Przykład API SERP

Cytowania AI z DataSEO

Przykład
Obserwacje z wyszukiwarki
Wybrane
Źródła danych
Przykład
Przykładowe rekordy
Przykładowy przepływ pracy
Cytowania AI
Rodzina produktów
Infrastruktura AI
Przykładowy zakres
Przykład
API
API SERP za pośrednictwem ai_visibility
Przykładowy przepływ pracy. Zbieraj obsługiwane odpowiedzi modeli i sprawdzać dostępne odpowiedzi konsumenckich systemów AI. Oddzielaj wyniki oficjalnego API od obserwacji z interfejsów konsumenckich, zaindeksowanych wzmianek i szacowanego popytu na prompty.
Przykładowy przepływ pracy
Przykładowy przepływ pracy
Przykład API SERP

Wyszukuj wzmianki o marce i cytowania

Porównuj widoczność celów

Analizuj widoczność marki, produktu i domeny w indeksowanych odpowiedziach AI. Sprawdź prompt, kontekst odpowiedzi i cytowane strony, zanim zinterpretujesz wzmiankę.

Używaj wskaźników dotyczących celu, porównań wielu celów oraz najczęściej wymienianych stron lub domen aby zrozumieć, jak marki i źródła pojawiają się w obsługiwanych danych AI.

Analizuj szacowany popyt na prompty

Zbieraj oficjalne odpowiedzi modeli

Użyj AI Keyword Data, aby analizować szacowaną liczbę wyszukiwań i historyczny popyt. Nie łącz modelu, rynku, okresu ani metodologii szacowania z dokładną liczbą użytkowników.

Uruchamiaj prompty za pośrednictwem obsługiwanych interfejsy API modeli i zachowuj model oraz opcje żądania. Porównuj odpowiedzi przy użyciu spójnego zestawu promptów.

Zbieraj ustrukturyzowane odpowiedzi z obsługiwanych konsumenckich interfejsów i zachowuj zwrócone cytowania. Wyniki z interfejsu konsumenckiego mogą różnić się od oficjalnych wyników API.

Sprawdzaj interfejsy konsumenckich usług AI

Śledź historyczną widoczność w AI

Korzystaj z historycznych danych o wzmiankach i szeregów czasowych, aby badać zmiany widoczności. Zachowaj prompt scope and ustawienia źródła bez zmian podczas porównywania okresów.

Analizuj widoczność marki, produktu i domeny w indeksowanych odpowiedziach AI. Sprawdź prompt, kontekst odpowiedzi i cytowane strony, zanim zinterpretujesz wzmiankę.

Przykład przepływu pracy

Use target metrics, porównania wielu celów oraz najczęściej wspominane strony lub domeny, aby zrozumieć, jak marki i źródła pojawiają się w obsługiwanych danych AI.

Wyszukuj wzmianki o marce i cytowania

Użyj AI Keyword Data, aby analizować szacowaną liczbę wyszukiwań i historyczny popyt. Nie łącz modelu, rynku, okresu ani metodologii szacowania from exact user counts.

Porównuj widoczność celów

Uruchom prompty za pomocą obsługiwanych interfejsy API modeli i zachowuj model oraz opcje żądania. Porównuj odpowiedzi przy użyciu spójnego zestawu promptów.

Analizuj szacowany popyt na prompty

Zbieraj oficjalne odpowiedzi modeli

Zbieraj ustrukturyzowane odpowiedzi z obsługiwanych konsumenckich interfejsów i zachowuj zwrócone cytowania. Wyniki z interfejsu konsumenckiego mogą różnić się od oficjalnych wyników API.

Używaj historycznych wzmianek i danych szeregów czasowych, aby analizować zmiany widoczności. Podczas porównywania okresów zachowuj ten sam zakres promptu i ustawienia źródeł.

Sprawdzaj interfejsy konsumenckich usług AI

Analizuj widoczność marki, produktu i domeny w indeksowanych odpowiedziach AI. Review the prompt, kontekst odpowiedzi i cytowane strony przed interpretacją wzmianki.

Śledź historyczną widoczność w AI

Używaj wskaźników dotyczących celu, porównań wielu celów oraz najczęściej wymienianych stron lub domen, aby zrozumieć, jak marki i źródła pojawiają się w obsługiwanych danych AI.

Przykład przepływu pracy

Użyj AI Keyword Data, aby analizować szacowaną liczbę wyszukiwań i historyczny popyt. Nie łącz modelu, rynku, okresu ani metodologii szacowania z dokładną liczbą użytkowników.

Wyszukuj wzmianki o marce i cytowania

Porównuj widoczność celów

Uruchamiaj prompty za pośrednictwem obsługiwanych interfejsów API modeli i zachowuj informacje o modelu oraz opcjach żądania. Porównuj odpowiedzi, korzystając ze spójnego zestawu promptów.

Analizuj szacowany popyt na prompty

Zbieraj ustrukturyzowane odpowiedzi z obsługiwanych konsumenckich interfejsów i zachowuj zwrócone cytowania. Wyniki z interfejsu konsumenckiego mogą różnić się od oficjalnych wyników API.

Zbieraj oficjalne odpowiedzi modeli

Używaj historycznych wzmianek i danych szeregów czasowych, aby analizować zmiany widoczności. Podczas porównywania okresów zachowuj ten sam zakres promptu i ustawienia źródeł.

Sprawdzaj interfejsy konsumenckich usług AI

Analizuj widoczność marki, produktu i domeny w indeksowanych odpowiedziach AI. Sprawdź prompt, kontekst odpowiedzi i cytowane strony, zanim zinterpretujesz wzmiankę.

Śledź historyczną widoczność w AI

Use target metrics, multi-target comparisons i najczęściej wymieniane strony lub domeny, aby zrozumieć, jak marki i źródła pojawiają się w obsługiwane przez AI
Wdrożenie

Przykład przepływu pracy

Wyszukuj wzmianki o marce i cytowania

Ustrukturyzowane rekordy wyników wyszukiwania

Zbieranie danych specyficzne dla źródła
Dane wejściowe: słowo kluczowe i rynek
Wybrane pola odpowiedzi

Porównuj widoczność celów

Zbieraj odpowiedź obsługiwanego modelu.

Zależne od źródła
Tekst odpowiedzi
Zachowaj metodę i ustawienia źródła

Analizuj szacowany popyt na prompty