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Comment suivre les citations ChatGPT pour votre marque

Surveillez les URLs que ChatGPT cite pour vos prompts cibles et suivez la part de citation dans le temps à l'aide de l'endpoint ask de Scavio.

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Les citations ChatGPT sont les nouveaux classements organiques. Si votre domaine n'est pas dans les 3 à 5 URLs que ChatGPT cite pour une requête, vous êtes invisible. Ce tutoriel met en place un suivi quotidien des citations qui exécute vos prompts cibles, extrait les URLs citées et enregistre la part de citation par domaine dans le temps.

Prérequis

  • Python 3.10+
  • Une clé API Scavio
  • SQLite ou Postgres pour les logs
  • Une liste de 10 à 50 prompts cibles

Parcours

Étape 1: Définir les prompts cibles

Prompts que vos acheteurs sont susceptibles de poser à ChatGPT.

Python
PROMPTS = [
  'best SERP API for AI agents 2026',
  'how to replace SerpAPI',
  'cheapest google search api'
]

Étape 2: Interroger l'endpoint Scavio ChatGPT

Scavio transmet les prompts à ChatGPT et renvoie la réponse avec des citations structurées.

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

def ask(prompt):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'platform': 'chatgpt', 'query': prompt})
    return r.json()

Étape 3: Extraire les citations

Scavio renvoie un tableau de citations avec url et titre par source.

Python
def extract_citations(response):
    return [c['url'] for c in response.get('citations', [])]

Étape 4: Journaliser dans la base de données

Une ligne par prompt par jour par citation.

Python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('citations.db')
conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS citations (date TEXT, prompt TEXT, url TEXT)')

def log_citations(prompt, urls):
    for u in urls:
        conn.execute('INSERT INTO citations VALUES (date(\'now\'), ?, ?)', (prompt, u))
    conn.commit()

Étape 5: Calculer la part de citation

Pourcentage de prompts où votre domaine apparaît.

Python
def share_of_citation(domain):
    total = conn.execute('SELECT COUNT(DISTINCT prompt) FROM citations').fetchone()[0]
    hits = conn.execute('SELECT COUNT(DISTINCT prompt) FROM citations WHERE url LIKE ?', (f'%{domain}%',)).fetchone()[0]
    return hits / total if total else 0

Exemple Python

Python
import os, requests, sqlite3

API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
PROMPTS = ['best SERP API for AI agents 2026', 'how to replace SerpAPI']
conn = sqlite3.connect('citations.db')
conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS citations (date TEXT, prompt TEXT, url TEXT)')

for p in PROMPTS:
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'platform': 'chatgpt', 'query': p})
    for c in r.json().get('citations', []):
        conn.execute('INSERT INTO citations VALUES (date(\'now\'), ?, ?)', (p, c['url']))
conn.commit()
print('logged')

Exemple JavaScript

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const PROMPTS = ['best SERP API for AI agents 2026', 'how to replace SerpAPI'];

for (const p of PROMPTS) {
  const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST',
    headers: { 'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({ platform: 'chatgpt', query: p })
  });
  const data = await r.json();
  console.log(p, data.citations?.map(c => c.url));
}

Sortie attendue

JSON
Per-prompt citation list. Share-of-citation for your domain across 30 prompts, trended daily. Example: scavio.dev cited in 12/30 prompts = 40% share-of-citation.

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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+. Une clé API Scavio. SQLite ou Postgres pour les logs. Une liste de 10 à 50 prompts cibles. 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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