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Comment suivre les citations AI Overview pour votre marque

Surveillez quand les Google AI Overviews citent votre marque. Le pipeline de suivi quotidien montre le taux de citation, la position et la comparaison avec les concurrents.

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Les Google AI Overviews apparaissent désormais sur plus de 40% des requêtes informationnelles et citent des marques spécifiques. Si vos concurrents sont cités et que vous ne l'êtes pas, vous perdez du trafic que vous ne pouvez pas voir dans les outils SEO traditionnels. Ce tracker vérifie quotidiennement vos mots-clés cibles, enregistre le statut des citations et alerte lorsque des concurrents gagnent ou perdent des citations.

Prérequis

  • Python 3.8+
  • bibliothèque requests
  • Une clé API Scavio depuis scavio.dev
  • Mots-clés cibles et domaine à surveiller

Parcours

Étape 1: Analyser les mots-clés pour les citations AI Overview

Vérifier chaque mot-clé pour la présence d'AI Overview et le statut de citation de la marque.

Python
import os, requests, json
from datetime import datetime

API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
SH = {'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'}

DOMAIN = 'yourbrand.com'
COMPETITORS = ['competitor1.com', 'competitor2.com']
KEYWORDS = [
    'best project management tool',
    'project management software comparison',
    'agile vs waterfall tools',
    'remote team project management',
    'project management for startups',
]

def scan_citations(keyword):
    data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers=SH, json={'query': keyword, 'country_code': 'us'}).json()
    aio = data.get('ai_overview', data.get('answer_box', {}))
    aio_text = json.dumps(aio).lower() if aio else ''
    result = {
        'keyword': keyword,
        'has_aio': bool(aio),
        'brand_cited': DOMAIN.lower() in aio_text,
        'competitors_cited': {c: c.lower() in aio_text for c in COMPETITORS}
    }
    return result

results = []
for kw in KEYWORDS:
    r = scan_citations(kw)
    results.append(r)
    brand = 'CITED' if r['brand_cited'] else 'absent'
    comps = sum(1 for v in r['competitors_cited'].values() if v)
    print(f'  [{brand:6}] {kw:45} | competitors: {comps}/{len(COMPETITORS)}')
print(f'\nCost: ${len(KEYWORDS) * 0.005:.3f}')

Étape 2: Calculer les métriques de citation et les écarts

Calculer votre part de citation par rapport aux concurrents et identifier les écarts.

Python
def citation_report(results):
    total = len(results)
    with_aio = sum(1 for r in results if r['has_aio'])
    brand_cited = sum(1 for r in results if r['brand_cited'])
    print(f'\n=== AI Citation Report - {DOMAIN} ===')
    print(f'  Keywords: {total}')
    print(f'  AI Overviews present: {with_aio} ({with_aio/total*100:.0f}%)')
    print(f'  Your brand cited: {brand_cited} ({brand_cited/with_aio*100:.0f}% of AIO)' if with_aio else '  No AI Overviews found')
    # Competitor comparison
    print(f'\n  Citation Share:')
    comp_counts = {c: sum(1 for r in results if r['competitors_cited'].get(c)) for c in COMPETITORS}
    all_brands = {DOMAIN: brand_cited, **comp_counts}
    for brand, count in sorted(all_brands.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
        bar = '#' * count
        print(f'    {brand:25} | {count:2} citations | {bar}')
    # Gaps: keywords where competitors are cited but you are not
    gaps = [r for r in results if r['has_aio'] and not r['brand_cited'] and any(r['competitors_cited'].values())]
    if gaps:
        print(f'\n  Citation Gaps ({len(gaps)} keywords where competitors beat you):')
        for g in gaps:
            cited_comps = [c for c, v in g['competitors_cited'].items() if v]
            print(f'    "{g["keyword"]}" -> cited: {", ".join(cited_comps)}')

citation_report(results)

Étape 3: Stocker l'historique et détecter les changements

Enregistrer les résultats quotidiens et alerter en cas de changement de statut de citation.

Python
def track_changes(results, history_file='citation_history.json'):
    try:
        with open(history_file) as f:
            history = json.load(f)
    except FileNotFoundError:
        history = []
    today = {
        'date': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
        'total': len(results),
        'aio_count': sum(1 for r in results if r['has_aio']),
        'cited': sum(1 for r in results if r['brand_cited']),
        'keywords': {r['keyword']: r['brand_cited'] for r in results}
    }
    changes = []
    if history:
        prev = history[-1]
        prev_kws = prev.get('keywords', {})
        for kw, cited in today['keywords'].items():
            if kw in prev_kws and prev_kws[kw] != cited:
                change = 'GAINED' if cited else 'LOST'
                changes.append(f'{change}: "{kw}"')
    history.append(today)
    with open(history_file, 'w') as f:
        json.dump(history, f, indent=2)
    print(f'\n=== Citation Changes ===')
    if changes:
        for c in changes:
            print(f'  {c}')
    else:
        print(f'  No changes since last scan.')
    print(f'  History: {len(history)} scans saved')

track_changes(results)

Exemple Python

Python
import os, requests, json
SH = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY'], 'Content-Type': 'application/json'}

def check_cited(keyword, domain):
    data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers=SH, json={'query': keyword, 'country_code': 'us'}).json()
    aio = data.get('ai_overview', {})
    cited = domain.lower() in json.dumps(aio).lower() if aio else False
    print(f'{"CITED" if cited else "absent":6} | {keyword}')

for kw in ['best search api', 'serp api comparison']:
    check_cited(kw, 'scavio.dev')
print('Cost: $0.010')

Exemple JavaScript

JavaScript
const SH = { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' };
async function checkCited(keyword, domain) {
  const data = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST', headers: SH,
    body: JSON.stringify({ query: keyword, country_code: 'us' })
  }).then(r => r.json());
  const aio = data.ai_overview || {};
  const cited = JSON.stringify(aio).toLowerCase().includes(domain);
  console.log(`${cited ? 'CITED' : 'absent'} | ${keyword}`);
}
await checkCited('best search api', 'scavio.dev');

Sortie attendue

JSON
  [CITED ] best project management tool                    | competitors: 1/2
  [absent] project management software comparison           | competitors: 2/2
  [CITED ] agile vs waterfall tools                         | competitors: 0/2
  [absent] remote team project management                   | competitors: 1/2
  [absent] project management for startups                  | competitors: 0/2

Cost: $0.025

=== AI Citation Report - yourbrand.com ===
  Keywords: 5
  AI Overviews present: 4 (80%)
  Your brand cited: 2 (50% of AIO)

  Citation Gaps (1 keywords where competitors beat you):
    "project management software comparison" -> cited: competitor1.com, competitor2.com

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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+. bibliothèque requests. Une clé API Scavio depuis scavio.dev. Mots-clés cibles et domaine à surveiller. 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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