飞行员
验证一个工作流程
运行具有代表性的源示例并检查可用结果和异常情况。在扩展之前就接受标准达成一致。
AI Scraper / AI 答案中的品牌监控
跟踪 AI 答案如何描述您的品牌
捕获品牌和类别提示的答案，然后查看用户可能遇到的措辞、声明和可用来源参考。
- 定义品牌别名和问题分组
- 采集可比较的回答样本
- 审核描述并跟踪有证据支持的变化
提示
定义问题面板
答案
收集完成的结果
引文
当由发动机供电时
比较
保持采样上下文
哪些团队使用 AI 答案中的品牌监控
捕获品牌和类别提示的答案，然后查看用户可能遇到的措辞、声明和可用来源参考。
01
品牌团队
定义业务问题并审查收集的证据。
02
传播分析师
使用可重复的过程来比较重要的观察结果。
03
客户洞察团队
将可靠的输入连接到产品或研究工作流程。
04
集成负责人
将源输出映射到现有应用程序并验证必填字段。
05
工作流程运维人员
监视异常、维护收集上下文并检查不完整的运行。
为什么此工作流程会大规模中断
围绕影响可用业务成果的故障模式进行设计。
问题 01
上下文丢失
提及次数可能掩盖不准确的描述。请查看回答的上下文，并区分名称匹配与实质性陈述。
保留可比较的观察结果问题 02
运行结束但没有可用结果
未提及品牌、引用不可用和任务失败代表不同的结果。在报告和比较中应分别记录。
验证实际结果问题 03
接手团队无法验证结果
随结果保留来源上下文和可供审核的证据。在正式采集前，明确由谁处理不完整的记录。
让交接可追踪您的工作流程可以使用的数据
明确区分采集层与标准化业务记录。
- prompt
- 为本次回答观测提交的问题。
- answer_text
- 保留的相关原文段落，用于审核和后续分析。
- brand_context
- 用于理解品牌提及含义的上下文段落。
- source_refs
- 随观测记录保留的可用来源引用。
规范化记录 · 示例
{
"prompt": "What should a team compare in this category?",
"answer_text": "Illustrative source passage for review",
"brand_context": "Example Brand is discussed in a product comparison.",
"source_refs": [
"https://example.com/source"
]
}建议的下游记录格式，并非 Scrapeless API 的实际响应。字段提取和标准化由您的应用程序完成。
来自受支持 AI 引擎的完整回答结果；可用响应字段和引用因引擎而异。
实际应用示例。查看受支持的 AI 引擎如何描述一家公司公开披露的产品范围。
此工作流程如何运行
从经批准的输入到经过验证的结果，按清晰的步骤推进。
- 01
定义品牌别名和问题分组
从经批准的品牌提示词、品牌别名和受支持的引擎开始。在采集前，定义结果可用的最低标准。
- 02
采集可比较的回答样本
来自受支持 AI 引擎的完整回答结果；可用响应字段和引用因引擎而异。单独记录失败任务和不完整的结果。
- 03
审核描述并跟踪有证据支持的变化
检查完整回答的覆盖率、提示词的一致性以及分析标签的证据依据。为进入下一阶段的记录保留证据。
专为您的团队工作方式而打造
产品能力为工作流程提供支持；成功标准由您的应用程序定义。
- 提示词 → 任务 → 回答
使用基于任务的工作流程
向受支持的 AI 引擎提交提示词，然后获取或接收已完成的结果。在接受观测记录前，先确认任务状态。
- 引擎 · 提示词 · 时间
保留各引擎的上下文
选择受支持的引擎并查看其当前参数。保留可用的引擎和采集上下文，以便后续比较。
- 答案+可用引用
收集可用的参考资料
结果中包含引用 URL 时应予以保留。引用的可用性和结构取决于引擎及其响应；不要补造缺失的来源。
- 收集→分析→回顾
构建您的分析层
在您自己的处理流程中计算品牌可见度、主题标签和评估分数。保留原始回答，以便审核每个衍生标签。
规划工作流程的成本
在选择计划之前估计提示数量、选择的引擎和重复采样。验证帐户中当前特定于引擎的定价。
这些是工作负载阶段，而不是命名的订阅计划。当前费率和账户限额适用。
选择如何运行工作流程
使用您自己的代表性工作负载来比较职责和操作工作量。
工作流程责任
配AI Scraper
自管理堆栈
手动流程
执行
AI 回答采集
您的团队负责运行和维护执行层。
操作员重复每个收集或浏览步骤。
业务规则
提示设计、采样、实体匹配、评分、趋势分析和审核工作流程。
在您的应用程序中实现。
由研究者或操作者应用。
验收
在工作流程中保留结果和内容检查。
构建验证和异常处理。
检查捕获的证据。
成本规划
衡量产品消耗加上下游加工。
衡量基础设施和维护工作。
考虑每项已完成任务所花费的时间。
将其连接到您已经运行的堆栈
让业务逻辑和分析靠近使用结果的系统。
任务API
Python
Node.js
您的分析管道
提示设计、采样、实体匹配、评分、趋势分析和审核工作流程。 打开产品文档了解当前设置和支持的选项。
探索更多 AI Scraper 工作流程
使用相同产品的相关工作流程，每个工作流程都有自己的输入和验收标准。
人工智能搜索可见性和地理定位
收集定义的提示集的答案，并随着时间的推移比较受支持的 AI 引擎的品牌提及和可用引用。
您当前所在位置
AI 答案中的品牌监控
捕获品牌和类别提示的答案，然后查看用户可能遇到的措辞、声明和可用来源参考。
AI解答竞争情报
收集匹配的提示响应并分析出现了哪些竞争对手、如何描述它们以及哪些来源支持比较。
人工智能引文追踪
收集可用的引文参考文献并将其与提示、答案和收集时间连接起来以进行源级分析。
法学硕士研究与评估
从支持的人工智能界面收集即时响应样本，并保留比较研究和评估所需的背景。
基于人工智能的内容策略
收集观众问题的答案并审查重复出现的主题、描述和引用的来源，以优先考虑有用的内容工作。
人工智能声誉监控
捕获与品牌相关的答案和支持参考资料，以便传播团队可以检查不准确之处并保留记录的审核跟踪。
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探索人工智能可见性、品牌监控和来源分析的更多用例。
团队在构建之前提出的问题
确定第一次运行的范围并设定明确的期望。