Como capturar as consultas de
fundamentação do Google AI Mode
Quando o Google AI Mode decide que uma pergunta precisa da web em direto, escreve as suas próprias pesquisas no Google, executa-as e cita um punhado de domínios. Muitos prompts nunca chegam a acionar isso. Os que acionam dizem-lhe exactamente que pesquisas as suas páginas têm de ganhar. Veja aqui como as ver, com código e com o Moose.
SamPremium
Para que prompt quer as consultas de fundamentação do Google AI Mode?
A verificar as consultas de fundamentação do Gemini…
O Gemini usou 6 consultas de fundamentação do Google ao fundamentar este prompt.
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Supervisor-chefe de secretária. Não tem opinião sobre metadados de fundamentação. Continua a aparecer na foto de todas as páginas.
O que é uma consulta de fundamentação?
Uma consulta de fundamentação é uma pesquisa no Google que o modelo escreve para si próprio antes de lhe responder. Lê o seu prompt, avalia se pesquisar tornaria a resposta melhor e, se sim, escreve uma ou mais pesquisas próprias e executa-as. Nunca procura a frase que você escreveu.
Quando pesquisa, voltam duas coisas e ambas são recuperáveis: as consultas que escreveu e os domínios que citou. Uma diz-lhe qual era a disputa, a outra diz-lhe quem a está a ganhar neste momento. Quando não pesquisa, isso também é um achado. O modelo julga que já conhece a sua categoria e está a responder de memória.
Como capturar consultas de fundamentação com código
Este não é um problema de scraping. Uma resposta fundamentada volta como uma lista de passos, e um deles, google_search_call, contém as consultas exactas que o modelo executou. Trinta linhas e já tem a sua primeira captura. A dificuldade não é a primeira captura. É a quadringentésima.
# grounding.py · the queries Google wrote for itself import os, json from google import genai PROMPT = "melhor software de processamento salarial para uma empresa de 20 pessoas" 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 = 'melhor software de processamento salarial para uma empresa de 20 pessoas'; 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));
Uma captura é um prompt, um momento. O valor está em cinquenta prompts agendados, sem duplicados, comparados com o mês passado. É essa a parte que ninguém quer construir duas vezes.
É o modelo que decide se o prompt precisa da web. Quando decide que não, não há passo de pesquisa nenhum e nada lhe diz porquê. Tem de detetar o caso vazio e decidir se é para repetir ou se é um achado a sério.
As fontes chegam como anotações presas a intervalos de caracteres da resposta, não como um array de fontes. Transformar isso nos nove domínios que quer mesmo implica percorrer cada anotação e eliminar duplicados.
Nos modelos Gemini 3 cada pesquisa que o modelo executa é faturada à parte, por isso um prompt que se fundamenta seis vezes custa seis. Bom para uma demonstração. Menos bom quando alguém pergunta quanto é a rubrica mensal.
As consultas só significam alguma coisa ao lado da captura anterior. Assim que lhe ocorre essa ideia, já não está a escrever um script, está a manter uma base de dados.
Ou pergunta, e está feito em três movimentos
A mesma chamada, o mesmo campo, sem nada da canalização à volta. O Moose guarda todas as execuções, por isso a pergunta interessante deixa de ser «o que é que pesquisou» e passa a ser «o que mudou desde o mês passado».
Escreva «capturar consultas de fundamentação do AI Mode», ou carregue no chip de início rápido na caixa de escrita. Nenhuma chave para colar, nenhum cliente para instalar.
Uma pergunta que o seu comprador escreveria mesmo. O Moose executa-a com fundamentação e retira da resposta as consultas e os domínios citados.
Consultas e fontes ficam na sua biblioteca, exportáveis e comparáveis com todas as capturas anteriores do mesmo prompt.
Tal como a captura de consultas derivadas. A execução tem de ir directamente ao Google com a fundamentação por pesquisa activada, e o acesso encaminhado através do OpenRouter remove os metadados de fundamentação antes de lhe chegarem. Se está em BYOK Free ou BYOK, todo o resto do Moose continua a funcionar, incluindo as verificações instantâneas de visibilidade em cinco motores de pesquisa com IA reais. Esta funcionalidade em concreto não.
As consultas de fundamentação são a lista de palavras-chave que o Google está mesmo a usar
Essas seis pesquisas decidem que páginas são recuperadas e lidas. Optimizar para a formulação que o seu comprador usou é optimizar para uma consulta que o recuperador nunca executou.
Dimensão da empresa, preço, integração, sector: o qualificador que chega às consultas de fundamentação é aquele de que o Google acha que a resposta depende. É a estrutura da sua página, servida em bandeja.
O mesmo prompt, os mesmos nove sites, semana após semana. Se não está entre eles, essa é a medida honesta da distância. Se está, vale a pena defender.
As consultas deslocam-se à medida que o índice e o modelo mudam. Uma consulta que aparece três semanas seguidas é um tema a chegar, e você leva vantagem sobre ele.
Consultas derivadas e fundamentação não são a mesma coisa
Os dois motores decompõem a sua pergunta antes de pesquisar. O que expõem, quantas pesquisas executam e como se lá chega são três coisas diferentes.
Consultas derivadas do ChatGPT
Fundamentação do Google AI Mode
Perguntas que nos fazem mesmo
São literalmente as consultas que o AI Mode executa?
Aqui vai a versão honesta. As consultas vêm dos metadados de fundamentação do Gemini, que são a mesma maquinaria de fundamentação por pesquisa sobre a qual o AI Mode está construído, através da API pública. É a leitura reproduzível mais próxima que alguém consegue obter e, na prática, os conjuntos de consultas parecem-se com o que o AI Mode produz. Não é uma escuta ao google.com/aimode, e o Moose não vai dizer que é. Trate isto como uma aproximação muito boa, não como uma transcrição.
Porque é que só me voltaram duas consultas?
Porque o modelo decidiu que duas chegavam. As perguntas estreitas, locais ou muito batidas fundamentam-se com uma ou duas pesquisas. As perguntas amplas de comparação, as que os compradores fazem antes de escolher um fornecedor, puxam habitualmente seis ou mais. A quantidade já é um sinal: um prompt que se fundamenta muito é um prompt em que a resposta ainda está disputada.
As consultas mudam se eu repetir o mesmo prompt?
Sim, nas margens. As pesquisas centrais são estáveis, a cauda longa mexe-se, e os domínios citados mexem-se mais depressa do que as consultas. É por isso que uma captura é uma fotografia e um histórico de execuções é um sinal. Mesmo prompt, mesmo dia da semana, e veja o que entra e o que sai.
Porque é que não há uma lista limpa de fontes citadas?
Porque o Google não devolve nenhuma. As citações voltam agarradas a trechos do texto da resposta, cada uma com um URL e um título que normalmente é só o domínio. A lista limpa de nove é uma coisa que você monta percorrendo cada anotação e eliminando duplicados. O Moose faz isso e mostra-lhe os domínios, porque o domínio é a parte sobre a qual pode agir.
Devo escrever uma página por consulta de fundamentação?
Não. Seis consultas à volta de uma pergunta de compra querem normalmente uma página forte que responda às seis, não seis páginas fracas. O conjunto de consultas diz-lhe o que tem de estar na página: o preço, o qualificador de dimensão, a comparação, o ângulo das análises independentes. Agrupe por intenção e escreva uma vez.
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Veja as pesquisas por trás
da resposta.
Descarregue o Hi, Moose, abra um chat e peça. A captura de fundamentação precisa do plano gerido, pela razão explicada acima. A aplicação é grátis de instalar e as verificações de visibilidade são grátis de executar.