/ai-optimization

AI Visibility API สำหรับ แบรนด์และแหล่งที่มา

บริบทคำตอบตัวอย่าง ตรวจสอบพรอมป์ต์ วิธีการ และแหล่งข้อมูลที่ส่งกลับ
ผลลัพธ์ API การเพิ่มประสิทธิภาพ AI ฟิลด์การตอบกลับ
แบรนด์
การกล่าวถึง
หน้าที่ถูกอ้างอิง
1
คู่มือรองเท้าวิ่ง
บริบทคำตอบตัวอย่าง
example.com
2
2
รองเท้าวิ่งสำหรับผู้เริ่มต้น
บริบทคำตอบตัวอย่าง
example.com
3
3
รองเท้าวิ่งเทรล
บริบทคำตอบตัวอย่าง
example.com
4
4
คู่มือรองเท้าวิ่ง
บริบทคำตอบตัวอย่าง
example.com
5
เพื่อประกอบการอธิบาย
บริบทของคำตอบ ตรวจสอบ
พรอมป์ต์ วิธีการ และ
แหล่งข้อมูลที่ส่งคืน

ความสามารถของ API การเพิ่มประสิทธิภาพ AI

วิจัยการกล่าวถึงใน AI หน้าเว็บที่ถูกอ้างอิง ความต้องการพรอมป์ต์โดยประมาณ และคำตอบที่สร้างขึ้น เปรียบเทียบผลลัพธ์จากโมเดลอย่างเป็นทางการกับคำตอบจากอินเทอร์เฟซสำหรับผู้บริโภค และติดตามการมองเห็นในช่วงเวลาต่างๆ

กรณีการใช้งาน
ลองใช้ใน API Playground
คำค้นหา

ค้นหาการกล่าวถึงแบรนด์ คีย์เวิร์ด และโดเมนในข้อมูลคำตอบ AI ที่รองรับ ตรวจสอบพรอมป์ต์ คำตอบ และบริบทการอ้างอิงก่อนประเมินการมองเห็น

5
แบรนด์ตัวอย่าง
ถูกกล่าวถึง
example.com/guide
6
รองเท้าวิ่งเทรล
บริบทคำตอบตัวอย่าง
example.com
7
7
คู่มือรองเท้าวิ่ง
บริบทคำตอบตัวอย่าง
example.com
8
8
รองเท้าวิ่งสำหรับผู้เริ่มต้น
บริบทคำตอบตัวอย่าง
example.com
9
9
รองเท้าวิ่งเทรล
บริบทคำตอบตัวอย่าง
example.com
10
10
คู่มือรองเท้าวิ่ง
บริบทคำตอบตัวอย่าง
example.com
1
เพื่อประกอบการอธิบาย
บริบทของคำตอบ ตรวจสอบ
พรอมป์ต์,
วิธีการและแหล่งข้อมูลที่ส่งกลับ

ฟิลด์คำตอบตัวอย่าง

ใช้ข้อมูลย้อนหลัง การเปลี่ยนแปลงตามอนุกรมเวลา และการกล่าวถึงที่เพิ่มขึ้น/หายไปเพื่อตรวจสอบ การเปลี่ยนแปลงของการมองเห็นใน AI เปรียบเทียบช่วงเวลาที่สอดคล้องกัน และ entity คำจำกัดความ

ต่ำ 36.2 / 0.025 หน่วย
ปานกลาง 43 / 0.1 หน่วย
สูง 52 / 0.5 หน่วย
คอลเลกชันตัวอย่าง 26.5 / 0.1 หน่วย
คอลเลกชันตัวอย่าง 49.5 / 0.9 หน่วย
คอลเลกชันตัวอย่าง 39.4 / 0.3 หน่วย
คอลเลกชันตัวอย่าง 52.4 / 2.16 หน่วย
คอลเลกชันตัวอย่าง 51.8 / 1.9 หน่วย
คะแนน / ค่าใช้จ่าย

ขอบเขตการรวบรวมและสิทธิ์การเข้าถึง

ราคาเสนอเมื่อร้องขอ สำหรับภาระงานของคุณ
น้อยที่สุด ราคาเสนอเมื่อร้องขอ

ขอบเขตขึ้นอยู่กับแหล่งข้อมูลและ route

ต่ำ ราคาเสนอเมื่อร้องขอ

วิจัยปริมาณการค้นหาคีย์เวิร์ด AI โดยประมาณและรูปแบบย้อนหลังที่มีให้ใช้ แยกความต้องการโดยประมาณออกจากจำนวนผู้ใช้ที่แน่นอนและเมตริกคีย์เวิร์ดของเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิม

ปานกลาง ราคาเสนอเมื่อร้องขอ

เรียกใช้พรอมต์ผ่าน API ของโมเดลที่รองรับและเก็บตัวเลือกของโมเดลและคำขอไว้ ใช้ endpoint ของคำตอบและโมเดลเพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์การเปรียบเทียบที่ทำซ้ำได้

สูง ราคาเสนอเมื่อร้องขอ

รวบรวมคำตอบจากอินเทอร์เฟซสำหรับผู้บริโภคที่รองรับในรูปแบบที่มีโครงสร้างหรือ HTML เก็บการตั้งค่าตลาดและการอ้างอิงไว้ ผลลัพธ์อย่างเป็นทางการจาก API และผลลัพธ์จากอินเทอร์เฟซสำหรับผู้บริโภคอาจแตกต่างกัน

xhigh ราคาเสนอเมื่อร้องขอ

ตรวจสอบการมองเห็นของแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ และโดเมนในคำตอบจาก AI ที่จัดทำดัชนี ตรวจสอบพรอมป์ต์ บริบทของคำตอบ และหน้าที่มีการอ้างอิงก่อนตีความการกล่าวถึง

อัลตรา ไดนามิก

ใช้ตัวชี้วัดเป้าหมาย การเปรียบเทียบหลายเป้าหมาย และหน้าเว็บหรือโดเมนที่มีการกล่าวถึงสูงสุด เพื่อทำความเข้าใจว่าแบรนด์และแหล่งข้อมูลปรากฏอย่างไรในข้อมูล AI ที่รองรับ

แบบเรียลไทม์ ไดนามิก

ใช้ AI Keyword Data เพื่อตรวจสอบค่าประมาณปริมาณการค้นหาและความต้องการในอดีต โดยแยกโมเดล ตลาด ช่วงเวลา และวิธีประมาณการออกจากจำนวนผู้ใช้จริง

ดูข้อมูลอ้างอิง API endpoint ฉบับสมบูรณ์