Do Google AI Overviews a Gemini 3, do encadeamentos de raciocínio do Modo AI à extração de dados estruturados—Scrapeless oferece um sistema totalmente integrado de raspagem e análise que revela como a Busca AI realmente funciona em 2026 e mostra onde estão as verdadeiras oportunidades.

Introdução: A Mudança Massiva na Alocação de Tráfego de Busca

Desde o início de 2025, o Google acelerou dramaticamente a convergência da Busca e da IA. Com o lançamento do Modo AI, a cobertura expandida de Visões de IA e a integração mais profunda do Gemini 2.5 Pro no pipeline de busca, o Google construiu a base técnica para o GEO 2.0.

Em novembro de 2025, o lançamento do Gemini 3 marcou um ponto de inflexão importante—um que reformula fundamentalmente como o tráfego de busca é distribuído.

Não se trata de uma simples atualização de produto. É uma mudança de paradigma em como a visibilidade e o tráfego de busca são alocados.

O Velho Mundo (SEO): Classificar #1 = Mais Tráfego

O Google Busca costumava ser uma tabela de classificação estática. Todos viam os mesmos links azuis, e a classificação determinava tudo.

mas essa era acabou.

A Era GEO É Diferente

GEO (Otimização de Motor Gerativo) muda completamente as regras:

O tráfego não é mais determinado por classificações. Ele é determinado por como os modelos de IA interpretam, selecionam e citam seu conteúdo.

Resumos de IA, modos de busca profunda e LLMs gerativos agora escolhem quais páginas referenciar, combinar e apresentar. Seu tráfego agora depende de:

• Se a IA pode ver seu conteúdo
• Se a IA pode entender seu conteúdo
• Se a IA decide citar seu conteúdo
• Se seu conteúdo se encaixa nas estruturas e encadeamentos de raciocínio preferidos do modelo

Por exemplo, fazer uma busca por “melhores ferramentas xxxx” pode agora apresentar três canais paralelos impulsionados por IA:

1. Visões de IA do Google

Uma resposta sintetizada no topo da SERP com citação de 3–5 sites externos.

2. Modo AI do Google

Uma resposta gerativa de página inteira com:

• encadeamentos de raciocínio passo a passo
• fontes de referência
• sub-perguntas expandidas

3. Busca do Aplicativo Gemini

Uma resposta mais personalizada e estruturada usando o raciocínio multimodal do Gemini.

Estes três canais coexistem—mas cada um usa regras diferentes para seleção de conteúdo:

Esta é a dura realidade da era GEO.

E tudo está evoluindo trimestre a trimestre.

O Gemini 3 já superou o GPT-5 Pro em benchmarks principais apenas alguns dias após o lançamento. Com 650 milhões de usuários mensais do Gemini e o maior índice de busca do mundo, cada atualização do Google reformula todo o ecossistema de busca AI.

❓Então, como você entende e otimiza para esses três canais?

A resposta—e o propósito deste artigo—é clara:

Use o Scrapeless Browser para desbloquear todo o pipeline de Busca AI do Google.

Parte 1: A Lógica Central do GEO

De “Classificar #1” → “Ser Estruturado, Compreensível e Citável por IA”

O SEO tradicional era unidimensional:

Classificação mais alta → mais tráfego.

O GEO é multidimensional. Com o Gemini 3, o Modo AI e as Visões de IA funcionando simultaneamente, você está competindo em três dimensões em evolução:

Dimensão 1: A Profunda Capacidade de Raciocínio do Gemini 3

O Gemini 3 pontua 37.4 no benchmark do Último Exame da Humanidade—superando o GPT-5 Pro.

Ele introduz:

• raciocínio explícito em cadeia de pensamentos
• auto-crítica
• pontuação de respostas ponderadas por evidência

Isso significa que o Gemini pergunta constantemente:

“Esta resposta é apoiada por evidências suficientes?”

Para ser selecionado, seu conteúdo deve:

• responder a perguntas superficiais e implícitas
• fornecer dados e fundamentação factual
• incluir exemplos e validação
• manter consistência lógica interna

E mais importante:

O Gemini prefere conteúdo memorizado de alta autoridade de seu conhecimento interno. Ele só realiza buscas na internet ao vivo quando necessário.

A estratégia de longo prazo do GEO está clara:
Torne seu conteúdo autoritário o suficiente para entrar nos dados de treinamento dos modelos de próxima geração.

