content_analysis/rating_distribution/live

POST /v3/content_analysis/rating_distribution/live

#分析-评分分布实时接口

接口说明

该接口用于返回指定及筛选条件下的评分分布数据。你可以基于在库中的引用结果，查看不同评分区间的量、绪倾向、页面类型、国家、语言、分类等统计信息。

请求方式：POST
接口地址：https://api.seermartech.cn/v3/content_analysis/rating_distribution/live

计费说明

该接口按请求计费。

参考价：原文未提供固定单价，扣费以响应头 X-SeerMarTech-Charge-CNY 为准。

请求说明

所有 POST 数据均需使用 JSON 格式（UTF-8 编码）
请求体为 JSON 数组：[{ ... }]
单次请求中可创建任务参数
接口频率上限：每分钟最多 2000 次 API 调用

请求参数

字段名	类型	说明
`keyword`	string	目标。填。使用 UTF-8 编码。会自动转换为小写。若要匹精确短语而非独立，需要使用双引号并进行转义，例如：`"keyword": "\"tesla palo alto\""`
`keyword_fields`	object	可选。按指定字段中的过滤数据集。可指定字段：`title`、`main_title`、`previous_title`、`snippet`。支持同时指定多个字段。若要精确匹短语，同样需要使用双引号并转义。例如：`"keyword_fields": { "snippet": "\"logitech mouse\"", "main_title": "sale" }`
`page_type`	array	可选。按页面类型过滤数据。可选值：`"ecommerce"`、`"news"`、`"blogs"`、`"message-boards"`、`"organization"`
`internal_list_limit`	integer	可选。限制数组返回数量。适用于：`top_domains`、`text_categories`、`page_categories`、`countries`、`languages`。默认值：`1`；最大值：`20`
`search_mode`	string	可选。结果分组方式。可选值：`as_is` 表示返回目标 `keyword` 的引用；`one_per_domain` 表示每个域名返回一条引用。默认值：`as_is`
`positive_connotation_threshold`	float	可选。正向绪阈值。表示引用中“正向绪”概率的阈值。如果设置该字段，响应中的 `connotation_types` 统计 `positive` 概率大于等于该值的引用。取值范围：`0` 到 `1`；默认值：`0.4`
`sentiments_connotation_threshold`	float	可选。绪维度阈值。表示引用中各类绪概率的阈值。如果设置该字段，响应中的 `sentiment_connotations` 统计各绪概率大于等于该值的引用。取值范围：`0` 到 `1`；默认值：`0.4`
`initial_dataset_filters`	array	可选。初始数据集过滤条件，作用于 `/v3/content_analysis/search/live/` 中支持的字段。最多可同时设置 8 个过滤条件。条件之间需使用逻辑运算符 `and` 或 `or` 连接。支持操作符：`regex`、`not_regex`、`<`、`<=`、`>`、`>=`、`=`、`<>`、`in`、`not_in`、`like`、`not_like`、`has`、`has_not`、`match`、`not_match`。 `like` 和 `not_like` 支持 `%` 通任意长度字符串。更多规则可参考 `/v3/content_analysis/filters`
`rank_scale`	string	可选。定义 `rank` 字段的计算与展示尺度。可选值：`one_hundred`（0–100）或 `one_thousand`（0–1000）。默认值：`one_thousand`
`tag`	string	可选。自定义任务标识，最大长度 `255` 字符。可用于请求结果映射；响应中会在 `data` 对象返回该值

响应结构

接口返回 JSON 数据，顶层 tasks 数组，每个任务对应一个结果对象。

顶层字段

字段名	类型	说明
`version`	string	当前 API 版本
`status_code`	integer	通用状态码。完整列表参考 `/v3/appendix/errors`
`status_message`	string	通用状态说明
`time`	string	执行耗时，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	任务数组

`tasks` 数组字段

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`，完整列表参考 `/v3/appendix/errors`
`status_message`	string	任务状态说明
`time`	string	任务执行耗时，单位秒
`cost`	float	当前任务费用，单位 USD
`result_count`	integer	`result` 数组数量
`path`	array	URL 路径
`data`	object	与请求中提交的参数一致
`result`	array	结果数组

`result` 数组字段

每个代表一个评分区间的统计结果。

字段名	类型	说明
`type`	string	素类型，固定为 `content_analysis_rating_distribution`
`min`	float	当前评分区间的最小值
`max`	float	当前评分区间的最大值
`metrics`	object	当前评分区间下的统计指标

`metrics` 字段说明

字段名	类型	说明
`type`	string	类型，固定为 `content_analysis_summary`
`total_count`	integer	与请求条件匹的总结果数
`rank`	integer	所有引用目标 `keyword` 的 URL 综合排名值；为归一化后的排名总和
`top_domains`	array	引用目标最多的域名列表，含每个域名的引用次数
`sentiment_connotations`	object	绪维度分布，表示与目标引用的绪及对应数量。可能值：`anger`、`happiness`、`love`、`sadness`、`share`、`fun`
`connotation_types`	object	绪极性分布，表示引用对应的绪倾向及数量。可能值：`positive`、`negative`、`neutral`
`text_categories`	array	文本分类分布，返回各文本分类及对应引用数量。分类列表可通过 `/v3/content_analysis/categories/` 获取
`page_categories`	array	页面分类分布，返回各页面分类及对应引用数量。分类列表可通过 `/v3/content_analysis/categories/` 获取
`page_types`	object	页面类型分布，返回各页面类型及对应引用数量
`countries`	object	国家分布，返回各国家及对应引用数量。国家列表可通过 `/v3/content_analysis/locations/` 获取
`languages`	object	语言分布，返回各语言及对应引用数量。语言列表可通过 `/v3/content_analysis/languages/` 获取

