AI 优化：LLM 提及最多的域名（实时）

POST /v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_domains/live

本接口使用 POST 方法，路径为：

/v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_domains/live

本接口根据指定的 target，汇总 LLM（大语言模型）回答中被提及频率最高的域名，并按位置、语言、平台、来源域名、搜索结果域名及品牌实体等维度返回统计数据。支持查询 Google AI 概览（google）和 ChatGPT（chat_gpt）数据。

每次请求只能一个任务，单个请求的 task 数量为 1。接口当平台限流以认证说明中的 30/60/120 次/分钟规则为准。

计费

扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。响应体中的 cost 字段为任务费用信息，金额及币种以平台响应为准。

请求格式

所有 POST 请求均须使用 UTF-8 编码的 JSON 格式，请求体是 JSON 数组：

json

[
  {
    "target": [
      {
        "keyword": "bmw",
        "search_scope": ["answer"]
      }
    ],
    "language_code": "en",
    "location_code": 2840,
    "platform": "chat_gpt"
  }
]

请求参数

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`，并可筛选参数。请求至少需要一个 `search_filter` 为 `include` 的域名实体或实体。
`location_name`	string	否	搜索位置的完整名称。填写后无需填写 `location_code`。未填写时，默认使用位置代码 `2840`。可通过位置与语言列表接口获取可用值。ChatGPT 数据支持 `United States`。
`location_code`	integer	否	搜索位置代码。填写后无需填写 `location_name`，默认值为 `2840`。ChatGPT 数据支持 `2840`。
`language_name`	string	否	搜索语言的完整名称。填写后无需填写 `language_code`。未填写时，默认使用 `en`。ChatGPT 数据支持 `English`。
`language_code`	string	否	搜索语言代码。填写后无需填写 `language_name`，默认值为 `en`。ChatGPT 数据支持 `en`。
`platform`	string	否	目标平台，可选值：`chat_gpt`、`google`。未指定时返回两个平台的数据。
`links_scope`	string	否	用于提取域名和聚合数据的链接范围，可选值：`sources`、`search_results`，默认值为 `sources`。使用 `search_results` 时支持 `chat_gpt`。
`filters`	array	否	对聚合结果进行筛选，最多设置 8 个过滤条件。多个条件之间使用 `and` 或 `or` 指定逻辑。
`initial_dataset_filters`	array	否	在聚合前对原始 LLM 提及数据进行筛选符合条件的数据行会参与聚合。最多设置 8 个过滤条件。
`limit`	integer	否	`items` 数组最多返回的结果数量，取值范围为 `1`～`1000`，默认值为 `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` 和 `brand_entities_category`。取值范围为 `1`～`10`，默认值为 `5`。
`order_by`	array	否	结果排序规则。最多设置 3 条规则，排序字段可使用 `filters` 支持的字段，排序方向为 `asc` 或 `desc`。
`offset`	integer	否	结果偏移量，默认值为 `0`。例如设置为 `10` 时，跳过前 10 条结果。最大值为 `1000000`。
`include_domains`	array	否	返回数组中指定的域名。
`exclude_domains`	array	否	排除数组中指定的域名。
`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的 `data` 对象中，可用于请求与结果。

位置与语言列表可通过以下接口获取：

/v3/ai_optimization/llm_mentions/locations_and_languages

`target` 参数

target 数组中的每个对象可以是域名实体或实体。

域名实体：`domain_entity`

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。请勿 `https://` 和 `www.`。
`search_filter`	string	否	域名筛选方式：`include`、`exclude`。默认值为 `include`。
`search_scope`	array	否	域名搜索范围：`any`、`sources`、`search_results`。默认值为 `any`。使用 `search_results` 时支持 `chat_gpt`。
`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	是（未指定 `domain` 时）	目标，最长 250 个字符。
`search_filter`	string	否	筛选方式：`include`、`exclude`。默认值为 `include`。
`search_scope`	array	否	搜索范围：`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`。

match_type 的含义：

word_match：进行匹，可匹目标前后或中间词的文本。
partial_match：匹中出现的或片段。

示例：

json

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

过滤条件

filters 和 initial_dataset_filters 使用数组表达式，例如：

json

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

支持的运算符：

=、<>、in、not_in、like、not_like、ilike、not_ilike、match、not_match

使用 like 或 not_like 时，可以使用 % 匹零个或多个字符。

多个过滤条件示例：

json

[
  ["mentions", ">", 100],
  "and",
  ["domain", "like", "%example%"]
]

