ChatGPT LLM 抓取器实时高级接口

POST /v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced

接口概述

本接口通过实时方式获取 ChatGPT 搜索结果。返回取决于请求中指定的搜索位置和语言，可通过以下接口获取可用选项：

位置列表：/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/locations
语言列表：/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/languages

请求方法： POST
请求路径： /v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced

完整请求地址：

text

https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced

所有 POST 数据使用 UTF-8 编码的 JSON 格式，并将任务参数放顶层 JSON 数组中。平台限流以认证说明中的 30/60/120 次/分钟规则为准。

> 实时任务的执行时间最长约为 120 秒，请为客户端设置足够的时时间。

计费说明

参考价约 ¥0.0288 / 次。

扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

请求参数

任务级参数

参数	类型	填	说明
`keyword`	string	是	要提交给搜索模型的或问题。平台限流以认证说明中的 30/60/120 次/分钟规则为准个字符。参数中的 `%##` 会被解码，字符 `+` 会被解码为空格。若中需要使用 `%`，请编码为 `%25`；需要使用 `+`，请编码为 `%2B`。
`location_name`	string	条件填	搜索位置的完整名称。未指定 `location_code` 时填。使用此参数后无需同时传 `location_code`。
`location_code`	integer	条件填	搜索位置代码。未指定 `location_name` 时填。使用此参数后无需同时传 `location_name`。
`language_name`	string	条件填	搜索语言的完整名称。未指定 `language_code` 时填。使用此参数后无需同时传 `language_code`。
`language_code`	string	条件填	搜索语言代码。未指定 `language_name` 时填。使用此参数后无需同时传 `language_name`。
`force_web_search`	boolean	否	是否强制 AI 代理执行网页搜索。启用后，模型会尝试访问并引用当前网页信息。默认值为 `false`。即使设置为 `true`，也不能保证最终回答一定引用网页来源。
`tag`	string	否	用户自定义任务标识，最长 255 个字符。可用于任务与结果。传的值会原样返回在响应任务的 `data` 对象中。

location_name 与 location_code 二选一；language_name 与 language_code 二选一。

获取位置和语言代码

获取可用搜索位置：

text

GET https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/locations

获取可用搜索语言：

text

GET https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/languages

示例位置：

location_name：United States
location_code：2840

请求示例

cURL

bash

curl --location --request POST \
  "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced" \
  --header "Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw '[
    {
      "language_code": "en",
      "location_code": 2840,
      "keyword": "albert einstein",
      "force_web_search": true,
      "tag": "demo-001"
    }
  ]'

Python

python

import requests

url = "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced"

headers = {
    "Authorization": "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
}

payload = [
    {
        "language_code": "en",
        "location_code": 2840,
        "keyword": "albert einstein",
    }
]

response = requests.post(
    url,
    headers=headers,
    json=payload,
    timeout=150,
)

response.raise_for_status()
result = response.json()
print(result)

TypeScript

typescript

import axios from "axios";

const response = await axios.post(
  "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/chat_gpt/llm_scraper/live/advanced",
  [
    {
      language_code: "en",
      location_code: 2840,
      keyword: "albert einstein",
    },
  ],
  {
    headers: {
      Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
      "Content-Type": "application/json",
    },
    timeout: 150000,
  },
);

console.log(response.data);

响应结构

API 返回 JSON 对象顶层 tasks 数组。

顶层响应字段

字段	类型	说明
`version`	string	当前 API 版本。
`status_code`	integer	通用响应状态码。
`status_message`	string	通用状态说明。
`time`	string	请求执行耗时，单位为秒。
`cost`	float	平台原始 USD 成本兼容字段；人民币实扣以 `X-SeerMarTech-Charge-CNY` 为准。
`tasks_count`	integer	`tasks` 数组中的任务数量。
`tasks_error`	integer	`tasks` 数组中执行失败的任务数量。
`tasks`	array	任务结果数组。

