Una publicación de r/AiAutomations mostró la creación de un agente de inteligencia artificial para los informes diarios de la competencia. Esta es la automatización de mayor valor que puede crear porque los datos se pueden procesar de inmediato. Este tutorial recorre todo el proceso.
Requisitos previos
- Clave API de Scavio
- Clave API LLM (Anthropic u OpenAI)
- Envío de correo electrónico (SMTP o SendGrid)
Guia paso a paso
Paso 1: Definir consultas de la competencia
Enumere los competidores y las palabras clave a monitorear.
Python
competitors = [
{'name': 'CompetitorA', 'queries': ['CompetitorA pricing', 'CompetitorA reviews']},
{'name': 'CompetitorB', 'queries': ['CompetitorB vs alternatives', 'CompetitorB launch']},
]Paso 2: Obtener datos SERP para cada competidor
Ejecute búsquedas de Scavio para cada consulta.
Python
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
def search(query):
return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=H,
json={'platform': 'google', 'query': query}).json()Paso 3: Consulta las menciones de Reddit
Busque en Reddit discusiones sobre la competencia.
Python
def reddit_mentions(competitor_name):
return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=H,
json={'platform': 'reddit', 'query': competitor_name, 'sort': 'new'}).json()Paso 4: Generar resumen con LLM
Resumir cambios y nuevas menciones.
Python
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()
def generate_digest(serp_data, reddit_data):
prompt = f'Summarize competitor intelligence. Focus on pricing changes, new features, and sentiment shifts.\n\nSERP: {serp_data}\nReddit: {reddit_data}'
return client.messages.create(model='claude-sonnet-4-6', max_tokens=500,
messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]).content[0].textPaso 5: Enviar correo electrónico y programar
Envíe el resumen por correo electrónico y configure un cron diario.
Bash
# crontab: 0 8 * * * python competitor_digest.py
# Sends one curated daily report, not real-time alerts
# Quality over quantity — no Slack spamEjemplo en Python
Python
import requests, os
from anthropic import Anthropic
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
client = Anthropic()
def daily_digest(competitors):
all_data = []
for comp in competitors:
for q in comp['queries']:
serp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'platform': 'google', 'query': q}).json()
reddit = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'platform': 'reddit', 'query': comp['name']}).json()
all_data.append({'competitor': comp['name'], 'serp': serp, 'reddit': reddit})
return client.messages.create(model='claude-sonnet-4-6', max_tokens=800,
messages=[{'role': 'user', 'content': f'Daily competitor digest:\n{all_data}'}]).content[0].textEjemplo en JavaScript
JavaScript
const resp = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
method: 'POST', headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({platform: 'google', query: 'CompetitorA pricing 2026'})
});Salida esperada
JSON
Daily email digest with competitor SERP changes, new Reddit mentions, and LLM-generated analysis. Runs as a cron job.