> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://developers.oxylabs.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://developers.oxylabs.io/api-targets/es/motores-de-busqueda/google/ai-overviews.md). # AI Overviews Las `google_search` y `google_ads` las fuentes pueden devolver AI Overviews de los resultados de Google Search en todas las regiones globales compatibles. `ai_overviews` el array de resultados admite varios bloques de IA en una sola respuesta, incluidas secciones como “La gente también pregunta” y “Cosas que saber.” Para maximizar la posibilidad de recibir contenido de AI Overviews completamente renderizado, debes incluir los siguientes parámetros: | Parámetro | Valor | | ----------------- | ------------------------------ | | `source` | `google_search` o `google_ads` | | `render` | `html` | | `user_agent_type` | `desktop` o `mobile` | Usar estos parámetros también te permite recibir tanto la respuesta general como el contenido de AI Overviews con una sola solicitud. {% hint style="danger" %} Google genera dinámicamente este contenido o carga una versión en caché, por lo que las respuestas generadas por IA pueden variar con el tiempo, incluso con parámetros idénticos. {% endhint %} {% hint style="success" %} Explora[ **diccionario de datos**](#data-dictionary) para algunas de las funciones SERP de AI Overviews. {% endhint %} ## Disponibilidad regional de AI Overviews Google AI Overviews están disponibles en la mayoría de los países, salvo algunas excepciones. Actualmente, los países excluidos más importantes son: * Francia * Mónaco * China * Irán * Sudán * Siria * Cuba * Corea del Norte {% hint style="warning" %} La función Google AI Overviews se está implementando continuamente, con más países incluidos con el tiempo. {% endhint %} ## Ejemplos de solicitud {% tabs %} {% tab title="cURL" %} ```shell curl 'https://realtime.oxylabs.io/v1/queries' \\ --user 'USERNAME:PASSWORD' \\ -H 'Content-Type: application/json' \\ -d '{ "source": "google_search", "query": "how to sell on amazon", "render": "html", "user_agent_type": "desktop", "parse": true }' ``` {% endtab %} {% tab title="Python" %} ```python import requests from pprint import pprint # Updated payload. payload = { 'source': 'google_search', 'query': 'how to sell on amazon', 'render': 'html', 'user_agent_type': 'desktop', } # Get response. response = requests.request( 'POST', 'https://realtime.oxylabs.io/v1/queries', auth=('user', 'pass1'), json=payload, ) # Print prettified response to stdout. pprint(response.json()) ``` {% endtab %} {% tab title="PHP" %} ```php 'google_search', 'query' => 'how to sell on amazon', 'render' => 'html', 'user_agent_type' => 'desktop', ]; $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "https://realtime.oxylabs.io/v1/queries"); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($params)); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_USERPWD, "user" . ":" . "pass1"); $headers = []; $headers[] = "Content-Type: application/json"; curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers); $result = curl_exec($ch); echo $result; if (curl_errno($ch)) { echo 'Error:' . curl_error($ch); } curl_close($ch); ``` {% endtab %} {% tab title="HTTP" %} ```http https://realtime.oxylabs.io/v1/queries?source=google_search&query=Emporio%20Armani%20EA3192&render=html&user_agent_type=desktop&access_token=12345abcde ``` {% endtab %} {% tab title="JSON" %} ```json { "source": "google_search", "query": "how to sell on amazon", "render": "html", "user_agent_type": "desktop" } ``` {% endtab %} {% endtabs %} Usamos [**Realtime**](/products/es/web-scraper-api/integration-methods/realtime.md) método de integración sincrónica en nuestros ejemplos. Si deseas usar [**Proxy Endpoint**](/products/es/web-scraper-api/integration-methods/proxy-endpoint.md) o asincrónica [**Push-Pull**](/products/es/web-scraper-api/integration-methods/push-pull.md) integración, consulta la [**métodos de integración**](/products/es/web-scraper-api/integration-methods.md) sección. ## Valores de los parámetros de solicitud ### General Opciones básicas de configuración y personalización para extraer resultados de búsqueda web de Google con AI Overviews.
