एआई शॉपिंग डेटा स्रोतों की तुलना: उत्पाद डेटा कहाँ स्थित है

TL;DR:

• एआई शॉपिंग डेटा चार अलग-अलग सतहों से आता है, एक फीड से नहीं। ChatGPT शॉपिंग, Google AI मोड, Google AI ओवरव्यू, और Google शॉपिंग प्रत्येक एक ही प्रश्न के लिए विभिन्न डेटा यूनिट लौटाते हैं, इसलिए जिस सतह को आप चुनते हैं, वह तय करती है कि आप क्या मॉनिटर कर सकते हैं।
• ChatGPT शॉपिंग एकमात्र सतह है जो प्रति-व्यापारी ऑफ़र सूची लौटाती है। scraper.chatgpt अभिनेता shopping: true के साथ offers[] एरे ले जाने वाले उत्पाद लौटाता है — एक ही प्रतिक्रिया में Sony, Best Buy, Walmart, और Target के बीच समान मूल्य वाला मॉडल।
• Google AI मोड एक सिंथेटिक उत्तर, उद्धृत स्रोत और एक कॉल में समृद्ध उत्पाद विवरण लौटाता है। एकल scraper.aimode अनुरोध ने 7 citations और 7 products लौटाए, प्रत्येक उत्पाद के साथ ब्रांड, मूल्य सीमा, रेटिंग, स्टोर और समीक्षाएं थीं।
• Google AI ओवरव्यू products केवल तब भरता है जब इसकी शॉपिंग इरादा सक्रिय होती है। scraper.overview अभिनेता is_shopping और is_overview_shopping फ्लैग लौटाता है; "सर्वश्रेष्ठ रनिंग शूज़ 2026" के लिए दोनों false थे, इसलिए products null वापस आई — फ्लैग खुद वाणिज्यिक इरादे का संकेत हैं।
• Google शॉपिंग कैटलॉग बेसलाइन है, जो एक अलग एंडपॉइंट के माध्यम से पहुंची जाती है। scraper.google.search अभिनेता tbm: "shop" के साथ /api/v1/scraper/request पर पोस्ट करता है, न कि वह v2 कार्यान्वयन एंडपॉइंट जिसे LLM अभिनेताओं ने साझा किया, और एक शॉपिंग-SERP आकार लौटाता है: मेटाडेटा, प्रश्न संशोधन, और search_information।
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प्रस्तावना: उत्पाद डेटा अब चार सतहों पर मौजूद है

एक खरीददार "सर्वश्रेष्ठ रनिंग शूज़ 2026" पूछता है, अब एक परिणाम पृष्ठ पर नहीं पहुंचता है। वही प्रश्न ChatGPT के शॉपिंग कैरेसोल, Google के AI मोड उत्तर पृष्ठ, इनलाइन AI ओवरव्यू ब्लॉक, और Google शॉपिंग SERP में फैलता है - और प्रत्येक सतह डेटा का एक अलग आकार के साथ उत्तर देती है। एक व्यापारी के प्रति मूल्य वाले ऑफ़र लौटाता है; एक उद्धृत स्रोतों के साथ एक सिंथेटिक उत्तर लौटाता है; एक वाणिज्यिक इरादे का फ्लैग लौटाता है; एक एक कैटलॉग इंडेक्स लौटाता है। "एआई शॉपिंग डेटा" को एक एकल फीड के रूप में मानना ​​यहां प्रत्येक तथ्य वास्तव में कहां रहता है, उसे छोड़ देता है।

यह पोस्ट सोर्सिंग मैप है, कलेक्टर ट्यूटोरियल नहीं। यह चार सतहों की तुलना करती है: कौन सा अभिनेता प्रत्येक को पढ़ता है, क्या इसे प्रेरित करता है, यह किस प्रकार का डेटा उत्पन्न करता है, और यह किस प्रकार के मॉनिटरिंग कार्य के लिए बनाया गया है। सभी चार यूनिवर्सल स्क्रैपिंग एपीआई अभिनेता हैं, इसलिए निर्णय यह नहीं है कि कौन सा विक्रेता उपयोग करना है - यह है कि कौन सी सतह उस प्रश्न का उत्तर देती है जिसे आप वास्तव में पूछ रहे हैं। विशेष रूप से इनलाइन-ब्लॉक सतह के लिए, Google AI ओवरव्यू को स्क्रैप करें scraper.overview अभिनेता को इसके अपने पर कवर करता है।

