/ai-optimization

के लिए AI Visibility API ब्रांड और स्रोत

उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ; प्रॉम्प्ट, विधि और लौटाए गए स्रोतों की जांच करें।
AI Optimization API का परिणाम प्रतिक्रिया फ़ील्ड
ब्रांड
उल्लेख
उद्धृत पेज
1
दौड़ने के जूतों की मार्गदर्शिका
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
2
2
शुरुआती लोगों के लिए दौड़ने वाले जूते
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
3
3
ट्रेल रनिंग शूज़
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
4
4
दौड़ने के जूतों की मार्गदर्शिका
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
5
उदाहरणार्थ
प्रतिक्रिया का संदर्भ; जाँचें
प्रॉम्प्ट, विधि और
लौटाए गए स्रोत।

AI Optimization API की क्षमताएँ

AI उल्लेखों, उद्धृत पेजों, अनुमानित प्रॉम्प्ट माँग और जनरेट किए गए जवाबों पर रिसर्च करें। आधिकारिक मॉडल आउटपुट की तुलना उपभोक्ता इंटरफ़ेस के जवाबों से करें और समय के साथ विज़िबिलिटी पर नज़र रखें।

उपयोग के मामले
API Playground में आज़माएँ
क्वेरी

समर्थित AI-उत्तर डेटा में ब्रांड, कीवर्ड और डोमेन के उल्लेख खोजें। दृश्यता का आकलन करने से पहले प्रॉम्प्ट, जवाब और उद्धरण संदर्भ देखें।

5
उदाहरण ब्रांड
उल्लेखित
example.com/guide
6
ट्रेल रनिंग शूज़
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
7
7
दौड़ने के जूतों की मार्गदर्शिका
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
8
8
शुरुआती लोगों के लिए दौड़ने वाले जूते
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
9
9
ट्रेल रनिंग शूज़
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
10
10
दौड़ने के जूतों की मार्गदर्शिका
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
1
उदाहरणार्थ
प्रतिक्रिया का संदर्भ; जाँचें
प्रॉम्प्ट,
विधि और लौटाए गए स्रोत।

उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया फ़ील्ड

जाँच के लिए ऐतिहासिक डेटा, समय-श्रृंखला में हुए बदलावों और नए/खोए हुए उल्लेखों का उपयोग करें AI दृश्यता में बदलाव। संगत अवधियों की तुलना करें और इकाई परिभाषाएँ।

कम 36.2 / 0.025 यूनिट
मध्यम 43 / 0.1 यूनिट
उच्च 52 / 0.5 यूनिट
नमूना संग्रह 26.5 / 0.1 यूनिट
नमूना संग्रह 49.5 / 0.9 यूनिट
नमूना संग्रह 39.4 / 0.3 यूनिट
नमूना संग्रह 52.4 / 2.16 यूनिट
नमूना संग्रह 51.8 / 1.9 यूनिट
स्कोर / लागत

संग्रह का दायरा और पहुँच

अनुरोध पर कोटेशन आपके कार्यभार के लिए
न्यूनतम अनुरोध पर कोटेशन

दायरा स्रोत और रूट पर निर्भर करता है

कम अनुरोध पर कोटेशन

अनुमानित AI कीवर्ड वॉल्यूम और उपलब्ध ऐतिहासिक पैटर्न पर रिसर्च करें। अनुमानित माँग को सटीक उपयोगकर्ता संख्या और पारंपरिक सर्च इंजन कीवर्ड मेट्रिक्स से अलग रखें।

मध्यम अनुरोध पर कोटेशन

समर्थित मॉडल API के ज़रिए प्रॉम्प्ट चलाएँ और मॉडल तथा अनुरोध विकल्प सुरक्षित रखें। बार-बार इस्तेमाल किए जा सकने वाले तुलना वर्कफ़्लो के लिए प्रतिक्रिया और मॉडल एंडपॉइंट का उपयोग करें।

उच्च अनुरोध पर कोटेशन

समर्थित उपभोक्ता इंटरफ़ेस के जवाब संरचित या HTML फ़ॉर्मैट में संग्रह करें। बाज़ार सेटिंग और उद्धरण बनाए रखें; आधिकारिक API आउटपुट और उपभोक्ता इंटरफ़ेस का आउटपुट अलग हो सकता है।

xhigh अनुरोध पर कोटेशन

इंडेक्स किए गए AI जवाबों में ब्रांड, उत्पाद और डोमेन की दृश्यता की जाँच करें। किसी उल्लेख की व्याख्या करने से पहले प्रॉम्प्ट, जवाब का संदर्भ और उद्धृत पेजों की समीक्षा करें।

अल्ट्रा डायनेमिक

समर्थित AI डेटा में ब्रांड और स्रोत कैसे दिखाई देते हैं, यह समझने के लिए लक्ष्य मेट्रिक्स, बहु-लक्ष्य तुलनाओं और सबसे अधिक उल्लेखित पेजों या डोमेन का उपयोग करें।

लाइव डायनेमिक

खोज मात्रा और ऐतिहासिक मांग के अनुमानित आँकड़ों की जाँच के लिए AI Keyword Data का उपयोग करें। मॉडल, बाज़ार, समयावधि और अनुमान पद्धति को उपयोगकर्ताओं की सटीक संख्या से अलग रखें।

API एंडपॉइंट का पूरा संदर्भ देखें