任务字段

字段	类型	说明
`id`	string	任务唯一标识，UUID 格式。
`status_code`	integer	任务状态码，通常为 `10000` 至 `60000`。
`status_message`	string	任务状态说明。
`time`	string	任务执行耗时。
`cost`	float	平台原始 USD 成本兼容字段；人民币实扣以 `X-SeerMarTech-Charge-CNY` 为准。
`result_count`	integer	`result` 数组中的数量。
`path`	array	请求路径信息。
`data`	object	创建任务时提交的参数。
`result`	array	任务结果数组。

结果字段

基础结果字段

字段	类型	说明
`keyword`	string	请求中的。返回时已对编码后的 `%##` 进行解码，`+` 会还原为空格。
`location_code`	integer	请求中的位置代码。
`language_code`	string	请求中的语言代码。
`model`	string	使用的模型版本。
`check_url`	string	搜索结果页面的直接 URL，可用于核验返回结果。
`datetime`	string	获取结果的时间，UTC 格式：`yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00`。
`markdown`	string	Markdown 格式的完整回答。
`search_results`	array	模型检索到的网页搜索结果，可能重复项或最终回答未使用的结果。
`sources`	array	模型在最终回答中引用或依赖的来源。
`fan_out_queries`	array	从主查询扩展出的搜索查询。
`brand_entities`	array	回答中识别出的品牌实体。
`se_results_count`	integer	搜索结果总数。
`item_types`	array	返回结果类型。
`items_count`	integer	`items` 数组中的数量。
`items`	array	ChatGPT 结果。

item_types 可能以下值：

chat_gpt_text
chat_gpt_table
chat_gpt_navigation_list
chat_gpt_images
chat_gpt_local_businesses
chat_gpt_products

`search_results` 字段

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chatgpt_search_result`。
`url`	string	搜索结果 URL。
`domain`	string	搜索结果域名。
`title`	string	搜索结果标题。
`description`	string	搜索结果描述。
`breadcrumb`	string	面屑路径。

`sources` 字段

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_source`。
`title`	string	来源标题。
`snippet`	string	来源描述或摘要。
`domain`	string	来源域名。
`url`	string	来源 URL。
`thumbnail`	string	来源缩略图 URL。
`source_name`	string	来源名称。
`publication_date`	string	发布时间，格式示例：`2019-11-15 12:57:46 +00:00`。
`markdown`	string	Markdown 格式的来源。

`brand_entities` 字段

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_brand_entity`。
`title`	string	品牌名称。
`category`	string	品牌类别。
`markdown`	string	Markdown 格式的品牌名称。
`urls`	array	与该品牌的 URL 和域名。

urls 数组字段：

字段	类型	说明
`url`	string	URL。
`domain`	string	域名。

`items`素类型

`chat_gpt_text`

文本。

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_text`。
`rank_group`	integer	同类型中的分组排名。不同类型之间不会影响该字段。
`rank_absolute`	integer	在结果中的绝对排名。
`markdown`	string	Markdown 格式的文本。
`sources`	array	该文本的来源。
`brand_entities`	array	该文本中识别出的品牌实体。

`chat_gpt_table`

表格。

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_table`。
`rank_group`	integer	同类型中的分组排名。
`rank_absolute`	integer	在结果中的绝对排名。
`text`	string	表格文本。
`markdown`	string	Markdown 格式的表格。
`table`	object	表格结构。
`brand_entities`	array	表格中识别出的品牌实体。

table 对象字段：

字段	类型	说明
`table_header`	array	表头。
`table_content`	array	表格，每个数组代表一行。

`chat_gpt_navigation_list`

导航列表或推荐列表。

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_navigation_list`。
`rank_group`	integer	同类型中的分组排名。
`rank_absolute`	integer	在结果中的绝对排名。
`title`	string	导航列表标题。
`sources`	array	导航列表的来源。

`chat_gpt_images`

图片结果。

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_images`。
`rank_group`	integer	同类型中的分组排名。
`rank_absolute`	integer	在结果中的绝对排名。
`markdown`	string	Markdown 格式的图片。
`items`	array	图片项目数组。

图片项目字段：

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_images_element`。
`alt`	string	图片替代文本。
`url`	string	页面 URL。
`image_url`	string	图片 URL。若原始图片不可用，可能返回存储副本地址。
`markdown`	string	Markdown 格式的图片。