चार सतहों पर एक नजर

प्रत्येक सतह खरीद यात्रा में एक अलग बिंदु है, और जो अभिनेता इसे पढ़ता है वह समान रूप से अलग Payload लौटाता है:

• ChatGPT शॉपिंग - उत्पाद कैरेसोल जो ChatGPT एक खरीद इरादे प्रॉम्प्ट के लिए दिखाता है, scraper.chatgpt द्वारा shopping: true के साथ पढ़ा जाता है।
• Google AI मोड - Google का पूर्ण-पृष्ठ संवादात्मक उत्तर इंजन, scraper.aimode द्वारा पढ़ा जाता है।
• Google AI ओवरव्यू - जैविक परिणामों के ऊपर इनलाइन AI ब्लॉक, scraper.overview द्वारा पढ़ा जाता है।
• Google शॉपिंग - समर्पित शॉपिंग SERP, scraper.google.search द्वारा tbm: "shop" के साथ पढ़ा जाता है।

सोर्सिंग मैट्रिक्स: चार सतहें बगल से बगल

नीचे मैट्रिक्स ध्यान का केंद्र है - एक कॉलम के नीचे पढ़ें ताकि यह देख सकें कि एक सतह क्या उत्पन्न करती है, एक पंक्ति के पार पढ़ें ताकि यह देख सकें कि कोई एकल अभिनेता हर खरीदारी प्रश्न को क्यों कवर नहीं करता।

एक परिवहन विवरण ग्राहक डिज़ाइन को पहले से निर्धारित करता है: तीन LLM अभिनेता (scraper.chatgpt, scraper.aimode, scraper.overview) सभी /api/v2/scraper/execute पर POST करते हैं और { status, task_id, task_result } एनवेलप लौटाते हैं, जबकि scraper.google.search /api/v1/scraper/request पर पोस्ट करता है input: { q, tbm: "shop", hl, gl } के साथ। तीन सतहें एक ही क्लाइंट साझा करती हैं; चौथी को अपने खुद के अनुरोध आकार की आवश्यकता होती है।

ChatGPT शॉपिंग: क्रॉस-व्यापारी मूल्य सतह

ChatGPT शॉपिंग चार सतहों में से एकमात्र है जो प्रत्येक व्यापारी के लिए वास्तविक मूल्य लौटाती है। input के अंदर shopping: true के साथ, scraper.chatgpt एक products[] ऐरे लौटाती है जहाँ प्रत्येक उत्पाद एक शीर्षक price, एक rating, num_reviews गिनती और एक offers[] सूची लिए होता है — प्रत्येक व्यापारी के लिए एक प्रविष्टि, जिसमें अपने merchant_name, price, available ध्वज, और स्टॉक और डिलीवरी के लिए एक details स्ट्रिंग होती है। एक एकल हेडफोन परिणाम नेSony, Best Buy, Walmart, और Target पर एक ही मॉडल को एक ही प्रतिक्रिया में कीमत दी। जब प्रश्न होता है, "यह आइटम वर्तमान में दुकानों में कैसा दाम है", यह वह सतह है जो इसका उत्तर देती है। कैरुसेल पर सत्र के अनुसार दृश्य प्रस्तुत होता है, इसलिए एक कॉल पर भरे हुए products ऐरे और अगले पर खाली होना सामान्य है — इस ऐरे को nullable के रूप में मानें और अनुसूचित रन को एकत्रित करें।

