Google Gemini 加入 UTM 參數 — AI 搜尋流量終於可歸因追蹤

2026 年 10 月 1 日，Google 在 Gemini 的輸出連結中悄悄加入了 UTM 參數，令網站擁有者和 SEO 人員終於可以準確衡量 Gemini 帶來的流量。 這項看似微小的改動，對 Generative Engine Optimization（GEO）的 ROI 計算具有深遠影響。

為何 UTM 參數對 AI 搜尋如此重要？

在傳統 SEO 中，分析工具可以通過 HTTP Referrer 輕易識別流量來源。但 AI 聊天機器人（如 Gemini、ChatGPT）的流量一直存在歸因問題：

流量被歸類為「直接流量」：當用戶從 Gemini 點擊連結時，如果 Referrer 資料在傳遞過程中丟失（尤其在手機 App 的 WebView 中），分析平台（如 GA4）就會將這些訪客視為「直接流量」，無法識別其來自 AI 搜尋。
無法比較不同 AI 平台的表現：沒有 UTM，就無法知道 Gemini、ChatGPT 或 Perplexity 哪個平台為你的網站帶來更多訪客。
難以證明 GEO 投資的回報：若無法追蹤 AI 帶來的流量，企業就難以判斷 GEO 策略是否有效。

ChatGPT 早有先例

ChatGPT 早在之前就為其輸出連結加入了 UTM 參數，但僅限於從網絡來源檢索（grounded web answers）的答案，而非來自訓練數據的「參數知識」。這意味著 ChatGPT 的歸因覆蓋範圍仍然有限。

Google Gemini 今次的做法，雖然同樣尚未官方文檔化，但其意義在於：Google 承認了 AI 搜尋流量需要與傳統搜尋分開衡量。

實際應用場景

對香港企業而言，這項更新帶來以下實質好處：

量化 GEO 成效：你可以直接在 GA4 中設定「AI 搜尋」分類，比較 Gemini 與傳統 Google 搜尋帶來的流量、轉換率和用戶行為。
跨平台比較：結合 ChatGPT 的 UTM 資料，你可以比較不同 AI 引擎哪個對你的行業更有效。例如，本地服務行業（如開公司、會計服務）可能在 Gemini 有更高曝光，而專業服務（如法律諮詢）則在 ChatGPT 表現更好。
優化資源分配：有了數據支持，你可以更準確地將預算分配到最有效的 AI 搜尋平台，而非盲目地優化所有 AI 渠道。

技術注意事項

根據 Google 的 John Mueller 在 Reddit 上的回應，Gemini 其實一直有 Referrer 資料，但在流動裝置上存活率僅約 9%，Android Assistant 的調用更會完全丟失 Referrer。這就是 UTM 參數比 Referrer 更可靠的原因——UTM 能夠在 App 內的 WebView 中存活，並出現在原始伺服器日誌中。

目前的限制：

Google 尚未官方文檔化 UTM 的具體格式
未知是否會像 ChatGPT 一樣，只在某些答案類型中加入 UTM
仍需更多數據來確認參數的一致性和準確性

行動清單

✅ 在 GA4 或其他分析工具中設定「Gemini / AI 搜尋」的流量分類
✅ 建立基準數據：比較 UTM 啟用前後的 Gemini 流量數字變化
✅ 開始記錄 ChatGPT 與 Gemini 的 UTM 數據，建立跨平台比較表
✅ 將 AI 搜尋流量指標納入 GEO 策略的 KPI 報告
✅ 持續關注 Google 對 Gemini UTM 的官方說明，以調整追蹤設定

AI 搜尋的「黑盒」時代正在結束。有了 UTM 參數，香港中小企可以更有信心地投入到 GEO 策略中，因為你終於可以清楚知道每一分努力的實際回報。