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Cómo realizar un seguimiento de las citas de descripción general de Reddit AI

Supervise qué publicaciones de Reddit aparecen en las descripciones generales de IA de Google. Realice un seguimiento de los patrones de citas, la distribución de subreddit y los cambios a lo largo del tiempo con una API de búsqueda.

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Las descripciones generales de IA de Google citan cada vez más publicaciones de Reddit como fuentes, lo que convierte a Reddit en un canal de alto valor para la visibilidad de la marca en los resultados de búsqueda de IA. El seguimiento de las publicaciones de Reddit que se citan en las descripciones generales de IA le ayuda a comprender qué formatos de contenido y subreddits prefiere Google. Este tutorial muestra cómo monitorear las citas de AI Overview para sus palabras clave objetivo, filtrar fuentes de Reddit y realizar un seguimiento de los patrones de citas a lo largo del tiempo. Creará una canalización que identifique las citas de la descripción general de IA obtenidas en Reddit y le avise sobre los cambios.

Requisitos previos

  • Python 3.8+ instalado
  • solicita biblioteca instalada
  • Una clave API de Scavio de scavio.dev
  • Una lista de palabras clave objetivo para monitorear

Guia paso a paso

Paso 1: Definir palabras clave de seguimiento

Configure las palabras clave que desea rastrear para las citas de Reddit en AI Overviews.

Python
import os, requests, json
from datetime import date

API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
KEYWORDS = [
    "best CRM for startups",
    "how to automate sales outreach",
    "cold email tools comparison",
    "saas lead generation strategy",
]

Paso 2: Consulte las descripciones generales de IA para ver las citas de Reddit

Consulta cada palabra clave y filtra las fuentes de descripción general de IA para las URL de Reddit.

Python
def check_reddit_citations(keyword):
    resp = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": "google", "query": keyword})
    data = resp.json()
    aio = data.get("ai_overview", {})
    sources = aio.get("sources", []) if aio else []
    reddit_sources = [s for s in sources if "reddit.com" in s.get("link", "")]
    return {
        "keyword": keyword,
        "has_ai_overview": bool(aio),
        "total_sources": len(sources),
        "reddit_citations": len(reddit_sources),
        "reddit_urls": [s.get("link", "") for s in reddit_sources],
        "date": date.today().isoformat(),
    }

Paso 3: Construir el informe de citas

Realice comprobaciones de todas las palabras clave y genere un informe resumido.

Python
def build_report(keywords):
    results = [check_reddit_citations(kw) for kw in keywords]
    total_aio = sum(1 for r in results if r["has_ai_overview"])
    total_reddit = sum(r["reddit_citations"] for r in results)
    return {
        "date": date.today().isoformat(),
        "keywords_checked": len(results),
        "keywords_with_aio": total_aio,
        "total_reddit_citations": total_reddit,
        "details": results,
    }

report = build_report(KEYWORDS)
print(f"Reddit citations: {report['total_reddit_citations']}")

Paso 4: Almacenar y comparar informes

Guarde informes para realizar un seguimiento de tendencias y detecte cambios en la frecuencia de citas de Reddit.

Python
def save_report(report):
    path = f"reddit_aio_{report['date']}.json"
    with open(path, "w") as f:
        json.dump(report, f, indent=2)
    print(f"Saved to {path}")

def detect_changes(current, prev_path):
    with open(prev_path) as f:
        prev = json.load(f)
    return {
        "reddit_citation_change": current["total_reddit_citations"] - prev["total_reddit_citations"],
        "aio_coverage_change": current["keywords_with_aio"] - prev["keywords_with_aio"],
    }

save_report(report)

Ejemplo en Python

Python
import os, requests
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
def reddit_citations(keyword):
    resp = requests.post("https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": "google", "query": keyword})
    aio = resp.json().get("ai_overview", {})
    sources = aio.get("sources", []) if aio else []
    return [s["link"] for s in sources if "reddit.com" in s.get("link", "")]

print(reddit_citations("best CRM for startups"))

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
const H = {"x-api-key": process.env.SCAVIO_API_KEY, "Content-Type": "application/json"};
async function redditCitations(keyword) {
  const r = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
    method: "POST", headers: H,
    body: JSON.stringify({platform: "google", query: keyword})
  });
  const aio = (await r.json()).ai_overview || {};
  return (aio.sources || []).filter(s => (s.link||"").includes("reddit.com"));
}
redditCitations("best CRM for startups").then(console.log);

Salida esperada

JSON
A tracking report showing which Reddit posts are cited in AI Overviews for your target keywords, with trend data for monitoring citation changes over time.

Tutoriales relacionados

  • Cómo crear un sistema de alerta de cambios en la descripción general de la IA
  • Cómo realizar un seguimiento de las citas OEA con una API de búsqueda

Preguntas frecuentes

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

Python 3.8+ instalado. solicita biblioteca instalada. Una clave API de Scavio de scavio.dev. Una lista de palabras clave objetivo para monitorear. Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

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