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主题

LLM 提及新增与流失趋势（实时） ​

POST /v3/ai_optimization/llm_mentions/timeseries_new_lost/live

请求方法： POST
接口路径： https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/timeseries_new_lost/live

本接口用于查询指定域名或在大语言模型（LLM）回答中的新增提及数、流失提及数，以及 ai_search_volume 的增减趋势。

数据基于本平台的 LLM 回答数据库计算：

  • new_mentions：在 date_to 时点目标、但在 date_from 时点不目标的 LLM 回答数量。
  • lost_mentions：在 date_from 时点目标、但在 date_to 时点不再目标的 LLM 回答数量。
  • new_ai_search_volume：当前时间点相较上一时间点的 ai_search_volume 增量。
  • lost_ai_search_volume：当前时间点相较上一时间点的 ai_search_volume 减量。

历史数据最早支持 2025-08-01。

请求说明 ​

  • 请求体使用 UTF-8 编码的 JSON。
  • POST 请求体是 JSON 数组，即 [{ ... }]。
  • 每次调用只能提交一个任务。 平台限流以认证说明中的 30/60/120 次/分钟规则为准。
  • 单个任务最长执行时间目前为 120 秒。
  • 每个 target 最多 10 个目标实体。
  • 请求至少需要一个 "search_filter": "include" 的域名实体或实体。

计费 ​

扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

请求参数 ​

顶层参数 ​

参数类型填说明
targetarray是目标实体数组，最多 10 个对象。每个对象只能指定一个 domain 或一个 keyword。
date_fromstring是时间范围起始日期，格式为 yyyy-mm-dd，最早支持 2025-08-01。
date_tostring是时间范围结束日期，格式为 yyyy-mm-dd。不能早于 date_from。
group_rangestring是时间序列聚合粒度。可选值：day、week、month、year。
location_namestring否搜索地域名称。指定后无需再指定 location_code。
location_codeinteger否搜索地域代码。指定后无需再指定 location_name。默认值为 2840。
language_namestring否搜索语言名称。指定后无需再指定 language_code。
language_codestring否搜索语言代码。默认值为 en。
platformstring否目标平台。可选值：chat_gpt、google。未指定时返回两个平台的数据。
tagstring否用户自定义任务标识，最长 255 个字符。该值会原样返回在响应的 data 对象中。

target 参数 ​

target 是由目标实体组成的数组。每个目标实体是域名实体或实体之一。

域名实体 ​

参数类型填说明
domainstring是*目标域名。未指定 keyword 时填，最长 63 个字符。域名中不得 https:// 或 www.。
search_filterstring否域名筛选方式：include 或 exclude。默认值为 include。至少一个域名或实体使用 include。
search_scopearray否域名搜索范围。可选值：any、sources、search_results。默认值为 any。
include_subdomainsboolean否是否目标域名的子域名。默认值为 false。

示例：

json
{
  "domain": "example.com",
  "search_filter": "include",
  "search_scope": ["any"],
  "include_subdomains": true
}

实体 ​

参数类型填说明
keywordstring是*目标。未指定 domain 时填，最长 250 个字符。
search_filterstring否筛选方式：include 或 exclude。默认值为 include。
search_scopearray否搜索范围。可选值：any、question、answer、brand_entities、fan_out_queries。默认值为 any。
match_typestring否匹方式：word_match 或 partial_match。默认值为 word_match。

match_type 说明：

  • word_match：词匹。会匹目标词前后或短语词的结果。例如搜索 light，可匹 light bulb、light switch。
  • partial_match：子字符串匹。只要结果指定字符序列即可，即使该序列位于更长的单词。例如搜索 light，可匹 lighting、highlight。

示例：

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

地域与语言限制 ​

地域和语言列表可通过以下接口查询：

text
/v3/ai_optimization/llm_mentions/locations_and_languages

当 platform 为 chat_gpt 时：

  • location 支持美国，即 United States 或 2840。
  • language 支持英语，即 English 或 en。

请求示例 ​

cURL ​

bash
curl --location --request POST \
  "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/timeseries_new_lost/live" \
  --header "Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw '[
    {
      "target": [
        {
          "domain": "example.com",
          "search_filter": "exclude",
          "include_subdomains": true
        },
        {
          "keyword": "seo",
          "search_scope": ["answer"],
          "match_type": "partial_match"
        }
      ],
      "platform": "google",
      "date_from": "2025-08-01",
      "date_to": "2025-12-01",
      "group_range": "month"
    }
  ]'

Python ​

python
import requests

url = "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/timeseries_new_lost/live"

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

post_data = [
    {
        "language_name": "English",
        "location_code": 2840,
        "target": [
            {
                "domain": "example.com",
                "search_filter": "exclude",
            },
            {
                "keyword": "seo",
                "search_scope": ["answer"],
            },
        ],
        "platform": "google",
        "date_from": "2025-08-01",
        "date_to": "2025-12-01",
        "group_range": "month",
    }
]

response = requests.post(url, headers=headers, json=post_data)
result = response.json()

if result.get("status_code") == 20000:
    print(result)
else:
    print(
        f"请求失败，错误码：{result.get('status_code')}，"
        f"错误信息：{result.get('status_message')}"
    )

