Busca multimodal no Search Console: por que separar essa métrica importa

O Search Console passou a separar buscas por imagem do restante do tráfego orgânico. O filtro "multimodal search" mostra o que vem de Lens, Circle to Search, uploads e do Chrome, e ajuda a explicar quedas de CTR.

Segundo a documentação do Google, o anúncio saiu em 24 de setembro de 2026. Os dados aparecem em 2 lugares: no relatório de desempenho dos resultados da Busca e no relatório de recursos de IA generativa.

O filtro isola 4 origens de busca por imagem

O recorte cobre 4 origens, todas visuais. O tipo de busca "multimodal search" entra no filtro dos relatórios de desempenho do Search Console que já existem:

1. Lens.
2. Circle to Search no Android.
3. Uploads de imagens feitos na própria Busca Google.
4. "Pesquisar esta imagem" do Chrome, acionado com o botão direito sobre uma imagem.

Todas partem do mesmo tipo de entrada: uma imagem. O Google descreve o conjunto como buscas feitas com imagens, "como com a câmera de um smartphone". O anúncio separa buscas por imagem das demais consultas.

O anúncio não descreve métricas novas: é uma segmentação sobre as que já existem. Para ver os dados, abra esse filtro nos relatórios de desempenho e clique em "Exportar". O recorte sai para planilha, BI ou o processo que a equipe já usa.

O mesmo tipo de busca aparece no relatório de desempenho da Busca e no de recursos de IA generativa. Na prática, quem acompanha os dois enxerga o tráfego multimodal nas duas leituras, e não apenas na visão geral. Para quem mede tráfego orgânico, ver esse número somado ao total ou separado é a diferença entre suspeitar e saber.

A média esconde a composição

Se o relatório soma buscas em texto e buscas por imagem, qualquer mudança na proporção entre as duas move o total. O desempenho em nenhuma delas precisa ter mudado.

Um site pode ver o CTR médio cair só porque passou a aparecer em buscas visuais. O clique em resultado de imagem se comporta de forma diferente do clique em resultado de texto.

É uma hipótese a testar com os dados exportados, não uma conclusão que o anúncio autorize. Sem o recorte, não dá para saber qual das duas metades se moveu.

Separar muda a pergunta e o diagnóstico

Separar também muda a pergunta que a equipe faz. Com o filtro isolado, dá para medir se o investimento em conteúdo visual tem contrapartida em cliques e impressões, em vez de discutir o tema no abstrato. Se o volume for relevante, as práticas de SEO de imagens deixam de ser tarefa de acabamento e passam a ter um número associado.

Há ainda o efeito sobre diagnósticos. Quando o total cai, a primeira pergunta costuma ser sobre ranking ou sobre atualização do algoritmo. Checar se a variação está concentrada no recorte multimodal — ou se ele nem se moveu — reduz o espaço para achismo antes de qualquer conclusão.

A ressalva é a mesma de como medir o impacto de AI Overviews no Search Console: dado novo só ajuda quando comparado com a mesma base.

O que o anúncio não diz

O comunicado é curto e convém não esticá-lo. Ele não menciona buscas por voz: as origens citadas são todas visuais. Quem esperava medir consultas faladas com esse filtro não vai encontrar isso no texto do Google.

Também não há quebra por origem. O anúncio não indica filtros separados para Lens, Circle to Search, uploads ou o recurso do Chrome, nem menção a preenchimento retroativo do histórico.

Os critérios de contagem são os que já valem no relatório de desempenho. E não há prazo prometido para os dados surgirem em todos os sites: a integração começou a ser implementada globalmente, mas as métricas aparecem "se o site estiver recebendo tráfego dessas consultas".

Um filtro vazio pode indicar ausência de tráfego, mas o anúncio não descarta erro de configuração.