AI 优化：LLM 提及次数最高品牌（精简版，实时）

POST /v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_brands_lite/live

本接口使用 POST 方法，请求路径为：

/v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_brands_lite/live

本接口是“LLM 提及次数最高品牌”接口的精简版本，用于根据指定的 target，按品牌聚合并返回 LLM 提及指标。结果受平台、地域和语言参数影响。

> 注意：品牌实体数据适用于 platform: chat_gpt。

接口信息

请求方法：POST
请求地址：https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_brands_lite/live
请求格式：application/json
单次请求任务数：1 平台限流以认证说明中的 30/60/120 次/分钟规则为准/分钟
最长执行时间：约 120 秒

计费说明

本接口按任务计费。扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

请求参数

请求体是 JSON 数组，单次请求只能一个任务：

json

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

任务参数

参数	类型	填	说明
`target`	array	是	目标实体数组，最多 10 个实体。每个实体只能一个 `domain` 或一个 `keyword`。请求至少需要一个 `search_filter` 为 `include` 的 `domain_entity` 或 `keyword_entity`。
`location_name`	string	否	搜索地域的完整名称。使用该参数时无需传 `location_code`。未指定时默认使用 `location_code: 2840`。
`location_code`	integer	否	搜索地域代码。使用该参数时无需传 `location_name`，默认值为 `2840`。
`language_name`	string	否	搜索语言的完整名称。使用该参数时无需传 `language_code`。
`language_code`	string	否	搜索语言代码，默认值为 `en`。
`platform`	string	否	目标平台，可选值：`chat_gpt`、`google`。默认值为 `google`。
`filters`	array	否	在聚合结果上执行过滤。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过滤，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` 数组最多返回的结果数，范围为 `1`～`1000`，默认值为 `100`。
`internal_list_limit`	integer	否	限制数组的最大数，适用于 `sources_domain`、`search_results_domain`、`brand_entities_title` 和 `brand_entities_category`。范围为 `1`～`10`，默认值为 `5`。
`order_by`	array	否	结果排序规则，最多设置 3 个排序条件。
`offset`	integer	否	结果偏移量，默认值为 `0`，最大值为 `1000000`。
`include_brands`	array	否	返回指定品牌。
`exclude_brands`	array	否	排除指定品牌。
`tag`	string	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任务的 `data` 对象中。

地域和语言限制

当 platform 为 chat_gpt 时支持以下组合：

location_name: United States
location_code: 2840
language_name: English
language_code: en

可通过以下接口获取支持的地域和语言列表：

/v3/ai_optimization/llm_mentions/locations_and_languages

`target` 参数

target 是目标实体数组，最多 10 个对象。每个对象可使用域名实体或实体。

域名实体：`domain_entity`

参数	类型	填	说明
`domain`	string	条件填	目标域名。当实体中未指定 `keyword` 时填，最长 63 个字符。域名不得 `https://` 或 `www.`。
`search_filter`	string	否	域名过滤方式：`include`、`exclude`。默认值为 `include`。
`search_scope`	array	否	搜索范围，可选值：`any`、`sources`、`search_results`。默认值为 `any`。
`include_subdomains`	boolean	否	是否将目标域名的子域名纳搜索。默认值为 `false`。

示例：

json

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

实体：`keyword_entity`

参数	类型	填	说明
`keyword`	string	条件填	目标。当实体中未指定 `domain` 时填，最长 250 个字符。
`search_filter`	string	否	过滤方式：`include`、`exclude`。默认值为 `include`。
`search_scope`	array	否	搜索范围，可选值：`any`、`question`、`answer`、`brand_entities`、`fan_out_queries`。默认值为 `any`。
`match_type`	string	否	匹方式：`word_match`、`partial_match`。默认值为 `word_match`。

示例：

json

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

`match_type` 说明

word_match：匹。匹目标的词组，也目标词组前后或存在词。
partial_match：部分匹。匹中出现的或片段。

过滤条件

`filters`

filters 用于对聚合后的结果进行过滤。最多支持 8 个过滤条件，多个条件之间需要使用逻辑运算符 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。

示例：

json

"filters": [
  ["mentions", ">", 10],
  "and",
  ["brand", "like", "%auto%"]
]

`initial_dataset_filters`

initial_dataset_filters 在原始提及数据聚合前执行过滤，可减少参与聚合的数据量。

支持的运算符与 filters 相同，最多支持 8 个条件。

示例：

json

"initial_dataset_filters": [
  ["ai_search_volume", ">", 10]
]

排序规则

order_by 使用与 filters 相同的字段和排序表达式。排序方向支持：

asc：升序
desc：降序

排序字段与排序方向之间使用逗号分隔，多个排序规则之间也使用逗号分隔，单次请求最多设置 3 条排序规则。

示例：

json

"order_by": [
  "mentions,desc",
  "brand,asc"
]

请求示例

curl

bash

curl --location --request POST \
  "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_brands_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_brands_lite/live"

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

post_data = [
    {
        "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,
    }
]

response = requests.post(url, headers=headers, json=post_data, timeout=120)
result = response.json()

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

TypeScript

typescript

import axios from "axios";

