AI 搜索量（实时）

接口说明

该接口用于查询目标在 AI 工中的搜索量数据。

针对每个提交的，接口会返回：

• 最近一个月的 AI 搜索量值；
• 过去 12 个月的 AI 搜索趋势。

，ai_search_volume 指标基于搜索结果中 “People Also Ask” 问题的统计数据估算得出，可用于衡量某个在 AI 场景中的度变化。

请求地址

POST https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/ai_keyword_data/keywords_search_volume/live

计费说明

该接口按请求计费。原文未提供固定单价，因此无法直接换算人民币参考价。 扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

调用限制

• 每分钟最多可发送 2000 次 API 调用
• 最大并发请求数为 30
• POST 请求体为 UTF-8 编码的 JSON
• 请求体格式为 JSON 数组：[{ ... }]

请求参数

字段名	类型	说明
keywords	array	填。列表。最多可提交 1000 个；单个最长 250 个字符；会自动转换为小写。
location_name	string	location_code 未指定时填。地区完整名称。location_name 与 location_code 二选一填。示例：United Kingdom
location_code	integer	location_name 未指定时填。地区唯一标识。location_name 与 location_code 二选一填。示例：2840
language_name	string	language_code 未指定时填。语言完整名称。指定该字段时可不传 language_code。示例：English
language_code	string	language_name 未指定时填。语言代码。指定该字段时可不传 language_name。示例：en
tag	string	可选。自定义任务标识，最长 255 个字符。便于将请求与返回结果对应，响应中的 data 对象会带回该值。

地区与语言列表

可通过以下接口获取可用地区和语言列表：

/v3/ai_optimization/ai_keyword_data/locations_and_languages

返回结构

接口返回 JSON 编码结果，顶层 tasks 数组。

顶层字段

字段名	类型	说明
version	string	当前 API 版本
status_code	integer	通用状态码，完整列表参考 /v3/appendix/errors
status_message	string	通用状态信息
time	string	执行耗时，单位秒
cost	float	本次请求总费用，单位 USD
tasks_count	integer	tasks 数组中的任务数量
tasks_error	integer	返回错误的任务数量
tasks	array	任务结果数组

tasks[] 字段

字段名	类型	说明
id	string	任务唯一标识，UUID 格式
status_code	integer	任务状态码，通常范围 10000-60000，完整列表参考 /v3/appendix/errors
status_message	string	任务状态说明
time	string	任务执行耗时，单位秒
cost	float	当前任务费用，单位 USD
result_count	integer	result 数组数量
path	array	URL 路径
data	object	与请求中提交的参数一致
result	array	结果数组

result[] 字段

字段名	类型	说明
location_code	integer	请求中的地区代码
language_code	string	请求中的语言代码
items_count	integer	items 数组中的结果数量
items	array	AI 搜索量结果列表

items[] 字段

字段名	类型	说明
keyword	string	查询
ai_search_volume	integer	当前的 AI 搜索量
ai_monthly_searches	array	按月返回的 AI 搜索量趋势数据

ai_monthly_searches[] 字段

字段名	类型	说明
year	integer	年份
month	integer	月份
ai_search_volume	integer	对应年月的 AI 搜索量

请求示例

cURL

curl --location --request POST "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/ai_keyword_data/keywords_search_volume/live" \
--header "Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-raw '[
 {
 "language_name": "English",
 "location_code": 2840,
 "keywords": [
 "iphone",
 "seo"
 ],
 "tag": "ai-keyword-volume-demo"
 }
]'

Python

import requests

url = "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/ai_keyword_data/keywords_search_volume/live"
headers = {
 "Authorization": "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json"
}
payload = [
 {
 "language_name": "English",
 "location_code": 2840,
 "keywords": ["iphone", "seo"],
 "tag": "ai-keyword-volume-demo"
 }
]

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json)

TypeScript

import axios from "axios";

const payload = [
 {
 language_name: "English",
 location_code: 2840,
 keywords: ["iphone", "seo"],
 tag: "ai-keyword-volume-demo"
 }
];

axios({
 method: "post",
 url: "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/ai_keyword_data/keywords_search_volume/live",
 headers: {
 Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json"
 },
 data: payload
})
 .then((response) => {
 // 输出接口返回结果
 console.log(response.data);
 })
 .catch((error) => {
 console.error(error);
 });

响应示例

{
 "version": "0.1.20250526",
 "status_code": 20000,
 "status_message": "Ok.",
 "time": "0.3281 sec.",
 "cost": 0,
 "tasks_count": 1,
 "tasks_error": 0,
 "tasks": [
 {
 "id": "6b2f0f2e-8b42-4d86-9a58-1234567890ab",
 "status_code": 20000,
 "status_message": "Ok.",
 "time": "0.3124 sec.",
 "cost": 0,
 "result_count": 1,
 "path": [
 "v3",
 "ai_optimization",
 "ai_keyword_data",
 "keywords_search_volume",
 "live"
 ],
 "data": {
 "api": "ai_optimization",
 "function": "keywords_search_volume",
 "language_name": "English",
 "location_code": 2840,
 "keywords": [
 "iphone",
 "seo"
 ],
 "tag": "ai-keyword-volume-demo"
 },
 "result": [
 {
 "location_code": 2840,
 "language_code": "en",
 "items_count": 2,
 "items": [
 {
 "keyword": "iphone",
 "ai_search_volume": 24120,
 "ai_monthly_searches": [
 {
 "year": 2025,
 "month": 4,
 "ai_search_volume": 24120
 },
 {
 "year": 2025,
 "month": 3,
 "ai_search_volume": 22840
 }
 ]
 },
 {
 "keyword": "seo",
 "ai_search_volume": 13881,
 "ai_monthly_searches": [
 {
 "year": 2025,
 "month": 4,
 "ai_search_volume": 13881
 },
 {
 "year": 2025,
 "month": 3,
 "ai_search_volume": 13210
 }
 ]
 }
 ]
 }
 ]
 }
 ]
}

状态码与错误处理

• 顶层 status_code 表示整次请求的执行状态
• tasks[].status_code 表示单个任务的执行状态
• 建议同时校验顶层与任务级状态码，并对异常建立重试、告警和失败回收机制
• 完整错误码列表参考：/v3/appendix/errors

常见处理建议：

场景	建议
顶层状态码非成功	不处理业务数据，记录原始响应并触发告警
部分任务失败	遍历 tasks，处理成功任务，失败任务单独重试
items 为空	检查、地区、语言是否有效，或确认该暂无可返回数据
费用核对	使用响应中的 cost 字段作为计费依据

使用建议

• 如需更稳定地做批量分析，建议一次请求中合理控制数量，接近上限
• 若业务需要对趋势做时间序列分析，可直接使用 ai_monthly_searches 构建月度趋势数据
• 若用于多项目并行抓取，建议通过 tag 标记项目、批次或任务来源，便于后续结果归档

实用场景

• 评估在 AI 场景中的热度：查询核心词的 ai_search_volume，判断用户是否正在 AI 工中高频提出问题，选题优级排序。
• 跟踪 AI 搜索趋势变化：使用 ai_monthly_searches 观察过去 12 个月热度变化，识别季节性需求和新话题拐点。
• 筛选值得的方向：对一组候选批量查询 AI 搜索量，优高、高增长主题，提高生产回报。
• 验证地区与语言下的需求差异：结合 location_code 与 language_code 查询不同市场的热度，支持 SEO 与本地化规划。
• 监控品牌词与竞品词度：定期查询品牌词、产品词和竞品词的 AI 搜索量，及时发现用户认知变化和市场转移。