Google AI मोड: उत्तर-प्लस-उत्पाद-विवरण सतह

Google AI मोड चार में से सबसे परतदार लोड लौटाता है। एक एकल scraper.aimode अनुरोध ने तीन प्रारूपों (result_text, result_md, result_html) में संश्लेषित उत्तर, 7 स्रोतों की एक citations[] सूची, और 7 प्रविष्टियों की एक products[] सूची लौटाई — और प्रत्येक उत्पाद वस्तु समृद्ध होती है, जिसमें brand, price_range, rating, stores, reviews, और variants होते हैं न कि एकल मूल्य। AI मोड वह है जहाँ Google अनुसंधान और तुलना प्रश्नों को रूट करता है, इसलिए यह एक उद्धरण-शेयर सतह (जिस पर डोमेन उत्तर आधारित है) और एक उत्पाद-शोध सतह (प्रत्येक सिफारिश के पीछे का विवरण) के रूप में कार्य करता है। व्यापार का समझौता यह है कि यह ChatGPT शॉपिंग की तरह साफ प्रति-व्यापारी प्रस्ताव वापस नहीं करता; मूल्य विवरण एक रेंज है, न कि प्रति स्टोर की एक पंक्ति।

Google AI ओवरव्यू: व्यावसायिक इरादा ध्वज सतह

Google AI ओवरव्यू वह सतह है जो आपको बताती है कि क्या एक क्वेरी व्यावसायिक है। scraper.overview अभिनेता इनलाइन-ब्लॉक उत्तर content और rawtext के रूप में लौटाता है, उद्धृत स्रोत source[] और web_source[] में विभाजित (प्रत्येक प्रविष्टि में website_name, title, url, और snippet) होती है, और दो बूलियन — is_shopping और is_overview_shopping. "सर्वश्रेष्ठ भागने के जूते 2026" के लिए दोनों ध्वज false लौटे, और products शून्य था। यह डिज़ाइन के चारों ओर ईमानदार व्यवहार है: AI ओवरव्यू ब्लॉक केवल तब उत्पाद ऐरे को भरता है जब इसका शॉपिंग इरादा चालू होता है, इसलिए ध्वज संकेत होते हैं, न कि कोई बग। उन्हें पढ़ें ताकि यह वर्गीकृत किया जा सके कि Google आपके ट्रैक किए गए प्रश्नों में से कौन सी को लेनदेन योग्य मानता है, और source[] और web_source[] को पढ़ें ताकि उसी उद्धरण-शेयर मीट्रिक के लिए जो AI मोड का समर्थन करता है।

// स्कीमा वह है जो scraper.overview लौटाता है; फ़ील्ड मान वास्तविक रन से एक प्रदर्शनात्मक नमूना हैं।
{
  "status": "success",
  "task_id": "…",
  "task_result": {
    "is_shopping": false,
    "is_overview_shopping": false,
    "content": "2026 के सर्वश्रेष्ठ भागने के जूते में अधिकतम कुशन सुपर प्रशिक्षकों पर भारी ध्यान केंद्रित किया गया है …",
    "source": [
      { "website_name": "YouTube", "title": "2026 के सर्वश्रेष्ठ भागने के जूते (अब तक) …", "url": "https://…", "snippet": "…", "stores": null }
    ],
    "web_source": [
      { "website_name": "द रन टेस्टर्स", "title": "2026 के सर्वश्रेष्ठ भागने के जूते", "url": "https://…", "snippet": "…" }
    ],
    "products": null,
    "ads": null
  }
}

जब एक ट्रैक किए गए प्रश्न is_shopping को true में बदलता है, तो वही प्रतिक्रिया भरे हुए products ऐरे को ले जाने लगती है — इसलिए ध्वज इस सतह से उत्पाद डेटा पढ़ने के लिए पाइपलाइन को प्रारंभ करने के लिए भी ट्रिगर है।

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Google शॉपिंग: कैटलॉग बासलाइन

