GEO 品牌得分检测

curl --request POST \
  --url https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks \
  --header "AIBase-API-Key: ${AIBASE_API_KEY}" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "apiCode": "geo.brand",
    "data": {
      "brandName": "小米",
      "websiteUrl": "https://www.mi.com",
      "brandDescription": "小米是一家专注于智能硬件和电子产品研发的移动互联网公司",
      "productService": "智能手机、智能家居、笔记本电脑",
      "platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek", "tencent", "aliyun"]
    }
  }'

import os
import time
import requests

api_key = os.environ["AIBASE_API_KEY"]
headers = {
    "AIBase-API-Key": api_key,
    "Content-Type": "application/json",
}

# 1. 提交异步检测
res = requests.post(
    "https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "apiCode": "geo.brand",
        "data": {
            "brandName": "小米",
            "websiteUrl": "https://www.mi.com",
            "platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
        },
    },
    timeout=30,
)
res.raise_for_status()
task_id = res.json()["data"]["taskId"]
print("任务已提交，taskId:", task_id)

# 2. 轮询结果
while True:
    time.sleep(10)
    query_res = requests.get(
        f"https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks/{task_id}",
        headers={"AIBase-API-Key": api_key},
        timeout=30,
    )
    payload = query_res.json()
    status = payload["data"]["status"]
    if status == 2:
        print("品牌得分检测成功:")
        print(payload["data"]["result"])
        break
    elif status != 1:
        raise RuntimeError(f"任务异常终止，status: {status}")

{
  "code": 200,
  "msg": "成功",
  "data": {
    "requestId": "599b2f8f39078d",
    "taskId": "task_d77143abc87642d4842ff588197faa89"
  },
  "timeStamp": 1789550182642
}

POST

openapi

tasks

curl --request POST \
  --url https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks \
  --header "AIBase-API-Key: ${AIBASE_API_KEY}" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "apiCode": "geo.brand",
    "data": {
      "brandName": "小米",
      "websiteUrl": "https://www.mi.com",
      "brandDescription": "小米是一家专注于智能硬件和电子产品研发的移动互联网公司",
      "productService": "智能手机、智能家居、笔记本电脑",
      "platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek", "tencent", "aliyun"]
    }
  }'

import os
import time
import requests

api_key = os.environ["AIBASE_API_KEY"]
headers = {
    "AIBase-API-Key": api_key,
    "Content-Type": "application/json",
}

# 1. 提交异步检测
res = requests.post(
    "https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "apiCode": "geo.brand",
        "data": {
            "brandName": "小米",
            "websiteUrl": "https://www.mi.com",
            "platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
        },
    },
    timeout=30,
)
res.raise_for_status()
task_id = res.json()["data"]["taskId"]
print("任务已提交，taskId:", task_id)

# 2. 轮询结果
while True:
    time.sleep(10)
    query_res = requests.get(
        f"https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks/{task_id}",
        headers={"AIBase-API-Key": api_key},
        timeout=30,
    )
    payload = query_res.json()
    status = payload["data"]["status"]
    if status == 2:
        print("品牌得分检测成功:")
        print(payload["data"]["result"])
        break
    elif status != 1:
        raise RuntimeError(f"任务异常终止，status: {status}")

{
  "code": 200,
  "msg": "成功",
  "data": {
    "requestId": "599b2f8f39078d",
    "taskId": "task_d77143abc87642d4842ff588197faa89"
  },
  "timeStamp": 1789550182642
}

GEO 品牌得分检测用于评估目标品牌在主流大模型平台中的品牌推荐率得分、曝光表现、增长趋势及核心话题表现，并结合生成式 AI 输出平台运营与竞品应对建议。

执行模式：ASYNC · 异步。 本接口采用异步任务模式：向统一入口提交请求后，平台返回 requestId 和 taskId；随后使用 taskId 轮询异步任务查询接口（建议每隔 10 秒查询一次）获取最终结果。

