Questo articolo è un po’ più tecnico del solito.
È destinato soprattutto a chi lavora professionalmente con siti web, WordPress, Analytics, automazioni e Intelligenza Artificiale.
Cercheremo però di fare quello che proviamo sempre a fare: togliere tutto ciò che non serve e raccontare il problema in modo abbastanza semplice da essere comprensibile anche a chi non passa le giornate tra API, MCP, eventi e pannelli di Google Analytics.
La domanda da cui siamo partiti è molto semplice:
se collego WordPress a ChatGPT o a un’altra Intelligenza Artificiale e l’AI legge, modifica e controlla continuamente il sito, rischio di sporcare Google Analytics facendo sembrare quelle operazioni vere visite?
La risposta breve è:
normalmente no, se il collegamento avviene tramite API o MCP.
Ma c’è un “dipende” importante che vale la pena capire.
Perché ci siamo posti questa domanda?
Da qualche settimana stiamo utilizzando redomino come laboratorio.
Prima ci siamo chiesti se fosse possibile collegare l’Intelligenza Artificiale direttamente a WordPress e automatizzare una parte del lavoro editoriale.
Poi abbiamo fatto un passo ulteriore, cercando di capire come gestire concretamente un sito WordPress dialogando con un’AI, invece di costringere ogni persona a diventare un piccolo tecnico WordPress.
A quel punto è nata una nuova domanda.
Se l’AI entra continuamente nel sito per leggere articoli, recuperarne il contenuto, modificarli, controllarne i metadati e verificare ciò che è stato fatto, tutte queste operazioni possono essere interpretate da Google Analytics come visite?
Perché se così fosse avremmo un problema.
Potremmo aprire Analytics, vedere crescere le visualizzazioni di un articolo e pensare: “Questo contenuto sta funzionando.”
Quando invece una parte delle visite saremmo semplicemente noi che continuiamo a lavorarci attraverso l’AI.
Quindi abbiamo deciso di controllare.
Perché una chiamata AI a WordPress non è necessariamente una visita?
Quando una persona apre una pagina del sito con il proprio browser, viene caricato il front-end.
Tra le varie cose può essere eseguito anche il codice di Google Analytics.
GA4, nelle normali configurazioni web, genera quindi l’evento page_view quando viene caricata una pagina.
Quando invece ChatGPT comunica con WordPress attraverso un’API o attraverso MCP, può succedere qualcosa di completamente diverso.
L’AI può chiedere a WordPress: “Dammi il contenuto di questo articolo.” Oppure: “Modifica questo paragrafo.” “Qual è il titolo SEO?” “Imposta questa immagine.” “Quali categorie sono associate all’articolo?”
WordPress riceve la richiesta e restituisce i dati.
La REST API di WordPress è progettata proprio per permettere ad applicazioni esterne di leggere, creare, modificare o eliminare informazioni attraverso richieste HTTP.
È lo stesso principio su cui si possono costruire integrazioni API tra WordPress, WooCommerce e altri sistemi.
Ma durante questa operazione non è necessariamente stata aperta la pagina pubblica del sito in un browser.
E se il codice Analytics presente nella pagina non viene eseguito, non parte automaticamente nessun page_view.
Quindi posso modificare cento volte un articolo senza creare cento visite?
In una normale integrazione API/MCP, sì.
Il numero delle operazioni effettuate sull’articolo e il numero delle visite Analytics sono due fenomeni diversi.
Ed era esattamente ciò che volevamo verificare.
Oggi possiamo lavorare su WordPress direttamente dialogando con un’AI. Possiamo farle leggere un articolo. Modificarlo. Controllare SEO e metadati. Inserire immagini. Rileggerlo. Correggerlo nuovamente.
Se ognuna di queste operazioni producesse una visita Analytics, dopo una giornata di lavoro potremmo ritrovarci con dati completamente falsati.
Come abbiamo fatto il test?
Abbiamo scelto un contenuto WordPress sul quale erano state effettuate numerose operazioni attraverso ChatGPT e MCP.
L’articolo era stato letto, modificato, controllato e aggiornato diverse volte attraverso il collegamento diretto con WordPress.
Abbiamo quindi interrogato Google Analytics e confrontato le reali visualizzazioni della pagina con l’intensità delle operazioni effettuate attraverso l’AI.
Se ogni chiamata MCP fosse stata interpretata come una visita, le visualizzazioni avrebbero dovuto crescere in maniera evidente.
Non è successo.
Le operazioni effettuate attraverso il collegamento WordPress–AI non si sono trasformate automaticamente in page_view.