请求示例

curl

bash

curl --location --request POST \
  "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_domains/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"
        }
      ],
      "links_scope": "sources",
      "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_domains/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",
            },
        ],
        "links_scope": "sources",
        "initial_dataset_filters": [
            ["ai_search_volume", ">", 10],
        ],
        "limit": 5,
        "internal_list_limit": 2,
    }
]

response = requests.post(url, headers=headers, json=post_data)
response.raise_for_status()
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 url =
  "https://api.seermartech.cn/v3/ai_optimization/llm_mentions/top_mentioned_domains/live";

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

axios
  .post(url, requestBody, {
    headers: {
      Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
      "Content-Type": "application/json",
    },
  })
  .then((response) => {
    // 处理接口返回结果
    console.log(response.data);
  })
  .catch((error) => {
    console.error("请求失败：", error.response?.data || error.message);
  });

响应结构

接口返回 JSON 数据，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	通用状态码。成功通常为 `20000`。
`status_message`	string	通用状态信息。
`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。

`tasks` 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，通常在 `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 API 路径。
`data`	object	本次 POST 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	与请求条件匹的结果总数。
`offset`	integer	`items` 数组中被跳过的结果数量。
`items_count`	integer	本次 `items` 数组返回的结果数量。
`aggregated_metrics`	object	所有匹域名的 LLM 提及聚合指标。
`items`	array	各个高频提及域名的详细结果。

聚合指标

aggregated_metrics 表示所有匹域名的整体统计结果。

分组字段

以下字段均为数组，每个：

字段	类型	说明
`key`	integer/string	分组标识。位置分组通常为整数，分组通常为字符串。
`mentions`	integer	在该分组下，目标或域名被 LLM 提及的次数。
`ai_search_volume`	integer	该分组下 LLM 提及的 AI 搜索量。

支持的分组字段如下：

字段	说明
`location`	按地理位置分组。
`language`	按语言分组。
`platform`	按 AI 平台分组。
`sources_domain`	LLM 回答中作为引用来源出现的高频域名。
`search_results_domain`	与 LLM 查询、出现在搜索结果中的高频域名。 `chat_gpt` 支持。
`brand_entities_title`	与目标、出现在搜索结果中的品牌实体标题。 `chat_gpt` 支持。
`brand_entities_category`	与目标、出现在搜索结果中的品牌实体类别。 `chat_gpt` 支持。

`aggregated_metrics.total`

字段	类型	说明
`mentions`	integer	与目标的 LLM 提及总次数。
`ai_search_volume`	integer	所有提及的 AI 搜索量总计。

`items` 域名结果

items 数组中的每个代表一个被提及的域名。

字段	类型	说明
`domain`	string	LLM 回答中与指定目标的域名。
`location`	array	该域名按地理位置划分的提及指标。
`language`	array	该域名按语言划分的提及指标。
`platform`	array	该域名按 AI 平台划分的提及指标。
`sources_domain`	array	与该域名的来源域名及提及指标。
`search_results_domain`	array	与该域名的搜索结果域名及提及指标。
`brand_entities_title`	array	与该域名的品牌实体标题及提及指标。
`brand_entities_category`	array	与该域名的品牌实体类别及提及指标。
`total`	object	该域名的 LLM 提及指标汇总。

location、language、platform、sources_domain、search_results_domain、brand_entities_title 和 brand_entities_category 数组中的均：

字段	类型	说明
`key`	integer/string	分组标识；对于域名分组，该字段为域名名称。
`mentions`	integer	目标与该分组的 LLM 提及次数。
`ai_search_volume`	integer	该分组提及的 AI 搜索量。

`items[].total`

字段	类型	说明
`mentions`	integer	与该域名的 LLM 提及总次数。
`ai_search_volume`	integer	与该域名的所有提及的 AI 搜索量总计。

