Google-AI-Mode-Grounding-
Anfragen erfassen
Wenn Google AI Mode entscheidet, dass eine Frage das offene Web braucht, schreibt es eigene Google-Suchen, führt sie aus und zitiert eine Handvoll Domains. Viele Prompts lösen das nie aus. Die, die es tun, sagen Ihnen genau, welche Suchen Ihre Seiten gewinnen müssen. So sehen Sie sie, mit Code und mit Moose.
SamPremium
Für welchen Prompt möchten Sie die Google-AI-Mode-Grounding-Anfragen?
Gemini-Grounding-Anfragen werden geprüft…
Gemini hat für diesen Prompt 6 Google-Grounding-Anfragen verwendet.
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Oberster Schreibtischaufseher. Hat keine Meinung zu Grounding-Metadaten. Bekommt trotzdem auf jeder Seite ein Foto.
Was ist eine Grounding-Anfrage?
Eine Grounding-Anfrage ist eine Google-Suche, die das Modell für sich selbst schreibt, bevor es Ihnen antwortet. Es liest Ihren Prompt, beurteilt, ob eine Suche die Antwort besser machen würde, und wenn ja, schreibt es eine oder mehrere eigene Suchen und führt sie aus. Es sucht nie nach dem Satz, den Sie getippt haben.
Wenn es sucht, kommen zwei Dinge zurück und beide sind wiederherstellbar: die Anfragen, die es geschrieben hat, und die Domains, die es zitiert hat. Das eine sagt Ihnen, worum der Wettbewerb ging, das andere, wer ihn gerade gewinnt. Wenn es nicht sucht, ist auch das ein Befund. Das Modell glaubt, Ihre Kategorie bereits zu kennen, und antwortet aus dem Gedächtnis.
Wie man Grounding-Anfragen mit Code erfasst
Das hier ist kein Scraping-Problem. Eine geerdete Antwort kommt als Liste von Schritten zurück, und einer davon, google_search_call, enthält genau die Anfragen, die das Modell ausgeführt hat. Dreißig Zeilen und Sie haben Ihre erste Erfassung. Die Schwierigkeit ist nicht die erste Erfassung. Es ist die vierhundertste.
# grounding.py · the queries Google wrote for itself import os, json from google import genai PROMPT = "beste Lohnabrechnungssoftware für ein Unternehmen mit 20 Personen" client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"]) interaction = client.interactions.create( model="gemini-3.6-flash", input=PROMPT, # search is opt-in here. the model still decides # on its own whether this prompt needs it. tools=[{"type": "google_search"}], ) queries, sources = [], [] for step in interaction.steps: if step.type == "google_search_call": queries += step.arguments["queries"] if step.type == "model_output": for block in step.content: # citations hang off spans of the answer text for a in (block.annotations or []): if a.type == "url_citation": sources.append(a.title) print(json.dumps({ "prompt": PROMPT, "queries": queries, # empty means it never searched "sources": sorted(set(sources)), }, indent=2))
// grounding.mjs · same call, node import { GoogleGenAI } from '@google/genai'; const PROMPT = 'beste Lohnabrechnungssoftware für ein Unternehmen mit 20 Personen'; const client = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY }); const interaction = await client.interactions.create({ model: 'gemini-3.6-flash', input: PROMPT, // search is opt-in here. the model still decides // on its own whether this prompt needs it. tools: [{ type: 'google_search' }], }); const queries = []; const sources = []; for (const step of interaction.steps) { if (step.type === 'google_search_call') queries.push(...step.arguments.queries); if (step.type === 'model_output') for (const block of step.content) // citations hang off spans of the answer text for (const a of block.annotations ?? []) if (a.type === 'url_citation') sources.push(a.title); } console.log(JSON.stringify({ prompt: PROMPT, queries, // empty means it never searched sources: [...new Set(sources)].sort(), }, null, 2));
Eine Erfassung ist ein Prompt, ein Moment. Der Wert liegt in fünfzig Prompts nach Zeitplan, dedupliziert, gegen den Vormonat verglichen. Genau den Teil will niemand zweimal bauen.
