AI検索が従来の検索エンジンに取って代わる中、ユーザーからのクエリ、コンテンツ、意思決定がChatGPT、Perplexity、Copilot、Gemini、Google AI Overviewsなどのモデル内で行われるようになっています。ブランドやチームは、これらのAIエンジンからリアルタイムのインサイトを収集、分析、監視する方法を必要としています。これには、プロンプト、回答、引用、ランキング、トレンド、競合の言及が含まれます。

LLM Chat Scraper APIは、まさにこの目的のために構築されています。

このAPIは、すべての主要なAIモデルから構造化されたリアルタイムデータを抽出するための統一されたスクレイピングインターフェースを提供します。これにより、結果をGEO（Generative Engine Optimization）、競合監視、コンテンツ戦略最適化、検索インテリジェンスに利用できます。

始めに

LLM Chat Scraper APIの使用は、2つの簡単なステップで構成されています：

ステップ1: タスクを作成する

POSTリクエストを送信して、スクレイピングタスクを作成します。webhook.urlが指定されている場合、タスクが完了したときに結果が自動的にプッシュされます。

リクエスト例

curl '{api_host}/api/v2/scraper/request' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'x-api-token: {you_api_key}' \
--data '{
  "actor": "scraper.chatgpt",
  "input": {
    "prompt": "データ抽出に最も信頼できるプロキシサービス",
    "country": "US",
    "web_search": true
  },
  "webhook": {
    "url": "http://www.youwebhook.com"
  }
}'

ステップ2: 結果を取得する

結果は5分間保存されます。迅速に取得するようにしてください。

リクエスト例

curl --request GET '{api_host}/api/v2/scraper/result/{task_id}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'x-api-token: {you_api_key}'

共通パラメータ

結果データ構造

Webhookプッシュフォーマット

webhook.urlが指定されている場合、APIは結果をPOSTで送信します。

HTTPステータスコード

スクレイパーの概要

以下は、サポートされているAIモデルのスクレイパーとそのデータ形式です。

1. ChatGPTスクレイパー

ボディパラメータ

レスポンスフィールド

2. Perplexityスクレイパー

主なレスポンスフィールド

• prompt
• result_text
• related_prompt（関連質問）
• web_results（タイトル、URL、スニペット）
• media_items（動画、地図、画像）
• locations（緯度/経度、説明、カテゴリ、住所）
  旅行、地域情報、ニュース、トレンドトピックのためのリッチな構造化データをサポートしています。

3. コパイロットスクレーパー

複数のモードをサポート：
検索、スマート、チャット、推論、学習

ボディパラメータ

レスポンスフィールド

• result_text
• prompt
• mode
• links
• citations

4. ジェミニスクレーパー

レスポンスフィールド

• result_text
• prompt
• citations (favicon, highlights, snippet, website_name)

Googleジェミニのレスポンスに類似したリッチな引用構造をサポートしています。

5. Google AI モードスクレーパー

Google AI概要 / AIOレスポンスの取得に使用されます。

レスポンスフィールド

ヘルプ & FAQ

請求について

結果が生成されたが5分以内に取得されなかった場合、リクエストは請求されます。
無駄を避けるために：

• 結果をすぐに取得するか、
• 結果を自動受信するためのウェブフックを設定してください。

データソース

公開、ログイン不要のアクセス可能なデータのみを取得し、遵守とプライバシー保護を確保しています。

サポートされている国 / 地域

（以下は一部リスト）

195カ国以上の完全なリストはリクエストに応じて利用可能です。

結論

LLMチャットスクレーパーAPIは、チームが以下を実現する能力を提供します：

• すべてのAIチャットプラットフォームでのブランド言及を監視する
• AI回答における競合の存在とランキングを追跡する
• モデルの出力、引用、およびトレンドを分析する
• GEO（生成エンジン最適化）戦略を構築する
• リアルタイムインテリジェンスパイプラインを自動化する
• AI検索エコシステム全体から構造化データにアクセスする

それは単なるスクレーパーを超え、AI検索時代のためのデータインフラストラクチャレイヤーです。

お問い合わせいただければ、完全なGEOデータソリューションをアンロックできます —
すべてのコンテンツがデータに支えられ、アルゴリズムの動作に合わせて配置され、測定可能な成長に向けて位置づけられます。