Dimensão 2: A Expansão Automática de Consultas do Modo AI

Quando um usuário faz uma pergunta, o Modo AI gera automaticamente:

➡️ 8–12 sub-perguntas
➡️ Busca cada uma de forma independente
➡️ Seleciona diferentes sites para cada resposta

A classificação #1 não garante citação, porque seu concorrente—classificado em #5—pode se encaixar perfeitamente em uma sub-pergunta.

Isso leva a uma conclusão ousada:

Não escreva um "guia definitivo" de 5.000 palavras.

Escreva dez respostas detalhadas de 500 palavras, cada uma abordando uma pergunta atômica.

Dimensão 3: As Regras de Extração de Resumos de IA

Os Resumos de IA têm como objetivo produzir um resumo rápido e preciso.

Para ser citado, seu conteúdo deve oferecer:

✔️ Estrutura clara

Cabeçalhos, subtítulos e parágrafos autônomos.

✔️ Declarações baseadas em fatos

Tabelas, números, lógica passo a passo.

✔️ Sentenças extraíveis

Declarações curtas, precisas e logicamente completas.

✔️ Cobertura abrangente

Para que a IA possa extrair múltiplos fragmentos da sua página.

Ser citado não significa sempre cliques—mas realmente proporciona:

• Visibilidade da marca
• Ganho de autoridade em nível de modelo
• Maior probabilidade de citação a longo prazo
• Tráfego de referência quando os usuários verificam as fontes citadas

Em uma linha:

Os Resumos de IA não são uma competição de ranqueamento—são uma competição de extração.

Parte 2: Por que o Navegador Scrapeless é Essencial para a Coleta de Dados GEO

O Problema Raiz: As Três Principais Falhas dos Crawlers Tradicionais

Muitas pessoas perguntam:
“Por que não usar apenas Puppeteer ou Selenium para se conectar a um navegador e raspar diretamente?”
A resposta reside em três problemas estruturais que os crawlers tradicionais não conseguem mais lidar na era GEO.

Desafio 1: Detecção de IP e Bloqueio Rápido

Em meados de setembro de 2025, o Google removeu discretamente um parâmetro que existia há quase 20 anos: num=100.
Isso não foi apenas uma remoção de parâmetro—marcou uma grande atualização na arquitetura anti-bot do Google.

Quando você envia um grande número de solicitações de pesquisa através de um crawler tradicional, o Google instantaneamente:

1. Identifica seu IP
2. Aciona o reCAPTCHA v3
3. Se você continuar, bloqueia seu IP por 24–72 horas

O que isso significa na prática?

Se você precisa rastrear 100 palavras-chave nos Resumos de IA do Google, um crawler tradicional pode precisar de 20–30 IPs de proxy rotativos, ainda com uma alta chance de detecção.

O sistema de detecção do Google evoluiu muito além das verificações de IP. Agora avalia:

• Padrões de tempo de solicitação (muito regulares = bot)
• Impressões digitais do navegador (isso é um navegador real?)
• Padrões de interação (movimento do mouse, atraso no clique, tempo de permanência)
• Continuidade entre domínios (isso parece uma sessão de busca humana?)

Os crawlers tradicionais simplesmente não conseguem simular esses comportamentos de forma confiável.

Desafio 2: Renderização de JavaScript Incompleta

Os Resumos de IA do Google, o Modo IA e o Gemini geram suas respostas dinamicamente.
Esse conteúdo não está presente no HTML inicial. É construído através de várias camadas de renderização de JavaScript.

Se você simplesmente executar:

await page.goto(url);

e raspar imediatamente, muitas vezes você verá:

• O contêiner de resposta da IA existe, mas o conteúdo está vazio
• As listas de citações ainda não carregaram
• Os passos de raciocínio no Modo IA estão ausentes

Por quê?
Porque o Google utiliza um pipeline de renderização assíncrono em várias etapas:

1. Carregar a estrutura
2. Acionar inferência
3. Renderizar resposta
4. Renderizar citações
5. Renderizar elementos interativos

A menos que seu navegador aguarde corretamente por cada etapa, sua saída será incompleta.

Desafio 3: Obtendo Dados Estáveis e Reproduzíveis

No Modo IA e no Gemini, o contexto personalizado influencia dramaticamente os resultados.

O Google personaliza as respostas com base em:

• Histórico de buscas
• Localização geográfica
• Atributos do dispositivo
• Atividade no Gmail / YouTube
• Padrões de interação anteriores

Exemplo:

Usuário A (entusiasta de fitness) busca “café da manhã rápido e saudável”
→ O Modo IA sugere planos de refeições ricas em proteínas

Usuário B (amante de panificação) busca o mesmo termo
→ O Modo IA sugere receitas de pão

Se você raspar usando uma conta de usuário real, seus resultados se tornam profundamente ligados ao histórico desse usuário.
Isso destrói a reproduzibilidade, que é crítica para a análise GEO.

