LONDON (IT BOLTWISE) – Laut Berichten hat OpenAI die UTM-Parameter in Links aus ChatGPT-Ergebnissen entfernt oder angepasst. Damit wird es für Webseitenbetreiber schwieriger, echte ChatGPT-Click-Zuordnungen von Besuchen aus anderen Quellen zu unterscheiden. Der Wandel soll mit der GPT-6-Veröffentlichung begonnen haben und wirkt sich offenbar spürbar auf Analytics-Auswertungen aus. Besonders stark zeigt sich die Verschiebung hin zu „Direct“-Besuchen in den gleichen Zielseiten.
In der Praxis dreht sich Suchmaschinen- und Empfehlungs-Tracking häufig um einen kleinen, aber entscheidenden Datenblock: UTM-Parameter in URL-Weiterleitungen. Wenn aus einem Ergebnis-Klick plötzlich keine utm_source-Kennzeichnung mehr ankommt, kippt die Attribution im Reporting. Genau diesen Effekt beobachten laut mehreren Hinweisen nun Seitenbetreiber: OpenAI scheint UTM-Parameter in Links, die aus ChatGPT-Ergebnissen heraus führen, entfernt oder ersetzt zu haben. Damit wird eine saubere Unterscheidung möglich, die bisher oft zentral war: Kommt ein Besuch wirklich von ChatGPT oder nur über einen allgemeinen „Referral“- oder „Direct“-Pfad, den ein Browser beziehungsweise ein Web-Analytics-Tool interpretiert?
Der Auslöser wird zeitlich mit der Einführung von GPT-6 verknüpft. Der ursprüngliche Mechanismus war: UTM-Tracking wurde offenbar im Juni für ChatGPT-Links ergänzt. Im Oktober berichten Betreiber, dass diese Markierung wieder verschwindet. Was dabei technisch besonders relevant ist, lässt sich an der konkreten Beobachtung von Cedric Huesler von Adobe festmachen: Er beschreibt, dass GPT-6 Links über JavaScript mit window.open(url, “_blank”, “noopener, noreferrer”) öffnet und dabei den Parameter ?utm_source=chatgpt.com nicht mehr mitliefert. Der entscheidende Punkt dahinter: Wenn „noreferrer“ genutzt wird, sendet der Browser keinen Referrer-Header an die Zielseite; gleichzeitig fehlt das UTM-Feld, das bislang im Querystring die Quelle explizit benannte. Für Analytics bedeutet das oft eine Einordnung als „Direct“, weil weder ein Referrer noch eine klar auswertbare Quelle im Link vorhanden ist.
Für Unternehmen und Produktteams, die auf verlässliche Kanal-Auswertungen angewiesen sind, ist diese Verschiebung mehr als eine kosmetische Änderung im Dashboard. Cedric Huesler beschreibt, dass es „keinen Tag und keinen Referrer“ gebe, wodurch das Besuchssignal bei vielen Setups als direkte Eingabe (oder als nicht zuordenbarer Ursprung) verarbeitet werde. Dass diese Interpretation in der Realität ankommt, berichten auch weitere Stimmen in der Branche. Sébastien Billard schreibt, er sehe seit dem 9. Oktober einen deutlichen Rückgang von „Chat GPT human traffic“ sowie einen Rückgang von „Chatgpt-user robot traffic“; gleichzeitig steigt laut seinen Angaben der Traffic eines „OAI Search bot“ in dem Zeitraum. Unabhängig davon, wie stark man einzelne Aussagen gewichtet, ist das Muster aus Tracking-Mechanik und Reporting-Logik konsistent: Wenn Referrer-Informationen fehlen und UTM-Tags entfernt werden, rutschen Besuche in Kategorien, die man nicht mehr eindeutig als „ChatGPT“ identifizieren kann.
Am anschaulichsten wird die Wirkung in einem Beispiel, das Cedric Huesler mit Zahlen unterlegt. Er habe ~500 Seiten betrachtet, auf denen ChatGPT zuvor mindestens 5% der Besuche generierte, und die Tage 9. bis 13. Oktober mit der Woche davor verglichen. Dabei nennt er: ChatGPT selbst komme auf -231k Besuche pro Tag, während „Direct“ auf denselben Seiten um +26k pro Tag zulege. Für „Search“ nennt er im Vergleich einen Rückgang um etwa 7% – allerdings in einer Größenordnung, die für viele Seiten typischerweise stärker vom allgemeinen Suchverhalten als von einem einzelnen Empfehlungsnachrichtendrift abhängt. Interessant ist außerdem, dass Direct auf vielen Seiten dort ansteigt, wo zuvor ChatGPT-Traffic verloren ging; Billard und Huesler deuten damit nicht nur auf einen anonymen Datenverlust, sondern auf eine echte Attribution-Umstellung hin.
