilot oder Teams suchen.

Wenn Sie einen Schritt weiter denken, wenn die Suchergebnisse bestimmen, wer in LLMs sichtbar ist, werden die Standorte, die derzeit dominieren, auch die KI -Welt dominieren.

Ich bin skeptisch, dass es sich tatsächlich auswirken wird, weil Benutzer längere Abfragen fragen und eine Konversationserfahrung in AI -Chatbots haben, die es LLMs ermöglichen sollte, ihre eigenen „Ranglistenfaktoren“ zu entwickeln. Was wir sehen, ist die erste Iteration.

Der KI -Chatbot -Verkehr ist mehr engagiert

Die große Frage, die ich beantworten möchte, ist, ob AI -Chatbot -Empfehlungen besser konvertieren als den Suchverkehr.

Ich habe mir zwei Metriken angesehen, um die Verkehrsqualität jeder Empfehlungsquelle zu vergleichen: Sitzungsdauer und Anzahl der Seitenansichten pro Sitzung.

Hohe Sitzungsdauer in Kombination mit einer hohen Anzahl von (nicht ausgelösten) Seitenansichten bedeutet, dass Benutzer ein Produkt länger bewerten und bei der Betrachtung des Transaktionsverkehrs eher kaufen.

AVG -Sitzungsdauer nach Überweiser (Bildnachweis: Kevin Indig)

Der Trend ist kristallklar: KI -Chatbot -Empfehlungen bleiben mehr als eine Minute länger als der Google -Verkehr.

Der Vorderläufer ist Copilot mit durchschnittlich 11,6 Minuten pro Sitzung. Im Durchschnitt bleibt der KI -Chatbot -Verkehr 10,4 Minuten im Vergleich zu 8,1 Minuten von Google.

AVG-Sitzungsdauer und Anzahl der nicht ausgelösten Seitenaufrufe von Referrer (Bildnachweis: Kevin Indig)

Um die Sitzungsdauer in die richtige Perspektive zu rücken, wollte ich sehen, ob Benutzer, die länger bleiben, auch mehr Seiten auf einer Website besuchen. Die Antwort lautet “Ja”.

AI -Chatbot -Empfehlungen besuchen durchschnittlich 12,4 Seiten im Vergleich zu Googles 11,8.

Auch hier korrelieren weitere Seitenaufrufe in derselben Sitzung mit einer höheren Umwandlungswahrscheinlichkeit bei der Betrachtung des Transaktionsverkehrs. Dies bedeutet, dass der KI -Chatbot -Verkehr eine höhere Qualität hat.

Der Durchschnitt scheint nicht groß zu sein, aber zum Glück hat mich ähnlich auch nach Monat Daten gesendet, sodass ich mir den Trend im Laufe der Zeit ansehen konnte.

Ich fand heraus, dass die Anzahl der nicht ausgebauten Seitenaufrufe von Copilot und Verwirrung zwischen September und Oktober und 22%von Google schneller als Google im Vergleich zu 5%von Google gestiegen ist.

Die nicht ausgestoßenen Seitenansichten von Gemini sind im gleichen Zeitpunkt um -11% und Chatgpt um -5% geschrumpft, was angesichts des raschen Verkehrswachstums angemessen ist.

Sitzungsdauer im Vergleich zu Besuchen auf chatgpt.com (Bildnachweis: Kevin Indig)

Im Allgemeinen ist es beeindruckend, dass die Sitzungsdauer von Chatgpt wächst, während der Verkehr explodiert. Dies bedeutet, dass die Modelle Fragen besser beantworten können, während mehr Menschen sie verwenden.

Die Sitzungsdauer und der Datenverkehr von Google sind im Vergleich flach, aber mit dem Kontext, dass Google ein ausgereiftes Kanal ist und Größen größer als Chatgpt.

Gesamtverkehr zu Copilot vs. Verwirrung (Bildnachweis: Kevin Indig)

Zu meiner Überraschung zeigt Microsoft Copilot -Verkehr ein besseres Engagement als Verwirrung, was eine höhere Einführung aufweist und eine spezifische E -Commerce -Funktion (Shop with Pro) auf den Markt gebracht hat.

Copilot ist nicht so weit von Verwirrung entfernt, wie Sie vielleicht denken (14 gegenüber 21 Millionen Besuchen im Dezember 2024), und beide verzeichneten im Oktober 2024 große Verkehrsgewinne.

Ich erkläre diesen Trend mit Microsofts Einführung von Copilot auf allen Geräten und Softwareprodukten.

KI -Chatbots senden mehr und besseren Verkehr auf Homepages als Google

Um zu verstehen, wo KI -Chatbot -Empfehlungen landen und mit Google vergleichen, habe ich die Ordnertiefe gemäß der Anzahl der Schrägstriche in einer URL nach dem Domain -Namen angesehen.

Höhere Ordnertiefe = mehr Ordner in der URL = „tiefer“ in der Site -Architektur.