接口速查

项目	当前接口约定
接口状态	已上线
请求方式	`POST`
请求地址	`https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks`
业务标识	`geo.brand`
执行模式	ASYNC · 异步（需轮询结果）
身份认证	Header `AIBase-API-Key`
请求格式	`application/json`

请求头

string

required

AIBase 开放平台 API Key，例如 AIBase_xxx。请仅在服务端保存和使用。

string

required

固定为 application/json。

string

可选的客户端请求追踪标识。

请求体

string

required

固定为 geo.brand。

object

required

当前业务接口的参数对象。

string

required

品牌名称，1～255 个字符。

string

品牌官网 URL，最长 255 字符。支持 https://www.example.com、www.example.com、example.com 等格式。

string

品牌详细描述信息，最长 5000 个字符。

string

品牌主要产品或服务描述，最长 255 个字符。

string[]

required

参与监控的大模型平台列表，不能为空。默认包含 ["volcengine", "baidu", "deepseek", "tencent", "aliyun"]。

curl --request POST \
  --url https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks \
  --header "AIBase-API-Key: ${AIBASE_API_KEY}" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "apiCode": "geo.brand",
    "data": {
      "brandName": "小米",
      "websiteUrl": "https://www.mi.com",
      "brandDescription": "小米是一家专注于智能硬件和电子产品研发的移动互联网公司",
      "productService": "智能手机、智能家居、笔记本电脑",
      "platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek", "tencent", "aliyun"]
    }
  }'

import os
import time
import requests

api_key = os.environ["AIBASE_API_KEY"]
headers = {
    "AIBase-API-Key": api_key,
    "Content-Type": "application/json",
}

# 1. 提交异步检测
res = requests.post(
    "https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "apiCode": "geo.brand",
        "data": {
            "brandName": "小米",
            "websiteUrl": "https://www.mi.com",
            "platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
        },
    },
    timeout=30,
)
res.raise_for_status()
task_id = res.json()["data"]["taskId"]
print("任务已提交，taskId:", task_id)

# 2. 轮询结果
while True:
    time.sleep(10)
    query_res = requests.get(
        f"https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks/{task_id}",
        headers={"AIBase-API-Key": api_key},
        timeout=30,
    )
    payload = query_res.json()
    status = payload["data"]["status"]
    if status == 2:
        print("品牌得分检测成功:")
        print(payload["data"]["result"])
        break
    elif status != 1:
        raise RuntimeError(f"任务异常终止，status: {status}")

第一步：提交任务响应

向统一入口提交后返回任务标识：

{
  "code": 200,
  "msg": "成功",
  "data": {
    "requestId": "599b2f8f39078d",
    "taskId": "task_d77143abc87642d4842ff588197faa89"
  },
  "timeStamp": 1789550182642
}

第二步：最终结果字段说明（GET 查询返回）

轮询任务查询接口，当 status = 2 时，data.result 包含品牌得分与多维度分析结构：

integer

required

品牌推荐率综合得分（基于各平台品牌推荐率四舍五入后的整数；无数据时为 0）。

object

required

品牌基础信息对象。

string

required

品牌唯一 ID。

string

required

品牌名称。

string

品牌描述。

string

品牌官网链接。

string

产品服务列表，注意返回类型为 JSON 数组字符串，例如 "[\"智能手机\",\"智能家居\"]"。

string

核心关联话题，返回类型为 JSON 数组字符串。

string

主要竞品列表，返回类型为 JSON 数组字符串。

string

语言区域，如 zh_cn。

string[]

required

监控大模型平台列表。

object[]