Das Modell entscheidet, ob der Prompt das Web braucht. Entscheidet es sich dagegen, gibt es gar keinen Suchschritt, und nichts sagt Ihnen, warum. Sie müssen den leeren Fall erkennen und entscheiden, ob das ein Wiederholungsversuch oder ein echter Befund ist.
Quellen kommen als Anmerkungen an Zeichenbereiche der Antwort geheftet, nicht als Quellen-Array. Daraus die neun Domains zu machen, die Sie eigentlich wollen, heißt jede Anmerkung durchzugehen und zu deduplizieren.
Bei Gemini-3-Modellen wird jede Suche, die das Modell ausführt, separat abgerechnet. Ein Prompt, der sechsmal erdet, kostet sechs. Für eine Demo in Ordnung. Weniger in Ordnung, wenn jemand nach dem Monatsposten fragt.
Anfragen bedeuten nur etwas neben der letzten Erfassung. Sobald Sie diesen Gedanken haben, schreiben Sie kein Skript mehr, sondern pflegen eine Datenbank.
Oder Sie fragen, und es ist in drei Zügen erledigt
Derselbe Aufruf, dasselbe Feld, ohne die ganze Installation drumherum. Moose behält jeden Lauf, sodass die interessante Frage nicht mehr „wonach hat es gesucht“ lautet, sondern „was hat sich seit letztem Monat geändert“.
Tippen Sie „AI-Mode-Grounding-Anfragen erfassen“, oder klicken Sie den Schnellstart-Chip im Eingabefeld an. Kein Schlüssel zum Einfügen, kein Client zum Installieren.
Eine Frage, die Ihr Käufer wirklich tippen würde. Moose führt sie geerdet aus und holt die Anfragen und die zitierten Domains aus der Antwort.
Anfragen und Quellen landen in Ihrer Bibliothek, exportierbar und vergleichbar mit jeder früheren Erfassung desselben Prompts.
Genau wie bei der Erfassung von Folgeanfragen. Der Lauf muss direkt zu Google gehen, mit aktiviertem Search Grounding, und ein über OpenRouter geleiteter Zugang entfernt die Grounding-Metadaten, bevor sie bei Ihnen ankommen. Wenn Sie auf BYOK Free oder BYOK sind, funktioniert alles andere in Moose weiterhin, einschließlich der sofortigen Sichtbarkeits-Checks über fünf echte KI-Suchmaschinen. Diese eine Funktion nicht.
Grounding-Anfragen sind die Keyword-Liste, die Google tatsächlich benutzt
Diese sechs Suchen entscheiden, welche Seiten abgerufen und gelesen werden. Auf die Formulierung Ihres Käufers zu optimieren heißt, auf eine Anfrage zu optimieren, die der Retriever nie ausgeführt hat.
Unternehmensgröße, Preis, Integration, Branche: Der Zusatz, der es in die Grounding-Anfragen schafft, ist der, von dem Google glaubt, dass die Antwort davon abhängt. Das ist Ihre Seitenstruktur, frei Haus geliefert.
Derselbe Prompt, dieselben neun Seiten, Woche für Woche. Sind Sie nicht dabei, ist das das ehrliche Maß für den Abstand. Sind Sie dabei, lohnt es sich, das zu verteidigen.
Anfragen verschieben sich, während sich Index und Modell ändern. Eine Anfrage, die drei Wochen hintereinander auftaucht, ist ein Thema im Anmarsch, und Sie haben einen Vorsprung darauf.
Folgeanfragen und Grounding sind nicht dasselbe
Beide Engines zerlegen Ihre Frage, bevor sie suchen. Was sie offenlegen, wie viele Suchen sie ausführen und wie Sie da herankommen, ist jeweils anders.
