AI 优化 — LLM 提及次数最高的品牌类别（Lite）实时接口

POST /v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_brand_categories_lite/live

本接口使用 POST 方法，请求路径为：

/v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_brand_categories_lite/live

本接口是“LLM 提及次数最高的品牌类别”接口的简化版本，用于品牌类别汇总 LLM 提及指标，并返回被提及次数最高的品牌类别。结果与指定的目标、平台、地区和语言。

> 注意：品牌实体数据目前适用于 chat_gpt 平台。

接口信息

请求方法：POST
请求地址：https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_brand_categories_lite/live
请求格式：application/json
请求体格式：JSON 数组，最多 1 个任务对象平台限流以认证说明中的 30/60/120 次/分钟规则为准- 单次请求任务数：1
预计执行时间：最长约 120 秒

所有 POST 请求数据使用 UTF-8 编码的 JSON 格式。任务参数放在通用请求数组中。

计费说明

扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

响应体中的 cost 字段用于返回任务成本信息；如需进行账户余额或账单核对，请优使用响应头中的人民币扣费值。

请求参数

顶层参数

参数	类型	填	说明
`target`	array	是	目标实体数组，最多 10 个实体对象。每个实体只能一个 `domain` 或一个 `keyword`。
`location_name`	string	否	搜索地区的完整名称。指定后无需再传 `location_code`。
`location_code`	integer	否	搜索地区代码。未指定地区时默认使用 `2840`。
`language_name`	string	否	搜索语言的完整名称。指定后无需再传 `language_code`。
`language_code`	string	否	搜索语言代码。未指定语言时默认使用 `en`。
`platform`	string	否	目标 LLM 平台。可选值：`chat_gpt`、`google`。默认值：`google`。
`filters`	array	否	对聚合后的结果进行筛选。最多设置 8 个过滤条件。
`initial_dataset_filters`	array	否	在聚合前对原始提及数据进行筛选，用于限制参与聚合的数据行。最多设置 8 个过滤条件。
`limit`	integer	否	`items` 数组返回的最大结果数。取值范围：`1`–`1000`，默认值：`100`。
`internal_list_limit`	integer	否	限制数组的最大数量。适用于 `sources_domain`、`search_results_domain`、`brand_entities_title`、`brand_entities_category`。取值范围：`1`–`10`，默认值：`5`。
`order_by`	array	否	结果排序规则。最多设置 3 条排序规则。
`offset`	integer	否	结果偏移量。默认值：`0`，最大值：`1000000`。
`include_brand_categories`	array	否	返回指定的品牌类别。
`exclude_brand_categories`	array	否	排除指定的品牌类别。
`tag`	string	否	用户自定义任务标识，最长 255 个字符。响应中的 `data` 对象会原样返回该值。

> target 至少一个 domain_entity 或 keyword_entity，且 "search_filter"须设置为 "include"。

`target`

target 是目标实体数组，最多 10 个实体对象。每个实体可使用一个域名或一个。

示例：

json

[
  {
    "domain": "example.com",
    "search_filter": "include",
    "search_scope": ["any"],
    "include_subdomains": false
  },
  {
    "keyword": "bmw",
    "search_filter": "include",
    "search_scope": ["answer"],
    "match_type": "partial_match"
  }
]

域名实体

域名实体用于指定目标域名。

参数	类型	填	说明
`domain`	string	是（未指定 `keyword` 时）	目标域名，最长 63 个字符。不得 `https://` 或 `www.`。
`search_filter`	string	否	域名筛选方式。可选值：`include`、`exclude`。默认值：`include`。
`search_scope`	array	否	域名搜索范围。可选值：`any`、`sources`、`search_results`。默认值：`any`。
`include_subdomains`	boolean	否	是否将目标域名的子域名纳搜索。默认值：`false`。

