Search Console não tem filtro de AI Overviews, mas dá para medir o zero-click assim

from googleapiclient.discovery import build
from google.oauth2 import service_account

SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/webmasters.readonly']
SERVICE_ACCOUNT_FILE = 'credentials.json'

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    SERVICE_ACCOUNT_FILE, scopes=SCOPES)

service = build('searchconsole', 'v1', credentials=credentials)

def puxar_periodo(inicio, fim):
    body = {
        'startDate': inicio,
        'endDate': fim,
        'dimensions': ['page', 'query'],
        'rowLimit': 25000
    }
    resp = service.searchanalytics().query(
        siteUrl='https://www.seusite.com.br/', body=body).execute()
    return resp.get('rows', [])

antes = puxar_periodo('2025-06-01', '2025-08-31')
depois = puxar_periodo('2025-09-01', '2025-11-30')

Salve cada lista em CSV (page, query, clicks, impressions, ctr, position) com as mesmas colunas nos dois períodos. É esse par de arquivos que vira a base da planilha de antes/depois.

Um tropeço comum aqui: verifique se as credenciais usadas têm permissão de leitura sobre a propriedade no próprio Search Console antes de rodar o script; sem essa permissão a chamada pode não retornar os dados esperados.

Passo 3: cruzar com o Analytics

A documentação do Google traz um dado relevante para essa etapa: cliques vindos de resultados com AI Overview tendem a ser "de maior qualidade": os usuários passam mais tempo no site. Isso dá um segundo sinal, complementar ao CTR: se uma página perdeu cliques no Search Console mas o tempo de engajamento por sessão subiu no Analytics, é coerente com o efeito de AI Overviews filtrando cliques de curiosidade e deixando passar só quem realmente quer se aprofundar.

No GA4, use a Data API para puxar sessões orgânicas por landing page no mesmo par de períodos:

from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import RunReportRequest, DateRange, Dimension, Metric

client = BetaAnalyticsDataClient()

request = RunReportRequest(
    property='properties/SEU_PROPERTY_ID',
    dimensions=[Dimension(name='landingPagePlusQueryString')],
    metrics=[Metric(name='sessions'), Metric(name='averageSessionDuration')],
    date_ranges=[DateRange(start_date='2025-09-01', end_date='2025-11-30')],
)
response = client.run_report(request)

Junte esse resultado ao CSV do Search Console pela URL da página. Se a ferramenta de BI↳Business intelligence10 conteúdos10 motivos para adotar o Power BIData · jul 2020Metabase: Como ter um BI de alto nível sem gastar com licenças por usuárioDevSecOps · abr 20265 tendências em BI para serem implementadas agoraData · abr 2022Ver tudo em Data → que você usa (Looker Studio, planilha, notebook) já tem conector nativo para as duas fontes, pule os scripts e monte o join direto lá: o importante é que a chave de junção seja a página, não a query, já que é a página que aparece de forma consistente nos dois relatórios.

Passo 4: a planilha de antes/depois

Com os dois períodos batidos, as colunas mínimas para provar (ou descartar) o efeito zero-click por página são:

• Impressões (antes/depois) e variação %
• Cliques (antes/depois) e variação %
• CTR (antes/depois) em pontos percentuais
• Posição média (antes/depois)
• Sessões no GA4 (antes/depois)
• Duração média de sessão no GA4 (antes/depois)

O padrão que sustenta a hipótese de zero-click por AI Overview é: impressões estáveis ou em alta, cliques e CTR em queda, posição média mantida ou melhor, e duração de sessão estável ou maior nas sessões que ainda chegam. Se a posição também caiu, o problema pode ser ranking, não AI Overview: nesse caso a planilha evita que você culpe a IA generativa por uma queda que é, na verdade, perda de posição.

Os limites que valem deixar registrados

Esse método é uma correlação, não uma medição direta: o próprio Google não expõe qual impressão específica gerou uma AI Overview, então não existe forma de afirmar com certeza que uma queda pontual de CTR veio dali e não de um featured snippet, um pacote de "pessoas também perguntam" ou uma simples mudança de intenção de busca. Vale também considerar que os dados do Search Console não aparecem em tempo real (há um atraso natural entre a data da busca e a data em que o dado fica disponível no relatório) ao definir os cortes de data, e revisar se sua conta tem volume suficiente de impressões por página para o CTR não ficar ruidoso.

Do lado de GEO, a mesma lógica de "cliques mais qualificados" vale como argumento para priorizar conteúdo aprofundado nas páginas que aparecem como fonte em respostas de IA: se o clique que sobra é de quem quer se aprofundar, a página que recebe esse clique precisa entregar profundidade, não um resumo que a própria AI Overview já cobriu.

Fonte 1: Google Search Central — AI Overviews e Search Console (https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-overviews)

Fonte: Google Search Central — AI Overviews e Search Console