Le problème
Les LLM génèrent avec confiance des faits de marque erronés : prix obsolètes, produits abandonnés, fonctionnalités inexistantes et disponibilité dans des régions où la marque n'opère pas. Les équipes marketing et les consultants qui comptent sur l'IA pour la recherche concurrentielle basent involontairement leurs décisions sur des données hallucinées. La vérification manuelle de chaque fait de marque généré par l'IA va à l'encontre de l'objectif d'utiliser l'IA.
La solution Scavio
Ancrez chaque requête de recherche de marque avec une recherche en direct avant que le LLM ne génère sa réponse. Recherchez '[brand] pricing 2026' ou '[brand] features' via Scavio, transmettez les résultats frais dans le prompt comme contexte, et ordonnez au LLM de ne citer que des faits issus des résultats de recherche fournis. Cela transforme le LLM d'une mémoire non fiable en un synthétiseur fiable de données actuelles.
Avant
Demandez à l'IA : 'Combien coûte Notion ?' L'IA répond 8 $/utilisateur/mois pour le plan Team (correct en 2024, faux en 2026). Le consultant crée un deck comparatif avec des prix erronés. Le client le remarque. Crédibilité endommagée.
Après
Workflow basé sur la recherche : Scavio recherche 'Notion pricing 2026'. Les données fraîches de la page de tarification sont intégrées dans le prompt. L'IA rapporte les prix actuels avec citation. Coût : 0,005 $. Le deck comparatif du consultant est exact.
À qui cela s'adresse
Équipes marketing, consultants et analystes qui utilisent l'IA pour la recherche concurrentielle et ont besoin de faits de marque précis et actuels plutôt qu'hallucinés.
Avantages clés
- Élimine les hallucinations de prix de marque avec des données en direct
- Chaque recherche de marque coûte 0,005 $ -- 50 marques pour 0,25 $
- Le LLM synthétise des données fraîches au lieu de se fier à une formation obsolète
- Chaque fait est accompagné d'une URL source pour vérification
- Fonctionne avec n'importe quel LLM -- non lié à un fournisseur de modèle spécifique
Exemple Python
import requests, os
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}
def grounded_brand_research(brand: str, aspect: str = "pricing") -> str:
query = f"{brand} {aspect} 2026"
resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers=H,
json={"query": query, "country_code": "us"},
timeout=10,
)
results = resp.json().get("organic_results", [])[:5]
context = "\n".join(
f"Source: {r['link']}\n{r['title']}: {r['snippet']}" for r in results
)
# Feed this context into your LLM prompt
prompt = f"""Based ONLY on the following search results, summarize {brand}'s {aspect}.
Do not use any information not present in these sources.
Cite the source URL for each fact.
Search results (retrieved just now):
{context}
Summary:"""
return prompt
# Ground brand research with live data
prompt = grounded_brand_research("Notion", "pricing")
print(prompt)
# Pass this prompt to your LLM for accurate, cited outputExemple JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"};
async function groundedBrandResearch(brand, aspect = "pricing") {
const query = `${brand} ${aspect} 2026`;
const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
method: "POST",
headers: H,
body: JSON.stringify({ query, country_code: "us" }),
});
const results = (await res.json()).organic_results || [];
const context = results.slice(0, 5)
.map(r => `Source: ${r.link}\n${r.title}: ${r.snippet}`)
.join("\n");
const prompt = `Based ONLY on the following search results, summarize ${brand}'s ${aspect}.
Do not use any information not present in these sources.
Cite the source URL for each fact.
Search results (retrieved just now):
${context}
Summary:`;
return prompt;
}
const prompt = await groundedBrandResearch("Notion", "pricing");
console.log(prompt);
// Pass this prompt to your LLM for accurate, cited outputPlateformes utilisées
Recherche web avec graphe de connaissances, PAA et aperçus IA
Amazon
Recherche de produits avec prix, notes et avis