域名实体示例：

json

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

实体

实体用于指定目标。

参数	类型	填	说明
`keyword`	string	是（未指定 `domain` 时）	目标，最长 250 个字符。
`search_filter`	string	否	筛选方式。可选值：`include`、`exclude`。默认值：`include`。
`search_scope`	array	否	搜索范围。可选值：`any`、`question`、`answer`、`brand_entities`、`fan_out_queries`。默认值：`any`。
`match_type`	string	否	匹方式。可选值：`word_match`、`partial_match`。默认值：`word_match`。

match_type 说明：

word_match：对完整词组进行匹，也会匹前后或词组词的。
partial_match：匹中出现的或片段。

实体示例：

json

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

地区与语言

`location_name`

搜索地区的完整名称。传该参数后，无需传 location_code。

未指定地区时，默认使用 location_code: 2840。可通过以下接口获取可用地区及名称：

/v3/ai_optimization/llm_mentions/locations_and_languages

> chat_gpt 平台目前支持 United States。

`location_code`

搜索地区代码。传该参数后，无需传 location_name。

默认值：2840。可通过以下接口获取可用地区及代码：

/v3/ai_optimization/llm_mentions/locations_and_languages

> chat_gpt 平台目前支持地区代码 2840。

`language_name`

搜索语言的完整名称。传该参数后，无需传 language_code。

未指定语言时，默认使用 language_code: en。可通过以下接口获取可用语言及名称：

/v3/ai_optimization/llm_mentions/locations_and_languages

> chat_gpt 平台目前支持 English。

`language_code`

搜索语言代码。传该参数后，无需传 language_name。

默认值：en。可通过以下接口获取可用语言及代码：

/v3/ai_optimization/llm_mentions/locations_and_languages

> chat_gpt 平台目前支持 en。

`platform`

目标平台，可选值：

chat_gpt
google

默认值：google。

品牌实体数据适用于 chat_gpt。该平台目前支持美国地区和英语，即：

json

{
  "platform": "chat_gpt",
  "location_code": 2840,
  "language_code": "en"
}

`filters`

用于对聚合后的结果进行过滤。最多可同时设置 8 个过滤条件，多个条件之间使用逻辑运算符 and 或 or。

支持的运算符：

=
<>
in
not_in
like
not_like
ilike
not_ilike
match
not_match

like 和 not_like 支持使用 % 匹任意长度的字符串空字符串。

示例：

json

[
  ["mentions", ">", 10],
  "and",
  ["brand_category", "like", "%auto%"]
]

`initial_dataset_filters`

用于在聚合前筛选原始 LLM 提及数据，只有符合条件的数据行会参与最终聚合。

最多可设置 8 个过滤条件，多个条件之间使用 and 或 or。支持的运算符与 filters 相同。

示例：

json

[
  ["ai_search_volume", ">", 10]
]

`limit`

限制 items 数组中的结果数量。

最小值：1
最大值：1000
默认值：100

`internal_list_limit`

限制以下数组的数量：

sources_domain
search_results_domain
brand_entities_title
brand_entities_category
最小值：1
最大值：10
默认值：5

`order_by`

设置结果排序规则。排序字段可使用与 filters 相同的字段。

排序格式为：

text

字段名,asc
字段名,desc

：

asc：升序
desc：降序

示例：

json

[
  "mentions,desc",
  "ai_search_volume,desc"
]

单次请求最多设置 3 条排序规则。

`offset`

设置结果偏移量。

例如，设置为 10 时，将跳过前 10 条结果，从第 11 条结果开始返回。

默认值：0
最大值：1000000

`include_brand_categories`

返回指定的品牌类别。

示例：

json

[
  "Automotive",
  "Software"
]

`exclude_brand_categories`

排除指定的品牌类别。

示例：

json

[
  "News",
  "Retail"
]

