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ChatGPT Scraper API और AI उत्तर संग्रह

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।

समर्थित इंटरफ़ेस चुनें

उपभोक्ता AI के जवाब प्रॉम्प्ट और बाज़ार संदर्भ सहित संग्रह करें। इंटरफ़ेस स्रोत के साथ टेक्स्ट और उद्धरणों की समीक्षा करें, और इन अवलोकनों की तुलना आधिकारिक मॉडल API आउटपुट से अलग करें।

उपयोग के मामले
API Playground में आज़माएँ
क्वेरी

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।

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।

प्रॉम्प्ट और बाज़ार सेट करें

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 अलग-अलग रखें मांग। मॉडल, बाज़ार, समयावधि और अनुमान की कार्यप्रणाली सटीक उपयोगकर्ता संख्या से अलग।

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

उत्तर का पाठ देखें

अनुरोध पर कोटेशन आपके कार्यभार के लिए
न्यूनतम अनुरोध पर कोटेशन

दायरा स्रोत और रूट पर निर्भर करता है

कम अनुरोध पर कोटेशन

समर्थित मॉडल API के ज़रिए प्रॉम्प्ट चलाएँ और मॉडल तथा अनुरोध विकल्प सुरक्षित रखें। एक समान प्रॉम्प्ट सेट का उपयोग करके प्रतिक्रियाओं की तुलना करें।

मध्यम अनुरोध पर कोटेशन

समर्थित उपभोक्ता इंटरफ़ेस से संरचित जवाब संग्रह करें और लौटाए गए उद्धरणों को बनाए रखें। उपभोक्ता इंटरफ़ेस का आउटपुट आधिकारिक API आउटपुट से अलग हो सकता है।

उच्च अनुरोध पर कोटेशन

दृश्यता में बदलावों की जांच के लिए ऐतिहासिक उल्लेख और टाइम-सीरीज़ डेटा का उपयोग करें। अलग-अलग अवधियों की तुलना करते समय प्रॉम्प्ट का दायरा और स्रोत सेटिंग एकसमान रखें।

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।

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