使用 DataSEO 开展声誉研究
示例
更高的来源准确性
示例
在受支持的搜索引擎、市场和设备上收集自然搜索结果、广告和搜索功能。使用结构化 JSON、HTML 和来源专属的采集选项进行排名跟踪和竞争研究。
示例
每日处理页面数
示例工作流
查看研究数据
产品系列
示例工作流
示例范围
示例
API
页面检查
示例工作流。收集受支持的评价记录并检查评分， 将文本和日期与其来源一并保留。分析检索到的样本时，不要将其描述为每位客户的体验。
示例工作流
示例工作流
选择实体和来源
保留评论背景
使用特定来源的商家、产品或应用标识符。合并评价记录时，请将分店、产品变体和应用商店版本分别处理。
跨评论平台研究
控制采集范围
将返回的评论文本、评分、日期和来源链接作为一个整体保留。缺失字段应继续保持缺失，而不是用猜测值替代。
- 通过相应的来源专属路径，收集受支持的 Google、购物平台、Trustpilot、Tripadvisor、Amazon 和应用商店评论。
- 为评论来源设置深度、排序和其他可用选项。记录这些设置，以确保重复采集的结果可比较。
- 使用一致的实体集合追踪新评价和反复出现的主题。区分已收集的样本与平台的评价总数。
监控变化趋势
将反馈转化为调查
归纳主题，并检查有代表性的评价后再下结论。区分来源评分、情感分类和你自己的解读。
使用 DataSEO 的 API 进行评价研究，创建了：
工作流示例
使用特定来源的商家、产品或应用标识符。合并评价记录时，请将分店、产品变体和应用商店版本分别处理。选择实体和来源
将返回的评论文本、评分、日期和来源链接作为一个整体保留。缺失字段应继续保持缺失，而不是用猜测值替代。保留评论背景
跨评论平台研究
通过相应的来源专属路径，收集受支持的 Google、购物平台、Trustpilot、Tripadvisor、Amazon 和应用商店评论。
控制采集范围
为评论来源设置深度、排序和其他可用选项。记录这些设置，以确保重复采集的结果可比较。监控变化趋势
使用一致的实体集合追踪新评价和反复出现的主题。区分已收集的样本与平台的评价总数。将反馈转化为调查
归纳主题，并检查有代表性的评价后再下结论。区分来源评分、情感分类和你自己的解读。工作流示例
选择实体和来源
使用特定来源的商家、产品或应用标识符。合并评价记录时，请将分店、产品变体和应用商店版本分别处理。
实施
保留评论背景
跨评论平台研究
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
控制采集范围
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