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

const requestData = [
  {
    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, requestData, {
    headers: {
      Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
      "Content-Type": "application/json",
    },
    timeout: 120000,
  })
  .then((response) => {
    // 处理接口返回结果
    console.log(response.data);
  })
  .catch((error) => {
    // 处理请求异常
    console.error(error.response?.data || error.message);
  });

响应结构

接口返回 JSON 数据，顶层 tasks 数组。

json

{
  "version": "0.1.20260527",
  "status_code": 20000,
  "status_message": "Ok.",
  "time": "3.3325 sec.",
  "cost": 0.101,
  "tasks_count": 1,
  "tasks_error": 0,
  "tasks": [
    {
      "id": "01234567-89ab-cdef-0123-456789abcdef",
      "status_code": 20000,
      "status_message": "Ok.",
      "time": "3.1021 sec.",
      "cost": 0.101,
      "result_count": 1,
      "path": [
        "v3",
        "ai_optimization",
        "llm_mentions",
        "top_mentioned_brands_lite",
        "live"
      ],
      "data": {
        "api": "ai_optimization",
        "function": "top_mentioned_brands_lite",
        "target": [
          {
            "keyword": "bmw",
            "search_scope": ["answer"],
            "search_filter": "include"
          }
        ],
        "platform": "chat_gpt",
        "language_code": "en",
        "location_code": 2840,
        "initial_dataset_filters": [],
        "filters": [],
        "order_by": [],
        "limit": 5,
        "offset": 0,
        "include_brands": [],
        "exclude_brands": []
      },
      "result": [
        {
          "total_count": 1,
          "offset": 0,
          "items_count": 1,
          "aggregated_metrics": null,
          "items": [
            {
              "brand": "Example Brand",
              "location": 2840,
              "language": "en",
              "platform": "chat_gpt",
              "metrics": {
                "mentions": 125,
                "ai_search_volume": 42
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

顶层响应字段

字段	类型	说明
`version`	string	当前 API 版本。
`status_code`	integer	请求整体状态码。
`status_message`	string	请求整体状态信息。
`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	执行失败的任务数。
`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，通常位于 `10000`～`60000` 范围。
`status_message`	string	任务状态信息。
`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	请求路径。
`data`	object	本次请求中提交的任务参数。
`result`	array	查询结果数组。

`result` 字段

字段	类型	说明
`total_count`	integer	结果总数。
`offset`	integer	返回结果的偏移量，与请求中的 `offset` 对应。
`items_count`	integer	`items` 数组中的数量。
`aggregated_metrics`	object / null	所有匹域名的整体聚合指标。本精简接口中该字段通常为 `null`。
`items`	array	品牌提及数据列表。

`items` 字段

字段	类型	说明
`brand`	string	品牌名称，也是聚合指标对应的品牌标识。
`location`	integer	聚合指标对应的地域代码。
`language`	string	聚合指标对应的语言代码。
`platform`	string	聚合指标对应的 LLM 平台。
`metrics`	object	按指定条件聚合后的 LLM 指标。

`metrics` 字段

字段	类型	说明
`mentions`	integer	目标品牌被 LLM 提及的总次数。
`ai_search_volume`	integer	当前的 AI 搜索量指标。

状态码与错误处理

请根据响应中的以下字段判断请求是否成功：

status_code
status_message
tasks_error

当 status_code 不等于 20000，或任务级 status_code 不等于 20000 时，应记录错误信息并执行重试、告警或人工处理。

实用场景

统计品牌在 ChatGPT 中的提及次数，识别品牌在生成式搜索结果中的可见度，制定 GEO 和优化策略。
对比多个竞争品牌的 LLM 提及表现，定位品牌声量差距，为竞品分析和市场定位提供依据。
按问题和答案范围筛选提及数据，区分品牌在哪类用户问题中更容易被推荐，优化 FAQ、产品页和知识。
使用 initial_dataset_filters 排除低价值数据，聚合达到指定 AI 搜索量阈值的，提升分析结果的有效性。
通过 include_brands 和 exclude_brands 定向查看品牌集合，构建品牌监测名单，降低批量分析和日报生成的处理成本。

AI 优化：LLM 提及次数最高品牌（精简版，实时） ​

接口信息 ​

计费说明 ​

请求参数 ​

任务参数 ​

地域和语言限制 ​

target 参数 ​

域名实体：domain_entity ​

实体：keyword_entity ​

match_type 说明 ​

过滤条件 ​

filters ​

initial_dataset_filters ​

排序规则 ​

请求示例 ​

curl ​

Python ​

TypeScript ​

响应结构 ​

顶层响应字段 ​

tasks 字段 ​

result 字段 ​

items 字段 ​

metrics 字段 ​

状态码与错误处理 ​

实用场景 ​

AI 优化：LLM 提及次数最高品牌（精简版，实时）

接口信息

计费说明

请求参数

任务参数

地域和语言限制

`target` 参数

域名实体：`domain_entity`

实体：`keyword_entity`

`match_type` 说明

过滤条件

`filters`

`initial_dataset_filters`

排序规则

请求示例

curl

Python

TypeScript

响应结构

顶层响应字段

`tasks` 字段

`result` 字段

`items` 字段

`metrics` 字段

状态码与错误处理

实用场景