Como identificar prompts de IA que geram tráfego para seu site usando apenas o Google Search Console

Com o crescimento de ferramentas de inteligência artificial como ChatGPT, Gemini, Perplexity e outros assistentes de busca baseados em LLMs, muitas empresas passaram a se perguntar algo importante:

É possível ver os prompts que as pessoas usam em IA antes de clicar no nosso site?

A resposta curta é: não diretamente.

Mas existe um método prático para identificar consultas que provavelmente foram geradas por interações com IA, utilizando apenas dados do Google Search Console.

Por que não é possível ver os prompts exatos das IAs

Atualmente nenhuma ferramenta de analytics ou SEO consegue acessar diretamente os prompts que usuários digitam em plataformas de IA.

Isso ocorre por dois motivos principais:

1. Privacidade das plataformas

Ferramentas como ChatGPT, Gemini ou Perplexity não compartilham os prompts dos usuários com os sites de destino.

Quando alguém clica em um link gerado por uma IA, o site recebe apenas uma requisição normal de navegação.

2. Arquitetura técnica das buscas

Para que um site soubesse exatamente qual prompt foi usado, seria necessário que:

• o LLM compartilhasse o histórico da conversa com o site

• ou o navegador enviasse o prompt como parâmetro da URL

Algo como:

https://site.com/artigo?prompt=o+que+é+predictive+maintenance

https://site.com/artigo?prompt=o+que+é+predictive+maintenance

https://site.com/artigo?prompt=o+que+é+predictive+maintenance

Na prática, isso não acontece hoje.

Por esse motivo, qualquer ferramenta que diga mostrar “os prompts exatos que levaram tráfego ao seu site” provavelmente está fazendo inferências estatísticas, não leitura direta.

Como identificar possíveis prompts de IA no Search Console

Embora não possamos ver os prompts diretamente, é possível identificar padrões de consultas que têm forte probabilidade de terem sido geradas por interações com IA.

Essas consultas costumam ter algumas características:

• são muito longas

• parecem frases completas

• muitas vezes incluem contexto adicional

• podem parecer uma pergunta conversacional

Exemplo real de consulta desse tipo:

Esse tipo de consulta raramente é digitado manualmente no Google

Esse tipo de consulta raramente é digitado manualmente no Google

Esse tipo de consulta raramente é digitado manualmente no Google

Esse tipo de consulta raramente é digitado manualmente no Google.

Usando regex no Search Console para encontrar consultas longas

O Google Search Console permite aplicar filtros com expressões regulares (regex).

Com isso podemos filtrar consultas com um número mínimo de palavras, que tendem a ser mais conversacionais.

Passo a passo

1. Acesse o Google Search Console

2. Vá em
   Desempenho → Resultados da Pesquisa

3. Defina um período mais longo de análise
   Recomendado: 6 a 12 meses

4. Clique em
   Adicionar filtro → Consulta (Query)

5. No dropdown selecione
   Correspondência personalizada (Regex)

6. Use uma expressão que filtre consultas longas.

Exemplo:

^(?:\S+\s+){15,}\S+$

^(?:\S+\s+){15,}\S+$

^(?:\S+\s+){15,}\S+$

Esse regex retorna consultas com 15 ou mais palavras.

7. Clique em Aplicar

O que esse filtro revela

Ao aplicar o filtro, você verá apenas consultas muito longas.

Essas consultas frequentemente representam:

• perguntas complexas

• frases completas

• comandos típicos de IA

Ou seja, consultas com forte probabilidade de terem sido originadas em interações com assistentes de IA ou buscas conversacionais.

Quantas palavras usar no filtro

Não existe um número único ideal.

Valores comuns para teste:

• 12 palavras

• 15 palavras

• 20 palavras

Quanto maior o número, maior a probabilidade de estar filtrando consultas geradas por IA.

Por outro lado, filtros muito agressivos podem reduzir demais o volume de dados.

O que fazer com essas informações

Identificar esse tipo de consulta abre novas possibilidades estratégicas para SEO.

1. Descobrir perguntas reais dos usuários

Essas consultas mostram como as pessoas realmente formulam perguntas complexas.

Isso ajuda a criar conteúdos mais alinhados com buscas conversacionais.

2. Identificar lacunas de conteúdo

Consultas longas podem revelar tópicos que o site ainda não cobre de forma clara.

Essas lacunas são oportunidades para novos artigos.

3. Adaptar conteúdo para AI Search

Motores de busca estão evoluindo para formatos mais conversacionais.

Conteúdos que respondem perguntas completas tendem a ter melhor desempenho em:

• AI Overviews

• buscadores com IA

• assistentes conversacionais

Limitações desse método

É importante entender que esse processo não identifica com certeza absoluta prompts de IA.

Algumas consultas podem ser apenas:

• pesquisas longas feitas manualmente

• perguntas digitadas no Google

• buscas de pesquisa acadêmica

Mesmo assim, esse método oferece um bom proxy para identificar padrões de busca conversacional.

Conclusão

Embora ainda não seja possível ver diretamente os prompts usados em ferramentas de IA, o Google Search Console permite identificar sinais importantes de buscas conversacionais.

Com o uso de filtros regex para consultas longas, profissionais de SEO podem:

• identificar perguntas complexas dos usuários

• encontrar oportunidades de conteúdo

• adaptar estratégias para o crescimento da AI Search

À medida que os motores de busca evoluem e se tornam mais conversacionais, compreender essas consultas passa a ser um diferencial competitivo para quem trabalha com conteúdo e SEO.

Fontes e documentação

Google Search Console – Performance report
https://support.google.com/webmasters/answer/7576553

Google Search Console – Regex filters
https://support.google.com/webmasters/answer/7576553#regex

Google Search Central – Search Console documentation
https://developers.google.com/search/docs