गूगल शॉपिंग वो श्रेणी निर्देशिका है जिससे अन्य तीन सतहें संक्षेप में जानकारी लेती हैं। scraper.google.search अभिनेता tbm: "shop" के साथ समर्पित शॉपिंग वर्टिकल को पढ़ता है और एक SERP स्वरूप लौटाता है — metadata (इंजन और कच्ची URL), search_information ब्लॉक (query_displayed, organic_results_state, total_results), refine_this_search[] फ़ैसट क्वेरीज का एक ऐरे जो Google द्वारा उस शब्द के लिए सुझाया गया है, और pagination। यह Deep SerpApi का हिस्सा है जो खरीदारी की परिदृश्य को मानचित्रित करता है न कि किसी मॉडल की उस पर राय। पंक्ति की गहराई क्वेरी के अनुसार भिन्न होती है: "2026 के लिए सबसे अच्छे दौड़ने वाले जूते" ने 0 पर total_results के साथ एक पतला परिणाम सेट लौटाया और मूल्यांकन फ़ैसट्स में बैठा रहा, इसलिए इस सतह को एक शब्द के लिए Google द्वारा अनुक्रमित संरचनात्मक आधारभूत मानें, और पूर्ण ग्रिड मानने के बजाय प्रति क्वेरी पंक्ति की गणनाओं की पुष्टि करें।

चारों कैसे स्थानीयकरण करते हैं, और क्या नल बनी रहती है

हर सतह स्थानीयकरण करती है, लेकिन एक ही क्षेत्र के माध्यम से नहीं। तीन LLM अभिनेता input के भीतर दो-अक्षर वाले country को लेते हैं; scraper.google.search gl (देश) के साथ hl (भाषा) लेता है। प्रति कॉल क्षेत्र को पिन करें और समान के साथ तुलना करें — एक US कैप्चर और एक JP कैप्चर चारों सतहों पर विभिन्न डेटासेट हैं।

हर सतह पर हर फील्ड नल बनी रह सकती है और प्रति सत्र होती है। ChatGPT का products[] कभी-कभी खाली हो सकता है भले ही shopping: true हो; AI मोड का citations[] और products[] क्रम से क्रम में बदलता है; AI अवलोकन का products तब नल होता है जब is_shopping false होता है; Google शॉपिंग की पंक्ति गणना क्वेरी के साथ बदलती है। एक सतत खाली ऐरे का अर्थ है कि उस क्वेरी और क्षेत्र के लिए कोई उत्तर नहीं मिला — इसे रिकॉर्ड करें और आगे बढ़ें, न कि इसे असफलता के रूप में पढ़ें। हर कॉल पर task_id और एक कैप्चर टाइमस्टैम्प को स्टोर करें ताकि समय श्रृंखला, न कि कोई एकल प्रतिक्रिया, सिग्नल हो।

निर्णय गाइड: किस सतह के लिए कौन सा कार्य

सवाल के लिए सतह को पिन करें:

क्योंकि चार में से तीन एक ही v2 अंत बिंदु और आवरण पर चलाते हैं, एक क्वेरी और देश के लिए ChatGPT शॉपिंग, AI मोड, और AI अवलोकन को कैप्चर करना एक ही क्लाइंट के साथ एक अलग अभिनेता स्ट्रिंग है। Google शॉपिंग चित्र में एक दूसरे अनुरोध के रूप में जुड़ता है जो v1 अंत बिंदु के खिलाफ है, जिसे उसी क्वेरी और क्षेत्र पर कुंजीबद्ध है ताकि कैटालॉग आधारभूत ऊपर के AI सतहों के साथ मेल खा सके।

