使用 DataSEO 的 AI 提及
2 周
从集成到全面部署
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示例工作流
AI 曝光度
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示例范围
示例
API
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
调查品牌、产品和 域名在已编入索引的 AI 答案中的可见度。 解读提及情况之前，请查看提示词、答案背景和引用页面。
搜索品牌提及和引用
比较目标可见性
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。
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 界面，并在返回引用时保留引用。面向消费者的界面输出可能与官方 API 输出不同。
使用历史提及数据和时间序列数据检查 可见度的变化。比较不同时期时，请保持提示范围和来源设置一致。
调查品牌、产品和域名的可见度 在已编入索引的 AI 答案中。解读提及情况前，请先查看提示词、答案上下文和引用页面。
检查面向消费者的 AI 界面
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来 了解品牌和来源在受支持的 AI 中如何呈现 数据。
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
通过支持的模型 API 运行提示词并保留模型和请求选项。使用一致的方式比较响应 提示词集。比较目标可见性
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。
- 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。
- 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，了解品牌和来源如何出现在受支持的 AI 数据中。