SERPs reais do Google
Dê aos seus agentes, pipelines de RAG e avaliações o que o Google realmente mostra: resultados, AI Overviews, citações e fontes, por país, idioma, cidade e dispositivo.
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O que o Google mostra,
Um modelo de linguagem não sabe o que o Google mostra hoje. O Semscraper coleta essas informações em um navegador real e as entrega em JSON.
O ranking real do Google
Cada resultado com sua posição no bloco, sua posição na página, sua página do Google e sua posição em pixels, até 10 páginas.
Os AI Overviews e suas fontes
O texto do AI Overview, as marcas que ele cita, suas citações e seu painel de fontes, inclusive quando ele carrega depois da página.
AI Overviews →A localização certa
186 versões do Google, 117 idiomas, desktop ou mobile, e geolocalização até o nível da cidade ou de uma posição GPS.
Quatro usos
Agências já usam os dados do Monitorank, nossa ferramenta de monitoramento de posições, em suas ferramentas internas de IA. O Semscraper oferece o mesmo acesso bruto às SERPs, via API.
Monitorar a visibilidade na IA
Quais fontes o Google cita nos AI Overviews, em quais palavras-chave, em quais países: o dado básico do GEO, medido na página real.
Agentes de pesquisa e monitoramento
Agentes que montam um relatório ou acompanham um mercado ou uma marca com base nos resultados reais do Google, e não na própria memória.
RAG sempre atualizado
Atualizar uma base de conhecimento a partir das páginas que o Google destaca hoje, palavra-chave por palavra-chave, em intervalos regulares.
Datasets e avaliação
SERPs reais e completas em grande escala, para montar um corpus ou comparar as respostas de um modelo com o que o Google mostra.
Um exemplo real,
Fizemos uma pergunta a um assistente de IA conectado ao Semscraper. Ele lançou seis buscas no Google França e, em seguida, a ferramenta ai_overview_sources calculou os domínios citados nos AI Overviews.
“Quais sites o Google cita nos AI Overviews dessas seis perguntas sobre móveis?”
{
"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"]}
]
}
Como funciona,
O Semscraper cuida da descoberta: quais páginas o Google destaca para uma pergunta. Depois, você busca o conteúdo das páginas que interessam, e seu LLM responde citando as fontes.
1. Envie suas palavras-chave
Até 1.000 palavras-chave por chamada, com país, idioma, cidade e dispositivo. Todos os parâmetros estão na página API do Google Search.
2. Receba a SERP estruturada
URLs, títulos, snippets, AI Overview e citações, em JSON ou direto na sua URL de callback.
3. Busque as páginas e passe para o LLM
Seu crawler lê as URLs selecionadas, e seu modelo responde com base nesse conteúdo, citando as fontes.
import time
import requests
API = "https://api.semscraper.com/v1/serp"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer API_KEY"}
question = "melhor crm para pequenas empresas"
# 1. a SERP do Google para a pergunta
job = requests.post(API, headers=HEADERS, json=[{"search_engine": "google_search",
"keyword": question, "device": "desktop", "location": "br", "language": "pt", "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. as fontes que o Google destaca
urls = [item["url"] for block in serp["results"] if block["type"] == "organic" for item in block["items"][:3]]
# 3. o conteúdo delas, lido pela sua própria ferramenta, depois seu LLM
pages = [fetch_page(url) for url in urls]
answer = llm.ask(question, context=pages, sources=urls)
Feito para coletas
Cada página é aberta em um navegador real, com uma interface gráfica de verdade, e passa por uma fila que mantém os custos entre os mais baixos do mercado. Por isso, uma SERP completa leva em mediana cerca de trinta segundos.
| Ideal para | Bom saber |
|---|---|
| Agentes de pesquisa e monitoramento que trabalham em segundo plano | Para um chatbot que precisa responder na hora, uma ferramenta feita para tempo real é mais adequada. |
| O monitoramento dos AI Overviews e de suas fontes, palavra-chave por palavra-chave | A API retorna URLs, títulos e snippets: você mesmo busca o conteúdo das páginas escolhidas. |
| Datasets e avaliações em grande escala | Compare com a mesma profundidade: uma SERP do Semscraper tem até 10 páginas de resultados com todos os blocos e as posições em pixels, não dez links. |
Direto no
O servidor MCP do Semscraper conecta a API ao seu assistente em um minuto. Ele lança as buscas, espera os resultados e faz os cálculos no servidor, como no exemplo acima.
Pague
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Saiba mais
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Ler o guia →Perguntas frequentes
Posso usar o Semscraper em um chatbot em tempo real?
Vocês coletam o conteúdo das páginas?
Os AI Overviews assíncronos estão incluídos?
Que volume posso enviar?
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