Comment capturer les requêtes
d'ancrage de Google AI Mode
Quand Google AI Mode décide qu'une question a besoin du web en direct, il écrit ses propres recherches Google, les lance et cite une poignée de domaines. Beaucoup de prompts ne déclenchent jamais rien de tout ça. Ceux qui le font vous disent exactement quelles recherches vos pages doivent gagner. Voici comment les voir, avec du code et avec Moose.
SamPremium
Pour quel prompt voulez-vous les requêtes d'ancrage de Google AI Mode ?
Vérification des requêtes d'ancrage Gemini…
Gemini a utilisé 6 requêtes d'ancrage Google pour ancrer ce prompt.
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Chef superviseur de bureau. N'a aucun avis sur les métadonnées d'ancrage. Il a quand même sa photo sur chaque page.
Qu'est-ce qu'une requête d'ancrage ?
Une requête d'ancrage est une recherche Google que le modèle écrit pour lui-même avant de vous répondre. Il lit votre prompt, juge si une recherche améliorerait la réponse et, si oui, écrit une ou plusieurs recherches à lui et les lance. Il ne cherche jamais la phrase que vous avez tapée.
Quand il cherche, deux choses reviennent et les deux sont récupérables : les requêtes qu'il a écrites et les domaines qu'il a cités. L'une vous dit quelle était la compétition, l'autre vous dit qui la gagne en ce moment. Quand il ne cherche pas, c'est aussi un constat. Le modèle pense déjà connaître votre catégorie et répond de mémoire.
Comment capturer les requêtes d'ancrage avec du code
Ici, ce n'est pas un problème de scraping. Une réponse ancrée revient sous forme de liste d'étapes, et l'une d'elles, google_search_call, contient les requêtes exactes que le modèle a lancées. Trente lignes et vous avez votre première capture. La difficulté n'est pas la première capture. C'est la quatre centième.
# grounding.py · the queries Google wrote for itself import os, json from google import genai PROMPT = "meilleur logiciel de paie pour une entreprise de 20 personnes" 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 = 'meilleur logiciel de paie pour une entreprise de 20 personnes'; 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));
Une capture, c'est un prompt, un instant. La valeur, c'est cinquante prompts planifiés, dédupliqués, comparés au mois dernier. C'est la partie que personne n'a envie de construire deux fois.
Le modèle décide si le prompt a besoin du web. Quand il décide que non, il n'y a aucune étape de recherche et rien ne vous dit pourquoi. Vous devez détecter le cas vide et décider s'il s'agit d'un nouvel essai ou d'un vrai constat.
Les sources arrivent sous forme d'annotations épinglées à des plages de caractères dans la réponse, pas comme un tableau de sources. En tirer les neuf domaines que vous voulez vraiment suppose de parcourir chaque annotation et de dédupliquer.
Sur les modèles Gemini 3, chaque recherche lancée par le modèle est facturée séparément : un prompt qui s'ancre six fois coûte six. Très bien pour une démo. Moins bien quand quelqu'un demande à combien s'élève la ligne mensuelle.
Les requêtes ne veulent dire quelque chose qu'à côté de la capture précédente. Une fois cette idée en tête, vous n'écrivez plus un script, vous maintenez une base de données.
Ou vous demandez, et c'est réglé en trois gestes
Même appel, même champ, sans toute la tuyauterie autour. Moose garde chaque exécution, si bien que la question intéressante n'est plus « qu'a-t-il cherché » mais « qu'est-ce qui a changé depuis le mois dernier ».
Tapez « capturer les requêtes d'ancrage d'AI Mode », ou cliquez sur la puce de démarrage rapide dans le composeur. Aucune clé à coller, aucun client à installer.
Une question que votre acheteur taperait vraiment. Moose la lance en mode ancré et extrait de la réponse les requêtes et les domaines cités.
Requêtes et sources atterrissent dans votre bibliothèque, exportables et comparables à toutes les captures précédentes du même prompt.
Comme pour la capture des requêtes dérivées. L'exécution doit aller directement chez Google avec l'ancrage par recherche activé, et un accès routé via OpenRouter supprime les métadonnées d'ancrage avant qu'elles ne vous parviennent. Si vous êtes sur BYOK Free ou BYOK, tout le reste de Moose fonctionne toujours, y compris les vérifications de visibilité instantanées sur cinq vrais moteurs de recherche IA. Cette fonctionnalité-là, non.
