Mitte Oktober sahen viele Shops in ihrer Webanalyse, wie die Besuche aus ChatGPT über Nacht einbrachen. War ChatGPT plötzlich weniger sichtbar, oder fehlte nur das Kennzeichen, an dem man diese Besuche erkennt? Aus der Webanalyse allein lässt sich das nicht trennen. Aus Server-Logs schon eher: Dort steht neben jedem Klick auch, wie oft ChatGPT die Seiten im Gespräch live abgerufen hat. Ich habe beides für einen großen Onlinehändler ausgewertet, Stunde für Stunde, dazu meine eigenen Stichproben in ChatGPT. Diese Auswertung zur Webanalyse ergänzt die anderen eigenen Messungen zu KI-Suche und Suchdaten.
−73 %
gekennzeichnete ChatGPT-Klicks
je Tag, 9.–12.10. gegen 1.–7.10.; am 13.–15.10. sogar −79 %
−20 %
ChatGPT-User-Abrufe
gleicher Zeitraum, nur bestätigte OpenAI-Adressen; 13.–15.10. −23 %
34 → 11
Klicks je 100 Abrufe
1.–7.10. gegen 9.–12.10.; am 13.–15.10. nur noch 9
≈ 55 %
Ausgleich durch „direkt“
Mehr direkte Handy-Einstiege auf Produktseiten, so viel wie ≈ 55 % der fehlenden ChatGPT-Einstiege; nur in einem Teil des Shops messbar (GA4, 9.–14.10.)
Server-Logs (UTC) und GA4 eines großen Onlinehändlers, 1.–15.10.2026, anonymisiert. Methode und Grenzen im nächsten Abschnitt.
Was passiert ist, laut den Quellen
OpenAI hat sich bis zum 16. Oktober nicht öffentlich geäußert. Was bekannt ist, stammt aus Messungen von Analytics-Anbietern und aus der Aussage eines Adobe-Managers, OpenAI habe ihm den Fehler bestätigt:
| Wann | Was |
|---|---|
| 7.10. | GPT-6 startet in den Bezahltarifen, am 8. Oktober für Free und Go (Search Engine Journal). |
| 8.10., ca. 14 Uhr PT | GPT-6 hängt utm_source=chatgpt.com nicht mehr an, die zuordenbaren ChatGPT-Besuche fallen binnen Stunden auf rund ein Drittel (Cedric Huesler, Adobe, laut Relevant Audience). |
| 8.–14.10. | Antworten mit mindestens einem gekennzeichneten Quellenlink: rund 98 % am 8., 75 % am 9. und 67 % am 14. Oktober bis 19 Uhr UTC. Parallel wächst das neue Antwortformat „Intelligent UI“ (Profound). |
| 14.10. | Laut Huesler bestätigt OpenAI ihm, dass es ein Fehler ist (Search Engine Journal, Relevant Audience). |
| 15.10. | Die Korrektur läuft ab etwa 2 Uhr PT gestaffelt aus. Um 9 Uhr PT liegen die gekennzeichneten Klicks laut Huesler bei 95 bis 100 % der Vorwoche, über Tausende Domains (Search Engine Journal, Relevant Audience). |
| 14.–16.10. | Ab dem 14. Oktober, 19 Uhr UTC, misst Profound einen zweiten Einbruch: rund 27 Stunden lang tragen nur 5 bis 12 % der Antworten einen gekennzeichneten Quellenlink. Ab dem 16. Oktober, 2 Uhr UTC, steigt der Anteil wieder, gegen 6:30 Uhr UTC liegt er bei rund 99 % (Profound). |
PT = Pacific Time. Am 8. Oktober galt: 14 Uhr PT = 21 Uhr UTC = 23 Uhr deutscher Zeit. In Deutschland begann der Ausfall also in der Nacht vom 8. auf den 9. Oktober.
