概览
给通义千问 AI 提一组问题,它会返回每个问题的 AI 回答全文、引用来源清单,并结构化拆出「品牌」「竞品1」「竞品2」三个对象各自是否被提及、提及排名、是否引用官网——用来监测目标品牌与竞品在通义千问 AI 回答里的可见度(GEO)。
默认监测品牌为 Octoparse,对比竞品为 ParseHub 与 Apify;品牌与竞品可在提问时按需指定,输出固定按「品牌、竞品1、竞品2」三个角色呈现。
数据说明
- 每个提问返回一条记录;AI 回答为通义千问当次生成内容,引用来源为回答末尾的溯源链接。
- 「是否提及」「是否引用官网」的值为字符串
'true'/'false';「提及排名」为字符串数字;未提及时相关字段为空。 - 「引用链接」是回答末尾的溯源链接列表(JSON 数组字符串);「引用总数」为引用条数;「引用标题」在本渠道实测返回的是域名列表(与「引用域名」内容一致),下游请以「引用域名」为准。
- 品牌可见度字段按回答中出现的位置与语义判断,同一提问下品牌与竞品各成一组,互不影响。
- 仅覆盖通义千问公开可采集的回答与引用来源,不保证覆盖所有可能的提及形态。
结果长什么样
每条记录对应一次提问:
| 提问 | 品牌·是否提及 | 品牌·提及排名 | 品牌·是否引用官网 | 引用总数 |
|---|---|---|---|---|
| 推荐几款好用的网页数据采集工具 | true | 1 | true | 10 |
另有「AI 回答」「引用标题/链接/域名」「竞品1/竞品2 的可见度」等字段。
应用场景
- 做品牌 GEO 体检时,把「品牌·是否提及」「品牌·提及排名」按提问逐条看,判断目标品牌在通义千问回答中的露出位次与频次。
- 做竞品对标时,对比「品牌」与「竞品1/竞品2」在同一组提问下的提及情况,找出谁更常被推荐。
- 做官网引用监测时,关注「是否引用官网」为 True 的提问,判断品牌官网是否被 AI 当作权威来源引用。
适用边界
单次任务提交一组提问,每个提问返回一条记录:含 AI 回答全文、引用来源清单(标题/链接/域名/数量),以及品牌与两个竞品各自是否被提及、提及排名、是否引用官网。品牌与竞品组合可自行指定(默认 Octoparse 与 ParseHub、Apify);采集条数上限默认 10 条、可上调(值越大耗时与费用越高);仅覆盖通义千问公开可采集的回答与引用来源。
- 适合用于
- 需要监测目标品牌(默认 Octoparse)在通义千问 AI 回答中是否被提及、提及排名与官网被引用情况时
- 需要对比品牌与两个竞品在同一组提问下的 AI 可见度差异时
- 不要用于
- 需要监测通义千问以外的 AI 渠道时——本应用只覆盖通义千问
- 需要结构化监测三个以上品牌时——本应用固定输出「品牌 + 竞品1 + 竞品2」三个角色
- 需要秒级返回结果时——本应用在后台逐个提问查询,完成时间取决于提问数量
失败处理
开发者声明的失败与重试处理方式,接入时建议一并写进系统提示词。
- 1部分数据获取是异步返回的:提问较多时逐个查询耗时较长、无法立即返回;任务状态显示「运行中」表示仍在采集,并非异常
- 2任务失败属可重试错误,可原样重新提交
- 3个别提问中某品牌的相关字段为 'None',表示该品牌未在本次回答中被提及,属正常结果;若整批提问都没有任何品牌被提及,可换更贴近选购/对比决策的提问方式重试
输入参数
调用本 App 需要传入的参数,与 manifest.json 的 input.schema 同源。
- 提问列表
prompts必填array<string>要询问通义千问 AI 的一组问题,每个问题返回一条记录。问题越贴近选购或对比决策,越能触发品牌被提及。示例["推荐几款好用的网页数据采集工具","有哪些值得推荐的数据采集软件"] - 所查品牌
brand选填string要追踪的目标品牌,仅填一个。本应用的品牌可见度字段目前按默认品牌 Octoparse 配置输出,换成其他品牌时品牌相关字段可能为空。默认值Octoparse - 竞争对手
competitors选填string用于对比的竞品,多个之间用英文逗号分隔(建议不超过两个)。本应用的竞品可见度字段目前按默认竞品 ParseHub、Apify 配置输出,换成其他竞品时竞品相关字段可能为空。默认值ParseHub, Apify - 采集条数上限
max_collected_rows选填integer最多返回的记录条数,需不小于提问数量,值越大耗时与费用越高。范围1–100默认值10
