Você acessa o Search Console, abre o relatório de IA generativa, vê um número de impressões e uma posição média. Parece familiar, parece útil, parece o mesmo tipo de dado que já acompanha há anos. Só que não é.
John Mueller, Search Advocate do Google, reconheceu publicamente que os relatórios de desempenho para pesquisas com IA dentro do Search Console ainda não oferecem uma forma útil o suficiente de medir posicionamento e visibilidade.
A admissão aconteceu em resposta a um profissional de SEO que publicou no Reddit uma crítica direta: os conceitos de impressões e posição usados no relatório de IA generativa seguem a lógica dos dez links azuis, algo que simplesmente não se aplica à forma como os resultados aparecem nas AI Overviews e no AI Mode.
A seguir, a EducaSEO detalha o que Mueller disse, quais são as limitações práticas do relatório e como profissionais de SEO devem interpretar esses dados enquanto o Google não apresenta uma solução melhor.
O relatório de IA generativa do Search Console chegou ao mundo inteiro, mas com ressalvas importantes
O Google anunciou o relatório de performance para IA generativa em junho de 2026, inicialmente disponibilizando o recurso para um subconjunto de sites. A liberação global aconteceu em 31 de agosto de 2026, permitindo que qualquer propriedade verificada no Search Console passasse a acessar uma visão filtrada do desempenho em experiências de busca baseadas em IA.
Na prática, o relatório mostra quantas vezes uma URL apareceu em superfícies como AI Overviews e AI Mode, com dados de impressões, cliques e posição. Porém, há um detalhe fundamental: esses valores já estão incluídos no relatório geral de desempenho da busca. Ou seja, o relatório de IA generativa é um filtro aplicado sobre os mesmos dados, e não uma camada de informação nova.
Essa arquitetura já levantava dúvidas desde os primeiros dias de liberação. Quando a EducaSEO cobriu o lançamento do relatório de performance de IA dentro do Search Console, a separação entre métricas de IA e métricas tradicionais já era apontada como um avanço necessário, mas insuficiente pra entender a visibilidade real nesses ambientes.
Agora, o próprio Google confirma essa limitação.
Mueller concorda que os dados de posição não representam onde o link aparece dentro da resposta de IA
A discussão começou quando um profissional de SEO publicou no Reddit que as métricas do Search Console para AI Overviews estavam seguindo a mesma lógica dos resultados tradicionais, com impressões e posições que não refletem como o conteúdo realmente aparece dentro das respostas geradas por inteligência artificial.
Mueller respondeu concordando com a avaliação e explicou que a equipe tentou documentar tudo da forma mais clara possível na central de ajuda, mas reconheceu que o resultado ainda é insatisfatório. Nas palavras dele, a posição é difícil de representar de uma forma que seja útil, e por isso o Google está rastreando o recurso de IA da mesma maneira que trata outros recursos de busca: como um bloco.
Isso significa que quando o Search Console mostra uma “posição” para um resultado de IA generativa, ele está indicando a posição do bloco inteiro da funcionalidade de IA na página de resultados, e não a posição individual do link dentro daquele bloco.
Pra quem trabalha com SEO, a diferença é enorme. Um site pode estar sendo citado como terceira fonte dentro de um AI Overview que aparece na posição 1 da SERP. No relatório, o que aparece é posição 1, sem distinção de onde exatamente o link está posicionado dentro da resposta gerada pela IA.
Uma impressão pode ser contada mesmo que o usuário nunca tenha visto o link
A questão da posição não é o único ponto de atenção. O critério para contabilizar impressões também segue uma lógica que pode gerar interpretações equivocadas.
No relatório de IA generativa, uma impressão é registrada quando a resposta de IA aparece na página servida ao usuário. Mas isso não significa necessariamente que o usuário visualizou o link. Se a resposta de IA foi carregada na página, mas o usuário não rolou até aquele ponto, a impressão ainda assim é contabilizada.
Além disso, links que ficam ocultos atrás do botão “Mostrar mais” dentro de uma AI Overview não são contados como impressão até que o usuário expanda a seção. Ou seja, existe uma zona cinzenta em que parte da visibilidade real fica subnotificada e outra parte pode estar superestimada.
Essa combinação torna o relatório uma ferramenta de tendência, não de diagnóstico preciso. Serve para observar movimentos ao longo do tempo, mas não para concluir que um site está ganhando ou perdendo visibilidade em IA com a mesma confiança que se faria com dados de busca tradicional.