Auch das Consent-Banner-Verhalten liefert einen zusätzlichen, eher verhaltensbasierten Hinweis auf die Quelle des verschobenen Traffics. Huesler beschreibt: Die neuen „direct visitors“ ähnelten in ihrem Verhalten den früheren ChatGPT-Besuchern. Auf Mobilgeräten sei der Anteil, der das Consent-Banner sieht, von 36% auf 44% gestiegen – während ChatGPT-Besucher zuvor laut Aussage bei 55% lagen. Für Tracking ist das relevant, weil Consent-Quoten oft auf wiederkehrende Nutzungswege und Gerätetypen hindeuten. Wenn also ein Teil des früheren ChatGPT-Verkehrs als Direct umetikettiert wird, spiegelt sich das in solchen Interaktionsmetriken wider. Für Analytics-Teams bedeutet das: Man sollte nicht nur die Kanalverteilung beobachten, sondern auch prüfen, ob Engagement- und Geräte-Signaturen konsistent bleiben. Wenn sie es tun, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass es sich weniger um einen echten Abriss der Nachfrage handelt und mehr um eine Veränderung im Informationsfluss der URL.
Technisch lässt sich das Szenario gut in die Logik moderner Browser- und Tracking-Mechanismen einordnen. UTM-Parameter werden im Querystring mitgeschickt und sind unabhängig davon auswertbar, welcher Referrer-Header ankommt. Der Referrer-Header wiederum wird durch die Kombination aus Navigationskontext und Sicherheitsflags beeinflusst. noopener und noreferrer sind dabei verbreitete Schutzmechanismen: Sie verhindern, dass die Zielseite über window.opener auf die Quellumgebung zugreifen kann, und sie unterdrücken Referrer-Informationen, um keine unnötigen Metadaten weiterzugeben. Genau diese Sicherheitsentscheidung kombiniert sich nun mit dem Entfernen des Querystring-UTM-Tags. In Summe landen Ereignisse in Kategorien, die viele Webanalyse-Tools „Direct“ nennen oder mindestens nicht sauber „ChatGPT“ zuordnen. Für Marketing- und Webanalyse-Workflows ist das ein klassischer Fall, in dem Datenschutz-/Sicherheitspraktiken indirekt die Messbarkeit verändern.
Strategisch folgt daraus vor allem Handlungsbedarf für Teams, die ihre Investitionsentscheidungen auf Kanalreporting stützen. Erstens sollten sie prüfen, ob es für die Betroffenen Seiten alternative Zuordnungssignale gibt, etwa über serverseitige Logs, Captures von Landingpage-Events oder gezieltes Testen der Link-Weiterleitung (sofern rechtlich und technisch zulässig). Zweitens lohnt sich eine Segmentierung nach Verhalten: Wenn Direct-Visits plötzlich die gleichen Consent- und Engagement-Muster zeigen wie zuvor ChatGPT-Visits, sollte man Channel-Dashboards mit solchen Proxy-Metriken ergänzen, statt nur die Quelle zu glauben. Drittens braucht es eine saubere Trennung zwischen „Traffic-Menge“ und „Attributionsqualität“. Selbst wenn der Gesamtbesuch nicht dramatisch sinkt, kann die Kanalzuordnung im Reporting stark schwanken, was intern schnell zu falschen Schlüssein führen kann.
Für die Roadmap von Website-Betreibern bedeutet das außerdem: Attribution wird zunehmend fragiler, weil immer mehr Plattformen Referrer- und Querystring-Weitergaben verändern. Das gilt nicht nur für ChatGPT, sondern allgemein für KI-gestützte Such- und Antwortsysteme, in denen der Link-Click oft nicht im klassischen „Search-Referral“-Kontext erfolgt. In den nächsten Wochen dürfte sich daher eine Frage stellen, die weniger technisch und mehr prozessual ist: Wie baut man Messsysteme so, dass sie auch bei veränderten Link-Markierungen robust bleiben? Unabhängig davon, ob die Anpassung bei OpenAI bewusst auf ein neues Sicherheitsmodell oder auf eine Optimierung des Nutzerflows zurückgeht, ist die Konsequenz klar: Ohne konsistente Weiterleitungsparameter wird „Quelle“ im Sinne des klassischen Marketings schwerer, während „Nutzung“ und „Verhalten“ stärker in den Vordergrund rücken.
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