Cómo capturar las consultas de
fundamentación de Google AI Mode
Cuando Google AI Mode decide que una pregunta necesita la web en vivo, escribe sus propias búsquedas en Google, las ejecuta y cita un puñado de dominios. No todos los prompts activan una búsqueda. Cuando uno lo hace, las búsquedas te dicen para qué consultas tienen que aparecer tus páginas. Aquí te enseñamos a verlas, con código y con Moose.
SamPremium
¿Para qué prompt quieres las consultas de fundamentación de Google AI Mode?
Comprobando las consultas de fundamentación de Gemini…
Gemini usó 6 consultas de fundamentación de Google al fundamentar este prompt.
mejor software de nóminas para una empresa de 20 personas
- mejor software de nóminas para pequeñas empresas 2026
- precio software de nóminas 20 empleados al mes
- mejores proveedores de nóminas para pymes opiniones
- software de nóminas con gestión de beneficios para pymes
- mejor software de nóminas para startups precios oficiales
- comparativa software de nóminas pymes funciones
- forbes.com
- nerdwallet.com
- g2.com
- capterra.com
- businessnewsdaily.com
- pcmag.com
- techrepublic.com
- usnews.com
- softwareadvice.com
¿Qué es una consulta de fundamentación?
Una consulta de fundamentación es una búsqueda de Google que el modelo escribe para sí mismo antes de responderte. Lee tu prompt, juzga si buscar mejoraría la respuesta y, si es así, escribe una o varias búsquedas propias y las ejecuta. Nunca busca la frase que tú escribiste.
Cuando sí busca, vuelven dos cosas y las dos se pueden recuperar: las consultas que escribió y los dominios que citó. Una te dice qué se buscó, la otra a quién se citó. Cuando no busca, también conviene saberlo: el modelo respondió con lo que ya sabía.
Cómo capturar consultas de fundamentación con código
Esto no es un problema de scraping. Una respuesta fundamentada vuelve como una lista de pasos, y uno de ellos, google_search_call, contiene las consultas exactas que ejecutó el modelo. Con unas treinta líneas tienes una captura. El trabajo está en ejecutarlo para muchos prompts a lo largo del tiempo.
# grounding.py · the queries Google wrote for itself import os, json from google import genai PROMPT = "mejor software de nóminas para una empresa de 20 personas" 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 = 'mejor software de nóminas para una empresa de 20 personas'; 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));
Una captura es un prompt en un momento. La versión útil son cincuenta prompts programados, deduplicados y comparados con el mes pasado.
El modelo decide si el prompt necesita la web. Cuando decide que no, no hay ningún paso de búsqueda y nada te explica por qué. Tienes que detectar el caso vacío y decidir si es para reintentar o es un hallazgo de verdad.
Las fuentes llegan como anotaciones ancladas a rangos de caracteres de la respuesta, no como una lista. Llegar a los nueve dominios significa recorrer cada anotación y deduplicar.
En los modelos Gemini 3 cada búsqueda que ejecuta el modelo se factura por separado, así que un prompt que se fundamenta seis veces cuesta seis búsquedas.
Las consultas solo significan algo al lado de la captura anterior, así que acabas manteniendo una base de datos además de un script.
Con Moose, lo pides en el chat
La misma llamada, el mismo campo, sin la fontanería. Moose guarda todas las ejecuciones, así que puedes ver qué ha cambiado desde el mes pasado.
Escribe «capturar consultas de fundamentación de AI Mode», o usa el chip de inicio rápido en el compositor. Ninguna clave que pegar.
Una pregunta que tu comprador escribiría de verdad. Moose la ejecuta con fundamentación y saca de la respuesta las consultas y los dominios citados.
Consultas y fuentes caen en tu biblioteca, exportables y comparables con cualquier captura anterior del mismo prompt.
Igual que la captura de consultas derivadas. La ejecución tiene que ir directa a Google con la fundamentación por búsqueda activada, y el acceso enrutado a través de OpenRouter elimina los metadatos de fundamentación antes de que te lleguen. En los planes BYOK, todo lo demás de Moose sigue funcionando, incluida la comprobación instantánea de visibilidad en cinco motores de búsqueda con IA. Esta función concreta no.
Qué hacer con las consultas
Esas búsquedas deciden qué páginas se recuperan y se leen, así que importan más que la formulación exacta que escribió tu comprador.
Tamaño de empresa, precio, integración, sector: el matiz que aparece en las consultas de fundamentación es el que Google cree que determina la respuesta. Construye la página alrededor de esos.
El mismo prompt, los mismos nueve sitios, semana tras semana. Si no estás entre ellos, esa es la distancia. Si estás, mantén esa página al día.
Las consultas cambian a medida que cambian el índice y el modelo. Una consulta que aparece varias semanas seguidas es un tema que merece una página.
Consultas derivadas y fundamentación, lado a lado
Los dos motores descomponen tu pregunta antes de buscar. Qué exponen, cuántas búsquedas ejecutan y cómo llegas a ellas es distinto en cada caso.
Consultas derivadas de ChatGPT
Fundamentación de Google AI Mode
Preguntas que nos hacen de verdad
¿Son literalmente las consultas que ejecuta AI Mode?
Las consultas vienen de los metadatos de fundamentación de Gemini, que son la misma maquinaria de fundamentación por búsqueda sobre la que está construido AI Mode, a través de la API pública. En la práctica los conjuntos de consultas se parecen a lo que produce AI Mode, pero no es una grabación del propio google.com/aimode, así que trátalo como una aproximación cercana.
¿Por qué solo me han vuelto dos consultas?
Porque el modelo decidió que con dos bastaba. Las preguntas concretas, locales o muy trilladas se fundamentan con una o dos búsquedas. Las preguntas amplias de comparación suelen sacar seis o más. Un prompt que se fundamenta mucho es uno donde la respuesta todavía está en disputa.
¿Cambian las consultas si repito el mismo prompt?
Sí, en los bordes. Las búsquedas centrales son estables, la cola larga se mueve, y los dominios citados se mueven más rápido que las consultas. Ejecuta el mismo prompt de forma programada y observa qué entra y qué sale.
¿Por qué no hay una lista limpia de fuentes citadas?
Porque Google no devuelve ninguna. Las citas vuelven pegadas a fragmentos del texto de la respuesta, cada una con una URL y un título que normalmente es solo el dominio. Moose recorre cada anotación, deduplica y te enseña los dominios.
¿Debería escribir una página por consulta de fundamentación?
Normalmente no. Seis consultas alrededor de una pregunta de compra se cubren mejor con una página fuerte que responda a las seis. El conjunto de consultas te dice qué tiene que estar en la página: el precio, el matiz de tamaño, la comparación, el ángulo de las reseñas independientes.
Más cosas que preguntarle a Moose
Todos los casos de usoLa misma pregunta para el otro motor. Doce búsquedas detrás de un prompt, y cómo verlas.
Una pregunta, cinco motores, aproximadamente un minuto. Gratis en todos los planes.
Un índice semántico de cada página, creado y guardado en tu ordenador. Pregúntale qué cubres.
El top 10 de resultados, las preguntas relacionadas, el resumen con IA y sus fuentes, todo citado en el brief.
Cuando la cuota cae, Moose encuentra la página, prepara el arreglo y espera tu aprobación.
La lista completa y lo que hace Moose paso a paso en cada uno.
Mira las búsquedas que hay
detrás de la respuesta.
Descarga Hi, Moose, abre un chat y pídelo. La captura de fundamentación necesita el plan gestionado. La app es gratis de instalar y las comprobaciones de visibilidad son gratis de ejecutar.