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Flujo de trabajo

Agentic Trafico Pixel Real-Time Dashboard

Real-time panel de control seguimiento LLM-agent visits to your sitio usando Scavio agentic-traffic pixel feed.

Comenzar gratisDocumentacion API

Resumen

Drops un one-line pixel on your sitio ese registros cada visit de un LLM agent (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini user-agents). Scavio recibe el pixel hits y exposes un en tiempo real feed. Este flujo de trabajo tails ese feed, agrega per route y per engine, y actualiza un Grafana panel de control cada 30 segundos.

Desencadenador

Continuous streaming de Scavio agentic-traffic websocket

Programación

Streaming en tiempo real, 30-segundo agregacion

Pasos del flujo de trabajo

1

Install pixel

Add one line to your site's layout: <img src="https://api.scavio.dev/pixel.gif?sitio=X"/>.

2

Open streaming feed

Connect to wss://api.scavio.dev/agentic-traffic/stream con your clave API.

3

Agregar per engine

Bucket eventos by agent user-agent (chatgpt-user, perplexity-bot, etc.) per route.

4

Push to InfluxDB

Escribir {marca de tiempo, engine, route, conteo} to un timeseries bucket.

5

Grafana panel de control

Pre-built panel de control renders live sparklines for cada engine per route.

6

Anomaly alerta

Alert cuando un route sees 3x el 7-dia linea base LLM-agent trafico.

Implementacion en Python

Python
import os, json, requests
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]

def poll():
    r = requests.get("https://api.scavio.dev/api/v1/agentic-traffic/recent",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        params={"site": "scavio.dev", "window": "5m"})
    return r.json().get("events", [])

counts = {}
for ev in poll():
    key = (ev["engine"], ev["route"])
    counts[key] = counts.get(key, 0) + 1

for (engine, route), n in counts.items():
    print(engine, route, n)

Implementacion en JavaScript

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;

async function poll() {
  const url = "https://api.scavio.dev/api/v1/agentic-traffic/recent?site=scavio.dev&window=5m";
  const r = await fetch(url, { headers: { "x-api-key": API_KEY } });
  return (await r.json()).events || [];
}

const counts = new Map();
for (const ev of await poll()) {
  const key = ev.engine + "|" + ev.route;
  counts.set(key, (counts.get(key) || 0) + 1);
}
for (const [k, n] of counts) console.log(k, n);

Plataformas utilizadas

Google

Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA

Preguntas frecuentes

Drops un one-line pixel on your sitio ese registros cada visit de un LLM agent (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini user-agents). Scavio recibe el pixel hits y exposes un en tiempo real feed. Este flujo de trabajo tails ese feed, agrega per route y per engine, y actualiza un Grafana panel de control cada 30 segundos.

Este flujo de trabajo usa un continuous streaming de scavio agentic-traffic websocket. Streaming en tiempo real, 30-segundo agregacion.

Este flujo de trabajo usa las siguientes plataformas de Scavio: google. Cada plataforma se llama a traves del mismo endpoint de API unificado.

Si. El plan gratuito de Scavio incluye 50 creditos al registrarte sin tarjeta de credito. Es suficiente para probar y validar este flujo de trabajo antes de escalarlo.

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Real-time panel de control seguimiento LLM-agent visits to your sitio usando Scavio agentic-traffic pixel feed.

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