Methode und Grenzen
- Server-Logs: alle Aufrufe des Händlers vom 30. September (ab 18 Uhr UTC) bis 15. Oktober 2026, 17:40 Uhr UTC, ausgewertet nach Stunden in UTC. Als Klick zählt ein Seitenaufruf ohne Bot-Kennung mit Status 200 und einem
utm_sourceeiner KI-Quelle. Das sind Aufrufe, keine Personen. - Nachfrage: ChatGPT-User-Abrufe, nur von den Adressen, die OpenAI für diesen Abruf veröffentlicht. ChatGPT-User ruft eine Seite ab, wenn jemand im Gespräch danach fragt. Das ist kein Klick, zeigt aber, wie oft ChatGPT die Seiten des Shops im Gespräch live liest. Antworten aus OpenAIs eigenem Suchindex ohne Live-Abruf sind darin nicht enthalten.
- Vergleichsbasis: 1. bis 7. Oktober, je Tagesstunde gemittelt. Index 100 heißt: so viel wie in der Vorwoche zur selben Uhrzeit. Ein Wochentagsausgleich war nicht möglich, weil jeder Wochentag nur einmal vorkommt.
- Webanalyse: GA4 des Händlers nur bis 14. Oktober. Ab dem 15. Oktober ist die Sitzungszählung aus einem anderen, von ChatGPT unabhängigen Grund nicht mit den Vortagen vergleichbar. Diese Tage lasse ich weg.
- Eigene Stichproben: drei Fragen rund um SEO und Websites an die ChatGPT-Oberfläche, Standort Deutschland, am 3., 15. und 16. Oktober (zwei der drei Fragen an allen Tagen gleich), dazu am 3., 15. und 16. Oktober über die Programmierschnittstelle (API) von OpenAI. Gezählt habe ich die Links in den Antworten mit und ohne Kennzeichen.
- Anonymisiert: Den Händler nenne ich nicht, absolute Zahlen auch nicht. Anteile, Indizes und Verhältnisse reichen für die Fragen hier.
- Grenzen: ein einzelner Händler, ein kurzer Zeitraum, nach dem Beginn der Rückkehr nur rund drei Stunden Daten. Ein Referrer fehlt in den Logs, unmarkierte ChatGPT-Klicks sind dort von direkten Aufrufen nicht zu trennen.
Der Bruch: eine Stunde am Abend des 8. Oktober
Am 8. Oktober lagen die gekennzeichneten ChatGPT-Klicks tagsüber deutlich unter der Vorwoche (Index rund 65 bis 80), die Abrufe ebenso (dazu mehr im nächsten Abschnitt). Zwischen 21 und 22 Uhr UTC brach die Reihe ab: Je 100 Abrufe kamen in der Stunde ab 21 Uhr 40 gekennzeichnete Klicks an, ab 22 Uhr 18, ab 23 Uhr 10. In der Vorwoche waren es zur selben Uhrzeit 45, 38 und 35. Das passt bis auf eine Stunde zu Hueslers Angabe von etwa 14 Uhr PT, also 21 Uhr UTC. Die Abrufe von ChatGPT-User blieben in derselben Nacht, gemessen an der Vorwoche, auf dem Niveau der Stunden davor.