请求示例

cURL

bash

curl --location --request POST "https://api.seermartech.cn/v3/content_analysis/rating_distribution/live" \
--header "Authorization: Bearer smt_live_YOUR_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-raw '[
 {
 "keyword": "logitech",
 "search_mode": "as_is",
 "internal_list_limit": 10
 }
]'

Python

python

import requests

url = "https://api.seermartech.cn/v3/content_analysis/rating_distribution/live"
headers = {
 "Authorization": "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json"
}
data = [
 {
 "keyword": "logitech",
 "search_mode": "as_is",
 "internal_list_limit": 10
 }
]

response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(response.json)

TypeScript

typescript

import axios from "axios";

const postData = [
 {
 keyword: "logitech",
 search_mode: "as_is",
 internal_list_limit: 10,
 },
];

axios({
 method: "post",
 url: "https://api.seermartech.cn/v3/content_analysis/rating_distribution/live",
 headers: {
 Authorization: "Bearer smt_live_YOUR_KEY",
 "Content-Type": "application/json",
 },
 data: postData,
})
 .then((response) => {
 // 输出结果数据
 console.log(response.data);
 })
 .catch((error) => {
 console.error(error);
 });

响应示例

json

{
 "version": "0.1.20220819",
 "status_code": 20000,
 "status_message": "Ok.",
 "time": "16.8783 sec.",
 "cost": 0.0203,
 "tasks_count": 1,
 "tasks_error": 0,
 "tasks": [
 {
 "data": {
 "api": "content_analysis",
 "function": "rating_distribution",
 "keyword": "logitech",
 "search_mode": "as_is",
 "internal_list_limit": 10
 },
 "result": [
 {
 "type": "content_analysis_rating_distribution",
 "min": 0.0,
 "max": 0.1,
 "metrics": {
 "sentiment_connotations": {
 "anger": 0,
 "happiness": 18,
 "love": 0,
 "sadness": 0,
 "share": 0,
 "fun": 2
 },
 "connotation_types": {
 "positive": 51,
 "negative": 32,
 "neutral": 67
 },
 "page_types": {
 "blogs": 35,
 "organization": null,
 "news": 1,
 "message-boards": null,
 "ecommerce": 61
 },
 "countries": {
 "DE": 56,
 "US": 5,
 "WW": 1
 },
 "languages": {
 "de": 175,
 "en": 14
 }
 }
 },
 {
 "type": "content_analysis_rating_distribution",
 "min": 0.1,
 "max": 0.2,
 "metrics": {
 "type": "content_analysis_summary",
 "total_count": 1840,
 "rank": 270,
 "sentiment_connotations": {
 "anger": 5,
 "happiness": 75,
 "love": 0,
 "sadness": 5,
 "share": 38,
 "fun": 6
 },
 "connotation_types": {
 "positive": 280,
 "negative": 648,
 "neutral": 905
 },
 "page_types": {
 "blogs": 146,
 "organization": 89,
 "news": 8,
 "message-boards": null,
 "ecommerce": 445
 },
 "countries": {
 "RO": 190,
 "US": 90,
 "PL": 32,
 "WW": 30,
 "DE": 26,
 "FR": 18,
 "UA": 17,
 "GR": 13,
 "GB": 12,
 "AR": 9
 },
 "languages": {
 "en": 1094,
 "pl": 181,
 "de": 141,
 "nl": 68,
 "ro": 65,
 "ru": 59,
 "es": 55,
 "it": 44,
 "fr": 41,
 "vi": 32
 }
 }
 }
 ]
 }
 ]
}

状态码与错误处理

顶层 status_code 表示整个请求的执行状态
tasks[].status_code 表示单个任务的处理状态
建议在接时同时处理：
HTTP 状态码异常
顶层 status_code 非成功
tasks_error 大于 0
单任务 status_code 非成功

常见成功状态：

状态码	说明
`20000`	请求成功

完整错误码与状态说明请参考 /v3/appendix/errors。

使用建议

当你希望查看某个在库中的评分分层表现时，优使用本接口。
如需控制结果中的域名、分类、国家、语言返回数量，可设置 internal_list_limit。
如需去重分析，可将 search_mode 设为 one_per_domain，同一域名多次引用造成偏差。
若你只心高置信度绪结果，可结合 positive_connotation_threshold 和 sentiments_connotation_threshold 缩小统计范围。
若需要按页面属性、标题、摘要等条件过滤，再统计评分分布，可使用 keyword_fields 或 initial_dataset_filters。

实用场景

评估品牌口碑结构：按查看不同评分区间的正负绪分布，快速识别品牌在生态中的口碑层级。
筛选高质量来源：结合 top_domains、page_types、rank，定位高评分区间中最有价值的来源与站点类型。
分析地区与语言差异：通过 countries 和 languages 查看不同市场中同一的评分分布，为 SEO 与区域传播提供依据。
识别分类机会：利用 text_categories 与 page_categories 观察高评分集中在哪些主题类别，指导选题布局与生产。
监控绪变化趋势：针对品牌词、产品词或活动词周期性请求该接口，比较各评分区间的绪极性变化，及时发现舆风险或增长机会。

content_analysis/rating_distribution/live ​

接口说明 ​

计费说明 ​

请求说明 ​

请求参数 ​

响应结构 ​

顶层字段 ​

tasks 数组字段 ​

result 数组字段 ​

metrics 字段说明 ​

请求示例 ​

cURL ​

Python ​

TypeScript ​

响应示例 ​

状态码与错误处理 ​

使用建议 ​

实用场景 ​