使用 DataSEO 的 AI 引用
示例
搜索观测数据
已选择
数据来源
示例
示例记录
示例工作流
AI 引用
产品系列
AI 基础设施
示例范围
示例
API
通过以下方式使用 SERP API
ai_visibility
示例工作流。收集受支持的模型响应并 调查面向消费者的 AI 答案。将官方 API 输出与面向消费者的界面观察结果、已编入索引的提及以及估算的提示词需求分开处理。
示例工作流
示例工作流
搜索品牌提及和引用
比较目标可见性
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。
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 用于了解品牌如何 以及受支持的 AI 数据中出现的来源。
研究预估提示词需求
收集官方模型响应
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。
通过支持的模型运行提示词 模型 API，并保留模型和请求选项。使用一致的提示词集比较响应。
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。
检查面向消费者的 AI 界面
追踪历史 AI 可见度
使用历史提及数据和时间序列数据检查可见度变化。保留 prompt scope and 比较不同时间段时，保持来源设置一致。
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。
工作流示例
Use target metrics,
多目标对比，以及提及次数最高的页面或域名，帮助了解品牌和来源如何呈现在受支持的 AI 数据中。
搜索品牌提及和引用
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
from exact user counts.
研究预估提示词需求
收集官方模型响应
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。
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。
检查面向消费者的 AI 界面
调查已索引 AI 答案中的品牌、产品和域名可见度。
Review the prompt,
在解读提及内容前，先查看答案上下文和引用页面。
追踪历史 AI 可见度
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。工作流示例
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。搜索品牌提及和引用
比较目标可见性
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。
研究预估提示词需求
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。收集官方模型响应
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。检查面向消费者的 AI 界面
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。
实施
工作流示例
搜索品牌提及和引用
结构化搜索结果记录
特定来源的数据采集
关键词和市场输入
已选响应字段
比较目标可见性
收集受支持模型的响应。
取决于来源
响应文本
保留方法和来源设置