Werte als Tabelle
| Zeitraum | gekennzeichnete ChatGPT-Klicks | ChatGPT-User-Abrufe (Nachfrage) |
|---|---|---|
| 6.10., 4–10 Uhr UTC | 98 | 104 |
| 6.10., 10–16 Uhr UTC | 94 | 81 |
| 6.10., 16–22 Uhr UTC | 92 | 112 |
| 6.10., 22–4 Uhr UTC | 82 | 102 |
| 7.10., 4–10 Uhr UTC | 106 | 96 |
| 7.10., 10–16 Uhr UTC | 96 | 68 |
| 7.10., 16–22 Uhr UTC | 108 | 63 |
| 7.10., 22–4 Uhr UTC | 70 | 55 |
| 8.10., 4–10 Uhr UTC | 68 | 84 |
| 8.10., 10–16 Uhr UTC | 82 | 72 |
| 8.10., 16–22 Uhr UTC | 65 | 65 |
| 8.10., 22–4 Uhr UTC | 43 | 63 |
| 9.10., 4–10 Uhr UTC | 25 | 89 |
| 9.10., 10–16 Uhr UTC | 28 | 71 |
| 9.10., 16–22 Uhr UTC | 20 | 68 |
| 9.10., 22–4 Uhr UTC | 31 | 56 |
| 10.10., 4–10 Uhr UTC | 39 | 77 |
| 10.10., 10–16 Uhr UTC | 29 | 78 |
| 10.10., 16–22 Uhr UTC | 22 | 75 |
| 10.10., 22–4 Uhr UTC | 26 | 51 |
| 11.10., 4–10 Uhr UTC | 36 | 78 |
| 11.10., 10–16 Uhr UTC | 37 | 87 |
| 11.10., 16–22 Uhr UTC | 24 | 107 |
| 11.10., 22–4 Uhr UTC | 21 | 70 |
| 12.10., 4–10 Uhr UTC | 29 | 95 |
| 12.10., 10–16 Uhr UTC | 24 | 80 |
| 12.10., 16–22 Uhr UTC | 24 | 83 |
| 12.10., 22–4 Uhr UTC | 20 | 74 |
| 13.10., 4–10 Uhr UTC | 21 | 85 |
| 13.10., 10–16 Uhr UTC | 19 | 68 |
| 13.10., 16–22 Uhr UTC | 19 | 76 |
| 13.10., 22–4 Uhr UTC | 31 | 75 |
| 14.10., 4–10 Uhr UTC | 24 | 89 |
| 14.10., 10–16 Uhr UTC | 19 | 77 |
| 14.10., 16–22 Uhr UTC | 22 | 81 |
| 14.10., 22–4 Uhr UTC | 16 | 63 |
| 15.10., 4–10 Uhr UTC | 20 | 86 |
| 15.10., 10–16 Uhr UTC | 24 | 72 |
| 15.10., 16–17 Uhr UTC | 35 | 57 |
Server-Logs eines großen Onlinehändlers, anonymisiert. Klicks: Seitenaufrufe mit utm_source=chatgpt.com (vereinzelt utm_source=openai). Abrufe: ChatGPT-User von den veröffentlichten OpenAI-Adressen. Nachts sind die Zahlen klein, die Kurve schwankt dort stärker.
Eine zweite, kleinere Stufe folgt am 12. Oktober gegen 14 Uhr UTC: Der Klick-Index fällt von rund 28 auf 21, also um ein weiteres Viertel. Das spricht dafür, dass die Änderung schrittweise verteilt wurde. Es passt auch zu Profounds Messung, nach der der Anteil gekennzeichneter Antworten vom 9. bis 14. Oktober weiter sank. Den starken Rückgang, den Profound am 14. Oktober ab 19 Uhr UTC misst, sehe ich bei diesem Händler nicht: Der Klick-Index bleibt bei rund 20.
Die Nachfrage fiel viel weniger als die Klicks
Wären einfach weniger Menschen über ChatGPT gekommen, hätten die Live-Abrufe ähnlich stark fallen müssen wie die Klicks. Das taten sie nicht. Je 24 Stunden gerechnet:
| Zeitraum | Klicks | Abrufe | je 100 Abrufe |
|---|---|---|---|
| 1.–7.10. | 100 | 100 | 34,0 |
| 8.10. | 69 | 72 | 32,7 |
| 9.–12.10. | 27 | 80 | 11,4 |
| 13.–15.10. | 21 | 77 | 9,1 |
Klicks = gekennzeichnete ChatGPT-Klicks, Abrufe = ChatGPT-User-Abrufe, beide als Index (1.–7.10. = 100). Letzte Spalte: gekennzeichnete Klicks je 100 Abrufe. Tage in UTC, der 8.10. ist der Übergangstag, der 15.10. zählt bis 17 Uhr (letzte volle Stunde).
