गूगल एआई मोड को स्क्रैप करने के तरीके: उत्तर, उद्धरण और स्रोत

TL;DR:

• गूगल एआई मोड एक पूर्ण-पृष्ठ संवादात्मक उत्तर इंजन है, न कि इनलाइन एआई अवलोकन ब्लॉक। यह एक प्रॉम्प्ट को कई समानांतर सब-सर्च में फैलाता है और इसका एक लंबा, संश synthesized उत्तर अपने उद्धृत स्रोतों के साथ लौटाता है — चैटजीपीटी या पर्प्लेक्सिटी के निकटतम गूगल समकक्ष।
• scraper.aimode अभिनेता इसे एक समन्वित POST में कैप्चर करता है। /api/v2/scraper/execute पर एकल कॉल उत्तर लौटाता है; इसे प्रTrigger-फिर-पोल-फिर-डाउनलोड प्रवाह को प्रबंधित करने की आवश्यकता नहीं होती है।
• एक कॉल तीन उत्तर स्वरूपों और उद्धरणों को लौटाता है। task_result result_text (साधारण गद्य), result_md (मार्कडाउन), result_html (संक्षिप्त उत्तर), स्रोतों की citations सरणी को ले जाता है, और प्रावेंस के लिए एक raw_url होता है।
• citations उद्धरण सतह का हिस्सा है। प्रत्येक प्रविष्टि स्रोत का नाम देती है — शीर्षक, URL, साइट का नाम, स्निपेट — ताकि आप डुप्लिकेट को हटा सकें और उन डोमेन की रैंकिंग कर सकें जिनसे गूगल का एआई मोड अनुसंधान इरादे वाले प्रश्नों के लिए खींचता है।
• निर्गम country द्वारा निर्धारित होता है; उत्तर की भाषा की गारंटी नहीं है। एक ही प्रॉम्प्ट एक निश्चित रन पर गैर-अंग्रेजी उत्तर लौटा सकता है, इसलिए यह मानने की बजाय कि देश इसे निर्धारित करता है, नीचे की धारा में भाषा का पता लगाएं।
• लिफाफा अभिनेता की बाकी पंक्ति से मेल खाता है। प्रत्येक कॉल { status, task_id, task_result } लौटाता है, इसलिए यहाँ लिखा गया क्लाइंट चैटजीपीटी, जेमिनी, और पर्प्लेक्सिटी भी पढ़ता है।
• शुरू करने के लिए स्वतंत्र। नए स्क्रेपलेस खातों में निःशुल्क परीक्षण क्रेडिट शामिल हैं — app.scrapeless.com पर साइन अप करें।

परिचय: एआई मोड गूगल का उत्तर इंजन है, एक SERP ब्लॉक नहीं

गूगल एआई मोड एक अलग, चैट-शैली उत्तर पृष्ठ है: आप एक प्रश्न पूछते हैं, गूगल इसे कई समानांतर सब-सर्च में विभाजित करता है, और यह एक लंबा संश síntesized उत्तर लौटाता है जिसमें फॉलो-अप प्रॉम्प्ट और इसके अपने उद्धृत स्रोतों की सूची होती है। यह वह एआई अवलोकन बॉक्स नहीं है जो नीले लिंक के ऊपर बैठता है — वह एक अलग सतह है, जिसे एक अलग अभिनेता द्वारा कैप्चर किया गया है। एआई मोड वह जगह है जहां गूगल शोध और तुलना के प्रश्नों को रूट करता है, और यह चैटजीपीटी या पर्प्लेक्सिटी जैसा व्यवहार करता है न कि परिणाम पृष्ठ की तरह।