ParámetroDescripciónValor predeterminado
sourceConfigura el scraper. Usa google_search o google_ads.google_search
queryLa palabra clave o frase que se va a buscar.-
renderHabilita el renderizado de JavaScript cuando se establece en html. Más información.-
context:
expand_aio		Establécelo en true para expandir Google AI Overviews (renderizado de JavaScript habilitado).false
parseDevuelve datos parseados cuando se establece en true.false
callback_urlURL de tu endpoint de callback. Más información-
user_agent_typeTipo de dispositivo y navegador. Usa desktop o mobile. desktop
\- parámetro obligatorio #### Operadores avanzados de búsqueda de Google Al extraer datos, puede resultarte útil combinar operadores avanzados de búsqueda de Google con tu consulta. Te permite personalizar el alcance de la búsqueda, asegurando que los resultados sean más relevantes y concretos. Explora estos comandos especiales [**aquí**](https://ahrefs.com/blog/google-advanced-search-operators/) y [**aquí**](https://www.semrush.com/kb/831-how-to-use-google-advanced-search-operators). Consulta la consulta de ejemplo a continuación. ```json { "source": "google_search", "query": "iphone 15 launch inurl:apple", "render": "html", "user_agent_type": "desktop" } ``` ### Localización Adapta los resultados de búsqueda a ubicaciones geográficas e idiomas específicos.
ParámetroDescripciónValor predeterminado
geo_locationLa ubicación geográfica para la que debe adaptarse el resultado. Usar este parámetro correctamente es extremadamente importante para obtener los datos correctos. Para más información, lee sobre nuestras sugerencias de geo_location estructuras de parámetros aquí.-
localeAccept-Language valor de encabezado que cambia el idioma de la interfaz web de la página de búsqueda de Google. Más información.-
### Paginación Controles para gestionar la paginación y la recuperación de resultados de búsqueda.
ParámetroDescripciónValor predeterminado
start_pageNúmero de página inicial.1
pagesNúmero de páginas a recuperar.1
limitNúmero de resultados a recuperar en cada página.10
context:limit_per_pageExtrae varias páginas usando la misma dirección IP y sesión (cookie establecida). Al especificar los números de página en un array JSON con la page clave e indicando el número de resultados orgánicos por página usando la limit clave, puedes minimizar la posibilidad de ver resultados orgánicos superpuestos entre páginas (p. ej., que el último resultado orgánico de la primera página sea el mismo que el primer resultado orgánico de la segunda página). Ver ejemplo.-
#### Compatibilidad con desplazamiento continuo Web Scraper API admite completamente el desplazamiento continuo de Google Search. Detecta automáticamente diseños de desplazamiento continuo, cargando de forma eficiente los resultados orgánicos solicitados sin necesidad de parámetros adicionales. #### Límite por página {% hint style="warning" %} Debido a cambios recientes en los límites de Google, hemos ajustado el comportamiento de Web Scraper API. El máximo de resultados por página coincidirá con la salida orgánica de Google, que normalmente es de 10 resultados. {% endhint %} Para usar esta función, incluye un array JSON con objetos JSON que contengan los siguientes datos:
ParámetroDescripciónEjemplo
pageEl número de página que deseas extraer. Cualquier valor entero mayor que 0 funcionará1
limitEl número de resultados en la página en cuestión. Cualquier valor entero entre 1 y 100 (incluido) funcionará.90
#### Ejemplo de solicitud ```json { "source": "google_search", "query": "how to sell on amazon", "render": "html", "user_agent_type": "dekstop", "parse": true, "context": [ { "key": "limit_per_page", "value": [ {"page": 1, "limit": 10}, {"page": 2, "limit": 90} ] }] } ``` ### Filtrado Opciones para filtrar y refinar resultados de búsqueda según diversos criterios. Aprende a usar parámetros de contexto [**aquí**](#context-parameters).