निष्कर्ष: सतह का चयन करें, फीड नहीं

AI खरीदारी डेटा चार सतहें हैं, और प्रत्येक एक अलग प्रश्न का उत्तर देती है: क्रॉस-व्यापारी मूल्य के लिए ChatGPT शॉपिंग, उद्धरण और उत्पाद विवरण के लिए Google AI मोड, व्यावसायिक इरादे के झंडे और इसके स्रोतों के लिए Google AI अवलोकन, और कैटालॉग आधारभूत के लिए Google शॉपिंग। कार्य को सतह से मानचित्रित करें, प्रति कॉल क्षेत्र को पिन करें, हर फ़ील्ड को नल के रूप में मानें, और task_id plus एक टाइमस्टैम्प को स्टोर करें ताकि श्रृंखला सिग्नल हो। एक शेड्यूल पर यूनिवर्सल स्क्रैपिंग API क्रेडिट पर एक निश्चित क्वेरी सेट चलाएं और चार सतहें उत्पाद डेटा कहाँ रहती हैं इसका एक समन्वित दृश्य बन जाती हैं। अभिनेता नाम और प्रतिक्रिया फ़ील्ड यहाँ LLM चैट स्क्रैपर संदर्भ में लाइव रन के खिलाफ पुष्टि की गई हैं।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रश्न: चार सतहों में से कौन सी वास्तविक कीमत प्रत्येक व्यापारी के लिए लौटाती है?
केवल चैटजीपीटी शॉपिंग। scraper.chatgpt अभिनेता जो shopping: true के साथ है, एक products[] ऐरे लौटाता है जिसका offers[] सूची में प्रत्येक व्यापारी के लिए एक मूल्यांकित प्रविष्टि होती है। एआई मोड प्रत्येक उत्पाद के लिए price_range लौटाता है, एआई ओवरव्यू केवल तभी कीमतें लौटाता है जब इसकी शॉपिंग इरादा सक्रिय होती है, और गूगल शॉपिंग एक एसईआरपी इंडेक्स लौटाता है बजाय एक समाधान किए गए ऑफर पंक्ति के।

प्रश्न: क्या चारों सतहें एक ही एंडपॉइंट का उपयोग करती हैं?
नहीं। तीन एलएलएम अभिनेता — scraper.chatgpt, scraper.aimode, और scraper.overview — /api/v2/scraper/execute पर POST करते हैं और { status, task_id, task_result } लिफाफे को साझा करते हैं। scraper.google.search /api/v1/scraper/request पर input: { q, tbm: "shop", hl, gl } के साथ पोस्ट करता है, इसलिए इसे अपने अनुरोध के आकार की आवश्यकता होती है।

प्रश्न: एआई ओवरव्यू products फ़ील्ड क्यों null था?
गूगल एआई ओवरव्यू केवल products को तब भरता है जब is_shopping (या is_overview_shopping) true होता है। "सर्वश्रेष्ठ रनिंग जूते 2026" के लिए दोनों ध्वज false थे, इसलिए products null वापस आया। ये ध्वज व्यावसायिक इरादे का संकेत हैं; जानने के लिए इन्हें पढ़ें कि उत्पाद डेटा उस सतह पर कब दिखाई देगा।

प्रश्न: कौन सी सतहें मुझे संदर्भ स्रोत देती हैं हिस्सेदारी-के-संदर्भ ट्रैकिंग के लिए?
इनमें से दो। गूगल एआई मोड एक citations[] ऐरे लौटाता है, और गूगल एआई ओवरव्यू source[] के साथ web_source[] लौटाता है, प्रत्येक प्रविष्टि website_name, title, और url द्वारा स्रोत का नाम देती है। हर URL से होस्ट को पार्स करें और कैप्चर के बीच में गिनती करें ताकि एक संदर्भ-हिस्सेदारी तालिका बनाई जा सके।

प्रश्न: क्या एक क्लाइंट चारों सतहों को पढ़ सकता है?
तीन, हाँ — चैटजीपीटी शॉपिंग, एआई मोड, और एआई ओवरव्यू v2 एंडपॉइंट, हेडर, और लिफाफे को साझा करते हैं, इसलिए अभिनेता नाम को बदलना एक-लाइन परिवर्तन है। गूगल शॉपिंग को v1 एंडपॉइंट के खिलाफ एक अलग अनुरोध की आवश्यकता होती है जिसमें gl/hl स्थानीयकरण होता है, इसलिए एक पूर्ण पाइपलाइन साझा v2 क्लाइंट के साथ-साथ एक समर्पित scraper.google.search कॉल चलाती है।