किसी ब्रांड या शोध टीम के लिए, वह पृष्ठ अब एक प्राथमिक गंतव्य है, और इसे पैमाने पर पढ़ना मुश्किल है। उत्तर जावास्क्रिप्ट-जनित है, लेआउट स्थानांतरित होता है, और इसके पीछे के स्रोत मार्कअप में छिपे होते हैं जो बिना सूचना के बदलते हैं। इसे हाथ से कैप्चर करना एक संवादात्मक पृष्ठ को संचालित करने का मतलब है जो स्वचालन से लड़ता है।

scraper.aimode अभिनेता उस पृष्ठ को एक अनुरोध में डेटा के रूप में लौटाता है: एक प्रॉम्प्ट भीतर जाता है, और एक संरचित उत्तर स्पष्ट पाठ, मार्कडाउन, और एचटीएमएल में वापस आता है, उद्धृत स्रोतों के साथ एक सरणी के रूप में। नीचे के अनुभाग कैप्चर अनुरोध, प्रतिक्रिया स्कीमा को क्षेत्र द्वारा क्षेत्र, एक पायथन क्लाइंट जो एक प्रॉम्प्ट सेट को उद्धरण-शेयर तालिका में बदलता है, और गूगल के बाकी एआई सतहों के लिए साथी अभिनेता को कवर करते हैं। इनलाइन एआई अवलोकन ब्लॉक के लिए, गूगल एआई अवलोकन स्क्रैपिंग अलग scraper.overview अभिनेता को कवर करता है।

आप गूगल एआई मोड डेटा के साथ क्या कर सकते हैं

• उद्धरण शेयर-ऑफ ट्रैकिंग। एक शेड्यूल पर एक निश्चित सेट के शोध प्रॉम्प्ट चलाएं और गिनें कि एआई मोड प्रत्येक के लिए कौन सा डोमेन उद्धृत करता है — उन प्रश्नों के लिए GEO मैट्रिक जो गूगल एआई मोड में भेजता है।
• ब्रांड और प्रतियोगी निगरानी। पता लगाएँ कि कब कोई उत्तर आपकी उत्पाद को नाम देना शुरू या बंद करता है एक खरीद या तुलना के प्रश्न के लिए, और वह स्रोत किसका उल्लेख करता है।
• सामग्री-गैप विश्लेषण। देखें कि एआई मोड किस विषय के लिए किन पृष्ठों का उपयोग करता है, और आपके अपने पृष्ठों में से कौन सा कभी सामने नहीं आता है।
• RAG और मूल्यांकन डेटा सेट। result_text प्लस citations को एक पुनरावृत्ति प्रणाली या मूल्यांकन सेट में साफ प्रॉम्प्ट–उत्तर–स्रोत पंक्तियों के रूप में फ़ीड करें।
• समय के साथ उत्तर का अंतर। प्रत्येक कैप्चर के लिए result_html स्टोर करें और समग्र उत्तर के अंतर को देखें कि कैसे गूगल की संश्लेषण में परिवर्तन होता है।
• मल्टी-लोकेल कैप्चर। कॉल प्रति country को पिन करें ताकि यह तुलना कर सकें कि उत्तर और इसके स्रोत बाजारों में कैसे बदलते हैं।

स्क्रेपलेस गूगल एआई मोड स्क्रैपर क्यों

स्क्रेपलेस गूगल एआई मोड स्क्रैपर scraper.aimode अभिनेता है, जो यूनिवर्सल स्क्रैपिंग एपीआई लाइन का एक हिस्सा है। एआई मोड के लिए विशेष रूप से, यह लाता है:

• एक समन्वित POST जो उत्तर लौटाता है — प्रTrigger-फिर-पोल-फिर-डाउनलोड प्रवाह को प्रबंधित करने की कोई आवश्यकता नहीं है।
• एकल प्रतिक्रिया में तीन आउटपुट स्वरूप: अनुबंध के लिए result_text, रेंडरिंग के लिए result_md, विश्वसनीय अभिलेखागार के लिए result_html।
• एक एकीकृत citations सरणी - एक उद्धरण सतह, जिसमें कोई विज्ञापन या खरीदारी के क्षेत्र मिश्रित नहीं हैं - उद्धरण-शेयर ट्रैकिंग के लिए कार्यान्वित करने के लिए तैयार।
• country द्वारा पिन किया गया आवासीय अग्नि निकासी, जिसमें रेंडरिंग और एंटी-बॉट हैंडलिंग सर्वर साइड पर चल रही है।
• बाकी अभिनेता लाइन के समान x-api-token हैडर और { status, task_id, task_result } लिफाफा।

