O Gemini começou a adicionar UTMs (como utm_source=gemini) aos links que aponta nas respostas, tornando a atribuição real no GA4. O que muda: 1) cliques de citações do Gemini aparecem como origem distinta em vez de sumir no "Direct"; 2) dá para medir quanto tráfego o Gemini realmente envia; 3) dá para justificar investimento em otimização para busca de IA com dado exato. As limitações: rollout não documentado (sem regras públicas de quando a UTM é aplicada), o referrer sobrevive bem só no desktop (no app móvel passa cerca de 9%, relato da comunidade), e os AI Overviews da busca continuam contando como orgânico, não como assistente.
O que o Gemini mudou (e quem confirmou)
A descoberta veio da comunidade: usuários do r/SEO notaram os parâmetros UTM anexados aos links de saída do Gemini, comparando o comportamento ao que o ChatGPT já fazia. O John Mueller, do Google, confirmou no mesmo thread que também havia visto o recurso e se ofereceu a encaminhar dados reproduzíveis sobre o comportamento do referrer à equipe. Não é rumor de blog: é um mudança observada, reconhecida e em operação.
Por que isso importa: o problema do "Direct" no GA4
Antes das UTMs, o tráfego vindo de chatbots de IA tinha um destino previsível nos relatórios: Direct/other. O motivo técnico: sem referrer transmitido pelo navegador e sem UTMs ligando a visita a uma origem, o GA4 não tem como classificar a sessão. O resultado era o canal mais crescente da internet contabilizado como "tráfego direto", inflando o Direct e escondendo a IA. Com as UTMs do Gemini, a sessão chega identificada: origem distinta, mensurável e comparável com os outros canais.
Como o GA4 classifica o tráfego de IA agora
- Canal nativo "AI Assistant": o GA4 detecta automaticamente referências de ChatGPT, Gemini, Deepseek, Copilot e Grok, classificando-as com medium
ai-assistant, sem configuração. - Perplexity escapa do canal nativo: normalmente aparece como origem
perplexity.aicom medium de referral comum: precisa de canal customizado para entrar na conta certa. - Sem referrer, sem classificação: sessões do ChatGPT gratuito e de navegadores com privacidade reforçada chegam sem referrer e caem no Direct de qualquer jeito: impossível de resgatar via regex depois.
Como configurar a segmentação no GA4 (o que as UTMs não resolvem sozinhas)
A disciplina de UTMs é a fundação: utm_source, utm_medium e utm_campaign são os parâmetros que o GA4 exige para classificar (sem eles: "(not set)"); os valores são case-sensitive ("SpringSale" e "Spring_Sale" são linhas diferentes), e a padronização em minúsculas evita fragmentar o relatório em linhas falsas. Para o canal de IA ficar inteiro nos relatórios, o complemento é o canal customizado:
- Admin → Data Display → Channel Groups → criar novo grupo personalizado.
- Condição: campo Source com "matches regex" (ex.:
perplexity\.ai|pplx\.aipara resgatar a Perplexity). - Ordem importa: arraste o canal de IA acima de Referral e Direct na lista (a primeira regra que casa vence).
- O grupo é aplicado retroativamente: o histórico é reclassificado na hora.
Onde ver: relatório Aquisição → Aquisição de tráfego, com as dimensões Origem/médio da sessão e Campanha da sessão. Para as campanhas que você mesmo controla, o gerador de UTMs evita exatamente o erro das três grafias (o caso real documentado: 31% do tráfego parado em direct/none por causa de três grafias diferentes da mesma UTM e links sem etiqueta).
1) Rollout não documentado: o Google não publicou as regras de quando a UTM é aplicada; a suposição da comunidade é que ocorre quando a resposta referencia diretamente o site. 2) Mobile e app: o referrer do Gemini sobrevive de forma confiável no desktop web; no app móvel passa cerca de 9% (relato da comunidade) e nas invocações do assistente Android é removido por completo: parte do tráfego continua caindo no Direct. 3) AI Overviews não são assistente: cliques vindos dos AI Overviews da busca clássica continuam registrando como busca orgânica. 4) ChatGPT comparação: adiciona UTMs apenas em respostas com base em fontes web, não nas geradas de conhecimento de treinamento.
Como medir de verdade (além da contagem de sessões)
Com o canal finalmente visível, o erro que sobrevive é comemorar sessões. O número que paga a conta: receita por sessão vinda de IA versus a média mesclada do site, recalculada com regularidade. O contexto que explica por que vale o esforço: a qualidade do tráfego de IA virou em cerca de um ano, de metade da taxa de conversão para 54% melhor que o tráfego não-IA (Adobe, meados de 2026), e o tráfego de IA para varejo cresceu 138% em um ano e mais de 14 vezes desde outubro de 2024. O checklist antes de reportar: reconciliar eventos de compra com pedidos reais (duplicatas e testes inflam o segmento), checar o bloqueio do banner de consentimento e comparar o canal contra a média mesclada, nunca "contra zero". O guia de ROI da busca por IA detalha a fórmula completa com baseline.
A leitura de fundo para o planejamento
A mudança do Gemini sinaliza a direção: os motores de IA estão virando canais mensuráveis, e a medição que era gambiarra (regex, segmentos manuais, UTMs improvisadas) está virando infraestrutura nativa. Quem já tem baseline, segmento próprio de IA e rotina de monitoramento colhe o histórico desde o início; quem começa a medir quando o canal já cresceu perde justamente o trecho que prova a curva. O monitoramento de marca na busca IA cobre a camada de citações, e a calculadora de ROI dimensiona o potencial do canal enquanto o dado real acumula.