LLM 提及聚合指标（实时）

接口说明

实时 LLM 提及聚合指标接口用于统计请求中 target 数组指定的或域名，在大模型结果中的聚合提及数据。

返回结果会受到以下参数影响：

platform：目标平台
google：Google AI Overview
chat_gpt：ChatGPT
location_name / location_code：地区
language_name / language_code：语言

接口路径：

POST https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/aggregated_metrics/live

参考价约 ¥1.6160 / 次扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

请求说明

请求方法：POST
请求体格式：JSON 数组 [{ ... }]
每分钟最多可发送 2000 次 API 调用
每次 Live LLM Mentions API 调用支持 1 个任务
当前该接口任务执行时间最长可达 120 秒

请求参数

顶层参数

字段名	类型	说明
`target`	array	目标实体数组，填。最多可传 10 个实体对象。每个实体只能一个 `domain` 或一个 `keyword` 及参数。
`location_name`	string	搜索地区名。可与 `location_code` 二选一；如已传此字段，则无需传 `location_code`。默认使用 `2840`。可通过 `/v3/ai_optimization/llm_mentions/locations_and_languages` 获取可用地区列表。注意：`chat_gpt` 支持 `United States`。
`location_code`	integer	搜索地区代码。可与 `location_name` 二选一。默认值：`2840`。可通过 `/v3/ai_optimization/llm_mentions/locations_and_languages` 获取可用地区列表。注意：`chat_gpt` 支持 `2840`。
`language_name`	string	搜索语言名。可与 `language_code` 二选一；如已传此字段，则无需传 `language_code`。默认使用 `en`。可通过 `/v3/ai_optimization/llm_mentions/locations_and_languages` 获取可用语言列表。注意：`chat_gpt` 支持 `English`。
`language_code`	string	搜索语言代码。可与 `language_name` 二选一。默认值：`en`。可通过 `/v3/ai_optimization/llm_mentions/locations_and_languages` 获取可用语言列表。注意：`chat_gpt` 支持 `en`。
`platform`	string	目标平台，可选值：`chat_gpt`、`google`。默认值：`google`。不同平台返回的数据不同。注意：`chat_gpt` 支持美国英语数据。
`initial_dataset_filters`	array	聚合前过滤条件数组，可选。用于过滤原始提及数据，再进行聚合统计。最多支持 8 个过滤条件，多个条件之间应使用逻辑运算符 `and` / `or` 连接。支持操作符：`=`、`<>`、`in`、`not_in`、`like`、`not_like`、`ilike`、`not_ilike`、`match`、`not_match`。`like` / `not_like` 支持 `%` 通任意长度字符串。可用过滤字段请参考 `/v3/ai_optimization/llm_mentions/filters`。
`internal_list_limit`	integer	部数组数量上限，可选。影响以下字段返回数量：`sources_domain`、`search_results_domain`。取值范围：`1` 到 `20`，默认值：`10`。
`tag`	string	自定义任务标识，可选，最长 255 个字符。可用于请求与响应结果对账，返回时会出现在响应的 `data` 对象中。

`target` 实体参数

target 中的每个对象是以下两种之一：

域名实体 domain_entity
实体 keyword_entity

域名实体 `domain_entity`

示例：

json

{
 "domain": "en.wikipedia.org",
 "search_filter": "exclude",
 "search_scope": ["sources"]
}

字段名	类型	说明
`domain`	string	目标域名。如果未传 `keyword`，则该字段填。最长 63 个字符。域名中不要带 `https://` 和 `www.`。
`search_filter`	string	域名搜索过滤方式，可选值：`include`、`exclude`。默认值：`include`。
`search_scope`	array	域名搜索范围，可选值：`any`、`sources`、`search_results`。默认值：`any`。
`include_subdomains`	boolean	是否将目标域名的子域名纳搜索，可选。设为 `true` 时会子域名。默认值：`false`。

实体 `keyword_entity`

示例：

json

{
 "keyword": "bmw",
 "search_filter": "include",
 "search_scope": ["answer"],
 "match_type": "partial_match"
}

