SERPs reales de Google
Da a tus agentes, pipelines RAG y evaluaciones lo que Google muestra de verdad: resultados, AI Overviews, citas y fuentes, por país, idioma, ciudad y dispositivo.
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Lo que muestra Google,
Un modelo de lenguaje no sabe lo que muestra Google hoy. Semscraper lo recoge en un navegador real y te lo devuelve en JSON.
El ranking real de Google
Cada resultado con su posición en su bloque, su posición en la página, su página de Google y su posición en píxeles, hasta 10 páginas.
Los AI Overviews y sus fuentes
El texto del AI Overview, las marcas que cita, sus citas y su panel de fuentes, también cuando se carga después de la página.
AI Overviews →La ubicación correcta
186 versiones de Google, 117 idiomas, escritorio o móvil, y geolocalización hasta la ciudad o la posición GPS.
Cuatro usos
Hay agencias que ya usan los datos de Monitorank, nuestra herramienta de seguimiento de posiciones, en sus herramientas internas de IA. Semscraper da el mismo acceso en bruto a las SERPs, por API.
Medir la visibilidad en la IA
Qué fuentes cita Google en sus AI Overviews, con qué palabras clave, en qué países: el dato básico del GEO, medido en la página real.
Agentes de investigación y monitorización
Agentes que elaboran un informe o vigilan un mercado o una marca, y se basan en los resultados reales de Google en lugar de en su memoria.
RAG siempre actualizado
Actualizar una base de conocimiento a partir de las páginas que Google destaca hoy, palabra clave por palabra clave, a intervalos regulares.
Conjuntos de datos y evaluación
SERPs reales y completas a gran escala, para crear un corpus o comparar las respuestas de un modelo con lo que muestra Google.
Un ejemplo real,
Le hicimos una pregunta a un asistente de IA conectado a Semscraper. Lanzó seis búsquedas en Google Francia y luego la herramienta ai_overview_sources calculó los dominios citados en los AI Overviews.
«¿Qué sitios cita Google en sus AI Overviews para estas seis preguntas sobre muebles?»
{
"searches_done": 6,
"with_ai_overview": 5,
"domains_total": 31,
"domains": [
{"domain": "ikea.com", "keywords_count": 2, "mentions": 3, "keywords": ["comment nettoyer un canapé en tissu", "quelle taille de canapé pour un salon"]},
{"domain": "youtube.com", "keywords_count": 1, "mentions": 8, "keywords": ["comment choisir un matelas"]},
{"domain": "maisonsdumonde.com", "keywords_count": 1, "mentions": 5, "keywords": ["comment nettoyer un canapé en tissu"]},
{"domain": "monsieur-meuble.com", "keywords_count": 1, "mentions": 4, "keywords": ["comment nettoyer un canapé en tissu"]},
{"domain": "maisondelaliterie.fr", "keywords_count": 1, "mentions": 3, "keywords": ["comment choisir un matelas"]}
]
}
Cómo funciona,
Semscraper se encarga del descubrimiento: qué páginas destaca Google para una pregunta. Después recuperas el contenido de las páginas que te interesan, y tu LLM responde citando sus fuentes.
1. Envía tus palabras clave
Hasta 1.000 palabras clave por llamada, con país, idioma, ciudad y dispositivo. Todos los parámetros están en la página API de Google Search.
2. Recibe la SERP estructurada
URLs, títulos, fragmentos, AI Overview y citas, en JSON o directamente en tu URL de callback.
3. Recupera las páginas y pásalas al LLM
Tu crawler lee las URLs seleccionadas y tu modelo responde a partir de ese contenido, con sus fuentes.
import time
import requests
API = "https://api.semscraper.com/v1/serp"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer API_KEY"}
question = "mejor crm para pymes"
# 1. la SERP de Google para la pregunta
job = requests.post(API, headers=HEADERS, json=[{"search_engine": "google_search",
"keyword": question, "device": "desktop", "location": "es", "language": "es", "depth": 1}]).json()
serp_id = job["data"][0]["id"]
serp = {"status": "pending"}
while serp["status"] != "done":
time.sleep(10)
serp = requests.get(API, headers=HEADERS, params={"ids": serp_id, "output": "json"}).json()["data"][0]
# 2. las fuentes que Google destaca
urls = [item["url"] for block in serp["results"] if block["type"] == "organic" for item in block["items"][:3]]
# 3. su contenido, leído con tu propia herramienta, y luego tu LLM
pages = [fetch_page(url) for url in urls]
answer = llm.ask(question, context=pages, sources=urls)
Pensado para recopilaciones
Cada página se abre en un navegador real, con una interfaz gráfica real, y pasa por una cola que mantiene los costes entre los más bajos del mercado. Por eso una SERP completa tarda una mediana de unos veinte segundos de recopilación para una página y unos cincuenta para 10 páginas.
| Ideal para | A tener en cuenta |
|---|---|
| Agentes de investigación y monitorización que trabajan en segundo plano | Para un chatbot que debe responder al instante, es más adecuada una herramienta pensada para el tiempo real. |
| El seguimiento de los AI Overviews y sus fuentes, palabra clave por palabra clave | La API devuelve URLs, títulos y fragmentos: el contenido de las páginas que elijas lo recuperas tú. |
| Conjuntos de datos y evaluaciones a gran escala | Compara a igual profundidad: una SERP de Semscraper son hasta 10 páginas de resultados con todos sus bloques y sus posiciones en píxeles, no diez enlaces. |
Directamente en
El servidor MCP de Semscraper conecta la API a tu asistente en un minuto. Lanza las búsquedas, espera los resultados y hace los cálculos en el servidor, como en el ejemplo de arriba.
Paga
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¿Puedo usar Semscraper en un chatbot en tiempo real?
¿Semscraper recupera el contenido de las páginas?
¿Se incluyen los AI Overviews asíncronos?
¿Qué volumen puedo enviar?
¿Es la API oficial de Google?
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