Mueller pediu sugestões ao mercado, mas não anunciou nenhuma mudança
Um ponto que merece atenção na resposta de Mueller é o tom. O Search Engine Journal enquadrou a declaração como uma admissão de inadequação. As palavras de Mueller, porém, foram mais ponderadas: ele confirmou as limitações, explicou a razão técnica por trás delas e pediu sugestões.
Na prática, Mueller disse que as páginas de resultados de busca oferecem muitas formas de interação hoje em dia, e que o modelo antigo de posição 1 a 10 é difícil de adaptar pra essa nova realidade. Ele convidou qualquer pessoa com ideias sobre como o rastreamento de posição poderia ser mais útil a compartilhá-las, e disse que teria prazer em levar as sugestões pra equipe.
Contudo, não houve anúncio de cronograma, nova funcionalidade ou qualquer indicação de quando o relatório será aprimorado. O Google reconhece o problema, mas ainda não tem uma solução pronta.
O que muda na prática para quem trabalha com SEO?
A principal consequência dessa limitação é que profissionais de SEO precisam tratar os dados de visibilidade em IA do Search Console com uma camada adicional de cautela.
Alguns pontos merecem atenção especial. Um aumento de impressões no relatório de IA generativa não significa automaticamente que mais pessoas viram o link do site. Da mesma forma, uma queda pode não representar uma perda real de presença nas respostas geradas por IA.
A posição registrada indica onde o bloco de IA apareceu na SERP, não onde o site estava dentro daquele bloco. Comparar posição média entre períodos, como se faz na busca tradicional, pode levar a conclusões imprecisas.
O relatório funciona melhor como um indicador de presença do que como uma métrica de desempenho. Ele responde à pergunta “meu site está aparecendo em experiências de IA?” com razoável confiança. Mas não responde “com que destaque?” nem “o usuário realmente interagiu com meu link?”.
Mueller reforçou que o Search Console continua sendo uma das melhores fontes gratuitas de dados sobre como um site performa na busca do Google. A ferramenta não ficou menos útil. O que aconteceu é que a complexidade da busca cresceu mais rápido do que a capacidade dos relatórios de acompanhá-la.
Para quem acompanha a evolução de GEO e a crescente importância da visibilidade em mecanismos de IA, o episódio reforça uma recomendação que a EducaSEO já vem fazendo: medir presença em IA exige cruzar dados de múltiplas fontes, e não depender exclusivamente de um único relatório, por melhor que ele seja.
A busca mudou. As métricas ainda não alcançaram essa mudança.
O reconhecimento de Mueller é importante não pelo que revela sobre o Search Console, mas pelo que sinaliza sobre o estágio atual da busca. O Google está incorporando IA em praticamente todas as experiências de pesquisa, mas as ferramentas disponíveis para medir essa presença ainda operam com a lógica de uma era anterior.
Essa lacuna não é exclusiva do Google. Ferramentas como o Bing Webmaster Tools, que já avançou com métricas como Intents, Topics e Citation Share, e soluções de mercado como a Cloudflare, com seu AEO Visibility Dashboard, estão tentando preencher esse espaço por caminhos diferentes. Mas nenhuma delas oferece, hoje, um padrão consolidado de mensuração.
O profissional de SEO que entender essa limitação e aprender a trabalhar com ela, em vez de simplesmente reagir a números do Search Console, estará melhor posicionado pra tomar decisões mais fundamentadas em um cenário onde a visibilidade está se fragmentando entre buscadores tradicionais, respostas de IA e múltiplos canais de descoberta.
Quem acompanha essas mudanças de perto pela EducaSEO sabe que cada nova camada de dados exige uma nova forma de interpretar o mercado.
Referências
- Search Engine Journal. Google Admits Search Console Reporting For AI Search Is Inadequate. Disponível em: https://www.searchenginejournal.com/google-admits-search-console-reporting-for-ai-search-is-inadequate/589236/
- Relevant Audience. Search Console AI Overview position counts the block. Disponível em: https://www.relevantaudience.com/seo/mueller-search-console-ai-overview-position-counted-as-block/
- O’Brien Media. Google Search Console’s AI Search Data Still Has Some Big Gaps. Disponível em: https://obrienmedia.co.uk/google-search-consoles-ai-search-data-still-has-some-big-gaps
