LLM 时代的新自然流量：ChatGPT 带来的用户，还能不能被归因？

一、LLM 流量：有价值，但很容易“失踪”

从一些公开趋势和一线团队的反馈来看，LLM 流量有几个比较典型的特征。首先，它的意图普遍更强。大部分 LLM 场景是问题驱动而不是内容驱动，用户在提问时通常已经有了比较明确的需求，比如“找一个做某件事的 App”“解决某个具体问题的服务”，此时出现的品牌和链接天然就带着更高的转化潜力。其次，在现有分析体系中，这部分流量很容易被“吞”进自然流量中。LLM 往往引用的是官网、文档、第三方文章、社区问答等内容，用户通过这些页面再跳向你的产品或下载路径，归因链路如果没有提前设计好，后台看到的就是几篇页面的访问突然变高，自然安装略有提升，很难直接标注“来自 ChatGPT”或者“来自某个 AI 助手”。

更麻烦的是，LLM 到 App 之间的跳转路径往往比较长。典型链路是：LLM → 某个网页 → 落地页或中间页 → 应用商店或 H5 → App 安装和打开，每一层如果用的是不同的链接逻辑、不同的埋点方案，只要有一步缺失参数或没有统一设计，最后看到的就是一连串割裂的访问和安装，彼此之间很难拼起来。因此，“LLM 流量测不清”更多是一个结果，而不是一条自然规律——真正的原因常常是：没有针对这类入口设计任何 Web-to-App 和归因策略。

二、不要幻想“完美归因”，先承认边界，再去做“能做到的部分”

讨论 LLM 归因，有一个现实需要先摊开讲：目前行业里没有哪家可以做到“精确告诉你某个用户就是点了 ChatGPT 某条回答里的第 3 个链接才来的”。LLM 平台不会给出完整的引用日志，也不会为每一次回答打上统一的 UTM 标记，有些时候甚至只给出品牌名称，让用户自己去搜索或在应用商店里找。这意味着，想要 100% 精确识别所有 LLM 流量，在现阶段基本不现实。

更务实的思路，是承认存在一部分永远不可见的区间，同时尽可能把“本来有机会被识别，但因为链路设计不好而丢失”的那一段捞回来。换句话说，我们可以接受一部分 LLM 流量只能以整体趋势和间接指标的形式存在，但不应该接受“明明经过了自己可控的页面，却完全没有留下任何可用信息”。这背后真正要思考的问题是：在目前的技术和平台边界下，开发者可以通过怎样的内容和链接策略，让“原本就可能被 LLM 引用的入口”，在被点击之后尽量带上清晰的来源线索。

三、从内容到链接：先让“可能被引用的入口”变得更可识别

如果把 LLM 想象成一个会在全网抓内容的机器人，它最喜欢引用的往往不是你埋在 App 里的某个页面，而是官网上的产品介绍、FAQ、清晰结构的功能说明和对比页、高质量的第三方文章或问答，以及公开的知识库和文档。这些地方如果全部使用的是完全“干净”的 URL，或者到处都是风格不统一的地址，那么就算未来被 LLM 引用了，在你的分析后台看到的也只是“某篇内容突然涨了一波访问”，很难进一步连接到后面的安装、激活和付费。

因此，一个很现实的起点，是在这些天然容易被引用的位置，改用更友好的链接策略。例如，在官网和文档的关键入口上统一使用带参数的 Web-to-App 链接；在可能被外部引用的教程文、客座文章、合作伙伴落地页中，尽量放置能够承接 Web-to-App 的中间页或智能跳转方案；在整体链接规划里，提前预留一类“潜在 AI / LLM 来源”的标记维度，即便不能 100% 精确，也可以帮助你在后续分析中识别出一条大致的来源线。这一步本质上并不是“讨好 LLM”，而是通过调整自己可控的内容入口，让“被引用之后的一跳”尽可能落在你可以管理的数据体系之内。

四、用 Web-to-App 把“点击之后”这一段链路补齐

就算 LLM 很配合地引用了你的链接，如果后面的 Web-to-App 链路没有设计好，数据依旧会散落在不同系统里，既看不全也串不起来。典型路径往往是：用户在 LLM 中点击链接，跳转到你的网站或某个落地页，然后再从页面上的按钮进入应用商店，或者直接唤起 App。只要在这个过程里使用的是裸跳转、不同逻辑的链接，或者缺少参数传递，那么在归因平台里看到的仍旧只是“某个页面的访问”和“一次自然安装”，两者之间缺少可追踪的桥梁。

这就是为什么越来越多团队开始把 Web-to-App 当作 LLM 归因的关键一环：只要用户有一步踩在你可控的网页或 H5 上，就有机会通过脚本或智能跳转，把原始 URL 中的参数翻译成归因参数，再生成一条标准化的归因链接挂在“下载 / 打开 App”的按钮后面。这样，当用户完成安装并首次打开时，归因平台就能识别出“这是来源于某类 AI/LLM 入口的 Web-to-App 流量”。之后，你可以选择将这类来源在报表中统一归为一个渠道标签，比如“AI 助手 / LLM 来源”，从而把原本散落在自然安装里的那部分用户单独拉出来观察。

五、在多渠道归因框架里，把 LLM 当作一类“新自然渠道”

当你完成内容和链接层面的调整，并且用 Web-to-App 把中间链路补齐之后，LLM 流量基本就具备了被“归类”的条件。这个时候，与其把它当作一个特殊的“黑魔法”，不如干脆在多渠道归因框架里，把它当作一类新的自然渠道来看待——就像你会单独看 SEO、ASO、品牌搜索或自有媒体一样。

这意味着，在查看整体投放和自然增长表现时，你可以单独观察“AI / LLM 来源”这一条线的质量；在做预算和资源分配时，可以把围绕 LLM 的内容和投放策略，和其他自然/品牌渠道放在同一张图里对比；在做长期规划时，通过趋势变化看清：随着内容结构优化、外链布局调整，这条线的激活、留存和 ROI 是否在稳步提升。对于像热力引擎这样的多渠道归因分析平台来说，LLM 并不是一个完全陌生的入口，而是可以顺利纳入现有维度体系里的一个来源类别——前半段依赖你自己的内容和链接设计，后半段交给统一的归因、行为分析和 ROI 报表来呈现。

六、小结：从“看不见”到“看得清”，先把自己能做的做好

总体来说，LLM 带来的不是一个“完全不可见的黑洞”，而是一个如果不提前设计，就会默认被归到自然大盘里的新入口。当你越来越频繁地听到用户说“我是在某个 AI 助手里看到你们的”，或者看到某几篇页面的访问在没有明显 SEO/投放动作的情况下突然抬升，其实就可以判断：这条入口已经在你的业务里发生作用，只是还没有一个专属的位置。

在可预见的未来，LLM 很可能会和搜索引擎、应用商店一起，成为用户发现 App 和内容的重要起点。与其等待一个“完美的 AI 归因解决方案”，不如先把自己能掌控的几个环节做好：在容易被引用的内容上使用可识别的链接，在 Web-to-App 链路中做好参数承接和归因转换，在多渠道归因平台中为这类来源预留一个清晰的维度。当这三件事落地之后，LLM 不再只是大家讨论里的“趋势”和“机会”，而会变成你增长报表里一条真实存在的渠道曲线，有自己的用户质量，有自己的 ROI，也有被持续运营和优化的空间。到那时，围绕 LLM 的问题，也就从“看不看得见”，自然转到了一个更务实的层面：这部分流量，值不值得你为它多花一点心思和预算。