Am 8. Oktober tagsüber fielen Klicks und Abrufe gleich stark, das Verhältnis blieb bei rund 33 je 100 Abrufe. Mit der Kennzeichnung hatte dieser Rückgang also nichts zu tun. Ab der Nacht zum 9. Oktober bricht nur noch das Verhältnis ein. Rechnet man den Rückgang der Abrufe heraus, fehlen 67 bis 73 Prozent der gekennzeichneten Klicks, die bei gleichbleibendem Verhältnis zu erwarten gewesen wären.
Offen bleibt der kleinere Teil: Die Abrufe sanken schon ab dem 7. Oktober mittags, bis zum Bruch um knapp ein Drittel, danach lagen sie rund ein Fünftel unter der Vorwoche. Das begann vor dem Bruch und am selben Tag, an dem GPT-6 in den Bezahltarifen startete, und die Klicks blieben am 7. Oktober dabei auf Vorwochenniveau. Ob dahinter weniger Nachfrage steckt oder ein neues Modell, das seltener live nachlädt, lässt sich mit diesen Daten nicht sicher trennen. Für die zweite Erklärung spricht: ChatGPT greift laut einer Auswertung von Peec auch auf einen eigenen Suchindex zu, intern „Labrador“ genannt, und laut Cedric Huesler (Adobe) setzt OpenAI ChatGPT-User beim Umstieg darauf deutlich seltener ein. Von OpenAI bestätigt ist das nicht. Für das Ergebnis oben ändert es wenig: Weniger Abrufe bei gleich vielen Klicks würden das Verhältnis Klicks je 100 Abrufe steigen lassen, nicht fallen. Der Anteil fehlender Kennzeichnung von 67 bis 73 Prozent ist deshalb eher eine Untergrenze.
Alle Geräte, Browser und Seitentypen zugleich
Ein echter Sichtbarkeitsverlust würde kaum alle Gruppen in derselben Stunde treffen, ein technischer Wegfall des Kennzeichens schon. Genau das zeigt die Aufteilung: Keine Gruppe behält das Kennzeichen, alle fallen in derselben Nacht.
| Merkmal | 9.–12.10. | 13.–15.10. |
|---|---|---|
| Handy | −77 % | −83 % |
| Desktop | −65 % | −70 % |
| Safari auf iOS | −78 % | −85 % |
| Chrome auf Android | −77 % | −82 % |
| Chrome am Desktop | −65 % | −64 % |
| Produktseiten | −72 % | −79 % |
| Kategorieseiten | −87 % | −88 % |
| Links aus Produktkarten | −65 % | −72 % |
| übrige Links | −77 % | −82 % |
Gekennzeichnete ChatGPT-Klicks je 24 Stunden gegen 1.–7. Oktober, Server-Logs des Händlers.
Drei Beobachtungen dazu:
- Handy stärker als Desktop. Warum, zeigen die Logs nicht. Für die Webanalyse wiegt es doppelt: Besuche aus der ChatGPT-App sind fast nur am Kennzeichen erkennbar. Laut Search Engine Journal hingen bei Graphite 95 Prozent der mobilen ChatGPT-Besuche allein daran.
- Links aus Produktkarten fielen etwas schwächer. Ihr Anteil an den verbliebenen gekennzeichneten Klicks stieg von 31 auf 41 Prozent. Das passt zu Profounds Beobachtung, dass manche Links in aufklappbaren Produkt- und Info-Feldern das Kennzeichen weiter trugen.
- Kein Ersatz. Keine neue Browserkennung von ChatGPT, kein anderer Parameter, keine andere Schreibweise. Die Links kamen einfach ohne Zusatz an.