字段名	类型	说明
`keyword`	string	目标。如果未传 `domain`，则该字段填。最长 250 个字符。所有 `%##` 会被解码，字符 `+` 会被解码为空格。如需传字面量 `%`，请写为 `%25`；如需传字面量 `+`，请写为 `%2B`。
`search_filter`	string	搜索过滤方式，可选值：`include`、`exclude`。默认值：`include`。
`search_scope`	array	搜索范围，可选值：`any`、`question`、`answer`、`brand_entities`、`fan_out_queries`。默认值：`any`。
`match_type`	string	匹方式，可选。`word_match` 表示整词/短语匹，可匹前后附加词；`partial_match` 表示子串匹，可命中更长单词中的片段。可选值：`word_match`、`partial_match`。默认值：`word_match`。

请求示例

cURL

bash

curl --location --request POST "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/aggregated_metrics/live" \
--header "Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-raw '[
 {
 "language_code": "es",
 "location_code": 2840,
 "platform": "google",
 "target": [
 {
 "domain": "en.wikipedia.org",
 "search_filter": "exclude"
 },
 {
 "keyword": "bmw",
 "search_scope": ["answer"]
 }
 ],
 "initial_dataset_filters": [
 ["ai_search_volume", ">", 10]
 ],
 "internal_list_limit": 10
 }
]'

Python

python

import requests

url = "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/aggregated_metrics/live"
headers = {
 "Authorization": "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json"
}

payload = [
 {
 "language_code": "es",
 "location_code": 2840,
 "platform": "google",
 "target": [
 {
 "domain": "en.wikipedia.org",
 "search_filter": "exclude"
 },
 {
 "keyword": "bmw",
 "search_scope": ["answer"]
 }
 ],
 "initial_dataset_filters": [
 ["ai_search_volume", ">", 10]
 ],
 "internal_list_limit": 10
 }
]

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=180)
print(response.json)

TypeScript

typescript

import axios from "axios";

async function run {
 const response = await axios.post(
 "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/aggregated_metrics/live",
 [
 {
 language_code: "es",
 location_code: 2840,
 platform: "google",
 target: [
 {
 domain: "en.wikipedia.org",
 search_filter: "exclude",
 },
 {
 keyword: "bmw",
 search_scope: ["answer"],
 },
 ],
 initial_dataset_filters: [
 ["ai_search_volume", ">", 10]
 ],
 internal_list_limit: 10,
 },
 ],
 {
 headers: {
 Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json",
 },
 timeout: 180000,
 }
 );

 console.log(response.data);
}

run.catch(console.error);

响应结构

接口返回 JSON，顶层 tasks 数组。

顶层响应字段

字段名	类型	说明
`version`	string	当前 API 版本
`status_code`	integer	通用状态码。完整错误码请参考 `/v3/appendix/errors`。建议在系统中做好异常与错误处理。
`status_message`	string	通用状态信息
`time`	string	执行时间，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，范围通常为 `10000-60000`
`status_message`	string	任务状态说明
`time`	string	任务执行时间
`cost`	float	任务费用，单位 USD
`result_count`	integer	`result` 数组中的数量
`path`	array	URL 路径
`data`	object	与请求中提交的参数一致
`result`	array	结果数组

结果字段说明

result[] 中主要以下字段：

字段名	类型	说明
`total`	object	聚合提及指标汇总。汇总所有命中的域名，并按多个维度分组统计。
`location`	array	按地区分组的提及指标
`language`	array	按语言分组的提及指标
`platform`	array	按平台分组的提及指标
`sources_domain`	array	与目标最的来源域名，即在 LLM 响应中被引用为来源的网站
`search_results_domain`	array	与目标、出现在搜索结果中的顶级域名
`brand_entities_title`	array	与目标的品牌实体标题数据
`brand_entities_category`	array	与目标的品牌实体分类数据
`items`	array	页面级明细结果。该接口中该字段为 `null`。

通用分组字段

以下数组中的结构一致：

location
language
platform
sources_domain
search_results_domain
brand_entities_title
brand_entities_category

字段名	类型	说明
`type`	string	素类型，固定为 `group_element`
`key`	string	分组键值，不同数组含义不同，例如地区、语言、平台、域名、品牌实体标题或分类
`mentions`	integer	LLM 提及次数，即目标或域名与该分组键的总提及量
`ai_search_volume`	integer	当前的 AI 搜索量指标
`impressions`	integer	已废弃字段，返回值始终为 `null`

各分组维度含义

location：按地理位置统计提及
language：按语言统计提及
platform：按 AI 平台统计提及
sources_domain：统计在 LLM 响应中被引用为来源的域名
search_results_domain：统计与 LLM 查询的搜索结果域名
brand_entities_title：统计品牌实体标题
brand_entities_category：统计品牌实体分类

