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Tutoriel

Comment suivre les changements des AI Overviews quotidiennement avec une API de recherche

Construisez un suivi quotidien qui détecte les changements dans le contenu des Google AI Overviews et les sources citées en utilisant l'API Scavio. Des exemples en Python et JS sont inclus.

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Suivez les changements quotidiens des Google AI Overviews en interrogeant des mots-clés cibles via une API de recherche et en comparant la réponse avec l'instantané du jour précédent. Cette approche révèle les nouvelles citations, les sources supprimées et les résumés réécrits sans vérification manuelle des SERP. L'API Scavio renvoie des données structurées des AI Overviews, y compris les URL des sources et le texte des résumés, ce qui rend la comparaison automatisée simple. Ce tutoriel construit un script compatible cron qui stocke des instantanés quotidiens et rapporte les différences.

Prérequis

  • Python 3.8+ ou Node.js 18+ installé
  • bibliothèque requests (Python) ou fetch intégré (JS)
  • Une clé API Scavio depuis scavio.dev
  • Une liste de mots-clés cibles à surveiller

Parcours

Étape 1: Définir les mots-clés et le stockage

Configurez la liste de mots-clés et un répertoire pour les instantanés quotidiens.

Python
import os, json, datetime

API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
KEYWORDS = ['best crm for startups', 'ai search api comparison', 'mcp server tutorial']
SNAPSHOT_DIR = 'aio_snapshots'
os.makedirs(SNAPSHOT_DIR, exist_ok=True)
TODAY = datetime.date.today().isoformat()

Étape 2: Récupérer l'AI Overview pour chaque mot-clé

Interrogez l'API Scavio et extrayez la section AI Overview, y compris les sources et le texte du résumé.

Python
import requests

def fetch_ai_overview(keyword: str) -> dict:
    resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'platform': 'google', 'query': keyword}, timeout=15)
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    aio = data.get('ai_overview', {})
    return {
        'keyword': keyword,
        'summary': aio.get('text', ''),
        'sources': [s.get('link', '') for s in aio.get('sources', [])],
    }

Étape 3: Comparer avec l'instantané d'hier

Chargez l'instantané du jour précédent et calculez les sources ajoutées/supprimées et si le texte du résumé a changé.

Python
def diff_snapshots(today_data: dict, yesterday_data: dict) -> dict:
    old_sources = set(yesterday_data.get('sources', []))
    new_sources = set(today_data.get('sources', []))
    return {
        'keyword': today_data['keyword'],
        'added_sources': list(new_sources - old_sources),
        'removed_sources': list(old_sources - new_sources),
        'summary_changed': today_data.get('summary', '') != yesterday_data.get('summary', ''),
    }

def load_yesterday(keyword: str) -> dict:
    yesterday = (datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=1)).isoformat()
    path = os.path.join(SNAPSHOT_DIR, f'{keyword}_{yesterday}.json')
    if os.path.exists(path):
        with open(path) as f: return json.load(f)
    return {}

Étape 4: Exécuter quotidiennement et enregistrer les résultats

Parcourez tous les mots-clés, récupérez les données actuelles, comparez avec celles d'hier, enregistrez l'instantané d'aujourd'hui et imprimez un rapport des changements.

Python
def run_daily():
    changes = []
    for kw in KEYWORDS:
        current = fetch_ai_overview(kw)
        previous = load_yesterday(kw)
        path = os.path.join(SNAPSHOT_DIR, f'{kw}_{TODAY}.json')
        with open(path, 'w') as f: json.dump(current, f, indent=2)
        if previous:
            delta = diff_snapshots(current, previous)
            if delta['added_sources'] or delta['removed_sources'] or delta['summary_changed']:
                changes.append(delta)
    for c in changes:
        print(f"[{c['keyword']}] +{len(c['added_sources'])} -{len(c['removed_sources'])} sources, summary_changed={c['summary_changed']}")
    return changes

run_daily()

Exemple Python

Python
import requests, os, json, datetime
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
TODAY = datetime.date.today().isoformat()

def fetch_aio(kw):
    data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': kw}, timeout=15).json()
    aio = data.get('ai_overview', {})
    return {'summary': aio.get('text', ''), 'sources': [s.get('link', '') for s in aio.get('sources', [])]}

def track(keywords):
    for kw in keywords:
        snapshot = fetch_aio(kw)
        print(f'{kw}: {len(snapshot["sources"])} sources')

track(['best crm 2026', 'ai search api comparison'])

Exemple JavaScript

JavaScript
const H = {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
async function fetchAIO(kw) {
  const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST', headers: H, body: JSON.stringify({platform: 'google', query: kw})
  });
  const data = await r.json();
  const aio = data.ai_overview || {};
  return {summary: aio.text || '', sources: (aio.sources || []).map(s => s.link)};
}
async function track(keywords) {
  for (const kw of keywords) {
    const snap = await fetchAIO(kw);
    console.log(`${kw}: ${snap.sources.length} sources`);
  }
}
track(['best crm 2026', 'ai search api comparison']);

Sortie attendue

JSON
A daily change report showing which AI Overview sources were added or removed, and whether the summary text changed, for each tracked keyword.

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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 Node.js 18+ installé. bibliothèque requests (Python) ou fetch intégré (JS). Une clé API Scavio depuis scavio.dev. Une liste de mots-clés cibles 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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