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पूर्वापेक्षाएँ

• Python 3.10 या नया (नीचे दिया गया क्लाइंट केवल requests का उपयोग करता है) या curl कॉल के लिए कोई HTTP क्लाइंट
• एक Scrapeless खाता और API कुंजी - app.scrapeless.com पर साइन अप करें
• कुंजी को SCRAPELESS_API_KEY के रूप में निर्यात किया गया
• टर्मिनल और JSON के साथ मूलभूत परिचितता - खरीदने के लिए कोई ब्राउज़र, प्रॉक्सी या CAPTCHA सॉल्वर नहीं है

Google AI मोड स्क्रैपर कैसे काम करता है

/api/v2/scraper/execute पर एकल POST जिसमें scraper.aimode अभिनेता का उत्तर लौटाता है। अभिनेता AI मोड पृष्ठ को सर्वर-साइड पर रेंडर करता है और इसे उत्तर लिफाफे में पार्स करता है।

अनुरोध पैरामीटर

पैरामीटर input ऑब्जेक्ट के अंदर जाते हैं।

curl के साथ त्वरित कैप्चर

# वातावरण में SCRAPELESS_API_KEY की आवश्यकता है।
curl -sS -X POST https://api.scrapeless.com/api/v2/scraper/execute \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-token: ${SCRAPELESS_API_KEY}" \
  -d '{
    "actor": "scraper.aimode",
    "input": {
      "prompt": "बेस्ट रनिंग शूज 2026",
      "country": "US"
    }
  }'
# संदर्भित स्रोतों के लिए: | jq '.task_result.citations' पर पाइप करें।

प्रतिक्रिया लिफाफा

उत्तर task_result के तहत तीन प्रारूपों में स्थित है, जिसमें स्रोतों के लिए citations सरणी और प्रवीकरण के लिए raw_url है। नीचे का आकार ऊपर दिए गए प्रॉम्प्ट के लिए एक वास्तविक कैप्चर है; फ़ील्ड मान एक जीवंत रन से एक प्रतिनिधि नमूना हैं।

// स्कीमा है जो scraper.aimode लौटाता है; फ़ील्ड मान एक जीवंत रन से एक प्रतिनिधि नमूना हैं (ऑफ़र/उद्धरण छंटे हुए)।
{
  "status": "success",
  "task_id": "…",
  "task_result": {
    "result_text": "### सर्वश्रेष्ठ दैनिक प्रशिक्षक (सबसे बहुपरकारी)\n#### ASICS Novablast 5 — मूल्य: $129.95 (था $150) | विक्रेता: ASICS और अधिक | रेटिंग: 4.x …",
    "result_md": "### सर्वश्रेष्ठ दैनिक प्रशिक्षक (सबसे बहुपरकारी)\n\n…",
    "result_html": "<div>… रेंडर की गई AI मोड उत्तर …</div>",
    "citations": [
      {
        "website_name": "GearLab",
        "title": "2026 के 10 सर्वश्रेष्ठ रनिंग शूज | प्रयोगशाला परीक्षण और रैंक किए गए",
        "url": "https://…",
        "snippet": "…",
        "favicon": "https://…",
        "thumbnail": "https://…"
      }
    ],
    "raw_url": "https://…"
  }
}

किस प्रारूप को पढ़ना है यह कार्य पर निर्भर करता है:

• result_text — सामान्य गद्य, एम्बेडिंग, भाषा पहचान या त्वरित पार्सिंग के लिए सबसे साफ़ फ़ील्ड।
• result_md — रेंडरिंग के लिए मार्कडाउन संरचना; ध्यान दें कि इसमें इनलाइन छवियाँ बेस64 डेटा URI के रूप में हो सकती हैं, इसलिए उन्हें स्टोर करने से पहले हटा दें।
• result_html — विश्वसनीय रेंडर की गई उत्तर, बड़ी (सैकड़ों KB); इसे आर्काइव और डिफिंग के लिए रखें, पार्सिंग के लिए नहीं।
• citations — संरचित वर्णनात्मक सरणी; यह वही है जिसे आप डेडुप्लिकेट और रैंक करते हैं।

इसे चलाने से कुछ ईमानदार अवलोकन:

• भाषा country द्वारा पिन नहीं होती। समान US प्रॉम्प्ट ने एक रन पर अंग्रेजी उत्तर और दूसरे पर गैर-अंग्रेजी उत्तर लौटाया। उत्तर की भाषा को चर के रूप में मानें: इसे result_text से नीचे प्रवाह में पहचानें और फ़िल्टर करें, यह मानने के बजाय कि देश इसे सेट करता है।
• आउटपुट रन से रन में भिन्न होता है। उद्धरण की संख्या और उत्तर की लंबाई एक ही प्रॉम्प्ट के लिए कॉल के बीच शिफ्ट होती है - task_id और कैप्चर टाइमस्टैंप को स्टोर करें, क्योंकि समय के साथ श्रृंखला सिग्नल है, न कि कोई एकल कॉल।
• हर प्रश्न AI मोड को ट्रिगर नहीं करता। संवादात्मक, अनुसंधान और तुलना प्रॉम्प्ट उत्तर को ट्रिगर करते हैं; एक क्षणिक नेविगेशनल प्रश्न नहीं कर सकता। शोध की इच्छाशक्ति के लिए वाक्यांश।
• हर फ़ील्ड को नल के रूप में मानें। citations वापस खाली आ सकते हैं और एक प्रारूप किसी दिए गए रन में गायब हो सकता है; उस पर ध्यान रखें बजाय इसके कि उपस्थिति का अनुमान लगाएं।

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Python में API का एकीकरण

स्केल के लिए पैटर्न एक निश्चित प्रॉम्प्ट सेट है, एक कॉल प्रत्येक, उद्धरणों को डोमेन काउंट में समतल किया जाता है। क्लाइंट वातावरण से SCRAPELESS_API_KEY पढ़ता है, एक प्रॉम्प्ट पोस्ट करता है, और एक उद्धरण-डोमेन टैली बनाता है ताकि एक उद्धरण-साझा तालिका सीधे निर्गत हो सके।

"""प्रॉम्प्ट सेट (scraper.aimode) के लिए Google AI मोड उत्तर कैप्चर करें।
    export SCRAPELESS_API_KEY=your_api_token_here

import os
from collections import Counter
from urllib.parse import urlparse

import requests

ENDPOINT = "https://api.scrapeless.com/api/v2/scraper/execute"
PROMPTS = [
    "2026 के लिए सबसे अच्छे दौड़ने के जूते",
    "छोटी व्यवसायों के लिए सबसे अच्छा CRM",
    "2026 के लिए सबसे विश्वसनीय इलेक्ट्रिक SUV",
]


def capture(prompt: str, country: str = "US") -> dict:
    resp = requests.post(
        ENDPOINT,
        headers={
            "Content-Type": "application/json",
            "x-api-token": os.environ["SCRAPELESS_API_KEY"],
        },
        json={"actor": "scraper.aimode", "input": {"prompt": prompt, "country": country}},
        timeout=180,
    )
    resp.raise_for_status()
    return resp.json().get("task_result", {}) or {}


def cited_domains(task_result: dict) -> list[str]:
    domains = []
    for citation in task_result.get("citations") or []:
        url = citation.get("url") or ""
        host = urlparse(url).netloc.removeprefix("www.")
        if host:
            domains.append(host)
    return domains


if __name__ == "__main__":
    tally = Counter()
    for prompt in PROMPTS:
        result = capture(prompt)
        text = result.get("result_text") or ""
        domains = cited_domains(result)
        if not text and not domains:
            # लगातार खाली = इस प्रश्न/भूगोल के लिए कोई AI मोड उत्तर नहीं। रिकॉर्ड करें और आगे बढ़ें।
            print(f"{prompt}: कोई AI मोड उत्तर नहीं")
            continue
        tally.update(domains)
        print(f"{prompt}: {len(text)} अक्षर, {len(domains)} उद्धरण")
    print("\nउद्धरण का हिस्सा (प्रॉम्प्ट सेट में डोमेन):")
    for domain, count in tally.most_common(10):
        print(f"  {count:>2}  {domain}")