Abbiamo quindi fatto volontariamente qualcosa di diverso.
Abbiamo chiesto a un sistema automatico di caricare realmente la pagina attraverso un browser.
Questa volta il browser ha ricevuto il front-end, ha potuto eseguire JavaScript e quindi anche il codice Analytics.
Dopo un certo ritardo, quella attività è comparsa nel realtime di GA4.
Ed è probabilmente la parte più importante dell’intero test.
API/MCP che interroga WordPress → normalmente nessuna page view.
Browser automatico che carica realmente la pagina ed esegue Analytics → la page view può essere registrata.
Quindi un’automazione può comunque finire dentro Google Analytics?
Sì.
Ed è il motivo per cui non vogliamo trasformare il risultato del nostro test nella frase: “Le AI non vengono mai conteggiate da Google Analytics.”
Sarebbe sbagliato.
Un sistema automatico può generare dati Analytics se utilizza un browser reale o headless che esegue JavaScript e attiva il Google tag.
Esiste anche un’altra possibilità.
Google mette a disposizione il Measurement Protocol, attraverso il quale un’applicazione può inviare deliberatamente eventi direttamente ai server di Google Analytics tramite richieste HTTP.
Quindi la regola da ricordare è molto semplice:
una richiesta al server WordPress non equivale automaticamente a una visita Analytics.
Per diventare un evento Analytics deve esserci qualcosa che invii quell’evento a GA4.
E i crawler delle Intelligenze Artificiali?
Qui dobbiamo separare nuovamente due fenomeni.
Se ChatGPT, Claude, Perplexity o altri sistemi automatici accedono a un sito per recuperarne un contenuto, questo non significa necessariamente che quella richiesta compaia in Google Analytics.
Un crawler può leggere una pagina senza comportarsi come il browser utilizzato da una persona.
Inoltre Google Analytics esclude automaticamente il traffico proveniente da numerosi bot e spider conosciuti.
Per questo: Google Analytics non è lo strumento ideale per sapere quante volte un crawler AI ha letto il nostro sito.
Per questo tipo di analisi diventano più interessanti i log del server o del CDN, attraverso i quali è possibile studiare richieste, User-Agent e altre informazioni tecniche.
Ed è un tema particolarmente interessante per chi sta iniziando a lavorare sulla visibilità e autorevolezza all’interno dei motori AI.
Non a caso stiamo iniziando a distinguere sempre più chiaramente il normale traffico web dalla misurazione della AI Visibility.
Sono due cose collegate. Ma non sono la stessa cosa.
Qual è la differenza tra un crawler AI e una visita proveniente da ChatGPT?
È una distinzione fondamentale.
Un conto è: ChatGPT legge una pagina del nostro sito.
Un altro è: una persona riceve una risposta da ChatGPT, trova al suo interno un collegamento al nostro sito, lo clicca e arriva sulla pagina.
Nel secondo caso stiamo parlando di traffico reale verso il sito.
E proprio Google Analytics può diventare molto interessante per capire se gli assistenti AI stanno iniziando a diventare anche una sorgente di visite.
Quindi dovremo imparare a misurare separatamente quanto le AI leggono i nostri contenuti e quanto le persone arrivano ai nostri contenuti attraverso le AI.
Questo è uno dei motivi per cui SEO, GEO e AEO stanno iniziando a sovrapporsi senza però diventare esattamente la stessa disciplina.
Abbiamo provato a mettere ordine tra queste sigle nella nostra guida a SEO, GEO, AEO e visibilità nei motori AI.
Come abbiamo interrogato Google Analytics direttamente da ChatGPT?
Ed eccoci alla seconda parte dell’esperimento.
Per fare il controllo abbiamo utilizzato HYPD – Paid Ads & Analytics, un plugin che permette di collegare direttamente a ChatGPT diverse piattaforme utilizzate nel marketing digitale.
Tra queste troviamo Google Analytics, Google Ads, Merchant Center, Meta Ads e altre fonti.
HYPD utilizza MCP per rendere questi strumenti interrogabili dall’AI.
In pratica abbiamo potuto chiedere direttamente a ChatGPT: “Quante visite ha ricevuto questa pagina?” “Quali sorgenti hanno portato traffico?” “Ci sono visite provenienti da ChatGPT?” “Quali pagine hanno ricevuto traffico dagli assistenti AI?” “Confronta il traffico AI di quest’anno con quello dell’anno precedente.”
Ed è una modalità di lavoro molto diversa dall’aprire Analytics e costruire ogni volta manualmente il report necessario.
