El problema
Los LLM generan con seguridad datos erróneos sobre la marca: precios obsoletos, productos descontinuados, características que no existen y disponibilidad en regiones donde la marca no opera. Los equipos de marketing y los consultores que dependen de la IA para la investigación competitiva, sin saberlo, basan sus decisiones en datos alucinados. La verificación manual de cada dato de marca generado por IA anula el propósito del uso de la IA.
La solucion de Scavio
Fundamente cada consulta de investigación de marca con una búsqueda en vivo antes de que el LLM genere su respuesta. Busque 'precios de [marca] 2026' o 'características de [marca]' a través de Scavio, pase los resultados nuevos al mensaje como contexto e indique al LLM que solo cite hechos de los resultados de búsqueda proporcionados. Esto convierte al LLM de una memoria poco confiable en un sintetizador confiable de datos actuales.
Antes
Pregúntele a AI: '¿Cuánto cobra Notion?' AI dice $8/usuario/mes para el plan Team (correcto en 2024, incorrecto en 2026). El consultor crea una plataforma de comparación con precios incorrectos. Avisos al cliente. Credibilidad dañada.
Después
Flujo de trabajo basado en búsquedas: Scavio busca 'Precios de Notion 2026'. Los datos nuevos de la página de precios entran en aviso. AI informa los precios actuales con cita. Costo: $0.005. La plataforma de comparación del consultor es precisa.
Para quien es
Equipos de marketing, consultores y analistas que utilizan la IA para investigaciones competitivas y necesitan que los datos de la marca sean precisos y actuales en lugar de alucinantes.
Beneficios clave
- Elimina las alucinaciones sobre los precios de las marcas con datos en vivo
- Cada búsqueda de marca cuesta $0,005 - 50 marcas por $0,25
- LLM sintetiza datos nuevos en lugar de depender de una formación obsoleta
- Cada dato viene con una URL de origen para verificación
- Funciona con cualquier LLM, no vinculado a un proveedor de modelo específico
Ejemplo en Python
import requests, os
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}
def grounded_brand_research(brand: str, aspect: str = "pricing") -> str:
query = f"{brand} {aspect} 2026"
resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers=H,
json={"query": query, "country_code": "us"},
timeout=10,
)
results = resp.json().get("organic_results", [])[:5]
context = "\n".join(
f"Source: {r['link']}\n{r['title']}: {r['snippet']}" for r in results
)
# Feed this context into your LLM prompt
prompt = f"""Based ONLY on the following search results, summarize {brand}'s {aspect}.
Do not use any information not present in these sources.
Cite the source URL for each fact.
Search results (retrieved just now):
{context}
Summary:"""
return prompt
# Ground brand research with live data
prompt = grounded_brand_research("Notion", "pricing")
print(prompt)
# Pass this prompt to your LLM for accurate, cited outputEjemplo en JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"};
async function groundedBrandResearch(brand, aspect = "pricing") {
const query = `${brand} ${aspect} 2026`;
const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
method: "POST",
headers: H,
body: JSON.stringify({ query, country_code: "us" }),
});
const results = (await res.json()).organic_results || [];
const context = results.slice(0, 5)
.map(r => `Source: ${r.link}\n${r.title}: ${r.snippet}`)
.join("\n");
const prompt = `Based ONLY on the following search results, summarize ${brand}'s ${aspect}.
Do not use any information not present in these sources.
Cite the source URL for each fact.
Search results (retrieved just now):
${context}
Summary:`;
return prompt;
}
const prompt = await groundedBrandResearch("Notion", "pricing");
console.log(prompt);
// Pass this prompt to your LLM for accurate, cited outputPlataformas utilizadas
Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA
Amazon
Búsqueda de productos con precios, calificaciones y reseñas