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Flujo de trabajo

Contenido Research Datos Pipeline

Feed live search datos en your contenido creation flujo de trabajo. Ground articulos in verified fuentes, actual precios, y real discussions.

Comenzar gratisDocumentacion API

Resumen

Este flujo de trabajo feeds live search datos en contenido creation pipelines to asegura cada articulo es grounded in verified fuentes. Before contenido es drafted, el pipeline consultas Google for actual datos, Reddit for discussion context, y Amazon/Walmart for precios verification. El salida es un research brief ese contenido writers o AI generators usar to produce accurate, source-backed contenido.

Desencadenador

Activado per contenido brief, o batched diario for el contenido calendar

Programación

Activado per contenido brief o batched diario

Pasos del flujo de trabajo

1

Cargar contenido brief topics

Leer el lista of topics programado for contenido creation de el contenido calendar o CMS.

2

Search Google for fuente datos

Consulta Scavio Google search for cada topic to gather actual resultados organicos, AI Overview contenido, y fragmentos destacados.

3

Search Reddit for discussion context

Find relevante Reddit discussions to understand usuario puntos de dolor y questions alrededor de cada topic.

4

Verify precios claims

For cualquier topic involving productos o precios, consulta Amazon y Walmart to obtener actual, verified prices.

5

Compile research brief

Combine todos datos en un structured research brief con fuentes, discussion context, y verified claims.

Implementacion en Python

Python
import requests
import json
from pathlib import Path
from datetime import datetime

API_KEY = "your_scavio_api_key"

def search(query: str, platform: str) -> dict:
    res = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": platform, "query": query},
        timeout=15,
    )
    res.raise_for_status()
    return res.json()

def build_research_brief(topic: str, needs_pricing: bool = False) -> dict:
    # Google: authoritative sources
    google = search(topic, "google")
    sources = [{"title": r.get("title", ""), "url": r.get("link", ""), "snippet": r.get("snippet", "")} for r in google.get("organic", [])[:5]]
    ai_overview = google.get("ai_overview", {})

    # Reddit: real user perspectives
    reddit = search(topic, "reddit")
    discussions = [{"title": r.get("title", ""), "subreddit": r.get("subreddit", ""), "score": r.get("score", 0), "link": r.get("link", "")} for r in reddit.get("organic", [])[:5]]

    brief = {
        "topic": topic,
        "researched_at": datetime.utcnow().isoformat(),
        "google_sources": sources,
        "ai_overview_text": (ai_overview or {}).get("text", ""),
        "reddit_discussions": discussions,
        "people_also_ask": [q.get("question", "") for q in google.get("people_also_ask", [])],
    }

    # Pricing verification if needed
    if needs_pricing:
        amazon = search(topic, "amazon")
        prices = [{"title": r.get("title", ""), "price": r.get("price"), "link": r.get("link", "")} for r in amazon.get("organic", [])[:5] if r.get("price")]
        brief["verified_prices"] = prices

    return brief

def run(topics: list[dict]):
    date = datetime.utcnow().strftime("%Y-%m-%d")
    briefs = []
    for topic_config in topics:
        brief = build_research_brief(topic_config["topic"], topic_config.get("needs_pricing", False))
        briefs.append(brief)

    Path(f"content_research_{date}.json").write_text(json.dumps(briefs, indent=2))
    print(f"Built {len(briefs)} research briefs")
    for b in briefs:
        print(f"  {b['topic']}: {len(b['google_sources'])} sources, {len(b['reddit_discussions'])} discussions")

topics = [
    {"topic": "best SERP API for AI agents 2026", "needs_pricing": False},
    {"topic": "wireless noise cancelling headphones", "needs_pricing": True},
]
run(topics)

Implementacion en JavaScript

JavaScript
const API_KEY = "your_scavio_api_key";

async function search(query, platform) {
  const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
    method: "POST",
    headers: { "x-api-key": API_KEY, "content-type": "application/json" },
    body: JSON.stringify({ platform, query }),
  });
  if (!res.ok) throw new Error(`scavio ${res.status}`);
  return res.json();
}

async function buildBrief(topic, needsPricing = false) {
  const google = await search(topic, "google");
  const reddit = await search(topic, "reddit");
  const brief = {
    topic,
    sources: (google.organic ?? []).slice(0, 5).map((r) => ({ title: r.title ?? "", url: r.link ?? "", snippet: r.snippet ?? "" })),
    discussions: (reddit.organic ?? []).slice(0, 5).map((r) => ({ title: r.title ?? "", subreddit: r.subreddit ?? "", score: r.score ?? 0 })),
    paa: (google.people_also_ask ?? []).map((q) => q.question ?? ""),
  };
  if (needsPricing) {
    const amazon = await search(topic, "amazon");
    brief.prices = (amazon.organic ?? []).filter((r) => r.price).slice(0, 5).map((r) => ({ title: r.title ?? "", price: r.price, link: r.link ?? "" }));
  }
  return brief;
}

const topics = [{ topic: "best SERP API 2026" }, { topic: "wireless headphones", needsPricing: true }];
for (const t of topics) {
  const brief = await buildBrief(t.topic, t.needsPricing);
  console.log(`${brief.topic}: ${brief.sources.length} sources, ${brief.discussions.length} discussions`);
}

Plataformas utilizadas

Google

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

Amazon

Búsqueda de productos con precios, calificaciones y reseñas

Reddit

Comunidad, publicaciones y comentarios en hilos de cualquier subreddit

Preguntas frecuentes

Este flujo de trabajo feeds live search datos en contenido creation pipelines to asegura cada articulo es grounded in verified fuentes. Before contenido es drafted, el pipeline consultas Google for actual datos, Reddit for discussion context, y Amazon/Walmart for precios verification. El salida es un research brief ese contenido writers o AI generators usar to produce accurate, source-backed contenido.

Este flujo de trabajo usa un activado per contenido brief, o batched diario for el contenido calendar. Activado per contenido brief o batched diario.

Este flujo de trabajo usa las siguientes plataformas de Scavio: google, amazon, reddit. 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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