O Navegador Scrapeless resolve isso com:

• Simulação de usuário fantasma (sem histórico, sem preferências, sem dados de login)
• Ambientes limpos e isolados para cada sessão
• Saídas consistentes e reproduzíveis em todas as execuções

Isso elimina o ruído de personalização e garante que os dados sejam confiáveis para análise.

Navegador Scrapeless: A Solução Construída Sob Medida para Coleta de Dados GEO

O Navegador Scrapeless é especificamente projetado para superar todos os três desafios mencionados acima.

Solução 1: Navegadores em Nuvem + Rotação Inteligente de Proxies

O Scrapeless fornece não apenas IPs, mas instâncias completas de navegadores em nuvem.

Cada instância inclui:

• Um processo de navegador isolado
• Perfis de navegador dedicados
• Pools globais de IP (195+ países)
• Latência de rede realista e padrões de interação semelhantes aos humanos
• Personalização de impressões digitais (aleatória ou totalmente controlada)

Do ponto de vista do Google, cada solicitação parece ser de um humano real diferente, com:

• Uma localização diferente
• Um dispositivo diferente
• Um navegador diferente
• Comportamento de navegação natural

Exemplos:

// Requisição 1: Usuário Chrome em Tóquio
wss://browser.scrapeless.com/api/v2/browser?proxyCountry=JP&sessionName=User_Tokyo_001

// Requisição 2: Usuário Safari em Cingapura
wss://browser.scrapeless.com/api/v2/browser?proxyCountry=SG&sessionName=User_Singapore_001

// Requisição 3: Usuário Edge em Londres
wss://browser.scrapeless.com/api/v2/browser?proxyCountry=GB&sessionName=User_London_001

Isso é simplesmente impossível para crawlers tradicionais.

Solução 2: Um Ambiente Completo de Execução JavaScript Real

Scrapeless não busca HTML estático.
Ele carrega a página como um navegador real, executando todo o JavaScript necessário para gerar completamente:

• Respostas de IA
• Citações
• Cadeias de raciocínio
• Blocos de UI dinâmicos
• Qualquer componente de DOM criado após o carregamento da página

Exemplo:

const geminiInput = await page.waitForSelector('div[role="textbox"]');
await geminiInput.type('melhor ferramenta de raspagem do shopee');
await geminiInput.press('Enter');

// Aguardar a resposta da IA acabar de ser gerada
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));

Vantagens Principais

1. Captura todo o conteúdo dinâmico da IA — não apenas o DOM inicial
2. Espelha perfeitamente os resultados visíveis para humanos
3. Garante a extração completa e total de respostas

Solução 3: Gerenciamento de Sessões e Reproduzibilidade

A maior vantagem do Scrapeless Browser é sua arquitetura de sessão.

Scrapeless oferece:

• Sessões persistentes (sessionTTL):
  Mantenha cookies, localStorage e estado do ambiente consistentes.

• Ambientes de usuário fantasma:
  Sem histórico de pesquisa, sem contexto de login, sem personalização.

Isso garante:

• Resultados estáveis
• Dados reproduzíveis
• Sem viés de personalização
• Ambientes limpos adequados para Benchmarking GEO

Parte 3: Integração Completa de Código — Usando Scrapeless para Extrair Dados de Todas as Três Plataformas do Google

Plataforma 1: Monitoramento de Visões Gerais da IA do Google

As Visões Gerais da IA do Google aparecem no topo da página de resultados de pesquisa como um resumo gerado por IA.
Monitorar isso permite que você entenda:

• Quais sites o Google está citando
• Como esses sites estruturam seu conteúdo
• Que tipo de informação a IA considera “de alta qualidade”

Exemplo Completo de Código

const puppeteer = require('puppeteer-core');

async function scrapeWithGoogle() {
    const query = new URLSearchParams({
        sessionTTL: 900,
        sessionRecording: "true",
        sessionName: "AskGemini",
        proxyCountry: 'US',
        token: "CHAVE API SCRAPELESS",
    });

    const browserWSEndpoint = `wss://browser.scrapeless.com/api/v2/browser?${query.toString()}`;
    console.log('browserWSEndpoint: ', browserWSEndpoint);

    try {
        const browser = await puppeteer.connect({
            browserWSEndpoint,
            defaultViewport: null,
        });

        const page = await browser.newPage();
        await page.goto("https://google.com");