ParámetroDescripciónValor predeterminado
context:
filter		Establecer el valor de este parámetro en 0 te permite ver resultados que de otro modo se excluirían por su similitud con otros resultados.1
context:
safe_search		Búsqueda segura. Establécelo en true para activarlo.false
context:
udm		udm el parámetro permite cambiar entre distintas pestañas de búsqueda, como imágenes, lugares o vídeos, para personalizar el tipo de resultados mostrados. Encuentra los valores aceptados aquí.-
context:
tbm		A emparejar o tbm parámetro. Los valores aceptados son: app, blg, bks, dsc, isch, nws, pts, plcs, rcp, lcl-
context:
tbs		Este parámetro es como un contenedor para parámetros de Google más oscuros, como limitar/ordenar resultados por fecha, así como otros filtros, algunos de los cuales dependen del tbm parámetro (p. ej. tbs=app_os:1 solo está disponible con tbm valor app). Más información aquí.-
{% hint style="warning" %} `udm` y `tbm` Los parámetros de contexto no pueden usarse juntos en una sola solicitud de scraping; selecciona solo uno. Usar ambos al mismo tiempo puede provocar conflictos o un comportamiento inesperado. {% endhint %} ### Otros Configuraciones y controles avanzados adicionales para requisitos especializados.
ParámetroDescripciónValor predeterminado
context:
fpstate		Establecer el fpstate valor en aig hará que Google cargue más aplicaciones. Este parámetro solo es útil si se usa junto con el render parámetro.-
context:
nfpr		true desactivará la autocorrección ortográficafalse
### Parámetros de contexto Todos los parámetros de contexto deben añadirse al `context` array como objetos con `key` y `valor` pares, por ejemplo: ```json ... "context": [ { "key": "filter", "value": "0" } ] ... ``` ## Estructura de datos y procesamiento ### Diccionario de datos Todas las claves disponibles dentro de la función SERP de AI Overviews se definen en la tabla siguiente:
Clave (results.ai_overview)DescripciónTipo
answer_textInformación general sobre el término de consulta de Google Search.arreglo
bullet_listIndica información sobre elementos mostrados en una lista con viñetas dentro de la función SERP de AI Overviews.arreglo
productsUna lista de productos con sus detalles correspondientes.objeto
source_panelUna lista de fuentes utilizadas para generar el resultado de AI Overviews en la función SERP de Google.objeto
additional_questionsUna lista de preguntas adicionales con sus detalles correspondientes.objeto
recipesUna lista de recetas con sus detalles correspondientes.objeto
info_listUna lista de información usada con mayor frecuencia para representar los pasos de un proceso relevante para la consulta de búsqueda.arreglo
pos_overallUna indicación de la posición del resultado de la función SERP de AI Overviews entre todos los resultados SERP disponibles de Google.entero
### Trabajar con múltiples AI Overviews Como AI Overviews ahora se devuelven como un array, debes iterar sobre ellas: {% tabs %} {% tab title="JavaScript" %} ```javascript // Processing all AI Overviews in a response response.results.ai_overviews.forEach((aiOverview, index) => { console.log(`Processing AI Overview #${index + 1}`); // Process individual components if (aiOverview.answer_text) { // Handle answer text } if (aiOverview.bullet_list) { // Handle bullet lists } // And so on... }); ``` {% endtab %} {% tab title="Python" %} ```python # Processing all AI Overviews in a response for index, ai_overview in enumerate(response['results']['ai_overviews']): print(f"Processing AI Overview #{index + 1}") # Process individual components if 'answer_text' in ai_overview: answer_texts = ai_overview['answer_text'] for answer in answer_texts: # Process each answer text if 'fragments' in answer: for text_item in answer['fragments']: print(f"Answer text: {fragment['text']}") if 'bullet_list' in ai_overview: bullet_lists = ai_overview['bullet_list'] for bullet_list in bullet_lists: if 'list_title' in bullet_list: print(f"List title: {bullet_list['list_title']}") if 'points' in bullet_list: for point in bullet_list['points']: point_text = point['text'] print(f"- {point_text}") # Continue processing other elements... ``` {% endtab %} {% tab title="PHP" %} ```php $aiOverview) { $indexNumber = $index + 1; echo "Processing AI Overview #{$indexNumber}\n"; // Process answer text if (isset($aiOverview['answer_text']) && is_array($aiOverview['answer_text'])) { foreach ($aiOverview['answer_text'] as $answer) { if (isset($answer['fragments']) && is_array($answer['fragments'])) { foreach ($answer['fragments'] as $fragment) { $textItem = $fragment['text']; echo "Answer text: {$textItem}\n"; } } } } // Process bullet lists if (isset($aiOverview['bullet_list']) && is_array($aiOverview['bullet_list'])) { foreach ($aiOverview['bullet_list'] as $bulletList) { if (isset($bulletList['list_title'])) { echo "List title: {$bulletList['list_title']}\n"; } if (isset($bulletList['points']) && is_array($bulletList['points'])) { foreach ($bulletList['points'] as $point) { $pointText = $point['text']; echo "- {$pointText}\n"; } } } } // Continue processing other elements... } } ?> ``` {% endtab %} {% endtabs %} En la mayoría de los casos, habrá solo un AI Overview, pero tu código debe estar preparado para manejar varias entradas. Explora a continuación ejemplos de resultados de AI Overviews, categorizados por distintas consultas de búsqueda: [**Elemento**](#item), [**Recetas**](#recipe), [**Instrucción**](#instruction). ### Elemento En el siguiente ejemplo, se usó la consulta "Emporio Armani EA3192".