TypeScript ​

typescript
import axios from "axios";

const response = await axios.post(
  "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/timeseries_new_lost/live",
  [
    {
      language_name: "English",
      location_code: 2840,
      target: [
        {
          domain: "example.com",
          search_filter: "exclude",
        },
        {
          keyword: "seo",
          search_scope: ["answer"],
        },
      ],
      platform: "google",
      date_from: "2025-08-01",
      date_to: "2025-12-01",
      group_range: "month",
    },
  ],
  {
    headers: {
      Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
      "Content-Type": "application/json",
    },
  }
);

console.log(response.data);

响应结构 ​

接口返回 JSON 对象 tasks 数组。

顶层响应字段 ​

字段类型说明
versionstring当前 API 版本。
status_codeinteger通用状态码。成功通常为 20000。
status_messagestring通用状态信息。
timestring请求执行耗时，单位为秒。
costfloat平台原始 USD 成本兼容字段；人民币实扣以 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。
tasks_countintegertasks 数组中的任务总数。
tasks_errorinteger返回错误的任务数量。
tasksarray任务结果数组。

tasks 字段 ​

字段类型说明
idstring任务唯一标识，UUID 格式。
status_codeinteger任务状态码，通常位于 10000 至 60000 范围。
status_messagestring任务状态信息。
timestring任务执行耗时，单位为秒。
costfloat平台原始 USD 成本兼容字段；人民币实扣以 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。
result_countintegerresult 数组中的数量。
patharray请求 URL 路径。
dataobject本次 POST 请求中提交的任务参数。
resultarray结果数组。

完整错误码及状态信息请参考 /v3/appendix/errors。建议客户端对 HTTP 错误、通用状态码和任务级状态码分别进行处理。

result 与 items 字段 ​

字段类型说明
items_countintegeritems 数组中的结果数量。
itemsarrayLLM 提及趋势数据。
datestring数据日期，格式为 yyyy-mm-dd。
new_mentionsinteger新增 LLM 提及数。表示目标在 date_to 时点出现、但在 date_from 时点未出现的回答数量。
lost_mentionsinteger流失 LLM 提及数。表示目标在 date_from 时点出现、但在 date_to 时点不再出现的回答数量。
new_ai_search_volumeintegerai_search_volume 增量，表示当前时间点相较上一时间点的增加量。
lost_ai_search_volumeintegerai_search_volume 减量，表示当前时间点相较上一时间点的减少量。

响应示例 ​

json
{
  "version": "0.1.20260527",
  "status_code": 20000,
  "status_message": "Ok.",
  "time": "3.0889 sec.",
  "cost": 0.101,
  "tasks_count": 1,
  "tasks_error": 0,
  "tasks": [
    {
      "id": "01234567-89ab-cdef-0123-456789abcdef",
      "status_code": 20000,
      "status_message": "Ok.",
      "time": "3.0123 sec.",
      "cost": 0.101,
      "result_count": 1,
      "path": [
        "v3",
        "ai_optimization",
        "llm_mentions",
        "timeseries_new_lost",
        "live"
      ],
      "data": {
        "api": "ai_optimization",
        "function": "timeseries_new_lost",
        "target": [
          {
            "domain": "example.com",
            "search_filter": "include"
          }
        ],
        "platform": "chat_gpt",
        "language_code": "en",
        "location_code": 2840,
        "date_from": "2025-08-01",
        "date_to": "2025-12-01",
        "group_range": "month"
      },
      "result": [
        {
          "items_count": 4,
          "items": [
            {
              "date": "2025-09-01",
              "new_mentions": 12,
              "lost_mentions": 3,
              "new_ai_search_volume": 180,
              "lost_ai_search_volume": 25
            },
            {
              "date": "2025-10-01",
              "new_mentions": 18,
              "lost_mentions": 5,
              "new_ai_search_volume": 240,
              "lost_ai_search_volume": 40
            },
            {
              "date": "2025-11-01",
              "new_mentions": 9,
              "lost_mentions": 7,
              "new_ai_search_volume": 110,
              "lost_ai_search_volume": 65
            },
            {
              "date": "2025-12-01",
              "new_mentions": 15,
              "lost_mentions": 4,
              "new_ai_search_volume": 200,
              "lost_ai_search_volume": 30
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

实用场景 ​

  • 监测品牌在 LLM 回答中的新增提及，及时识别品牌增长机会，评估和活动对 AI 搜索可见性的影响。
  • 定位品牌提及流失的时间段，发现竞品替代、覆盖下降或回答来源变化等潜在问题。
  • 按月、周或日对比 AI 搜索需求变化，结合 new_ai_search_volume 和 lost_ai_search_volume 判断用户度趋势。
  • 对比多个域名或的 LLM 表现，评估自有品牌与竞品在回答、来源和搜索结果中的出现差异。
  • 按地域、语言和平台拆分趋势数据，为化 SEO、本地化和不同 AI 搜索渠道的优化决策提供依据。

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