Resumen
Semanal poll of brand-relevant consultas a traves de LLMs y AI Overviews. Per consulta, puntuacion marca presence y tendencia sobre time.
Desencadenador
Semanal cron Monday 9am
Programación
Semanal Monday 9am
Pasos del flujo de trabajo
1
Cargar consulta establecer + marca de config
10-50 buyer-intent consultas; one marca string.
2
Per consulta: Scavio search con include_ai_overview
Capture AI Overview citaciones y organic top-10.
3
Per consulta: poll Claude + GPT directamente
Same consulta, capture answer text.
4
Puntuacion marca presence
Mention vs no mencion; position-weighted puntuacion 0-1.
5
Agregar to serie temporal almacenar
SQLite o Postgres con (consulta, llm, semana, puntuacion).
6
Render semanal chart
Streamlit/Grafana plot per consulta, per LLM, semana sobre semana.
Implementacion en Python
Python
import requests, os, anthropic
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
client = anthropic.Anthropic()
def sov_for(query, brand):
aio = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers=H, json={'query': query, 'include_ai_overview': True}).json().get('ai_overview', {})
aio_score = 1.0 if any(brand.lower() in str(c).lower() for c in aio.get('citations', [])) else 0
claude = client.messages.create(model='claude-sonnet-4-7', max_tokens=400,
messages=[{'role':'user','content': query}]).content[0].text
claude_score = 1.0 if brand.lower() in claude.lower() else 0
return {'aio': aio_score, 'claude': claude_score}Implementacion en JavaScript
JavaScript
// Same via fetch + Anthropic SDK.Plataformas utilizadas
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