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Comment suivre les citations AI Overview pour votre marque

Surveillez si le domaine de votre marque apparaît dans l'AI Overview de Google pour les mots-clés de marque. Script de suivi hebdomadaire avec historique et intégration d'alerte Slack.

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Vous pouvez suivre si votre marque est citée dans l'AI Overview de Google en recherchant des mots-clés de marque chaque semaine avec include_ai_overview défini sur true, en vérifiant si votre domaine apparaît dans la liste des sources et en enregistrant les résultats pour une analyse des tendances.

Prérequis

  • Python 3.9+
  • Clé API Scavio
  • SQLite (stdlib)

Parcours

Étape 1: Définissez votre liste de mots-clés de marque

Collectez les mots-clés qui incluent le nom de votre marque ainsi que des requêtes à forte intention.

Python
BRANDED_KEYWORDS = [
    "yourproduct reviews",
    "yourproduct pricing",
    "yourproduct vs competitor",
    "yourproduct tutorial",
    "is yourproduct worth it",
    "yourproduct alternatives"
]
YOUR_DOMAIN = "yourproduct.com"

Étape 2: Vérifier la citation d'un mot-clé dans AI Overview

Indique si un AI Overview est présent et si votre domaine est cité.

Python
import requests

API_KEY = "your-scavio-api-key"

def check_aio_citation(keyword: str, domain: str) -> dict:
    r = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        json={"query": keyword, "include_ai_overview": True, "num_results": 5},
        headers={"x-api-key": API_KEY},
        timeout=20
    )
    r.raise_for_status()
    data = r.json()
    ao = data.get("ai_overview")
    if not ao:
        return {"keyword": keyword, "has_aio": False, "is_cited": False, "sources": []}
    sources = ao.get("sources", [])
    cited = any(domain in s.get("link", "") for s in sources)
    return {
        "keyword": keyword,
        "has_aio": True,
        "is_cited": cited,
        "sources": [s.get("link") for s in sources],
        "aio_text": ao.get("text", "")[:200]
    }

Étape 3: Enregistrer les résultats dans SQLite

Stockez chaque vérification avec la date, le mot-clé et le statut de citation pour une analyse des tendances.

Python
import sqlite3
from datetime import date

def init_db(path="aio_tracker.db"):
    conn = sqlite3.connect(path)
    conn.execute("""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS aio_log (
            date TEXT,
            keyword TEXT,
            has_aio INTEGER,
            is_cited INTEGER,
            sources TEXT,
            PRIMARY KEY (date, keyword)
        )
    """)
    conn.commit()
    return conn

def log_result(conn, result: dict):
    import json
    conn.execute(
        "INSERT OR REPLACE INTO aio_log VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
        (str(date.today()), result["keyword"],
         int(result["has_aio"]), int(result["is_cited"]),
         json.dumps(result.get("sources", [])))
    )
    conn.commit()

Étape 4: Exécuter le suivi hebdomadaire

Planifiez cela chaque semaine. Il imprime un résumé et peut publier sur Slack.

Python
def run_weekly_tracker():
    conn = init_db()
    results = []
    for kw in BRANDED_KEYWORDS:
        result = check_aio_citation(kw, YOUR_DOMAIN)
        log_result(conn, result)
        results.append(result)

    cited_count = sum(1 for r in results if r["is_cited"])
    aio_count = sum(1 for r in results if r["has_aio"])
    print(f"Week of {date.today()}: {cited_count}/{len(results)} keywords have AIO citation ({aio_count} have AI Overview)")
    for r in results:
        status = "CITED" if r["is_cited"] else ("AIO, not cited" if r["has_aio"] else "no AIO")
        print(f"  {r['keyword'][:50]:<50} {status}")

run_weekly_tracker()

Exemple Python

Python
import requests
import sqlite3
import json
from datetime import date

API_KEY = "your-scavio-api-key"
YOUR_DOMAIN = "yourproduct.com"
KEYWORDS = [
    "yourproduct reviews", "yourproduct pricing",
    "yourproduct vs competitor", "yourproduct tutorial",
    "is yourproduct worth it", "yourproduct alternatives"
]

def check_aio(keyword, domain):
    r = requests.post(
        "https://api.scavio.dev/api/v1/search",
        json={"query": keyword, "include_ai_overview": True, "num_results": 5},
        headers={"x-api-key": API_KEY}, timeout=20
    )
    r.raise_for_status()
    ao = r.json().get("ai_overview")
    if not ao:
        return {"keyword": keyword, "has_aio": False, "is_cited": False, "sources": []}
    sources = ao.get("sources", [])
    return {"keyword": keyword, "has_aio": True,
            "is_cited": any(domain in s.get("link","") for s in sources),
            "sources": [s["link"] for s in sources]}

def init_db(path="aio_tracker.db"):
    conn = sqlite3.connect(path)
    conn.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS aio_log (date TEXT, keyword TEXT, has_aio INTEGER, is_cited INTEGER, sources TEXT, PRIMARY KEY (date, keyword))")
    conn.commit()
    return conn

def run():
    conn = init_db()
    today = str(date.today())
    results = []
    for kw in KEYWORDS:
        r = check_aio(kw, YOUR_DOMAIN)
        conn.execute("INSERT OR REPLACE INTO aio_log VALUES (?,?,?,?,?)",
                     (today, kw, int(r["has_aio"]), int(r["is_cited"]), json.dumps(r["sources"])))
        conn.commit()
        results.append(r)

    cited = sum(1 for r in results if r["is_cited"])
    has_aio = sum(1 for r in results if r["has_aio"])
    print(f"AIO Report — {today}")
    print(f"Cited in {cited}/{len(results)} keywords | AIO present for {has_aio}/{len(results)}")
    print()
    for r in results:
        tag = "CITED" if r["is_cited"] else ("aio" if r["has_aio"] else "none")
        print(f"  [{tag:^10}] {r['keyword']}")

if __name__ == "__main__":
    run()

Exemple JavaScript

JavaScript
const API_KEY = 'your-scavio-api-key';
const YOUR_DOMAIN = 'yourproduct.com';
const KEYWORDS = ['yourproduct reviews', 'yourproduct pricing', 'yourproduct vs competitor'];

async function checkAio(keyword, domain) {
  const res = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json', 'x-api-key': API_KEY },
    body: JSON.stringify({ query: keyword, include_ai_overview: true, num_results: 5 })
  });
  const data = await res.json();
  const ao = data.ai_overview;
  if (!ao) return { keyword, hasAio: false, isCited: false };
  const sources = ao.sources ?? [];
  return { keyword, hasAio: true, isCited: sources.some(s => s.link?.includes(domain)) };
}

for (const kw of KEYWORDS) {
  const result = await checkAio(kw, YOUR_DOMAIN);
  const tag = result.isCited ? 'CITED' : (result.hasAio ? 'aio' : 'none');
  console.log(`[${tag}] ${kw}`);
}

Sortie attendue

JSON
AIO Report - 2026-05-22
Cited in 2/6 keywords | AIO present for 4/6

  [  CITED   ] yourproduct reviews
  [   aio    ] yourproduct pricing
  [  CITED   ] yourproduct vs competitor
  [   aio    ] yourproduct tutorial
  [   none   ] is yourproduct worth it
  [   none   ] yourproduct alternatives

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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 3.9+. Clé API Scavio. SQLite (stdlib). 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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