响应示例

json

{
 "version": "0.1.20251208",
 "status_code": 20000,
 "status_message": "Ok.",
 "time": "1.9593 sec.",
 "cost": 0.101,
 "tasks_count": 1,
 "tasks_error": 0,
 "tasks": [
 {
 "id": "c1a11111-2222-3333-4444-555555555555",
 "status_code": 20000,
 "status_message": "Ok.",
 "time": "1.9231 sec.",
 "cost": 0.101,
 "result_count": 1,
 "path": [
 "v3",
 "ai_optimization",
 "llm_mentions",
 "aggregated_metrics",
 "live"
 ],
 "data": {
 "api": "ai_optimization",
 "function": "aggregated_metrics",
 "language_code": "es",
 "location_code": 2840,
 "platform": "google",
 "target": [
 {
 "domain": "en.wikipedia.org",
 "search_filter": "exclude"
 },
 {
 "keyword": "bmw",
 "search_scope": ["answer"]
 }
 ],
 "internal_list_limit": 10
 },
 "result": [
 {
 "total": {
 "location": [
 {
 "type": "group_element",
 "key": "United States",
 "mentions": 124,
 "ai_search_volume": 980,
 "impressions": null
 }
 ],
 "language": [
 {
 "type": "group_element",
 "key": "Spanish",
 "mentions": 124,
 "ai_search_volume": 980,
 "impressions": null
 }
 ],
 "platform": [
 {
 "type": "group_element",
 "key": "google",
 "mentions": 124,
 "ai_search_volume": 980,
 "impressions": null
 }
 ],
 "sources_domain": [
 {
 "type": "group_element",
 "key": "example.com",
 "mentions": 27,
 "ai_search_volume": 980,
 "impressions": null
 }
 ],
 "search_results_domain": null,
 "brand_entities_title": null,
 "brand_entities_category": null
 },
 "items": null
 }
 ]
 }
 ]
}

错误处理

顶层 status_code 表示整次请求的处理结果
tasks[].status_code 表示单个任务结果
建议同时校验：
HTTP 状态码
顶层 status_code
tasks[].status_code

常见错误码、状态说明可参考：

/v3/appendix/errors

使用建议

target 最多支持 10 个实体，适合对一组品牌词、竞品词或重点域名做集中聚合分析。
如需更精确控制统计范围，建议结合 initial_dataset_filters 过滤原始数据。
若来源站点或搜索结果域名，可通过 internal_list_limit 控制返回列表长度，降低结果体积。
如果使用 chat_gpt 平台，请确保地区为美国、语言为英语，否则可能无法返回有效数据。

实用场景

评估品牌在 AI 答案中的度：按或品牌域名统计 mentions 与 ai_search_volume，衡量品牌在 AI 搜索生态中的可见性。
筛选高价值引用来源站点：分析 sources_domain，识别最常被大模型引用的网站，为外链和合作提供依据。
对比不同平台的提及差异：分别查询 google 与 chat_gpt，观察同一目标在不同 AI 平台中的表现，优化多平台策略。
定位重点市场与语言机会：利用 location、language 聚合结果，识别提及度更高的国家和语言，为 SEO 与本地化投放提供方向。
监控竞品或行业词的 AI 占位：将自家品牌词与竞品词一起放 target，快速比较谁在 AI 回答与来源中更占优势。

LLM 提及聚合指标（实时） ​

接口说明 ​

请求说明 ​

请求参数 ​

顶层参数 ​

target 实体参数 ​

域名实体 domain_entity ​

实体 keyword_entity ​

请求示例 ​

cURL ​

Python ​

TypeScript ​

响应结构 ​

顶层响应字段 ​

tasks[] 字段 ​

结果字段说明 ​

通用分组字段 ​

各分组维度含义 ​

响应示例 ​

错误处理 ​

使用建议 ​

实用场景 ​

LLM 提及聚合指标（实时）

接口说明

请求说明

请求参数

顶层参数

`target` 实体参数

域名实体 `domain_entity`

实体 `keyword_entity`

请求示例

cURL

Python

TypeScript

响应结构

顶层响应字段

`tasks[]` 字段

结果字段说明

通用分组字段

各分组维度含义

响应示例

错误处理

使用建议

实用场景