Zum Vergleich die anderen KI-Quellen im selben Log: Gekennzeichnete Klicks aus Perplexity fielen nicht (Index 106 und 144). Copilot und Gemini bringen zu wenige Klicks für eine Aussage.
Wohin die Klicks gingen: ein Teil steht unter „direkt“
Ohne Kennzeichen und meist ohne Referrer landet ein ChatGPT-Besuch in der Webanalyse unter „direkt“. Ob das so war, lässt sich nur indirekt prüfen: Steigen die direkten Einstiege genau dort, wo die ChatGPT-Einstiege fehlen? Am saubersten geht das bei Handy-Besuchen, die direkt auf einer Produktseite beginnen. Niemand tippt eine lange Produktadresse von Hand ein.
- In einem Teil des Shops: Dort waren die direkten mobilen Einstiege auf Produktseiten drei Wochen lang sehr stabil. In der Ausfallwoche stiegen sie um einen Betrag, der rund 55 Prozent der fehlenden ChatGPT-Einstiege entspricht (GA4, 9.–14. Oktober gegen die Vorwoche, je Tag).
- Im übrigen Shop: nicht messbar. Die direkten Einstiege schwanken dort von Woche zu Woche stärker und fielen in der Ausfallwoche sogar. Ein Anstieg in der Größe der fehlenden ChatGPT-Einstiege geht darin unter.
- Der Referrer fiel mit: Nur ein kleiner Teil der ChatGPT-Besuche bringt überhaupt einen Referrer chatgpt.com mit. Auch dieser Rest sank ab dem 9. Oktober um rund drei Viertel (Median 7,8 auf 2,1 je 10.000 Sitzungen, Besucher mit Analyse-Einwilligung). Das passt zu Hueslers Beobachtung, dass ChatGPT die Links in dieser Zeit so öffnete, dass keine Herkunftsangabe mitkam (Search Engine Land).
Zum Größenvergleich: Cedric Huesler (Adobe) sah auf rund 500 Seiten, die vorher mindestens 5 Prozent ihrer Besuche aus ChatGPT bekamen, etwa 31.000 ChatGPT-Besuche weniger und etwa 26.000 direkte Besuche mehr je Tag, rechnerisch rund 84 Prozent (Search Engine Land). Bei diesem Händler ist es weniger, und nur ein Teil ist überhaupt messbar. In den Server-Logs habe ich nach einem Ersatzsignal gesucht, zum Beispiel einem Abruf durch ChatGPT-User kurz vor einem unmarkierten Besuch derselben Produktseite. Die Richtung stimmt, belastbar ist es nicht. Wie viele unmarkierte ChatGPT-Besuche es genau waren, kann ich deshalb nicht beziffern.
Nachtrag vom 28. Oktober: dieselben URLs
Auf Reddit kam die Frage, ob die direkten Einstiege genau auf den Produktseiten stiegen, die ChatGPT-User in der Ausfallwoche abgerufen hat. Ich habe das nachgerechnet: rund 12.000 Produkt-URLs mit mindestens einem Abruf von ChatGPT-User aus den veröffentlichten OpenAI-Adressen vom 9. bis 14. Oktober, dagegen zwei Kontrollgruppen gleicher Größe aus Produkt-URLs mit Google-organischen Einstiegen, aber ohne beobachteten ChatGPT-User-Abruf vom 30. September bis 14. Oktober: einmal zufällig gezogen, einmal die mit den meisten Google-organischen Einstiegen vom 18. September bis 14. Oktober, also einschließlich der Ausfallwoche. Für jede Gruppe die direkten Handy-Einstiege in GA4 ohne die bekannte Bot-Signatur, Ausfallwoche (9.–14. Oktober) gegen das Mittel der drei Vorwochen (18.–23. September, 25.–30. September, 2.–7. Oktober), jeweils Freitag bis Mittwoch.