Quanto è comodo incrociare Google Analytics con l’AI?
Parecchio.
Google Analytics non ha mai avuto un problema di mancanza di dati. Anzi. Spesso il problema è esattamente il contrario.
Ci sono moltissimi dati e bisogna sapere dove andare a cercarli, quali dimensioni utilizzare e quale report costruire.
Collegando Analytics a un’AI possiamo invece partire dalla domanda.
Per esempio: “Il traffico proveniente dalle AI sta crescendo?” “Quali articoli ricevono visite da ChatGPT?” “Confronta ChatGPT, Claude e Perplexity.” “Quali contenuti stanno portando nuovi utenti?” “Questa pagina ha avuto un aumento anomalo di visualizzazioni?”
L’AI può trasformare la domanda in un’interrogazione Analytics, leggere i risultati e aiutarci a interpretarli.
Naturalmente questo non significa che Analytics diventi inutile.
Succede quasi il contrario.
Analytics diventa più accessibile perché possiamo finalmente partire dalle domande invece che dai report.
Un dato Analytics può essere reale senza essere una visita umana?
Sì. Ed è un’altra indicazione emersa osservando più in profondità i dati di redomino.
Abbiamo individuato un aumento anomalo del traffico classificato come Direct, accompagnato da un coinvolgimento molto basso. Non possiamo attribuirlo automaticamente alle operazioni MCP e il test descritto sopra indica anzi che le normali chiamate API non generano da sole una visualizzazione.
Google chiarisce che in GA4 la combinazione (direct)/(none) non indica soltanto persone che hanno digitato direttamente l’indirizzo del sito: comprende più in generale traffico per il quale Analytics non dispone di una sorgente di referral chiara. Tra le cause indicate da Google ci sono informazioni di campagna mancanti, reindirizzamenti che fanno perdere i parametri, link da documenti offline e perfino strumenti di blocco degli annunci. Google spiega qui come interpretare il traffico (direct)/(none).
Ma questo ci ricorda una cosa importante: una sessione registrata da Google Analytics non deve essere interpretata automaticamente come una persona che ha visitato il sito nel modo in cui immaginiamo.
Google Analytics esclude automaticamente il traffico generato da bot e spider noti, identificati attraverso fonti Google e liste specializzate. Google precisa però che questa esclusione avviene “per quanto possibile” e che non è disponibile un report del traffico bot escluso. Qui la documentazione ufficiale sull’esclusione dei bot noti.
Questo significa che un forte aumento del Direct, soprattutto se accompagnato da un coinvolgimento molto basso, è un segnale da indagare, non una prova automatica di traffico umano e nemmeno una prova automatica di traffico bot.
Browser automatizzati, strumenti di test, sistemi che eseguono JavaScript e sorgenti che GA4 non riesce a classificare correttamente possono contribuire a creare dati difficili da interpretare.
Esiste inoltre un’altra possibilità tecnica: attraverso il Measurement Protocol è possibile inviare eventi direttamente ai server di Google Analytics tramite richieste HTTP, anche per interazioni server-to-server o offline. Google documenta qui il funzionamento del Measurement Protocol.
Per questo, quando iniziamo a misurare traffico e attività legati all’Intelligenza Artificiale, non basta osservare il numero delle sessioni. Dobbiamo cercare di capire come quelle sessioni sono state generate.
Possiamo quindi fidarci di GA4 quando lavoriamo su WordPress con ChatGPT?
Il nostro test ci permette di essere abbastanza tranquilli sulle normali operazioni API/MCP, ma con una condizione importante.
Se l’integrazione utilizza API o MCP per leggere e modificare WordPress e non carica il front-end eseguendo il tag Analytics, nel nostro test le normali operazioni dell’AI non si sono trasformate automaticamente in visualizzazioni della pagina.
Il comportamento che abbiamo osservato è coerente sia con il funzionamento della REST API di WordPress sia con il modo in cui Google Analytics raccoglie le visualizzazioni.
Ma non darei per scontato che qualsiasi integrazione funzioni nello stesso modo.
Il test da fare sulla propria configurazione è molto semplice: scegliere una pagina poco visitata; controllare Analytics; effettuare alcune operazioni attraverso il proprio collegamento AI–WordPress; ricontrollare i dati; caricare poi volontariamente la stessa pagina tramite browser; controllare nuovamente Analytics.
Pochi passaggi possono evitare interpretazioni completamente sbagliate.
Le mie osservazioni
Questa verifica era nata da una domanda apparentemente piccola.