`tag`

用户自定义任务标识，最长 255 个字符。可用于请求与响应，返回结果中的 data.tag 会保留该值。

请求示例

cURL

bash

curl --location --request POST \
  "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_brand_categories_lite/live" \
  --header "Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data-raw '[
    {
      "language_code": "en",
      "location_code": 2840,
      "platform": "chat_gpt",
      "target": [
        {
          "keyword": "bmw",
          "search_scope": ["answer"]
        },
        {
          "keyword": "auto",
          "search_scope": ["question"],
          "match_type": "partial_match"
        }
      ],
      "initial_dataset_filters": [
        ["ai_search_volume", ">", 10]
      ],
      "limit": 5,
      "internal_list_limit": 2
    }
  ]'

Python

python

import requests

url = (
    "https://api.seermartech.cn"
    "/v3/ai_optimization/llm_mentions/"
    "top_mentioned_brand_categories_lite/live"
)

payload = [
    {
        "language_code": "en",
        "location_code": 2840,
        "platform": "chat_gpt",
        "target": [
            {
                "keyword": "bmw",
                "search_scope": ["answer"]
            },
            {
                "keyword": "auto",
                "search_scope": ["question"],
                "match_type": "partial_match"
            }
        ],
        "initial_dataset_filters": [
            ["ai_search_volume", ">", 10]
        ],
        "limit": 5,
        "internal_list_limit": 2
    }
]

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

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

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

TypeScript

typescript

import axios from "axios";

const url =
  "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/" +
  "top_mentioned_brand_categories_lite/live";

const payload = [
  {
    language_code: "en",
    location_code: 2840,
    platform: "chat_gpt",
    target: [
      {
        keyword: "bmw",
        search_scope: ["answer"],
      },
      {
        keyword: "auto",
        search_scope: ["question"],
        match_type: "partial_match",
      },
    ],
    initial_dataset_filters: [
      ["ai_search_volume", ">", 10],
    ],
    limit: 5,
    internal_list_limit: 2,
  },
];

axios
  .post(url, payload, {
    headers: {
      Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
      "Content-Type": "application/json",
    },
  })
  .then((response) => {
    // 处理接口响应
    console.log(response.data);
  })
  .catch((error) => {
    // 处理网络或接口错误
    console.error(error.response?.data || error.message);
  });

响应结构

接口返回 JSON 数据，核心位于 tasks 数组中。

顶层响应字段

字段	类型	说明
`version`	string	当前 API 版本。
`status_code`	integer	通用状态码。`20000` 表示请求成功。
`status_message`	string	通用状态消息。
`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` 数组中的任务总数。
`tasks_error`	integer	`tasks` 数组中返回错误的任务数。
`tasks`	array	任务结果数组。

`tasks` 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，通常在 `10000`–`60000` 范围。
`status_message`	string	任务状态消息。
`time`	string	任务执行耗时，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。
`result_count`	integer	`result` 数组中的数量。
`path`	array	请求 URL 路径。
`data`	object	请求中提交的任务参数。
`result`	array	任务结果数组。

`result` 字段

字段	类型	说明
`total_count`	integer	结果总数。
`offset`	integer	当前结果偏移量，与请求中的 `offset` 对应。
`items_count`	integer	当前 `items` 数组中的数量。
`aggregated_metrics`	object/null	汇总的 LLM 提及指标。对于本 Lite 接口，该字段通常为 `null`。
`items`	array	品牌类别提及数据。

`items` 字段

字段	类型	说明
`brand_category`	string	品牌类别标识。
`location`	integer	汇总指标对应的地区标识。
`language`	string	汇总指标对应的语言标识。
`platform`	string	汇总指标对应的 LLM 平台。
`metrics`	object	按指定维度聚合后的 LLM 指标。

`metrics` 字段

字段	类型	说明
`mentions`	integer	LLM 提及总次数，即目标品牌类别在中被提及的次数。
`ai_search_volume`	integer	当前 AI 搜索量指标。