| URL-Gruppe | direkte Einstiege, Handy | Google organisch, alle Geräte | URLs über ihrem Vorwochenmaximum |
|---|---|---|---|
| Von ChatGPT-User abgerufene Produkt-URLs | −0,5 % | −3,4 % | 12,7 % (12,1–13,3 %) |
| Kontrolle: zufällige Produkt-URLs ohne Abruf | +3,5 % | −1,8 % | 6,0 % (5,6–6,5 %) |
| Kontrolle: Produkt-URLs mit den meisten Google-Einstiegen, ohne Abruf | −1,9 % | −4,7 % | 12,0 % (11,4–12,6 %) |
GA4 des Händlers. Direkte Sitzungen auf dem Handy ohne die bekannte Bot-Signatur; Google organisch über alle Geräte als Maß für die allgemeine Nachfrage. Letzte Spalte: Anteil der URLs, deren direkte Handy-Einstiege in der Ausfallwoche über jeder der drei Vorwochen lagen; alle URLs der Gruppe zählen, auch solche ohne Sitzungen; Wilson-Intervall 95 %.
Über alle Sprachversionen zeigt sich kein belastbarer Mehranstieg auf den abgerufenen URLs: −0,5 Prozent gegen +3,5 Prozent in der Zufallskontrolle und −1,9 Prozent in der Kontrolle mit viel Google-Traffic; je nach Kontrolle liegt der Wert darunter oder knapp darüber. In dem Shop-Teil, in dem oben die 55 Prozent gemessen sind, stiegen die direkten Handy-Einstiege auf den abgerufenen URLs dagegen um 17 Prozent; das entspricht rechnerisch rund 65 Prozent der dort fehlenden mobilen ChatGPT-Einstiege, ein Größenvergleich, kein nachgewiesener Anteil umgebuchter Sitzungen. Im übrigen Shop fielen sie. Der Anteil abgerufener URLs über ihrem Vorwochenmaximum liegt mit 12,7 Prozent klar über der Zufallskontrolle (6,0 Prozent, einseitiger Permutationstest p < 0,001); gegenüber der Kontrolle mit viel Google-Traffic ist der Unterschied statistisch nicht eindeutig (12,0 Prozent, p = 0,06). Derselbe Datensatz reproduziert nebenbei den Wert von oben: alle Produktseiten dieses Shop-Teils gegen die unmittelbare Vorwoche ergeben wieder rund 55 Prozent.
Mein Fazit: Im auffälligen Shop-Teil steigen die direkten Handy-Einstiege auch auf genau den abgerufenen Produktseiten. Das ist ein beschreibender Hinweis, der von Segment und Kontrollwahl abhängt; dass einzelne ChatGPT-Sitzungen unter „direkt“ gelandet sind, ist damit nicht nachgewiesen. Grenzen: Die Kontrollgruppen sind nur nach Anzahl gebildet, weder nach Sprache noch nach Ausgangstraffic, und sie überlappen sich; die Top-Kontrolle nutzt Google-Einstiege bis einschließlich der Ausfallwoche. „Ohne Abruf“ heißt nur: kein Treffer in den verfügbaren Logs vom 30. September bis 14. Oktober, frühere Abrufe und unbeobachtete Stunden bleiben offen, und ein Abruf ist kein Beleg dafür, dass danach jemand geklickt hat. Die endgültigen GA4-Rohberichte tragen keine Datenverlustwarnung, die Abfragen zur Bot-Signatur jedoch schon; der Signaturabzug auf dem Handy ist sehr klein und in zwei Abfragevarianten gleich, weitere verlorene Signaturzeilen lassen sich trotzdem nicht ausschließen. Intervalle und p-Werte gelten für das URL-Modell, nicht für Ursachen.