In realtà ci ha fatto intravedere un problema molto più grande.
Stiamo iniziando a utilizzare Intelligenze Artificiali che leggono siti, modificano WordPress, interrogano Analytics, controllano campagne pubblicitarie e analizzano continuamente informazioni.
Dovremo quindi diventare molto più precisi nel distinguere:
un essere umano che visita un contenuto;
un’AI che lavora sul contenuto;
un crawler che legge il contenuto;
un essere umano che scopre il contenuto grazie a un’AI.
Sono quattro eventi diversi.
Fino a poco tempo fa potevano sembrare dettagli tecnici.
Probabilmente diventeranno quattro KPI distinti.
Ma la cosa che trovo più interessante del nostro test è un’altra.
Non abbiamo semplicemente collegato l’AI a WordPress.
Abbiamo iniziato a collegarla anche agli strumenti che possono misurare quello che succede dopo.
L’AI crea o aggiorna un contenuto. Poi può interrogare Analytics. Può confrontare periodi. Può individuare anomalie. Può controllare quali sorgenti stanno portando traffico. E, potenzialmente, può utilizzare quei dati per suggerire il passo successivo.
È un passaggio importante.
L’Intelligenza Artificiale non sta più soltanto aiutandoci a produrre qualcosa.
Sta iniziando a poter osservare gli effetti del proprio lavoro.
Ed è probabilmente qui che il percorso diventa davvero interessante.
Domande Frequenti
Collegare ChatGPT a WordPress genera visite su Google Analytics?
Normalmente no, se ChatGPT comunica con WordPress tramite API o MCP e non carica la pagina pubblica eseguendo il codice Analytics.
Le chiamate alla REST API di WordPress vengono conteggiate come page view?
Una normale richiesta REST API non equivale automaticamente a un page_view. Perché GA4 registri l’evento deve esserci un sistema che glielo invii.
Un MCP collegato a WordPress altera Google Analytics?
Non necessariamente. Se MCP viene utilizzato per leggere o modificare dati attraverso le API di WordPress, normalmente non viene eseguito il codice Analytics presente nel front-end.
Un browser automatico può generare visite Google Analytics?
Sì. Se il browser carica realmente la pagina, esegue JavaScript e attiva il Google tag, può produrre eventi Analytics.
ChatGPT può comparire come sorgente in Google Analytics?
Sì. Quando una persona clicca un collegamento presente dentro ChatGPT e raggiunge il sito, GA4 può attribuire quella sessione a ChatGPT se le informazioni necessarie sono disponibili.
Google Analytics registra i crawler AI?
Non necessariamente. Molti crawler non eseguono JavaScript e GA4 esclude automaticamente numerosi bot e spider conosciuti.
Come posso sapere se ChatGPT sta leggendo il mio sito?
Google Analytics da solo non basta. Per analizzare le richieste effettuate direttamente dai crawler sono più utili log server, CDN, User-Agent e strumenti dedicati alla misurazione della visibilità AI.
Come posso distinguere il traffico AI dalle mie automazioni interne?
È utile separare almeno tre livelli: Analytics per il traffico degli utenti, log server per crawler e automazioni e, quando possibile, identificatori specifici sulle proprie richieste API.
Posso interrogare Google Analytics direttamente da ChatGPT?
Sì. Plugin e integrazioni MCP come HYPD permettono di collegare Google Analytics a ChatGPT e interrogare i dati utilizzando il linguaggio naturale.
Posso chiedere a ChatGPT quali pagine del mio sito ricevono visite dalle AI?
Se ChatGPT dispone di un collegamento autorizzato ai dati GA4, può interrogare sorgenti, landing page e altri dati disponibili in Analytics per individuare il traffico attribuito agli assistenti AI.
Il traffico proveniente da ChatGPT indica quante volte ChatGPT cita il mio sito?
No. Una citazione o una lettura da parte dell’AI non implica necessariamente un clic. GA4 misura ciò che arriva sul sito, non tutte le volte in cui un contenuto viene utilizzato o citato all’interno di una risposta AI.
Come posso misurare la visibilità del mio sito dentro ChatGPT e gli altri motori AI?
Serve affiancare ai dati Analytics strumenti e test di AI Visibility, analisi delle citazioni, query monitorate e, quando disponibili, dati provenienti dai log del sito.
Collegare Google Analytics all’AI sostituisce i report Analytics?
No. L’AI rende più semplice interrogare e interpretare i dati, ma la fonte rimane Google Analytics e la qualità delle risposte dipende dalla qualità del tracciamento.
