/agent

Ответы LLM API для исследований моделей

Иллюстративный контекст ответа; изучите запрос, метод и полученные источники.
Результат API оптимизации ИИ Поля ответа
Бренд
Упоминание
Цитируемая страница
1
руководство по выбору кроссовок для бега
Иллюстративный контекст ответа
example.com
2
2
кроссовки для бега для начинающих
Иллюстративный контекст ответа
example.com
3
3
кроссовки для трейлраннинга
Иллюстративный контекст ответа
example.com
4
4
руководство по выбору кроссовок для бега
Иллюстративный контекст ответа
example.com
5
Иллюстративный пример
контекст ответа; изучите
запрос, метод и
возвращённые источники.

Выберите поставщика и модель

Запускайте промпты через API поддерживаемых моделей и собирайте структурированные данные ответов. Сравнивайте модели, параметры запросов и контекст ответов с помощью повторяемого набора промптов.

Сценарии использования
Открыть в API Playground
Запрос

Изучайте видимость бренда, продукта и домена в индексированных ответах ИИ. Проверьте промпт, контекст ответа и цитируемые страницы, прежде чем интерпретировать упоминание.

5
Пример бренда
Упомянутый
example.com/guide
6
кроссовки для трейлраннинга
Иллюстративный контекст ответа
example.com
7
7
руководство по выбору кроссовок для бега
Иллюстративный контекст ответа
example.com
8
8
кроссовки для бега для начинающих
Иллюстративный контекст ответа
example.com
9
9
кроссовки для трейлраннинга
Иллюстративный контекст ответа
example.com
10
10
руководство по выбору кроссовок для бега
Иллюстративный контекст ответа
example.com
1
Иллюстративный пример
контекст ответа; изучите
запрос,
метод и возвращённые источники.

Отправьте запрос пользователя

Используйте AI Keyword Data, чтобы изучить расчетный объем поиска и исторический спрос. Различайте модель, рынок, период и методику оценки спрос. Указывайте модель, рынок, период времени и методику оценки, отличную от точного количество пользователей.

Низкий 36.2 / 0.025 единиц
Средний 43 / 0.1 единиц
Высокий 52 / 0.5 единиц
Коллекция образцов 26.5 / 0.1 единиц
Коллекция образцов 49.5 / 0.9 единиц
Коллекция образцов 39.4 / 0.3 единиц
Коллекция образцов 52.4 / 2.16 единиц
Коллекция образцов 51.8 / 1.9 единиц
Оценка / стоимость

Сохраняйте единообразие вариантов моделей

Цена по запросу для вашей рабочей нагрузки
минимальный Цена по запросу

Объём зависит от источника и маршрута

низкий Цена по запросу

Запускайте промпты через API поддерживаемых моделей, сохраняя сведения о модели и параметры запросов. Сравнивайте ответы с помощью единого набора промптов.

средний Цена по запросу

Собирайте структурированные ответы из поддерживаемых потребительских интерфейсов и сохраняйте цитаты, если они возвращаются. Результаты потребительских интерфейсов могут отличаться от результатов официальных API.

высокий Цена по запросу

Используйте исторические данные об упоминаниях и временные ряды, чтобы изучать изменения видимости. При сравнении периодов сохраняйте одинаковые настройки области запроса и источников.

xhigh Цена по запросу

Изучайте видимость бренда, продукта и домена в индексированных ответах ИИ. Проверьте промпт, контекст ответа и цитируемые страницы, прежде чем интерпретировать упоминание.

ультра динамический

Используйте метрики целевых объектов, сравнение нескольких объектов и наиболее упоминаемые страницы или домены, чтобы понять, как бренды и источники представлены в поддерживаемых данных AI.

live динамический

Используйте AI Keyword Data, чтобы изучить расчетный объем поиска и исторический спрос. Различайте модель, рынок, период и методику оценки и точное число пользователей.

Просмотреть полный справочник конечных точек API