Eine Suche nach einem transaktionalen Schlüsselwort auf Copilot (Bildnachweis: Kevin Indig)

Eine Suche nach „besten billigen Kühlschrankmagneten“ in Copilot führt beispielsweise zu www.amazon.com/best-sellers-refrigerator-magnets/zgbs/kitchen/3737161?form=mg0av3, die eine Ordnertiefe von 4 hat.

Beachten Sie, wie Copilot References nur Amazonergebnisse, obwohl Bing Amazon Nr. 3 und Nr. 4 für die Abfrage bewertet.

Mit dem ersten (Printrunner) und zweiten Ergebnis (Aufdruck) können Sie Kühlschrankmagnete nicht kaufen, sondern sie entwerfen. Es scheint, dass Copilot das versteht.

Meine Theorie war, dass eine höhere Ordnertiefe bedeutet, dass mehr Verkehr zu bestimmten Produkten (E -Commerce) und Landing Pages (B2B) geht.

Wenn Benutzer von AI -Chatbots aussteigen, wenn sie konvertieren, sollte die Landung auf Seiten mit einer höheren Ordnertiefe ein besseres Ergebnis sein als eine Kategorie -Seite, die sie erneut erkunden müssen.

Denken Sie daran, dass die meisten Websites eine relativ flache Architektur haben.

Betrachten Sie die Homepage Level 0, einen Blog-Ordner (/Blog) oder die Kategorie-Seite Level 1 sowie Produkte/Unterkategorien/Zielseiten auf Level 2 oder 3. Natürlich könnten große Einzelhändler wie Amazon die Ergebnisse erheblich verzerren, weil es dies hat viele Unterkategorien.

Ordnertiefe des Empfehlungsverkehrs (Bildnachweis: Kevin Indig)

Die Ordnertiefe für den Empfehlungsverkehr variiert signifikant zwischen den Differenz -Empfehlungsquellen, selbst bei AI -Chatbots.

Beispielsweise sendet ChatGPT mehr als 50% mehr Verkehr auf Homepages als Copilot oder Verwirrung und mehr als dreimal mehr als die Google -Suche.

Sie sollten auch beachten, dass nur KI -Chatbots Empfehlungen an einen Ordnerstufe von 8 senden, was das Ergebnis der meisten Websites ist, die nicht so viele Ebenen haben, mehr als Präferenz.

Ich frage mich, ob sie noch mehr Verkehr in Websites senden würden, wenn mehr Websites eine höhere Ordnertiefe aufwiesen, was möglicherweise nicht ideal für die (Google-) Suche, aber möglicherweise für die AI -Suche ist. Wir werden mehr Daten benötigen, um diese Frage zu beantworten.

AVG Ordnertiefe mit und ohne Google (Bildnachweis: Kevin Indig)

Im Durchschnitt senden KI -Chatbots mehr Datenverkehr auf die Homepage als Google, wodurch mehr Datenverkehr auf die zweite und dritte Ordnerebene sendet.

Verwirrung sendet den Verkehr mit einer durchschnittlichen Ordnertiefe von 2,45 im Vergleich zu Gemini mit 2,00 und Google -Suche mit 2,33 am tiefsten.

Prozentsatz des Datenverkehrs zur Homepage von Referrer (Bildnachweis: Kevin Indig)

Chatgpt sendet die meisten Benutzer mit 30%auf die Homepage im Vergleich zu den anderen Überweisungsquellen, während Google am wenigsten mit 10%sendet. Der Durchschnitt für Gen -AI -Empfehlungen beträgt 22%.

Für ChatGPT funktioniert es jedoch gut: Die Sitzungsdauer ist höher als Google für Empfehlungen an Nicht-Homepages, und beide Seitenansichten Sitzungsdauer sind für Empfehlungen von Homepage höher als für Google-Suche.

Avg. Seitenansicht und Sitzungsdauer des Empfehlungsverkehrs der Homepage (Bildnachweis: Kevin Indig)

Die Daten zeigen, dass Homepages in der „KI -Zukunft“ wichtiger sind und dass KI -Chatbots die Benutzer besser qualifizieren, bevor sie sie aussenden.

Dies ist ein wichtiger Kontrast zur (Google-) Suche, bei der Homepages oft nicht das beste Ergebnis sind, mit Ausnahme der Markensuche.

Um diesen Punkt noch klarer zu machen, ist unser Wissen über den Transaktionsverkehr in der alten Suchwelt, dass Benutzer ungeduldig sind.

Wie Adelle von ähnlich auf mich hinwies, scheint die KI der uralten Studie von „Jede Sekunde eine Seite schneller lädt, sie wandelt mehr Menschen um.“

Stattdessen qualifiziert es Benutzer, bevor sie eine Website besuchen, was dazu führt, dass diese Benutzer gerne mehr Zeit verbringen.

Infolgedessen müssen SEO -Spezialisten, UX -Designer und Produktmanager die Rolle von Homepages in der Benutzerreise und der Architektur der Website überdenken.