响应示例

json

{
  "version": "0.1.20260610",
  "status_code": 20000,
  "status_message": "Ok.",
  "time": "0.2224 sec.",
  "cost": 0.101,
  "tasks_count": 1,
  "tasks_error": 0,
  "tasks": [
    {
      "id": "01234567-89ab-cdef-0123-456789abcdef",
      "status_code": 20000,
      "status_message": "Ok.",
      "time": "0.2100 sec.",
      "cost": 0.101,
      "result_count": 1,
      "path": [
        "v3",
        "ai_optimization",
        "llm_mentions",
        "top_mentioned_brand_categories_lite",
        "live"
      ],
      "data": {
        "api": "ai_optimization",
        "function": "top_mentioned_brand_categories_lite",
        "target": [
          {
            "keyword": "bmw",
            "search_scope": ["answer"]
          }
        ],
        "platform": "chat_gpt",
        "language_code": "en",
        "location_code": 2840,
        "order_by": ["mentions,desc"],
        "limit": 5,
        "offset": 0,
        "include_brand_categories": [],
        "exclude_brand_categories": []
      },
      "result": [
        {
          "total_count": 1,
          "offset": 0,
          "items_count": 1,
          "aggregated_metrics": null,
          "items": [
            {
              "brand_category": "Automotive",
              "location": 2840,
              "language": "en",
              "platform": "chat_gpt",
              "metrics": {
                "mentions": 128,
                "ai_search_volume": 42
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

状态码与错误处理

请根据顶层 status_code、任务级 status_code 和对应的 status_message 判断请求是否成功。

20000：请求成功。
状态码：请求或任务执行失败，应结合 status_message 进行错误定位。

建议客户端实现以下处理机制：

检查 HTTP 状态码及 JSON 响应是否完整。
检查顶层和任务级 status_code。
对时、网络异常和服务端错误进行重试或告警。
通过任务 id、tag 记录和业务请求。
不要依赖 HTTP 状态码，应同时判断业务状态码。

实用场景

识别高频品牌类别：统计 LLM 回答中被提及次数最高的品牌类别，帮助 SEO 团队发现目标市场中的主要竞争类别。
对比品牌与覆盖范围：同时提交域名和实体，分析品牌在不同搜索范围中的 LLM 可见度，制定覆盖策略。
筛选高 AI 搜索量机会：使用 initial_dataset_filters 保留 AI 搜索量较高的数据，优定位更增长潜力的品牌类别。
监测不同平台的品牌：分别查询 chat_gpt 和 google 平台，比较品牌类别在不同 LLM 搜索环境中的提及表现。
构建品牌类别排行榜：结合 order_by、limit 和 offset 分页获取排名数据，为品牌监测仪表盘和周期性 SEO 报告提供数据。

AI 优化 — LLM 提及次数最高的品牌类别（Lite）实时接口 ​

接口信息 ​

计费说明 ​

请求参数 ​

顶层参数 ​

target ​

域名实体 ​

实体 ​

地区与语言 ​

location_name ​

location_code ​

language_name ​

language_code ​

platform ​

filters ​

initial_dataset_filters ​

limit ​

internal_list_limit ​

order_by ​

offset ​

include_brand_categories ​

exclude_brand_categories ​

tag ​

请求示例 ​

cURL ​

Python ​

TypeScript ​

响应结构 ​

顶层响应字段 ​

tasks 字段 ​

result 字段 ​

AI 优化 — LLM 提及次数最高的品牌类别（Lite）实时接口

接口信息

计费说明

请求参数

顶层参数

`target`

域名实体

实体

地区与语言

`location_name`

`location_code`

`language_name`

`language_code`

`platform`

`filters`

`initial_dataset_filters`

`limit`

`internal_list_limit`

`order_by`

`offset`

`include_brand_categories`

`exclude_brand_categories`

`tag`

请求示例

cURL

Python

TypeScript

响应结构

顶层响应字段

`tasks` 字段

`result` 字段