ChatGPT-Folgeanfragen
Google-AI-Mode-Grounding
Fragen, die uns wirklich gestellt werden
Sind das buchstäblich die Anfragen, die AI Mode ausführt?
Hier die ehrliche Fassung. Die Anfragen stammen aus Gemini-Grounding-Metadaten, also aus derselben Search-Grounding-Maschinerie, auf der AI Mode aufbaut, über die öffentliche API. Es ist die nächstliegende reproduzierbare Messung, die überhaupt jemand bekommt, und in der Praxis sehen die Anfragesets aus wie das, was AI Mode produziert. Es ist kein Mitschnitt von google.com/aimode, und Moose wird das auch nicht behaupten. Behandeln Sie es als sehr guten Näherungswert, nicht als Protokoll.
Warum habe ich nur zwei Anfragen zurückbekommen?
Weil das Modell entschieden hat, dass zwei reichen. Enge, lokale oder ausgetretene Fragen erden mit einer oder zwei Suchen. Breite Vergleichsfragen, die Art, die Käufer stellen, bevor sie einen Anbieter wählen, ziehen regelmäßig sechs oder mehr. Die Anzahl ist selbst ein Signal: Ein Prompt, der stark erdet, ist ein Prompt, bei dem die Antwort noch umkämpft ist.
Ändern sich die Anfragen, wenn ich denselben Prompt erneut laufen lasse?
Ja, an den Rändern. Die zentralen Suchen sind stabil, der Long Tail bewegt sich, und die zitierten Domains bewegen sich schneller als die Anfragen. Deshalb ist eine Erfassung eine Momentaufnahme und ein Laufverlauf ein Signal. Gleicher Prompt, gleicher Wochentag, und schauen Sie zu, was hinzukommt und was verschwindet.
Warum gibt es keine saubere Liste der zitierten Quellen?
Weil Google keine zurückgibt. Zitate kommen an Abschnitte des Antworttexts geheftet, jedes mit einer URL und einem Titel, der meistens nur die Domain ist. Die saubere Neunerliste stellen Sie selbst zusammen, indem Sie jede Anmerkung durchgehen und deduplizieren. Moose macht das und zeigt Ihnen die Domains, weil die Domain der Teil ist, mit dem Sie etwas anfangen können.
Soll ich pro Grounding-Anfrage eine Seite schreiben?
Nein. Sechs Anfragen rund um eine Kauffrage wollen meist eine starke Seite, die alle sechs beantwortet, nicht sechs dünne. Das Anfrageset sagt Ihnen, was auf die Seite gehört: der Preis, der Größenzusatz, der Vergleich, die Perspektive unabhängiger Bewertungen. Nach Absicht gruppieren, dann einmal schreiben.
Mehr Dinge, die Sie Moose fragen können
Alle AnwendungsfälleDieselbe Frage für die andere Engine. Zwölf Suchen hinter einem Prompt, und wie man sie sieht.
Eine Frage, fünf echte Engines, etwa eine Minute. Kostenlos in jedem Tarif.
Ein semantischer Index jeder Seite, auf Ihrem Computer gebaut und dort behalten. Fragen Sie ihn, was Sie abdecken.
Die Top-10-Ergebnisse, die verwandten Fragen, die AI Overview und ihre Quellen, alles im Briefing belegt.
Ihr Anteil fällt unter Ihren Schwellenwert, Moose findet die Seite, bereitet die Korrektur vor und wartet auf Sie.
Die vollständige Liste und was Moose in jedem Schritt für Schritt tut.
Sehen Sie die Suchen
hinter der Antwort.
Laden Sie Hi, Moose herunter, öffnen Sie einen Chat und fragen Sie. Grounding-Erfassung braucht den Managed-Tarif, aus dem oben genannten Grund. Die App ist kostenlos zu installieren, und die Sichtbarkeits-Checks sind kostenlos auszuführen.