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Comment suivre les citations de marque sur ChatGPT, Perplexity, Gemini

Suivi quotidien des citations sur les moteurs AI. AI Overviews, citations Perplexity, navigation ChatGPT — même schéma, une API de recherche.

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Les outils de visibilité dans la recherche AI suivent les citations dans ChatGPT, Perplexity et Google AI Mode. Ce tutoriel présente la couche DIY qui s'associe à tout tracker — des extractions quotidiennes de citations dans DuckDB pour le suivi des écarts.

Prérequis

  • Python 3.10+
  • Clé API Scavio
  • DuckDB

Parcours

Étape 1: Définir l'ensemble de mots-clés de marque

10-30 mots-clés de marque et de catégorie.

Python
KEYWORDS = ['scavio', 'best mcp search server', 'tavily alternative', 'search api for ai agents']

Étape 2: Citations des AI Overviews via Scavio

include_ai_overview affiche la liste des citations.

Python
import requests, os
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']

def ai_overview(q):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'query': q, 'include_ai_overview': True}).json()
    return (r.get('ai_overview') or {}).get('citations', [])

Étape 3: Suivi des fils Reddit

Les citations Reddit précèdent les citations des AI Overviews.

Python
def reddit_mentions(q):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY}, json={'query': q}).json()
    return r.get('posts', [])

Étape 4: Persister dans DuckDB

Une ligne par (mot-clé, surface, citation, date).

Python
import duckdb, datetime
db = duckdb.connect('citations.duckdb')
db.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS citations(keyword TEXT, surface TEXT, url TEXT, date DATE)')

for k in KEYWORDS:
    today = datetime.date.today()
    for c in ai_overview(k):
        db.execute('INSERT INTO citations VALUES (?, ?, ?, ?)', (k, 'ai_overview', c, today))
    for p in reddit_mentions(k):
        db.execute('INSERT INTO citations VALUES (?, ?, ?, ?)', (k, 'reddit', p['url'], today))

Étape 5: Requête delta du vendredi

Quoi de neuf par rapport à vendredi dernier ?

Python
delta = db.execute('''
  SELECT keyword, surface, url
  FROM citations
  WHERE date >= current_date - INTERVAL 7 days
  AND url NOT IN (SELECT url FROM citations WHERE date < current_date - INTERVAL 7 days)
''').fetchall()

Exemple Python

Python
# See steps above. Daily run: 30 keywords × 2 calls = 60 credits = $0.26 on Project tier.

Exemple JavaScript

JavaScript
// Same pattern in TS with duckdb-async.

Sortie attendue

JSON
Daily citation log per surface. Friday delta email with new and lost citations per 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 3.10+. Clé API Scavio. DuckDB. 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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