Tiefere Inhalte scheint besser zu schwingen

Als nächstes fragte ich mich, ob wir eine Beziehung zwischen der Anzahl der Begriffe in einer Suchabfrage und dem Grundstück der Benutzer sehen können.

Leider können wir nur die Anzahl der Begriffe pro Abfrage für die Google -Suche messen, daher mache ich hier einen großen Sprung.

Ich gehe davon aus, dass AI -Chatbot -Benutzer längere Fragen stellen, weil die Erfahrung „konverseller“ ist, was Sundar Pichai, CEO von Alphabet, bei mehreren Gewinnanrufen bestätigt hat:

Im vergangenen Jahr haben wir im Rahmen unserer generativen Erfahrung in Milliarden von Abfragen beantwortet. Die Leute verwenden es, um auf völlig neue Weise zu suchen und neue Arten von Fragen zu stellen. längere und komplexere FragenAuch wenn Sie mit Fotos suchen und das Beste zurückholen, was das Web zu bieten hat.¹

Mit der Annahme, dass AI -Chatbots und -ergebnisse Benutzer „auffordern“, nach längeren Abfragen zu suchen, habe ich die Anzahl der Begriffe pro Abfrage mit der Sitzungsdauer in Bezug auf die Ordnertiefe für Google -Suchvorgänge verglichen.

% Verkehrs- und Sitzungsdauer nach Ordnertiefe (Bildnachweis: Kevin Indig)

Die Sitzungsdauer schrumpft bis zu einer Ordnertiefe von 4, die dann ausgeht.

Mit anderen Worten, Benutzer verbringen die gleiche Zeit auf einer Website, unabhängig davon, ob sie eine Seite auf Level 4 oder Level 10 besuchen.

Dieser Trend lässt mich glauben, dass sie finden, wonach sie auf tieferen Ebenen einer Website suchen (wenn sie von der Suche kommen).

Google -Empfehlungsverkehr auf die Homepage im Vergleich zu anderen Seiten (Bildnachweis: Kevin Indig)

Das Gleiche gilt nicht, wenn wir uns die Anzahl der Begriffe für Überweisungssitzungen an die Homepage ansehen: Die Sitzungsdauer ist nicht abgeflacht, fällt jedoch immer wieder mit einer höheren Ordnertiefe ab.

Wie bringen wir das zu KI -Chatbots zurück? Die Daten für die Google -Suche werfen die Frage auf, ob der KI -Chatbot -Verkehr noch besser einbezieht, wenn weniger auf die Homepage gehen würde.

Da KI -Chatbots den Kontext so viel besser verstehen als (Google) Suche Pezifische Seiten sollten eine bessere Erfahrung sein.

Der Grund, warum dies noch nicht geschieht, könnte sein, dass KI -Chatbots noch nicht genug vom Web gekrodelt sind und dass die Suchfunktion immer noch sehr entstehend ist.

Schlussfolgerung: Was alles bedeutet

Die Einführung von AI -Chatbots läuft unglaublich gut.

Chatgpt hat über 300 Millionen wöchentliche Nutzer, Bing Chat scheint der für immer zweiten Suchmaschine zu helfen, endlich Marktanteile zu gewinnen, und wir haben erstaunliche 72% der Unternehmen erreicht, die KI in mindestens einer Geschäftsfunktion verwenden.²

Über 7 Millionen Überweisungssitzungen von AI -Chatbots und Google Search zeigen, dass:

1. Etwa 80% des Transaktionsverkehrs gehen an E -Commerce -Websites, und dieselben Spieler (Amazon, eBay, Walmart) dominieren sowohl in der Suche als auch in der KI -Chatbots.
2. AI -Chatbot -Empfehlungen zeigen ein höheres Engagement: Sie bleiben durchschnittlich 2,3 Minuten länger (10,4 gegenüber 8,1 Minuten) und sehen sich mehr Seiten (12,4 gegenüber 11,8 Seiten) an.
3. KI -Chatbots senden deutlich mehr Verkehr auf Homepages (22% Durchschnitt) im Vergleich zu Google (10%), weisen jedoch dennoch ein höheres Engagement auf.
4. Copilot und Verwirrung zeigten ein schnelleres Wachstum der Seitenansichten (15%und 22%) im Vergleich zu Google (5%).

Die große Frage ist, ob Unternehmen zu diesem Zeitpunkt bereit sind, eine Investition in die Sichtbarkeit von AI-Chatbot zu tätigen, mit der potenziellen Belohnung, sich als Erstbewegung zu etablieren, jedoch auf Kosten niedrigerer kurzfristiger Auswirkungen.

Die frühen Ergebnisse sind vielversprechend, aber viel ändern, bis die KI als „Kanal“ eine kritische Masse erreicht.

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1 Google I/O 2024: Ein E/A für eine neue Generation

2 CHATGPT hat jetzt über 300 Millionen wöchentliche Benutzer. Quelle; Der Zustand der KI Anfang 2024

Ausgewähltes Bild: Paulo Bobbita/Suchmaschinenjournal