प्रत्येक प्रॉम्प्ट उत्तर पाठ के साथ-साथ डोमेन भी देता है जिनका AI मोड ने उल्लेख किया; सेट में डोमेन की गणना करके उद्धरण तालिका का हिस्सा उत्पन्न होता है। बातचीत के लिए, अनुसरण को उसके अपने प्रॉम्प्ट के रूप में भेजें - प्रत्येक कॉल एक मोड़ को कैप्चर करती है, इसलिए एक मल्टी-स्टेप थ्रेड एक ही विषय के लिए स्वतंत्र कैप्चर्स का अनुक्रम है। एक शेड्यूल पर एक गोदाम में पंक्तियां लिखें और उद्धरण का हिस्सा, उत्तर का प्रवास, और नए स्रोत समय श्रृंखला के रूप में गिरते हैं।

अंत-से-अंत गूगल-एआई कैप्चर के लिए साथी अभिनेता

एक खाता और एक लिफाफा गूगल के उत्तर सतहों को पढ़ते हैं। पूरी तस्वीर के लिए एक ही क्वेरी, देश, और टाइमस्टैम्प को अभिनेता के बीच कैप्चर करें:

• scraper.overview — इनलाइन एआई ओवरव्यू ब्लॉक; वहां सभी AI-ओवरव्यू काम भेजें (गूगल एआई ओवरव्यू स्क्रैपिंग इसे कवर करती है)।
• scraper.google.search — उसी क्वेरी के लिए जैविक परिणाम, एआई उत्तर के खिलाफ जोड़ने के लिए।
• scraper.chatgpt, scraper.gemini, scraper.perplexity, scraper.grok — उसी { status, task_id, task_result } आकार पर अन्य उत्तर इंजन। रैंक किए गए सर्वश्रेष्ठ LLM स्क्रैपर्स की तुलना इन सतहों को उसी लिफाफे पर पढ़ती है।

सामान्य समस्याओं से बचने के लिए

• खाली या भिन्न आउटपुट। result_text या citations खाली लौट सकते हैं, और गिनतियाँ हर बार बदलती हैं। task_id और एक टाइमस्टैम्प को स्टोर करें; श्रृंखला सिग्नल है। हर क्षेत्र को अव्यवस्थित मानें।
• किसी प्रश्न के लिए कोई AI मोड उत्तर नहीं। हर प्रॉम्प्ट AI मोड को सक्रिय नहीं करता — एक शोध या तुलना प्रश्न के रूप में वर्णन करें; एक नेविगेशनल लुकअप कुछ भी वापस नहीं कर सकता है।
• गलत भाषा। उत्तर की भाषा उस country से भिन्न हो सकती है जिसे आप पास करते हैं, इसलिए result_text से भाषा का पता लगाएं और मान लेना की बजाय फ़िल्टर करें।
• स्वरूप चुनना। एम्बेडिंग और भाषा जांचों के लिए result_text का उपयोग करें, rendering के लिए result_md का उपयोग करें (इनलाइन बेस64 चित्रों को स्ट्रिप करें), और केवल सार्वजनिक रिकॉर्ड और फ़र्क़ के लिए ही result_html का उपयोग करें।

निष्कर्ष: गूगल के संवादात्मक उत्तर के लिए एक POST

गूगल AI मोड को कैप्चर करने के लिए एक कॉल की आवश्यकता होती है: scraper.aimode अभिनेता को POST करने से, तीन प्रारूपों में संवादात्मक उत्तर प्राप्त होता है और इसके उद्धृत स्रोत एक ऐरे के रूप में होते हैं। शोध के उद्देश्य के लिए प्रॉम्प्ट का वर्णन करें, country पिन करें, result_text के साथ-साथ citations पढ़ें, भाषा का पता लगाएं, और हर क्षेत्र को अव्यवस्थित मानें। एक निश्चित प्रॉम्प्ट सेट को एक शेड्यूल पर चलाएँ यूनिवर्सल स्क्रैपिंग एपीआई क्रेडिट के साथ, और AI मोड को AI ओवरव्यू ब्लॉक और जैविक परिणामों के साथ कैप्चर करें ताकि पूरा गूगल-एआई चित्र प्राप्त किया जा सके। अनुरोध आकार और फ़ील्ड नामों की पुष्टि वर्तमान scraper.aimode अभिनेता के खिलाफ LLM चैट स्क्रैपर संदर्भ में की गई है।

