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Comment surveiller les mentions de marque sur Google et YouTube

Construisez un système de surveillance des mentions de marque en utilisant l'API Scavio. Suivez automatiquement votre nom de marque dans Google News, les résultats organiques et YouTube.

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La surveillance de marque est essentielle pour la gestion de la réputation, la réponse RP et l'intelligence concurrentielle. Savoir quand votre marque est mentionnée dans Google News, les résultats organiques et YouTube vous permet de réagir rapidement aux articles et de mesurer l'impact des campagnes marketing. Ce tutoriel construit un script de surveillance multi-plateforme qui interroge Google et YouTube pour les mentions de marque, déduplique les résultats et envoie un résumé quotidien des nouvelles mentions.

Prérequis

  • Python 3.8 ou supérieur
  • bibliothèque requests installée
  • Une clé API Scavio
  • Un nom de marque et des noms de concurrents optionnels à suivre

Parcours

Étape 1: Définir les marques à surveiller

Configurez une liste de noms de marque et de variantes à suivre. Incluez les fautes d'orthographe courantes ou les noms de produits si pertinent.

Python
BRANDS = ["Scavio", "scavio.dev", "Scavio API"]
MONITOR_COMPETITORS = ["SerpAPI", "Bright Data"]

Étape 2: Récupérer les mentions Google

Interrogez Google pour chaque nom de marque et collectez les résultats organiques et les résultats d'actualités comme candidats de mentions.

Python
def google_mentions(brand: str) -> list[dict]:
    data = search_google(brand)
    mentions = data.get("organic_results", [])
    mentions += data.get("news_results", [])
    return [{"source": "google", "title": m.get("title"), "link": m.get("link"), "date": m.get("date")} for m in mentions]

Étape 3: Récupérer les mentions YouTube

Recherchez YouTube pour chaque nom de marque et collectez les titres et les URL des vidéos comme mentions.

Python
def youtube_mentions(brand: str) -> list[dict]:
    r = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        json={"platform": "youtube", "query": brand}
    )
    r.raise_for_status()
    videos = r.json().get("videos", [])
    return [{"source": "youtube", "title": v.get("title"), "link": v.get("url"), "date": v.get("published_at")} for v in videos]

Étape 4: Fusionner et dédupliquer

Combinez les mentions Google et YouTube, dédupliquez par URL et triez par date.

Python
def collect_mentions(brand: str) -> list[dict]:
    mentions = google_mentions(brand) + youtube_mentions(brand)
    seen = {}
    for m in mentions:
        if m["link"] not in seen:
            seen[m["link"]] = m
    return list(seen.values())

Exemple Python

Python
import os
import requests

API_KEY = os.environ.get("SCAVIO_API_KEY", "your_scavio_api_key")
ENDPOINT = "https://api.scavio.dev/api/v1/search"
BRANDS = ["Scavio", "Scavio API"]

def search(platform: str, query: str, extra: dict = {}) -> dict:
    body = {"platform": platform, "query": query, **extra} if platform != "google" else {"query": query, "country_code": "us"}
    r = requests.post(ENDPOINT, headers={"x-api-key": API_KEY}, json=body)
    r.raise_for_status()
    return r.json()

def monitor(brand: str) -> list[dict]:
    g = search("google", brand)
    y = search("youtube", brand)
    mentions = []
    for m in g.get("organic_results", [])[:5]:
        mentions.append({"src": "google", "title": m.get("title"), "url": m.get("link")})
    for v in y.get("videos", [])[:5]:
        mentions.append({"src": "youtube", "title": v.get("title"), "url": v.get("url")})
    return mentions

if __name__ == "__main__":
    for brand in BRANDS:
        print(f"\n=== {brand} ===")
        for m in monitor(brand):
            print(f"[{m['src']}] {m['title']}")

Exemple JavaScript

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY || "your_scavio_api_key";
const ENDPOINT = "https://api.scavio.dev/api/v1/search";
const BRANDS = ["Scavio", "Scavio API"];

async function search(platform, query) {
  const body = platform === "google" ? { query, country_code: "us" } : { platform, query };
  const res = await fetch(ENDPOINT, {
    method: "POST",
    headers: { "x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json" },
    body: JSON.stringify(body)
  });
  return res.json();
}

async function monitor(brand) {
  const [g, y] = await Promise.all([search("google", brand), search("youtube", brand)]);
  const mentions = [];
  (g.organic_results || []).slice(0, 5).forEach(m => mentions.push({ src: "google", title: m.title, url: m.link }));
  (y.videos || []).slice(0, 5).forEach(v => mentions.push({ src: "youtube", title: v.title, url: v.url }));
  return mentions;
}

async function main() {
  for (const brand of BRANDS) {
    console.log(`\n=== ${brand} ===`);
    const m = await monitor(brand);
    m.forEach(item => console.log(`[${item.src}] ${item.title}`));
  }
}
main().catch(console.error);

Sortie attendue

JSON
=== Scavio ===
[google] Scavio Review: Real-Time Search API for AI Agents
[google] Scavio vs SerpAPI: Which Is Better in 2026?
[youtube] I Built an AI Agent with Scavio - Full Tutorial
[youtube] Scavio API vs Bright Data Comparison

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Questions fréquentes

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

Python 3.8 ou supérieur. bibliothèque requests installée. Une clé API Scavio. Un nom de marque et des noms de concurrents optionnels à suivre. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

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