required

各大模型平台的统计明细列表（仅返回 hasData = true 的有效模型平台）。

string

required

大模型平台编码（如 deepseek）。

boolean

required

是否有数据，有效返回项固定为 true。

integer

required

当日该平台品牌曝光次数合计。

integer

required

当日该平台品牌被推荐次数。

number

required

品牌推荐率（保留 2 位小数）。

string

required

曝光等级评估：曝光差（< 50）、一般（50～79）、高曝光（≥ 80）。

integer

前一日曝光次数合计（无前一日数据时可能为 null）。

number

曝光次数较前一日增长率（百分比数值；前一日为 0 且当日有数据时为 100）。

integer

前一日推荐次数。

number

推荐次数较前一日增长率。

number

前一日推荐率。

number

推荐率较前一日的百分点变化（绝对点数差异）。

object[]

required

该平台下话题曝光表现排行（无话题时为空数组）。

string

required

话题名称。

integer

required

该话题下的品牌曝光次数。

integer

该话题前一日曝光次数。

number

话题曝光增长率（百分比数值）。

object

品牌 AI 综合策略建议对象（尚未产出建议时可能为 null 或 hasData = false）。

string

品牌 ID。

string

品牌名称。

boolean

required

是否已产出策略建议。

string

统计日期（格式 yyyy-MM-dd）。

string

AI 综合诊断建议文本。

string

整体表现分析。

string

分平台策略建议。

string

竞品对比分析。

string

话题策略优化建议。

string

行动总结建议。

{
  "score": 36,
  "info": {
    "brandId": "2099772122671685634",
    "brandName": "小米",
    "brandDescription": "小米是一家专注于智能硬件和电子产品研发的移动互联网公司",
    "websiteUrl": "https://www.mi.com",
    "products": "[\"智能手机\",\"智能家居\"]",
    "topics": "[\"智能手机\",\"性价比\"]",
    "competitors": "[\"华为\",\"苹果\"]",
    "langType": "zh_cn",
    "platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek"]
  },
  "platformStats": [
    {
      "platform": "deepseek",
      "hasData": true,
      "brandExposureSum": 120,
      "brandRecommendedCount": 40,
      "brandRecommendationRate": 35.5,
      "exposureLevel": "高曝光",
      "previousDayExposureSum": 100,
      "exposureGrowthRate": 20.0,
      "previousDayRecommendedCount": 30,
      "recommendedGrowthRate": 33.33,
      "previousDayRecommendationRate": 30.0,
      "recommendationRateChange": 5.5,
      "topicStats": [
        {
          "topicName": "智能手机",
          "brandExposureCount": 80,
          "previousDayExposureCount": 70,
          "growthRate": 14.29
        }
      ]
    }
  ],
  "suggestion": {
    "brandId": "2099772122671685634",
    "brandName": "小米",
    "hasData": true,
    "statDate": "2026-09-15",
    "suggestions": "……",
    "overallPerformance": "……",
    "platformStrategy": "……",
    "competitorAnalysis": "……",
    "topicStrategy": "……",
    "summaryRecommendations": "……"
  }
}

接入注意事项

固定业务标识：apiCode 必须填写 geo.brand。
必填与长度约束：brandName 为必填（1～255 字符）；platforms 为必填且不能为空；websiteUrl、brandDescription、productService 为选填。
JSON 字符串数组解析：info.products、info.topics、info.competitors 字段的值是 JSON 序列化字符串数组（例如 "[\"智能手机\",\"智能家居\"]"），客户端需自行执行二次反序列化，不可直接按原生 Array 解析。
无数据平台已自动过滤：platformStats 仅包含 hasData = true 的模型平台；若某一平台当天尚无统计数据，该项不会出现在列表中。
策略建议容错：suggestion 在新品牌首次分析或数据量不足时可能为 null 或 hasData = false，调用方展示时需做好兜底兼容。

快速开始

业务 API

Agent Skill

语言示例

公共规范

接口速查

请求头

请求体

第一步：提交任务响应

第二步：最终结果字段说明（GET 查询返回）

接入注意事项

​接口速查

​请求头

​请求体

​第一步：提交任务响应

​第二步：最终结果字段说明（GET 查询返回）

​接入注意事项

接口速查

请求头

请求体

第一步：提交任务响应

第二步：最终结果字段说明（GET 查询返回）

接入注意事项