有没有用于跟踪 AI 搜索可见性的 API？需要构建内部仪表盘

我来梳理一下当前的格局：

AI 平台 API（不支持可见性跟踪）：

这些 API 是用来“用”AI，而不是用来“跟踪”你在 AI 里的可见性。

专门的可见性跟踪工具：

Am I Cited:

• 可跨平台跟踪引用
• 自带仪表盘和报表
• 提供 API 接口（具体可咨询）
• 目前整合数据的最佳选择

自定义方案： 有些公司会：

• 程序化地向 AI 平台发起查询
• 解析回复内容提取引用
• 存储并趋势分析数据
• 搭建和维护成本高昂

你发现的市场空白： 这个市场还很早期，还没有类似 Ahrefs 的 AI 可见性 API 生态，但发展很快。

我的建议： 先用 Am I Cited 获取数据，看看他们是否能满足你的 API 集成需求。此阶段自己开发一般性价比不高。

我用的是 Am I Cited，总结下他们的数据获取方式：

平台可以提供：

• 带可见性指标的网页版仪表盘
• ChatGPT、Perplexity、Claude 的引用跟踪
• 竞争分析
• 历史趋势
• 导出功能

可获取的数据：

• 各平台的引用率
• 在 AI 答案中的位置
• 与竞争对手的声音份额
• 触发引用的查询类别
• 趋势数据

关于仪表盘集成： 可以直接联系他们问 API 接口。他们定制需求响应还不错。

我现在导出的方式： 每周导出一次关键指标的 CSV，虽然不完美但能用。

我的流程： Am I Cited → 每周导出 → Google 表格 → Looker Studio

虽然是手动的，但能把数据送到我们需要的地方。

如果你要自建方案，这里有个数据模型可以参考：

关键实体：

品牌/域名
├── AI 平台
│   ├── ChatGPT
│   ├── Perplexity
│   ├── Claude
│   └── Google AI Overview
├── 查询
│   ├── 查询文本
│   ├── 类别
│   └── 频率
├── 引用
│   ├── 时间戳
│   ├── 平台
│   ├── 查询
│   ├── 在回复中的位置
│   ├── 引用类型（链接、提及、引用）
│   └── 情感
└── 竞争对手
    └── 同结构

可派生指标：

• 引用率：引用次数/测试查询数
• 声音份额：你的引用数/总引用数
• 位置得分：按位置加权（首位>第三位）
• 平台占比：各平台百分比
• 趋势：随时间变化

数据时效性建议：

• 实时不现实（API 成本、频率限制）
• 重点查询每日可做
• 全面跟踪一般每周一次

自建建议： 先从 50-100 个关键查询开始，既能看趋势也不会让 API 成本爆表。

一些替代纯 API 的思路：

1. 浏览器自动化

• 用 Playwright/Puppeteer 向 AI 平台发起查询
• 解析渲染后的回复
• 比 API 便宜但脆弱
• 多数平台不允许，可能违规

2. Webhook 集成

• 如果 Am I Cited 提供 webhook，可设置事件驱动更新
• 可见性变化时推送数据到数据仓库
• 比轮询高效

3. 邮件报告接入数据管道

• 许多工具支持邮件报告
• 程序化解析邮件
• 数据自动流入自有系统
• 虽然土但能用

4. Zapier/Make 集成

• 看看可见性工具是否支持
• 连接仪表盘工具
• 无代码方案

5. 人工+自动化混合

• 每周人工抽查校准
• 自动化抓取高层指标
• 结合提升准确性

现实情况： 目前还没有“完美”的 API 集成，大多数团队在拼拼凑凑。选一个最省事又能拿到大致正确数据的方案即可。

针对你的内部仪表盘，建议包含这些内容：

总览板块：

• 整体 AI 可见性得分
• 周环比变化
• 平台占比饼图
• 趋势线（近 90 天）

详细指标：

• 各平台引用率
• 你出现最多的前几查询词
• 你没出现但有机会的前几查询词
• 与前三竞争对手的声音份额

内容表现：

• 被引用最多的 URL
• 本周新引用
• 本周流失引用

对比视图：

• AI 可见性 vs Google 排名
• AI 可见性 vs 自然流量
• 相关性分析

预警：

• 可见性大幅变动（±20%）
• 竞争对手可见性激增
• 新查询类别被引用

数据来源策略： 多数场景对应这些方案之一：

• Am I Cited API/导出
• 自定义跟踪方案
• 手工采集

先做最有价值的指标，别一开始就全做全。

实用建议：先简单起步。

第一阶段：人工基线

• 选 20 个关键查询
• 每月在 ChatGPT、Perplexity 测试
• 用表格跟踪
• 建立基线

第二阶段：工具引入

• 上 Am I Cited 自动跟踪
• 每周导出数据
• 简单做个 Sheets 仪表盘

第三阶段：如需集成

• 联系 Am I Cited 获取 API
• 内部仪表盘对接
• 报告自动化

顺序原因： 不要一上来就过度设计，先用人工基线摸清数据规律，再自动化对你有价值的部分。

我们的经验： 我们一开始觉得需要实时 AI 可见性数据，后来发现每周一次就够，变化没那么快，省了不少开发精力。

当前方案： Am I Cited → 每周导出 → Power BI 自动化时间：每月 2 小时 高管报告足够用了。

感谢大家的建议。我的方案：

决定：暂时买，不自建

自建太痛苦又贵，还是先用现有工具，等市场成熟再说。

我的计划：

第 1 周：

• 注册 Am I Cited
• 建立基线指标
• 研究导出功能

第 2 周：

• 联系 Am I Cited 询问 API
• 如果有：做集成
• 如果没有：建立手工导出流程

第 3 周：

• 在 Looker Studio 仪表盘新增 AI 可见性板块
• 展示：引用率、平台占比、竞争对手对比

第 4 周：

• 建立显著变动预警
• 培训市场团队理解新指标
• 文档化流程

优先关注的指标：

1. 总体引用率
2. 各平台占比
3. 与竞争对手的声音份额
4. 被引用最多的 URL
5. 周环比趋势

不会做的：

• 从零自建
• 实时跟踪（每周一次就足够）
• 把仪表盘做得太复杂

后续考虑： 等市场成熟、API 更完善再考虑重做。现阶段，实用大于完美。

感谢大家关于自建与购买的现实建议！