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LLM उल्लेख ब्रांड दृश्यता के लिए API

उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ; प्रॉम्प्ट, विधि और लौटाए गए स्रोतों की जांच करें।
AI Optimization API का परिणाम प्रतिक्रिया फ़ील्ड
ब्रांड
उल्लेख
उद्धृत पेज
1
दौड़ने के जूतों की मार्गदर्शिका
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
2
2
शुरुआती लोगों के लिए दौड़ने वाले जूते
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
3
3
ट्रेल रनिंग शूज़
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
4
4
दौड़ने के जूतों की मार्गदर्शिका
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
5
उदाहरणार्थ
प्रतिक्रिया का संदर्भ; जाँचें
प्रॉम्प्ट, विधि और
लौटाए गए स्रोत।

अनुक्रमित खोजें

ब्रांड उल्लेख और उद्धरण खोजने के लिए अनुक्रमित AI उत्तरों को खोजें। लक्ष्यों की तुलना करें, बार-बार उद्धृत पृष्ठ खोजें और दृश्यता में ऐतिहासिक बदलावों की पड़ताल करें।

स्रोत
डेटा।
क्वेरी

ब्रांड, उत्पाद या डोमेन खोजें और उत्तर, क्वेरी तथा स्रोत संदर्भ की जाँच करें। उत्तर में उल्लेख और स्रोत पृष्ठ के उद्धरण में अंतर पहचानें।

5
उदाहरण ब्रांड
उल्लेखित
example.com/guide
6
ट्रेल रनिंग शूज़
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
7
7
दौड़ने के जूतों की मार्गदर्शिका
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
8
8
शुरुआती लोगों के लिए दौड़ने वाले जूते
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
9
9
ट्रेल रनिंग शूज़
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
10
10
दौड़ने के जूतों की मार्गदर्शिका
उदाहरणात्मक प्रतिक्रिया संदर्भ
example.com
1
उदाहरणार्थ
प्रतिक्रिया का संदर्भ; जाँचें
प्रॉम्प्ट,
विधि और लौटाए गए स्रोत।

प्रॉम्प्ट और उत्तर का स्रोत बनाए रखें

शीर्ष उल्लेखित पेजों और डोमेन की जाँच करके समझें कि कौन-से स्रोत AI जवाबों को समर्थन दें। व्याख्या करने से पहले मूल पेज की समीक्षा करें किसी उद्धरण को समर्थन के रूप में।

कम 36.2 / 0.025 यूनिट
मध्यम 43 / 0.1 यूनिट
उच्च 52 / 0.5 यूनिट
नमूना संग्रह 26.5 / 0.1 यूनिट
नमूना संग्रह 49.5 / 0.9 यूनिट
नमूना संग्रह 39.4 / 0.3 यूनिट
नमूना संग्रह 52.4 / 2.16 यूनिट
नमूना संग्रह 51.8 / 1.9 यूनिट
स्कोर / लागत

उद्धृत URL देखें

अनुरोध पर कोटेशन आपके कार्यभार के लिए
न्यूनतम अनुरोध पर कोटेशन

दायरा स्रोत और रूट पर निर्भर करता है

कम अनुरोध पर कोटेशन

नए, खोए और बदलते उल्लेखों की जाँच के लिए ऐतिहासिक डेटा और समय-श्रृंखला में हुए बदलावों का उपयोग करें। अवधियों के बीच समान दायरे की तुलना करें।

मध्यम अनुरोध पर कोटेशन

शोध प्रश्न के अनुसार स्रोत, स्थान, भाषा और मिलान मानदंड सीमित करें। व्यापक और सटीक-मिलान वाली क्वेरी से उल्लेखों के अलग-अलग सेट मिल सकते हैं।

उच्च अनुरोध पर कोटेशन

उद्धृत URL और ब्रांड अवलोकनों को सामग्री, कीवर्ड और प्रतिस्पर्धी शोध के साथ जोड़ें। डेटा संग्रह की तारीख और स्रोत परिभाषाएँ बरकरार रखें।

खोज इंडेक्स किया गया AI

ब्रांड, उत्पाद या डोमेन खोजें और उत्तर, क्वेरी तथा स्रोत संदर्भ की जाँच करें। उत्तर में उल्लेख और स्रोत पृष्ठ के उद्धरण में अंतर पहचानें।

अल्ट्रा डायनेमिक

एकसमान रिसर्च सेटिंग के तहत प्रासंगिक इकाइयों की तुलना करने के लिए लक्ष्य और बहु-लक्ष्य मेट्रिक्स का उपयोग करें। ब्रांड परिभाषाएँ और समय सीमा स्पष्ट रखें।

लाइव डायनेमिक

शीर्ष उल्लेखित पेजों और डोमेन की जाँच करके समझें कि कौन-से स्रोत AI जवाबों को समर्थन देते हैं। किसी उद्धरण को समर्थन मानने से पहले मूल पेज देखें।

API एंडपॉइंट का पूरा संदर्भ देखें