        // Aceitar cookies
        const dialogButtons = await page.$$('[role="dialog"] div > button > div[role="none"]');
        const agentButton = dialogButtons?.length ? dialogButtons[dialogButtons.length - 1] : null;
        if (agentButton) {
            await agentButton.click();
            await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 1500));
        }

        await page.waitForSelector("textarea");
        await page.type("textarea", "melhor ferramenta de raspagem do shopee");
        await page.keyboard.press("Enter");

        // Aguardar a Visão Geral da IA carregar
        await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000));

        // Salvar saída como captura de tela
        await page.screenshot({ path: 'resultado.png', fullPage: true });
    } catch (err) {
        console.error(err);
    }
}

scrapeWithGoogle().then();

Plataforma 2: Acompanhamento de Cadeias de Raciocínio no Modo IA do Google

O Modo IA do Google é o mais novo modo de busca profunda do Google. Ele gera raciocínios detalhados, respostas estruturadas e fontes de referência visíveis.

Monitorar o Modo IA ajuda você a:

• Entender a resposta composta da IA
• Ver quais páginas o modelo cita
• Rastrear os passos de raciocínio da IA e a hierarquia da informação

Exemplo Completo de Código

const puppeteer = require('puppeteer-core');

async function scrapeGemini() {
    const query = new URLSearchParams({
        sessionTTL: 900,
        sessionRecording: "true",
        sessionName: "GoogleAI",
        proxyCountry: 'US',
        token: "CHAVE API SCRAPELESS",
    });

    const browserWSEndpoint = `wss://browser.scrapeless.com/api/v2/browser?${query.toString()}`;
    console.log('browserWSEndpoint: ', browserWSEndpoint);

    try {
        const browser = await puppeteer.connect({
            browserWSEndpoint,
            defaultViewport: null,
        });

        const page = await browser.newPage();
        await page.goto('https://google.com/ai', { waitUntil: "domcontentloaded" });

        // Inserir consulta
        const textArea = await page.waitForSelector('textarea[placeholder="Pergunte qualquer coisa"]');

await textArea.type('melhor ferramenta de raspagem do shopee');
        await textArea.press('Enter');

        // Aguarde por raciocínio + respostas
        await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 10000));

        await page.screenshot({ path: 'result.png', fullPage: true });
        await browser.disconnect();
    } catch (err) {
        console.error(err);
    }
}

scrapeGemini().then();

Plataforma 3: Monitorando o Gemini (O LLM Mais Poderoso do Google)

Gemini é o LLM de nível superior do Google, apresentando raciocínio avançado e seleção rigorosa de citações.

Monitorar o Gemini ajuda você a:

• Ver como suas consultas se saem sob um modelo de alto raciocínio
• Observar como o modelo gera respostas
• Identificar quais fontes o Gemini confia e cita

Exemplo Completo de Código

const puppeteer = require('puppeteer-core');

async function scrapeGemini() {

    const query = new URLSearchParams({
        sessionTTL: 900,
        sessionRecording: "true",
        sessionName: "AskGemini",
        proxyCountry: 'US',
        token: "SCRAPELESS API KEY", // XiaoLu
    });

    const browserWSEndpoint = `wss://browser.scrapeless.com/api/v2/browser?${query.toString()}`;
    console.log('browserWSEndpoint: ', browserWSEndpoint);

    try {
        const browser = await puppeteer.connect({
            browserWSEndpoint,
            defaultViewport: null,
        });

        const page = await browser.newPage();
        await page.goto('https://gemini.google.com/app', { timeout: 60000 });

        // Insira a consulta no Gemini
        const geminiInput = await page.waitForSelector('div[role="textbox"]');
        await geminiInput.type('melhor ferramenta de raspagem do shopee');
        await geminiInput.press('Enter');

        // Aguarde pela geração da resposta do Gemini
        await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 10000));

        await page.screenshot({ path: 'result.png', fullPage: true });
        await browser.disconnect();
    } catch (err) {
        console.error(err);
    }
}

scrapeGemini().then();

Parte 4: Dos Dados à Ação — Como Usar Essas Insights para Melhorar Seus Rankings

Agora você tem dados detalhados de todas as três plataformas.
A pergunta chave se torna: Como você usa esses dados para realmente melhorar o ranking do seu produto ou conteúdo?

Caso de Uso 1: Identificar Cobertura de “Subperguntas” ausente

Fonte de Dados:
Sites referenciados e subperguntas geradas do modo AI do Google

Quando você executa o raspador do modo AI, você receberá uma lista completa de subperguntas.
Por exemplo, se você consultar “melhor ferramenta de raspagem do shopee”, o modo AI pode gerar 10 subperguntas no painel direito — mas seu site pode cobrir apenas 3 delas.

