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ChatGPT Scraper API 以及 AI 答案采集

示例响应上下文;请检查提示词、方法和返回的来源。
AI 优化 API 结果 响应字段
品牌
提及
被引用页面
1
跑步鞋指南
示例响应上下文
example.com
2
2
新手跑鞋
示例响应上下文
example.com
3
3
越野跑鞋
示例响应上下文
example.com
4
4
跑步鞋指南
示例响应上下文
example.com
5
示例
响应上下文;检查
提示词、方法和
返回的来源。

选择受支持的接口

收集消费者 AI 答案,并附上提示词和市场背景。结合界面来源查看文本和引用,并将这些观察结果与官方模型 API 输出分别比较。

使用案例
在 API Playground 中试用
查询

调查已索引 AI 答案中的品牌、产品和域名可见度。在解读提及之前,请先查看提示词、答案上下文和引用页面。

5
示例品牌
已提及
example.com/guide
6
越野跑鞋
示例响应上下文
example.com
7
7
跑步鞋指南
示例响应上下文
example.com
8
8
新手跑鞋
示例响应上下文
example.com
9
9
越野跑鞋
示例响应上下文
example.com
10
10
跑步鞋指南
示例响应上下文
example.com
1
示例
响应上下文;检查
提示词,
方法和返回的来源。

设置提示词和市场

使用 AI Keyword Data 调查预估搜索量和历史 需求。注明模型、市场、时间段和估算方法 不同于精确的用户数量。

低 36.2 / 0.025 个单位
中 43 / 0.1 个单位
高 52 / 0.5 个单位
示例数据采集 26.5 / 0.1 个单位
示例数据采集 49.5 / 0.9 个单位
示例数据采集 39.4 / 0.3 个单位
示例数据采集 52.4 / 2.16 个单位
示例数据采集 51.8 / 1.9 个单位
评分 / 成本

检查答案文本

按需报价 适用于你的工作负载
最少 按需报价

范围取决于数据来源和路由

低 按需报价

通过支持的模型 API 运行提示词并保留模型和请求选项。使用一致的提示词集比较响应。

中 按需报价

从受支持的消费者界面收集结构化答案,并在返回时保留引用。消费者界面输出与官方 API 输出可能有所不同。

高 按需报价

使用历史提及数据和时间序列数据来检查可见度变化。比较不同时间段时,请保持提示词范围和来源设置一致。

极高 按需报价

调查已索引 AI 答案中的品牌、产品和域名可见度。在解读提及之前,请先查看提示词、答案上下文和引用页面。

超高 动态

使用目标指标、多目标比较以及提及次数最多的页面或域名,了解品牌和来源如何出现在受支持的 AI 数据中。

实时 动态

使用 AI Keyword Data 调查预估搜索量和历史需求。明确区分模型、市场、时间段和估算方法与实际用户数。

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