Les requêtes d'ancrage sont la liste de mots-clés que Google utilise réellement
Ces six recherches décident quelles pages sont récupérées et lues. Optimiser pour la formulation employée par votre acheteur, c'est optimiser pour une requête que le moteur de récupération n'a jamais lancée.
Taille d'entreprise, prix, intégration, secteur : le qualificatif qui arrive jusque dans les requêtes d'ancrage est celui dont Google pense que la réponse dépend. C'est la structure de votre page, servie sur un plateau.
Même prompt, mêmes neuf sites, semaine après semaine. Si vous n'en faites pas partie, c'est la mesure honnête de l'écart. Si vous en faites partie, cela vaut la peine d'être défendu.
Les requêtes dérivent à mesure que l'index et le modèle changent. Une requête qui revient trois semaines de suite, c'est un sujet qui arrive, et vous avez une longueur d'avance dessus.
Les requêtes dérivées et l'ancrage ne sont pas la même chose
Les deux moteurs décomposent votre question avant de chercher. Ce qu'ils exposent, combien de recherches ils lancent et comment vous y accédez sont trois choses différentes.
Requêtes dérivées de ChatGPT
Ancrage Google AI Mode
Les questions qu'on nous pose vraiment
Sont-ce littéralement les requêtes qu'AI Mode lance ?
Voici la version honnête. Les requêtes viennent des métadonnées d'ancrage de Gemini, c'est-à-dire de la même machinerie d'ancrage par recherche sur laquelle AI Mode est construit, via l'API publique. C'est la lecture reproductible la plus proche que quiconque puisse obtenir, et dans les faits les jeux de requêtes ressemblent à ce que produit AI Mode. Ce n'est pas une écoute de google.com/aimode, et Moose ne prétendra pas le contraire. Traitez cela comme une très bonne approximation, pas comme une transcription.
Pourquoi n'ai-je récupéré que deux requêtes ?
Parce que le modèle a jugé que deux suffisaient. Les questions étroites, locales ou bien rodées s'ancrent avec une ou deux recherches. Les grandes questions de comparaison, celles que les acheteurs posent avant de choisir un fournisseur, en tirent couramment six ou plus. Le nombre est déjà un signal : un prompt qui s'ancre beaucoup est un prompt dont la réponse est encore disputée.
Les requêtes changent-elles si je relance le même prompt ?
Oui, sur les bords. Les recherches centrales sont stables, la longue traîne bouge, et les domaines cités bougent plus vite que les requêtes. C'est pour cela qu'une capture est un instantané et qu'un historique d'exécutions est un signal. Même prompt, même jour de la semaine, et regardez ce qui entre et ce qui sort.
Pourquoi n'y a-t-il pas de liste propre des sources citées ?
Parce que Google n'en renvoie pas. Les citations reviennent attachées à des portions du texte de la réponse, chacune portant une URL et un titre qui n'est en général que le domaine. La liste propre de neuf, c'est quelque chose que vous assemblez en parcourant chaque annotation et en dédupliquant. Moose le fait et vous montre les domaines, parce que le domaine est la partie sur laquelle vous pouvez agir.
Dois-je écrire une page par requête d'ancrage ?
Non. Six requêtes autour d'une seule question d'achat appellent généralement une page solide qui répond aux six, pas six pages faibles. Le jeu de requêtes vous dit ce qui doit figurer sur la page : le prix, le qualificatif de taille, la comparaison, l'angle des avis indépendants. Regroupez par intention, puis écrivez une seule fois.
D'autres choses à demander à Moose
Tous les cas d'usageLa même question pour l'autre moteur. Douze recherches derrière un prompt, et comment les voir.
Une question, cinq moteurs réels, environ une minute. Gratuit sur tous les forfaits.
Un index sémantique de chaque page, construit et conservé sur votre ordinateur. Demandez-lui ce que vous couvrez.
Le top 10 des résultats, les questions associées, l'AI Overview et ses sources, tout cité dans le brief.
Votre part passe sous votre seuil, Moose trouve la page, prépare la correction, et vous attend.
La liste complète, et ce que Moose fait étape par étape dans chacun.
Voyez les recherches
derrière la réponse.
Téléchargez Hi, Moose, ouvrez un chat, et demandez. La capture d'ancrage exige le forfait géré, pour la raison indiquée plus haut. L'application est gratuite à installer et les vérifications de visibilité sont gratuites à lancer.