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## सामान्य प्रश्न

**प्रश्न: क्या Google AI मोड को स्क्रैप करना合法 है?**
जो डेटा लौटाया जाता है वह सार्वजनिक रूप से दृश्यमान AI मोड उत्तर है जो Google किसी भी उपयोगकर्ता को दिखाता है। किसी भी स्क्रैपिंग की तरह, वैधता क्षेत्राधिकार और उपयोग पर निर्भर करती है — संबंधित शर्तों की समीक्षा करें और निर्माण करने से पहले सलाहकार से परामर्श करें, और केवल सार्वजनिक उत्तर और स्रोत डेटा एकत्र करें।

**प्रश्न: क्या Google एक आधिकारिक AI मोड एपीआई प्रदान करता है?**
नहीं। AI मोड उत्तरों के लिए कोई आधिकारिक एंडपॉइंट नहीं है, यही कारण है कि एक प्रबंधित अभिनेता की आवश्यकता होती है जो पृष्ठ को रेंडर और पार्स करता है।

**प्रश्न: क्या मुझे एक प्रॉक्सी या CAPTCHA सॉल्वर की आवश्यकता है?**
नहीं। रेंडरिंग, आवासीय निकासी और एंटी-बॉट हैंडलिंग सर्वर-साइड चलती है। आप एक `x-api-token` हेडर के साथ एक POST भेजते हैं और JSON वापस पढ़ते हैं; `country` फ़ील्ड निकासी बाजार को चयनित करती है।

**प्रश्न: AI मोड AI अवलोकन से कैसे भिन्न है?**
AI मोड एक पूर्ण-पृष्ठ संवादात्मक उत्तर इंजन है जो एक प्रॉम्प्ट को कई उप-खोजों में फैलाता है; AI अवलोकन जैविक परिणामों के ऊपर इनलाइन ब्लॉक है। ये अलग-अलग सतहें हैं जिनमें अलग-अलग अभिनेता मौजूद हैं — यहाँ `scraper.aimode`, ब्लॉक के लिए `scraper.overview`।

**प्रश्न: डेटा किस प्रारूप में लौटाया जाता है?**
लिफाफा JSON है: `{ status, task_id, task_result }`। उत्तर स्वयं तीन रूपों में आता है — `result_text`, `result_md`, और `result_html` — साथ ही एक `citations` ऐरे और एक `raw_url`।

**प्रश्न: मुझे उद्धृत स्रोत कैसे निकालने हैं?**
`task_result.citations` पढ़ें; प्रत्येक प्रविष्टि में स्रोत का शीर्षक, URL, साइट का नाम, और स्निपेट होता है। प्रत्येक URL से होस्ट को पार्स करें और उद्धरण के हिस्से के लिए कैप्चर में गणना करें।

**प्रश्न: RAG के लिए मुझे किस प्रारूप का उपयोग करना चाहिए?**
एम्बेडिंग के लिए `result_text` का उपयोग करें, या जब आप संरचना चाहते हैं तो `result_md` का उपयोग करें — किसी भी इनलाइन बेस64 छवियों को हटाने के बाद। संग्रह के लिए `result_html` रखें, पुनर्प्राप्ति के लिए नहीं।

**प्रश्न: क्या मैं किसी विशेष देश केलिए उत्तर कैप्चर कर सकता हूँ?**
प्रत्येक बाजार के लिए आवासीय निकासी को पिन करने के लिए `country` कोड भेजें। यह निकासी क्षेत्र को नियंत्रित करता है; उत्तर की भाषा अभी भी भिन्न हो सकती है, इसलिए नीचे की धारा में भाषा का पता लगाएं और फ़िल्टर करें।

**प्रश्न: मेरा उत्तर खाली या ब्राउज़र से भिन्न क्यों है?**
क्वेरी शायद AI मोड को सक्रिय नहीं करती है, क्षेत्र भिन्न हो सकता है, या आउटपुट चलाने से अलग हो सकता है। शोध इरादे के लिए वाक्यांश बनाएं, `country` पिन करें, `task_id` और एक समय चिह्न संग्रहीत करें, और फ़ील्ड को शून्यीय मान के रूप में मानें।