```json ... "ai_overviews": [ { "answer_text": [ { "fragments": [ { "references": [ { "source": "italist.com", "url": "https://www.italist.com/magazine/what-is-emporio-armani/" } ], "text": "Emporio Armani es una marca de lujo conocida por sus diseños atemporales y su compromiso con la artesanía italiana." }, { "text": "Las gafas graduadas Emporio Armani EA3192 están diseñadas para hombre." }, { "text": "Tienen una montura rectangular hecha de plástico hipoalergénico y ligero." }, { "text": "Las lentes son UV y antirreflejo." }, { "text": "Aquí hay algunas ideas de las reseñas:" } ], "pos": 1 } ], "bullet_list": [ { "list_title": "Ventajas", "points": [ { "text": "Cómodo" }, { "text": "Marca mínima" } ], "pos": 1 } ], "products": { "items": [ { "product_name": "Gafas para hombre Emporio Armani negro brillante Talla: 53", "price": "$163.00", "previous_price": null, "seller": "Lenscrafters", "shipping": "Entrega gratuita", "url": "https://www.lenscrafters.com/lc-us/emporio-armani/8056597975810?srsltid=AfmBOoqWO55KIJevhQp_c5OAp0JOM_8Uza3_gCvn9S4x4Vz342AUSQewzJI", "pos": 1 } ] }, "source_panel": { "items": [ { "url": "https://www.italist.com/magazine/what-is-emporio-armani/#:~:text=Emporio%20Armani%20is%20a%20luxury,reinforce%20the%20perception%20of%20luxury.", "source": "italist.com", "date": "5 de mayo de 2023", "title": "¿Qué es Emporio Armani y es Emporio Armani una marca de lujo?", "pos": 1 }, ... ] }, "additional_questions": { "items": [ { "question": "¿Emporio Armani es lo mismo que Giorgio Armani?", "pos": 1 } ] }, "pos_overall": 1 } ], ... ``` #### Texto de respuesta
Clave (results.ai_overviews.answer_text)DescripciónTipo
fragmentosUna respuesta breve a la consulta de Google Search.arreglo
fragments.textEl contenido del texto de respuesta del fragmento. cadena
fragments.referencesUna lista de fuentes referenciadas por el fragmento.arreglo
fragments.references.sourceEl nombre de la fuente referenciada.cadena
fragments.references.urlLa URL de la fuente referenciada. cadena
posUn indicador que denota la posición de un elemento dado entre todos los resultados de respuesta de AI Overviews.entero
\- parámetro obligatorio **Lista con viñetas**
Clave (results.ai_overviews.bullet_list)DescripciónTipo
list_titleEl título de la lista con viñetas.cadena
pointsLos elementos mostrados en la lista con viñetas. Todos los elementos están separados por comas.arreglo
points.textEl contenido de texto del punto con viñeta.cadena
points.referencesUna lista de fuentes referenciadas por el punto con viñeta.arreglo
posUn indicador que denota la posición de un elemento dado entre todos los resultados de la lista con viñetas de AI Overviews.entero
**Productos**
Clave (results.ai_overviews.products)DescripciónTipo
itemsUna lista de productos con sus detalles correspondientes.arreglo
items.product_nameEl nombre del producto.cadena
items.priceEl precio actual del producto.cadena
items.previous_priceEl precio inicial del producto (si corresponde).cadena
items.sellerEl vendedor del producto.cadena
items.shippingEl tipo de envío disponible para el producto.cadena
items.urlLa URL del producto.cadena
items.posUn indicador que denota la posición de un elemento dado entre todos los resultados de productos de AI Overviews.entero
#### Panel de fuentes
Clave (results.ai_overviews.source_panel)DescripciónTipo
itemsUna lista de fuentes utilizadas para generar el resultado de AI Overviews en la función SERP de Google.objeto
items.urlLa URL del sitio web.cadena
items.sourceEl nombre del sitio web.cadena
items.dateLa fecha en que se publicó el artículo.cadena
