O relatório de IA generativa do Google Search Console mostra, pela primeira vez, quantas vezes um site aparece em recursos como AI Overviews e AI Mode. A ferramenta, porém, não informa quantos cliques essas aparições realmente geram, o que tem gerado frustração entre profissionais de SEO que dependem desses dados para justificar investimentos e estratégias de conteúdo.
O especialista Harry Clarkson-Bennett, que atua com SEO, analisou as limitações do relatório e propôs um método para tirar mais proveito das informações disponíveis, mesmo sem acesso a dados de cliques por consulta.
Por que o relatório de IA generativa incomoda tanto?
O problema central é a ausência de dados de cliques. O relatório entrega apenas impressões, ou seja, quantas vezes um link do site apareceu dentro de respostas geradas por IA. Não há indicação sobre quantos usuários efetivamente clicaram nesses links.
Segundo Clarkson-Bennett, essa limitação torna difícil provar, na prática, o impacto comercial da presença de um site nesses recursos de busca. Ele questiona até mesmo a forma como as impressões são contabilizadas.
Para explicar esse ponto, ele recorre a uma declaração do próprio John Mueller, representante do Google, sobre a metodologia da métrica:
“As impressões são baseadas em links do seu site exibidos em AI Overviews ou AI Mode. Não sei se apenas um favicon já contaria, mas se houver um link para uma página do seu site, isso deve contar (…) um link mostrado diretamente pode contar, enquanto um link que exige ativação só conta depois dessa ativação.”
Ou seja: nem toda aparição em uma resposta de IA é contabilizada da mesma forma, o que torna a interpretação dos números ainda mais complexa.
O relatório é inútil? O que ele realmente mostra
Apesar das falhas, Clarkson-Bennett defende que o relatório não é descartável. Para ele, a ferramenta entrega visibilidade, e não exposição, risco ou valor comercial diretamente. São conceitos diferentes.
Visibilidade indica que o conteúdo aparece nas respostas de IA. Já exposição e risco dependem de outras variáveis, como o quanto o site depende do tráfego de busca e qual o valor comercial gerado por aquele tráfego.
Por isso, segundo o especialista, é necessário cruzar diferentes fontes de dados para chegar a uma análise mais completa.
Como combinar os dados para entender o impacto real?
Clarkson-Bennett sugere reunir, no mínimo, três tipos de informação:
- Relatório de IA generativa do Google Search Console
- Google Analytics 4 (ou plataforma de analytics equivalente)
- Dados comerciais, como receita ou conversões
Para quem quiser aprofundar a análise, ele recomenda ainda incluir a frequência de aparição do AI Overviews nas consultas mais relevantes do site e registros de servidor (logs) que mostrem a atividade de crawlers de IA.
Esses logs funcionam como uma espécie de termômetro de demanda, indicando quais robôs de inteligência artificial estão acessando o conteúdo com mais frequência.
Qual o passo a passo sugerido pelo especialista?
O método proposto começa pela extração dos dados agregados do Search Console, com o total de impressões de IA em todo o site, seguido pela exportação dos dados por página.
Clarkson-Bennett alerta que essa exportação tem um limite de mil linhas, o que significa que sites grandes podem não conseguir visualizar todas as páginas ou impressões de uma só vez.
Em seguida, ele recomenda classificar as URLs por seção do site, como notícias, esportes ou negócios, para entender onde a visibilidade em IA está concentrada e se ela está distribuída entre muitas páginas ou concentrada em poucas.
O passo seguinte é cruzar essa visibilidade com um indicador comercial único, como receita ou conversões, aplicado da mesma forma a todas as seções analisadas. Segundo o especialista, isso evita comparações distorcidas entre áreas do site.
Um exemplo citado por ele ilustra bem o ponto: uma seção de Negócios pode ter alta visibilidade em IA e também alta receita, enquanto uma seção de Tecnologia tem visibilidade parecida, mas gera bem menos receita. Já uma seção de Esportes, com pouca visibilidade em IA, pode concentrar uma fatia maior da receita do site.
Quais são os próximos passos dessa análise?
Clarkson-Bennett também menciona a necessidade de avaliar o que ele chama de substituição por IA, ou seja, até que ponto as respostas geradas por inteligência artificial estão substituindo o clique no site original. Para essa etapa, ele indica o uso de dados de SERP de terceiros, citando a ferramenta DataForSEO como exemplo.
Para o especialista, o cenário atual também abre espaço para oportunidades, como o mercado emergente de licenciamento de conteúdo para empresas de IA. Segundo ele, entender onde e como os crawlers de IA acessam o site pode ajudar a orientar decisões futuras de investimento em conteúdo.
Enquanto o Google não amplia os dados de cliques disponíveis no relatório, a recomendação prática é tratar a ferramenta como um ponto de partida, e não como resposta definitiva sobre o real impacto da inteligência artificial no tráfego dos sites.
Com informações de searchenginejournal.com.