Plano de Ação

1. Crie um artigo dedicado de 500–800 palavras para cada subpergunta ausente.
2. Use a própria subpergunta diretamente como o título do artigo — não reformule ou simplifique.
3. Comece o artigo com uma tag H1 que responda à subpergunta imediatamente, seguido de detalhes adicionais.

Caso de Uso 2: Aprender com Concorrentes com Mais Citações de AI

Fonte de Dados:
Sites referenciados extraídos de todas as três plataformas

Se você notar que um concorrente está sendo citado 7 vezes em 10 subperguntas enquanto você é citado apenas 2 vezes, isso significa que a estrutura de conteúdo deles se alinha melhor com as expectativas da AI.

Plano de Ação

1. Visite as páginas exatas dos concorrentes que estão sendo citados.

2. Analise a estrutura comum entre essas páginas:

   • Eles usam subtítulos claros?
   • Eles incluem tabelas de comparação?
   • Eles fornecem exemplos ou dados reais?
   • Qual é o comprimento típico dos parágrafos?

3. Reescreva ou atualize seu conteúdo seguindo esses padrões estruturais.

Caso de Uso 3: Acompanhar Atualizações de Conhecimento Dentro do Modelo Gemini

Fonte de Dados:
Respostas do Gemini e padrões de citação

O Gemini é atualizado mensalmente. Alguns tópicos mudam de "requer busca ao vivo" para "o modelo já sabe a resposta."
Isso revela quais informações provavelmente entraram no conjunto de treinamento do modelo.

Plano de Ação

1. Execute uma sessão de monitoramento mensal e documente como as respostas do Gemini mudam para seus tópicos principais.

2. Quando uma pergunta se torna algo que o modelo “já responde bem,” não abandone o tópico. Em vez disso, atualize seu conteúdo:

   • Adicione informações atualizadas a nível de 2025 (por exemplo, “ferramentas lançadas no final de 2024”).
   • Adicione casos reais de usuários — o modelo não pode raspá-los.
   • Compare com novos concorrentes que o modelo pode ainda não conhecer.

Caso de Uso 4: Detectar Mudanças no Interesse do Usuário

Fonte de Dados:
Palavras-chave e quebras de perguntas do modo AI do Google + Gemini
As respostas geradas por IA refletem o comportamento agregado dos usuários—as sub-perguntas e parágrafos de resposta revelam quais pontos de dor os usuários mais se preocupam.

Plano de Ação

1. Compare as respostas da IA ao longo do tempo e acompanhe as palavras-chave e sub-perguntas mais frequentes.
2. Atualize seu conteúdo e coloque os tópicos de maior interesse no topo da página.
3. Use blocos de FAQ, cabeçalhos H2/H3 e marcação de esquema para aumentar a compatibilidade com padrões de pesquisa e citação de IA.

Conclusão

Na era da pesquisa generativa, a antiga mentalidade de SEO de "classificações primeiro" está sendo substituída.
A verdadeira competição não é mais sobre quem está classificado mais alto em um SERP tradicional—
é sobre cujo conteúdo a IA escolhe, confia e cita na própria resposta.

Scrapeless oferece às empresas total visibilidade na tomada de decisões da IA e transforma esses insights em uma estratégia GEO acionável.

Por que o Scrapeless é o Motor Central para GEO

O Scrapeless Browser fornece vantagens incomparáveis:

• Rede Global de Proxies: Mais de 195 países para capturar resultados de IA específicos do mercado
• Simulação Humanoide: Lida automaticamente com sistemas anti-bot, impressões digitais de navegador, CAPTCHA
• Extração Completa de Dados: Respostas de IA, citações, estrutura HTML e mais
• Ambiente de Nuvem Sem Manutenção: Nenhum navegador ou servidor local necessário—reduz custos operacionais em 95%
• Conjunto Completo de Ferramentas GEO: Monitoramento de citações de IA, análise de conteúdo estruturado, captura de dados global

A Otimização de Motores Generativos não é mais opcional—é a base da competitividade de conteúdo empresarial.
Se você deseja ganhar visibilidade estratégica na era da pesquisa por IA, o Scrapeless oferece a solução de dados GEO mais completa disponível.

O Scrapeless oferece não apenas automação GEO baseada em navegador, mas também ferramentas e estratégias de dados mais avançadas para ajudá-lo a entender e influenciar completamente os mecanismos de citação de IA.

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