Le problème
Les utilisateurs veulent demander 'trouve-moi les meilleurs écouteurs sans fil à moins de 100 $' et obtenir une réponse organisée étayée par de vrais avis Reddit. Pour construire cela, il faut des données produits en temps réel provenant de plusieurs places de marché ainsi que les sentiments de la communauté.
Comment Scavio aide
- Recherche de produits en langage naturel sur Amazon et Walmart
- Comparez automatiquement les prix, les notes et les avis
- Avis YouTube pour l'analyse des sentiments sur les produits
- Données structurées prêtes pour le raisonnement des LLM
Plateformes pertinentes
Amazon
Recherche de produits avec prix, notes et avis
Walmart
Recherche de produits avec données de prix et d'exécution
YouTube
Recherche de vidéos avec transcriptions et métadonnées
Communauté, publications et commentaires imbriqués de n'importe quel subreddit
Démarrage rapide : exemple Python
Voici un exemple rapide de recherche de "écouteurs sans fil à moins de 100 $ avec de bonnes basses" sur Amazon :
import requests
API_KEY = "your_scavio_api_key"
response = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/amazon/search",
headers={
"x-api-key": API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
},
json={"query": query, "marketplace": "us"},
)
data = response.json()
for product in data.get("products", [])[:5]:
print(f"{product['title']} — {product.get('price', 'N/A')} ({product.get('rating', 'N/A')}⭐)")Conçu pour Applications e-commerce, développeurs de chatbots, startups IA
Scavio gère l'infrastructure de recherche — proxys, CAPTCHA, limites de débit et détection anti-bot — afin que vous puissiez vous concentrer sur le développement de votre solution assistant d'achat ia. L'API renvoie du JSON structuré prêt à être traité, analysé ou transmis à des agents IA.
Commencez par le niveau gratuit (50 crédits à l'inscription, sans carte de crédit) et passez à des offres payantes lorsque vous avez besoin d'un volume plus élevé.