一句話總結
OpenAI 似乎已將 ChatGPT 回覆中的連結移除了 UTM 追蹤參數，連帶 Referrer 資料亦一併消失，令網站管理工具將這些 AI 推薦流量誤判為「直接流量」。Search Engine Land 報導的個案更顯示，某網站 ChatGPT 流量每日下跌約 31,000 次、同期直接流量卻上升約 26,000 次——數字一減一加，背後很可能是追蹤方式改變，而非用戶行為真有變化。
事件：ChatGPT 的 UTM 參數消失了
Search Engine Land 的 Anu Adegbola 於 10 月 15 日報導，一批站長陸續發現從 ChatGPT 而來的流量數字出現異常。當他們自行測試 ChatGPT 結果時，發現結果中的連結不再包含 UTM 參數，而且也沒有 Referrer 資料——換句話說，這些連結既不帶 ?utm_source=chatgpt 之類的標記，瀏覽器也不向分析工具回報「訪客來自 ChatGPT」，於是所有來自 ChatGPT 的點擊都被歸類為「直接流量」。
報導中列出幾個令人警覺的數據：
- ChatGPT 流量：每日下跌約 31,000 次
- 直接流量：同期同一批頁面上升約 26,000 次
- 搜尋流量：下跌 7%，與整體搜尋趨勢一致
- 流量結構：約三分之二失去 ChatGPT 引薦的頁面，都同時出現直接流量上升
這組數據的訊息很清楚：**ChatGPT 的引薦流量沒有真的消失，只是「轉移」到了直接流量裡面。**Search Engine Roundtable 的 Barry Schwartz 亦撰文跟進，指 OpenAI 似乎已從 ChatGPT 結果（包括 GPT-6 時代的版本）移除 UTM 參數，「沒有 tag、沒有 referrer，所以你的分析工具將訪問記錄為直接流量」。
OpenAI 目前並未就此發表官方聲明，所以這到底是刻意的私隱導向改變，還是暫時性的技術問題，仍未明朗。
對香港品牌的 GEO 含意
1. 不要再被「直接流量上升/ChatGPT 下跌」嚇到
很多香港中小企會用每月/每季「ChatGPT 帶嚟幾多點擊」嚟評估 GEO 做得成唔成功。如果你都係咁做，呢一次更新隨時會誤導你。
假設你一直用 GA 入面「ChatGPT」作為主要來源嚟衡量 GEO 成效：呢一刻你見到 ChatGPT 流量大跌，好自然會諗「係咪 AI 唔再引用我？」但真相係——流量仍在，只是被歸類為「直接」。
所以，**未了解原因之前，唔好因為單一渠道數字跌咗就即刻改內容策略或者刪條款。**先將「直接流量」同「ChatGPT 引薦」一齊睇，再作判斷。
2. 用 GA4 的客層報告補救歸因盲點
既然 Referrer 同 UTM 都消失，純靠「來源/媒介」報告已經唔夠。一步務實做法係改用 GA4 的使用者探索／進階分析（Exploration），特登去睇「直接流量」嘅入站頁面同使用者行為：
- 睇住那些「直接」的 Landing Page：如果某幾頁直接流量明顯上升，而內容又同 AI 常被問嘅問題對應，好可能就係 ChatGPT 帶嚟嘅。
- 對比「直接流量」與整體轉換：留意直接流量的轉換率同瀏覽深度有冇異常提升——如果冇下滑，通常表示「用戶其實一直在嚟」，只是個標籤變咗。
- 用自訂報告標記「疑似 AI 直接流量」：將一啲唔會有人手動打 URL 入去嘅長尾頁面獨立列舉，任何突然增加的直接流量都值得留意。
3. 自己加一道「雙保險」：Business Profile 同頁面內行為數據
要喺第三方歸因失效時維持量度，你可以建立唔依賴 GA 分流嘅輔助指標：
- 自建可追蹤內容入口：喺自己網站提供訂閱、下載或表單，呢啲轉換有明確 UTM，可量度「AI 造成嘅影響」。
- 監察關鍵頁面的「直接」瀏覽深度：喺 GA4 建一個曾對應過 AI 引用場景嘅「種子頁面清單」，定期睇佢哋喺「直接」類別入面嘅表現趨勢。
- 多平台交叉對照：GSC 的 Gen AI 曝光報告、Bing Webmaster 的 Copilot 引用、以及自建 Prompt 測試庫，呢啲都唔受 ChatGPT UTM 影響，係更穩陣嘅 GEO 基本面。
4. 同團隊/管理層對齊「量度口徑」
呢次事件最實際的教訓係：**歸因數字唔係絕對真相。**建議你預先同管理層對齊——「從今以後，我哋用『AI 曝光 + 頁面行為 + 轉換』三個層面一齊睇 GEO，而唔係單睇某個渠道嘅點擊數」。咁樣就算再有追蹤改動，都唔會因為單一指標下跌而誤判績效。
結語
ChatGPT 移除 UTM 參數，令「AI 引薦流量」呢個指標變得模糊，但同時提醒我哋：GEO 量度不應過度依賴單一工具嘅分流數字。多渠道交叉、以曝光與轉換為主軸、再配合頁面行為，先係穩健嘅做法——亦正正係真正做好 GEO 嘅香港品牌正在建立嘅能力。
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