输出数据
单条记录的字段结构,与 manifest.json 的 output.schema 同源。
- 提问
prompt_textstring本条记录对应的提问原文示例推荐几款好用的网页数据采集工具 - 采集时间
run_timestamp_utcstring本次采集完成的时间(UTC,ISO 8601)示例2026-10-13T08:34:51.182446Z - 语言
languagestring回答所用语言代码,如 zh-CN示例zh-CN - AI 回答
model_resultstring通义千问 AI 的回答全文(Markdown 格式)示例下面按“无需编程 / 浏览器插件 / 开发者框架 / AI 数据抓取”几类推荐,方便你按场景选择。每一项都附上了官方来源链接。
示例数据
以下示例按 output.schema 生成;未提供示例值的字段使用结构占位符。
{
"prompt_text": "推荐几款好用的网页数据采集工具",
"run_timestamp_utc": "2026-10-13T08:34:51.182446Z",
"language": "zh-CN",
"model_result": "下面按“无需编程 / 浏览器插件 / 开发者框架 / AI 数据抓取”几类推荐,方便你按场景选择。每一项都附上了官方来源链接。",
"citation_count": "10",
"citation_titles": "[\"octoparse.com\", \"parsehub.com\", \"webscraper.io\", \"apify.com\", \"firecrawl.dev\"]",
"citation_urls": "[\"https://www.octoparse.com/\", \"https://www.parsehub.com/\", \"https://webscraper.io/web-scraper-extension\"]",
"citation_domains": "[\"octoparse.com\", \"parsehub.com\", \"webscraper.io\", \"apify.com\", \"firecrawl.dev\"]",
"brand": "<brand>",
"competitor_1": "<competitor_1>",
"competitor_2": "<competitor_2>"
}调用方式
本 App 支持通过 MCP、API、SDK 与文件导出方式接入,各接入方式共享同一套能力与计价。所有请求统一使用 Authorization: Bearer 请求头完成身份认证,凭证为 API Key(长期有效,在开放平台创建);MCP 客户端另支持 OAuth 免密钥登录。CLI、Skill 等更多接入方式正在规划中。本 App 异步运行,支持中途取消:取消后任务停止;已写回的部分保留,按写回计费。
通过 MCP(Model Context Protocol)协议,可在 Claude、Cursor 等 AI 客户端中直接调用本 App。选择你的客户端与认证方式,复制下方配置即可接入。
客户端配置
把 Bearer 后替换为长期有效的 API Key 即可,各类客户端与 CI、无浏览器环境通用。
{
"mcpServers": {
"WW_Yang__geo-brand-qwen": {
"type": "http",
"url": "https://mcp-v2.bazhuayu.com?pin=WW_Yang/geo-brand-qwen",
"headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" }
}
}
}让 AI 自己完成配置
不想手动改配置?复制配置提示词,粘贴到任意 AI 客户端对话框,由它按自身方式完成接入(提示词会让 AI 向你索要 API Key,避免凭证留在对话记录或共享配置里)。
如需在同一个 MCP 连接里指定多个 App,前往 MCP 连接页(已为你指定本 App)。
价格
按实际成功返回的数据条数计费,任务失败不计费。
每提交一次任务计费一次,与返回条数无关。
多个计费事件按各自口径独立累计,具体以每一项说明为准;任务失败不计费。
立即体验
填写参数直接运行,结果来自真实调用。