Le vere SERP di Google
Dai ai tuoi agenti, alle pipeline RAG e alle valutazioni ciò che Google mostra davvero: risultati, AI Overviews, citazioni e fonti, per paese, lingua, città e dispositivo.
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Ciò che Google mostra,
Un modello linguistico non sa cosa mostra Google oggi. Semscraper lo raccoglie in un browser reale e te lo restituisce in JSON.
Il vero posizionamento di Google
Ogni risultato con la sua posizione nel blocco, la sua posizione nella pagina, la sua pagina di Google e la sua posizione in pixel, fino a 10 pagine.
Le AI Overviews e le loro fonti
Il testo dell’AI Overview, i brand che cita, le sue citazioni e il pannello delle fonti, anche quando si carica dopo la pagina.
AI Overviews →La localizzazione giusta
186 versioni di Google, 117 lingue, desktop o mobile, e geolocalizzazione fino alla singola città o alla posizione GPS.
Quattro usi
Alcune agenzie usano già i dati di Monitorank, il nostro rank tracker, nei loro strumenti di IA interni. Semscraper offre lo stesso accesso grezzo alle SERP, tramite API.
Monitorare la visibilità nell’IA
Quali fonti cita Google nelle sue AI Overviews, su quali parole chiave, in quali paesi: il dato di base della GEO, misurato sulla pagina reale.
Agenti di ricerca e monitoraggio
Agenti che compilano un report o tengono d’occhio un mercato o un brand, basandosi sui risultati reali di Google invece che sulla propria memoria.
RAG sempre aggiornato
Aggiornare una knowledge base a partire dalle pagine che Google mette in evidenza oggi, parola chiave per parola chiave, a intervalli regolari.
Dataset e valutazione
SERP reali e complete su larga scala, per costruire un corpus o confrontare le risposte di un modello con ciò che mostra Google.
Un esempio reale,
Abbiamo fatto una domanda a un assistente IA collegato a Semscraper. Ha lanciato sei ricerche su Google Francia, poi lo strumento ai_overview_sources ha calcolato i domini citati negli AI Overviews.
«Quali siti cita Google nei suoi AI Overviews per queste sei domande sull'arredamento?»
{
"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"]}
]
}
Come funziona,
Semscraper si occupa della scoperta: quali pagine Google mette in evidenza per una domanda. Poi recuperi il contenuto delle pagine che ti interessano, e il tuo LLM risponde citando le fonti.
1. Invia le tue parole chiave
Fino a 1.000 parole chiave per chiamata, con paese, lingua, città e dispositivo. Tutti i parametri sono nella pagina API Google Search.
2. Ricevi la SERP strutturata
URL, titoli, snippet, AI Overview e citazioni, in JSON o direttamente al tuo URL di callback.
3. Recupera le pagine, poi passa all’LLM
Il tuo crawler legge gli URL selezionati e il tuo modello risponde a partire da quel contenuto, citando le fonti.
import time
import requests
API = "https://api.semscraper.com/v1/serp"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer API_KEY"}
question = "miglior crm per piccole imprese"
# 1. la SERP di Google per la domanda
job = requests.post(API, headers=HEADERS, json=[{"search_engine": "google_search",
"keyword": question, "device": "desktop", "location": "it", "language": "it", "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. le fonti che Google mette in evidenza
urls = [item["url"] for block in serp["results"] if block["type"] == "organic" for item in block["items"][:3]]
# 3. il loro contenuto, letto dal tuo strumento, poi il tuo LLM
pages = [fetch_page(url) for url in urls]
answer = llm.ask(question, context=pages, sources=urls)
Pensato per raccolte
Ogni pagina viene aperta in un browser reale, con una vera interfaccia grafica, e passa da una coda che mantiene i costi tra i più bassi del mercato. Per questo una SERP completa richiede in mediana una ventina di secondi di raccolta per una pagina, una cinquantina per 10 pagine.
| Ideale per | Buono a sapersi |
|---|---|
| Agenti di ricerca e monitoraggio che lavorano in background | Per un chatbot che deve rispondere all’istante, è più adatto uno strumento pensato per il tempo reale. |
| Il monitoraggio delle AI Overviews e delle loro fonti, parola chiave per parola chiave | L’API restituisce URL, titoli e snippet: il contenuto delle pagine che scegli lo recuperi tu. |
| Dataset e valutazioni su larga scala | Confronta a parità di profondità: una SERP di Semscraper comprende fino a 10 pagine di risultati con tutti i loro blocchi e le posizioni in pixel, non dieci link. |
Direttamente in
Il server MCP di Semscraper collega l'API al tuo assistente in un minuto. Lancia le ricerche, attende i risultati ed esegue i calcoli sul server, come nell'esempio qui sopra.
Paghi
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