items.titleEl título del artículo.cadena
items.posUn indicador que denota la posición de un elemento dado entre todos los resultados del panel de fuentes de AI Overviews.entero
#### Preguntas adicionales
Clave (results.ai_overviews.additional_questions)DescripciónTipo
items.questionUna lista de preguntas adicionales, separadas por comas, relevantes para la consulta de búsqueda original.arreglo
items.posUn indicador que denota la posición de un elemento dado entre todos los resultados de preguntas adicionales de AI Overviews.entero
### Receta En el siguiente ejemplo, se usó la consulta "recipe for an apple pie".
```json ... "ai_overviews": [ { "recipes": { "items": [ { "description": "Esta receta sencilla incluye una masa casera, manzanas Granny Smith y especias cálidas.", "image": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/...", "source": "Allrecipes", "rating": "4.8", "rating_count": "13K", "duration": "90 min", "url": "https://www.allrecipes.com/recipe/12682/apple-pie-by-grandma-ople/", "title": "Pastel de manzana de Grandma Ople" }, ... ] } } ], ... ``` **Recetas**
Clave (results.ai_overviews.recipes)DescripciónTipo
itemsUna lista de recetas con sus detalles correspondientes.arreglo
items.descriptionUna breve descripción de la receta.cadena
items.imageUna imagen en miniatura codificada en base64 de la receta.cadena
items.sourceEl nombre del sitio donde se publica la receta.cadena
items.ratingLa valoración de la receta.cadena
items.rating_countEl número de valoraciones.cadena
items.durationEl tiempo necesario para preparar el plato.cadena
items.urlLa URL de la receta completa.cadena
items.titleEl título de la receta.cadena
En el siguiente ejemplo, se usó la consulta "recipe of a juicy succulent steak".
#### Lista de información
Clave (results.ai_overviews.info_list)DescripciónTipo
list_titleEl título de la lista.cadena
list_itemsContiene una lista de elementos con sus detalles respectivos.arreglo
list_items.titleEl título de la sección dentro de la lista.cadena
list_items.contentUna breve descripción de la sección.arreglo
list_item.posUn indicador que denota la posición de un elemento dado entre todos los resultados de la lista de información de AI Overviews.entero
### Instrucción En el siguiente ejemplo, se usó la consulta "docker exec commands explained".
```json ... "ai_overviews": [ { "answer_text": [ { "fragments": [ "El docker execExecEn informática, exec es una funcionalidad de un sistema operativo que ejecuta un archivo ejecutable en el contexto de un proceso ya existente, reemplazando el ejecutable anterior...", "Es una herramienta potente que puede usarse para diversas tareas, como solucionar problemas de un contenedor, ejecutar un script o instalar software." ], "pos": 1 }, { "fragments": [ "La sintaxis del comando docker exec es la siguiente:" ], "command": [ "docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...]" ], "pos": 2 }, ... } ] } ], ... ``` **Texto de respuesta del comando** {% hint style="info" %} Nota: los detalles se muestran en el mismo arreglo que para [**consulta de búsqueda relacionada con el elemento**](#answer-text), sin embargo, aparece un nuevo tipo de clave (command) para el tipo de consulta relacionada con instrucciones {% endhint %}
Clave (results.ai_overviews.answer_text)DescripciónTipo
commandUna instrucción dada a una computadora o software para realizar una tarea específica.cadena
--- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://developers.oxylabs.io/api-targets/es/motores-de-busqueda/google/ai-overviews.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.