`chat_gpt_local_businesses`

本地商家结果。

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_local_businesses`。
`rank_group`	integer	同类型中的分组排名。
`rank_absolute`	integer	在结果中的绝对排名。
`markdown`	string	Markdown 格式的本地商家。
`items`	array	本地商家项目数组。

商家项目字段：

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_local_businesses_element`。
`title`	string	商家名称。
`description`	string	商家描述。
`address`	string	商家地址。
`phone`	string	商家电话。
`reviews_count`	integer	评论总数。
`url`	string	商家网站 URL。
`domain`	string	商家域名。
`rating`	object	商家评分信息。

rating 对象字段：

字段	类型	说明
`rating_type`	string	评分类型，可为 `Max5`、`Percents` 或 `CustomMax`。
`value`	float	基于评论计算的平均评分。
`votes_count`	integer	投票或评分数量。
`rating_max`	integer	当前评分类型的最大值。

`chat_gpt_products`

商品结果。

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_products`。
`rank_group`	integer	同类型中的分组排名。
`rank_absolute`	integer	在结果中的绝对排名。
`items`	array	商品项目数组。

商品项目字段：

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_products_element`。
`product_id`	string	商品 ID。
`merchants`	string	提供该商品的商家。
`id_to_token_map`	string	商品标识令牌，通常为 Base64 编码数据，购物商品 ID。
`title`	string	商品标题。
`rating`	object	商品评分信息，字段结构与本地商家 `rating` 相同。
`price`	float	商品价格。
`currency`	string	商品价格的 ISO 货币代码。
`tag`	string	商品标签或补说明。
`url`	string	商品结果 URL。
`domain`	string	商品结果域名。
`images`	array	商品图片 URL 数组。
`product_ids`	array	与商品的购物商品标识。

商品项目中还可能以下购物数据字段：

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_google_shopping_product`。
`ei`	string	部事件标识。
`product_id`	string	商品标识，可用于购物接口中的 `data_docid`。
`catalog_id`	string	商品目录标识，可用于购物接口中的 `product_id`。
`gpcid`	string	商品集群标识，可用于购物接口中的 `gid`。
`headline_offer_docid`	string	主报价文档标识，可用于购物接口中的 `data_docid`。
`image_docid`	string	商品展示图片标识。
`rds`	string	商品在购物索引中的资源描述字符串。
`query`	string	模型用于检索该商品的搜索查询。
`mid`	string	商家或卖家标识。
`pvt`	string	商品展示类型参数。
`uule`	string	编码后的位置参数。
`gl`	string	国家代码。
`hl`	string	搜索结果使用的语言代码。

广告结果

`chat_gpt_ad`

广告可能出现在 items 数组中。

字段	类型	说明
`type`	string	固定为 `chat_gpt_ad`。
`rank_group`	integer	同类型中的分组排名。
`rank_absolute`	integer	在结果中的绝对排名。
`is_rendered`	boolean	广告是否展示给用户。`true` 表示已展示，`false` 表示结果中存在但未展示。
`title`	string	广告标题。
`snippet`	string	广告描述文本。
`url`	string	广告落地页 URL。
`domain`	string	广告落地页域名。
`image_url`	string	广告图片 URL。
`advertiser`	object	广告主信息。

advertiser 对象字段：

字段	类型	说明
`name`	string	广告主名称。
`url`	string	广告主网站 URL。
`favicon_url`	string	广告主网站图标 URL。