Die Rückkehr: ab dem 15. Oktober nachmittags
Im Log beginnen die gekennzeichneten Klicks am 15. Oktober gegen 14:30 bis 15 Uhr UTC zu steigen: zwischen 15 und 16:30 Uhr UTC je halbe Stunde rund zwei- bis dreimal so viele wie an den Vortagen zur selben Zeit, verteilt auf viele verschiedene Adressen, also kein einzelner Automat. In den Stunden ab 15 und ab 16 Uhr UTC liegen sie aber erst bei 41 und 35 Prozent der Vorwoche, ab 17 Uhr wieder etwas darunter. Um 17:40 Uhr UTC endet die Datenreihe. Huesler (Adobe) meldete für 16 Uhr UTC schon 95 bis 100 Prozent über Tausende Domains, Profound sah die volle Rückkehr erst am 16. Oktober gegen 6:30 Uhr UTC. Bei diesem Händler war die Korrektur am 15. Oktober nachmittags angekommen, aber noch lange nicht vollständig. Ob er die volle Höhe wieder erreicht hat, zeigen meine Daten noch nicht.
Meine eigenen Stichproben zeigen dasselbe Bild von der anderen Seite, aus Sicht von ChatGPT:
- ChatGPT-Oberfläche (utm_source=chatgpt.com)
- 3.10., 14 Uhr, Antworttext 100 % (67 von 67)
- 15.10., 7 Uhr, Antworttext 0 % (0 von 24)
- 15.10., 7 Uhr, Quellen 0 % (0 von 32)
- 15.10., gegen 14:35 Uhr, alle Links 0 % (0 von 82)
- 16.10., 6:25 Uhr, Antworttext 71 % (25 von 35)
- 16.10., 6:25 Uhr, Quellen 72 % (31 von 43)
- 16.10., 7:40 Uhr, alle Links 70 % (71 von 102)
- Über die API von OpenAI (utm_source=openai)
- 15.10. 85 % (28 von 33)
- 16.10. 71 % (25 von 35)
„Alle Links“ zählt auch Bildadressen und Platzhalter wie „deine-domain.de“, die nie ein Kennzeichen tragen, und manche Seite steht einmal mit und einmal ohne Zusatz in derselben Antwort. Die rund 70 Prozent vom 16.10. sind deshalb kein genauer Vergleichswert zum 3.10., sie zeigen nur: Das Kennzeichen ist wieder da.
Über die API hängt OpenAI ein anderes Kennzeichen an: utm_source=openai. Dieses Kennzeichen tauchte in meinen API-Stichproben vor, während und nach dem Ausfall auf (3., 15. und 16. Oktober), utm_source=chatgpt.com dagegen nie. Im Log des Händlers spielt es mit einer Handvoll Klicks je Zeitraum kaum eine Rolle, für Shops mit Besuchern aus Apps und Werkzeugen, die auf der API aufbauen, aber nicht.
Belegstärke auf einen Blick
| Aussage | Belegstärke |
|---|---|
| Zeitpunkt (8.10., 21–22 Uhr UTC) und Form der Stufe, Größe des Rückgangs, alle Gruppen zugleich, Abrufe nur rund −20 % | belegt |
| Eigene Stichproben: 3.10. mit, 15.10. ohne, 16.10. wieder überwiegend mit Kennzeichen | belegt |
| Hauptursache ist die fehlende Kennzeichnung, nicht weniger Sichtbarkeit in ChatGPT | sehr wahrscheinlich |
| Ein Teil der Besuche lief unter „direkt“ (in einem Teil des Shops rund 55 %) | wahrscheinlich |
| Auf den von ChatGPT-User abgerufenen Produkt-URLs dieses Shop-Teils steigen die direkten Handy-Einstiege um 17 % (Nachtrag 28.10.); über alle Sprachversionen kein belastbarer Mehranstieg, ein ChatGPT-bedingter Anstieg ist nicht nachgewiesen | beschreibender Hinweis |
| Die Verteilung lief in Stufen (zweite Stufe am 12.10.) | wahrscheinlich |
| Wie groß der echte Rückgang darunter ist, warum die Abrufe schon am 7.10. sanken, ob die Erholung die volle Höhe erreicht hat | offen |
Was heißt das für dich?