响应示例

json

{
  "version": "0.1.20251208",
  "status_code": 20000,
  "status_message": "Ok.",
  "time": "1.9150 sec.",
  "cost": 0.101,
  "tasks_count": 1,
  "tasks_error": 0,
  "tasks": [
    {
      "id": "00000000-0000-0000-0000-000000000001",
      "status_code": 20000,
      "status_message": "Ok.",
      "time": "1.8000 sec.",
      "cost": 0.101,
      "result_count": 1,
      "path": [
        "v3",
        "ai_optimization",
        "llm_mentions",
        "top_mentioned_domains",
        "live"
      ],
      "data": {
        "api": "ai_optimization",
        "function": "top_mentioned_domains",
        "language_code": "en",
        "location_code": 2840,
        "platform": "chat_gpt",
        "target": [
          {
            "keyword": "bmw",
            "search_scope": ["answer"]
          },
          {
            "keyword": "auto",
            "search_scope": ["question"],
            "match_type": "partial_match"
          }
        ],
        "links_scope": "sources",
        "initial_dataset_filters": [
          ["ai_search_volume", ">", 10]
        ],
        "limit": 5,
        "internal_list_limit": 2
      },
      "result": [
        {
          "total_count": 5,
          "offset": 0,
          "items_count": 5,
          "aggregated_metrics": {
            "location": [
              {
                "key": 2840,
                "mentions": 9999,
                "ai_search_volume": 99999
              }
            ],
            "language": [
              {
                "key": "en",
                "mentions": 9999,
                "ai_search_volume": 99999
              }
            ],
            "platform": [
              {
                "key": "chat_gpt",
                "mentions": 9999,
                "ai_search_volume": 99999
              }
            ],
            "sources_domain": [
              {
                "key": "example.com",
                "mentions": 600,
                "ai_search_volume": 6000
              }
            ],
            "search_results_domain": [],
            "brand_entities_title": [],
            "brand_entities_category": [],
            "total": {
              "mentions": 9999,
              "ai_search_volume": 99999
            }
          },
          "items": [
            {
              "domain": "example.com",
              "location": [],
              "language": [],
              "platform": [],
              "sources_domain": [],
              "search_results_domain": [],
              "brand_entities_title": [],
              "brand_entities_category": [],
              "total": {
                "mentions": 600,
                "ai_search_volume": 6000
              }
            },
            {
              "domain": "en.wikipedia.org",
              "location": [],
              "language": [],
              "platform": [],
              "sources_domain": [],
              "search_results_domain": [],
              "brand_entities_title": [],
              "brand_entities_category": [],
              "total": {
                "mentions": 600,
                "ai_search_volume": 6000
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

如需处理异常，请根据响应中的顶层 status_code、任务级 status_code 和 status_message 进行判断。

实用场景

识别高频被引用的竞品域名，定位行业标杆：分析目标在 LLM 回答中的高频域名，帮助 SEO 团队制定选题和外链建设策略。
监测品牌在 AI 回答中的可见度，评估 GEO 优化效果：通过 mentions 和 ai_search_volume 对比不同时间或平台的数据，衡量品牌优化后的变化。
分析 LLM 引用来源，优化权威布局：使用 sources_domain 找出经常被 AI 回答引用的来源网站，为数字、媒体投放和权威建设提供依据。
对比 ChatGPT 与 Google AI 概览的域名差异，制定平台化优化方案：分别指定 platform，识别不同 AI 平台的排名和引用偏好。
筛选高价值域名结果，构建竞品与品牌监控报表：结合 filters、initial_dataset_filters、include_domains 和 exclude_domains，减少无数据并输出可直接用于分析的域名单。

AI 优化：LLM 提及最多的域名（实时） ​

计费 ​

请求格式 ​

请求参数 ​

任务参数 ​

target 参数 ​

域名实体：domain_entity ​

实体：keyword_entity ​

过滤条件 ​

请求示例 ​

curl ​

Python ​

TypeScript ​

响应结构 ​

顶层响应字段 ​

tasks 任务字段 ​

result 字段 ​

聚合指标 ​

分组字段 ​

aggregated_metrics.total ​

items 域名结果 ​

items[].total ​

响应示例 ​

实用场景 ​

AI 优化：LLM 提及最多的域名（实时）

计费

请求格式

请求参数

任务参数

`target` 参数

域名实体：`domain_entity`

实体：`keyword_entity`

过滤条件

请求示例

curl

Python

TypeScript

响应结构

顶层响应字段

`tasks` 任务字段

`result` 字段

聚合指标

分组字段

`aggregated_metrics.total`

`items` 域名结果

`items[].total`

响应示例

实用场景