响应示例

以下为简化后的响应结构，返回会根据、位置、语言和模型结果动态变化：

json

{
  "version": "0.1.20250724",
  "status_code": 20000,
  "status_message": "Ok.",
  "time": "15.0903 sec.",
  "cost": 0.0288,
  "tasks_count": 1,
  "tasks_error": 0,
  "tasks": [
    {
      "id": "9c7d2b2e-0000-0000-0000-000000000001",
      "status_code": 20000,
      "status_message": "Ok.",
      "time": "15.0903 sec.",
      "cost": 0.0288,
      "result_count": 1,
      "data": {
        "api": "ai_optimization",
        "function": "llm_scraper",
        "se": "chat_gpt",
        "force_web_search": true,
        "language_code": "en",
        "location_code": 2840,
        "keyword": "albert einstein",
        "device": "desktop",
        "os": "windows"
      },
      "result": [
        {
          "keyword": "albert einstein",
          "location_code": 2840,
          "language_code": "en",
          "model": "current",
          "check_url": "https://example.com/search",
          "datetime": "2025-07-24 12:57:46 +00:00",
          "markdown": "Here is a summary of Albert Einstein...",
          "search_results": [],
          "sources": [],
          "fan_out_queries": [],
          "brand_entities": [],
          "se_results_count": 0,
          "item_types": [
            "chat_gpt_text",
            "chat_gpt_table"
          ],
          "items_count": 2,
          "items": [
            {
              "type": "chat_gpt_text",
              "rank_group": 1,
              "rank_absolute": 1,
              "markdown": "Here is a summary of Albert Einstein.",
              "sources": [],
              "brand_entities": []
            },
            {
              "type": "chat_gpt_table",
              "rank_group": 1,
              "rank_absolute": 2,
              "text": null,
              "markdown": "| Contribution | Impact |\n|---|---|\n| Relativity | Changed modern physics |",
              "table": {
                "table_header": [
                  "Contribution",
                  "Impact"
                ],
                "table_content": [
                  [
                    "Relativity",
                    "Changed modern physics"
                  ]
                ]
              },
              "brand_entities": []
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

状态码与错误处理

请根据 status_code 和 status_message 判断请求及任务是否成功：

顶层 status_code 用于判断整个请求。
任务级 status_code 用于判断单个任务。
tasks_error 大于 0 时，表示至少有一个任务执行失败。
建议对时、参数缺失、位置或语言代码无效、平台搜索失败等异常进行重试或记录。

错误码请参考本平台的错误码文档：/v3/appendix/errors。

实用场景

监测品牌在 AI 搜索回答中的出现：批量提交品牌问题，统计品牌实体、引用来源和出现位置，评估品牌在生成式搜索中的可见度。
追踪 AI 回答的引用来源：开启 force_web_search 获取搜索结果与引用来源，用于分析哪些页面被模型采信并指导优化。
分析竞品在生成式搜索中的：按不同、国家和语言抓取结果，比较竞品品牌实体、排名及来源覆盖。
提取本地商家推荐结果：针对“附近服务商”“城市+品类”等查询获取商家名称、地址、评分和评论数，支持本地 SEO 与门店运营分析。
研究 AI 搜索中的商品展示：获取商品标题、价格、商家、评分、图片和购物标识，比较商品在 AI 购物结果中的与竞争。

ChatGPT LLM 抓取器实时高级接口 ​

接口概述 ​

计费说明 ​

请求参数 ​

任务级参数 ​

获取位置和语言代码 ​

请求示例 ​

cURL ​

Python ​

TypeScript ​

响应结构 ​

顶层响应字段 ​

任务字段 ​

结果字段 ​

基础结果字段 ​

search_results 字段 ​

sources 字段 ​

brand_entities 字段 ​

items素类型 ​

chat_gpt_text ​

chat_gpt_table ​

chat_gpt_navigation_list ​

chat_gpt_images ​

chat_gpt_local_businesses ​

chat_gpt_products ​

广告结果 ​

chat_gpt_ad ​

响应示例 ​

状态码与错误处理 ​

实用场景 ​

ChatGPT LLM 抓取器实时高级接口

接口概述

计费说明

请求参数

任务级参数

获取位置和语言代码

请求示例

cURL

Python

TypeScript

响应结构

顶层响应字段

任务字段

结果字段

基础结果字段

`search_results` 字段

`sources` 字段

`brand_entities` 字段

`items`素类型

`chat_gpt_text`

`chat_gpt_table`

`chat_gpt_navigation_list`

`chat_gpt_images`

`chat_gpt_local_businesses`

`chat_gpt_products`

广告结果

`chat_gpt_ad`

响应示例

状态码与错误处理

实用场景