- Die Woche markieren, nicht reparieren. Setze in GA4 und deinen Berichten eine Anmerkung für den 8. bis 16. Oktober 2026. Laut Profound kam die Korrektur bei vielen Antworten erst am 16. Oktober früh vollständig an. Achte auf die Zeitzone deiner Property: In deutscher Zeit beginnt der Ausfall in der Nacht vom 8. auf den 9. Oktober. Monats- und Wochenvergleiche mit dieser Woche brauchen einen Hinweis, Kanaldefinitionen und Zuordnungsmodelle musst du deswegen nicht umbauen.
- Direkte Einstiege auf tiefe Seiten als Gegenprobe. Vergleiche je Gerät die direkten Einstiege auf Produkt- oder Artikelseiten mit den Vorwochen. Steigen sie dort, wo ChatGPT-Einstiege fehlen, ist das ein Hinweis auf fehlende Kennzeichnung, kein Beweis.
utm_source=openaimitzählen. Nimm es in deine KI-Kanalgruppe oder deinen KI-Filter auf, nebenchatgpt.com. So erfasst du auch Besuche aus Apps, die die API von OpenAI nutzen.- ChatGPT-User-Abrufe als Nachfragesignal. Wenn du Zugriff auf Server-Logs hast, zähle die Abrufe von ChatGPT-User, nur von den veröffentlichten OpenAI-Adressen. Sie hängen an keinem Kennzeichen. Klicks je 100 Abrufe sind dann ein guter Frühwarnwert: Kippt er über Nacht, schau zuerst auf die Kennzeichnung. Weil OpenAI laut Cedric Huesler (Adobe) ChatGPT-User beim Umstieg auf den eigenen Index seltener einsetzt, kann die Grundmenge der Abrufe mit der Zeit sinken. Vergleiche deshalb kurze Zeiträume und eiche den Wert regelmäßig neu.
- Nie auf ein Kennzeichen allein verlassen. Lege gekennzeichnete Klicks, Referrer, Abrufe, direkte Einstiege auf tiefe Seiten und eine feste Stichprobe eigener Fragen nebeneinander. Fällt nur eines davon, ist es meistens eine Messfrage. Fallen alle, ist es eher Sichtbarkeit.
Wie du die Stichprobe mit festen Fragen aufbaust, steht im Ratgeber KI-Sichtbarkeit messen.
Quellen
- Matt G. Southern: ChatGPT Traffic Drop Appears To Be A Tracking Problem, Search Engine Journal, 15.10.2026 (Huesler/Adobe, Graphite, LLM Pulse, Peec AI, Profound).
- Antonio Fernandez: ChatGPT UTM Bug Confirmed (Secondhand), Fix Rolling Out, Relevant Audience, 16.10.2026 (Zeitleiste in Pacific Time).
- Anu Adegbola: ChatGPT appears to drop UTM tracking, making AI referral traffic harder to measure, Search Engine Land, 15.10.2026.
- Barry Schwartz: OpenAI Drops UTM Parameters From ChatGPT Results (GPT-6), Search Engine Roundtable, 14.10.2026, Update 15.10.2026.
- Josh Blyskal: ChatGPT’s missing UTM tags: what happened from October 8 to October 16, Profound, 14.10.2026, fortgeschrieben bis 16.10.2026.
- Peec: ChatGPT has its own search index – the Labrador family, Auswertung von ChatGPT-Daten Mai bis Juli 2026, veröffentlicht September 2026. Dazu Cedric Huesler (Adobe) in einem LinkedIn-Kommentar am 16.10.2026: OpenAI setze ChatGPT-User beim Umstieg auf Labrador deutlich seltener ein.
- OpenAI: Overview of OpenAI Crawlers (ChatGPT-User, Adresslisten).
- Alle Quellen abgerufen am 16.10.2026. Von OpenAI selbst gibt es bis dahin keine öffentliche Stellungnahme zu dem Fehler.
