curl --request POST \
--url https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks \
--header "AIBase-API-Key: ${AIBASE_API_KEY}" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"apiCode": "geo.rank_monitor",
"data": {
"taskName": "小米品牌可见度监控",
"platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
"promptTexts": [
"国产手机哪家性价比高",
"小米手机怎么样",
"智能家居品牌推荐"
],
"repeatQueryTimes": 1,
"brandKeywords": ["小米", "Xiaomi"]
}
}'
import os
import time
import requests
api_key = os.environ["AIBASE_API_KEY"]
headers = {
"AIBase-API-Key": api_key,
"Content-Type": "application/json",
}
# 1. 提交任务
res = requests.post(
"https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks",
headers=headers,
json={
"apiCode": "geo.rank_monitor",
"data": {
"taskName": "小米品牌可见度监控",
"platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
"promptTexts": [
"国产手机哪家性价比高",
"小米手机怎么样",
"智能家居品牌推荐",
],
"repeatQueryTimes": 1,
"brandKeywords": ["小米", "Xiaomi"],
},
},
timeout=30,
)
res.raise_for_status()
task_id = res.json()["data"]["taskId"]
print("任务已提交，taskId:", task_id)
# 2. 轮询结果（10 秒间隔）
while True:
time.sleep(10)
query_res = requests.get(
f"https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks/{task_id}",
headers={"AIBase-API-Key": api_key},
timeout=30,
)
payload = query_res.json()
status = payload["data"]["status"]
if status == 2:
print("检测完成，结果如下:")
print(payload["data"]["result"])
break
elif status != 1:
raise RuntimeError(f"任务异常，status: {status}")
import { setTimeout } from "node:timers/promises";
const apiKey = process.env.AIBASE_API_KEY;
const headers = {
"AIBase-API-Key": apiKey,
"Content-Type": "application/json",
};
const res = await fetch("https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
apiCode: "geo.rank_monitor",
data: {
taskName: "小米品牌可见度监控",
platforms: ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
promptTexts: ["小米手机怎么样", "智能家居推荐"],
brandKeywords: ["小米"],
},
}),
});
const { data: { taskId } } = await res.json();
while (true) {
await setTimeout(10000);
const check = await fetch(`https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks/${taskId}`, {
headers: { "AIBase-API-Key": apiKey },
});
const json = await check.json();
if (json.data?.status === 2) {
console.log("检测结果:", json.data.result);
break;
}
}
{
"code": 200,
"msg": "成功",
"data": {
"requestId": "599b2f8f39078d",
"taskId": "task_d77143abc87642d4842ff588197faa89"
},
"timeStamp": 1789550182642
}
GEO 排名监测
对指定品牌关键词在多个大模型平台、多个监控问题下进行持续 GEO 排名与可见度监测。
POST
/
v1
/
openapi
/
tasks
curl --request POST \
--url https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks \
--header "AIBase-API-Key: ${AIBASE_API_KEY}" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"apiCode": "geo.rank_monitor",
"data": {
"taskName": "小米品牌可见度监控",
"platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
"promptTexts": [
"国产手机哪家性价比高",
"小米手机怎么样",
"智能家居品牌推荐"
],
"repeatQueryTimes": 1,
"brandKeywords": ["小米", "Xiaomi"]
}
}'
import os
import time
import requests
api_key = os.environ["AIBASE_API_KEY"]
headers = {
"AIBase-API-Key": api_key,
"Content-Type": "application/json",
}
# 1. 提交任务
res = requests.post(
"https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks",
headers=headers,
json={
"apiCode": "geo.rank_monitor",
"data": {
"taskName": "小米品牌可见度监控",
"platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
"promptTexts": [
"国产手机哪家性价比高",
"小米手机怎么样",
"智能家居品牌推荐",
],
"repeatQueryTimes": 1,
"brandKeywords": ["小米", "Xiaomi"],
},
},
timeout=30,
)
res.raise_for_status()
task_id = res.json()["data"]["taskId"]
print("任务已提交，taskId:", task_id)
# 2. 轮询结果（10 秒间隔）
while True:
time.sleep(10)
query_res = requests.get(
f"https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks/{task_id}",
headers={"AIBase-API-Key": api_key},
timeout=30,
)
payload = query_res.json()
status = payload["data"]["status"]
if status == 2:
print("检测完成，结果如下:")
print(payload["data"]["result"])
break
elif status != 1:
raise RuntimeError(f"任务异常，status: {status}")
import { setTimeout } from "node:timers/promises";
const apiKey = process.env.AIBASE_API_KEY;
const headers = {
"AIBase-API-Key": apiKey,
"Content-Type": "application/json",
};
const res = await fetch("https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
apiCode: "geo.rank_monitor",
data: {
taskName: "小米品牌可见度监控",
platforms: ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
promptTexts: ["小米手机怎么样", "智能家居推荐"],
brandKeywords: ["小米"],
},
}),
});
const { data: { taskId } } = await res.json();
while (true) {
await setTimeout(10000);
const check = await fetch(`https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks/${taskId}`, {
headers: { "AIBase-API-Key": apiKey },
});
const json = await check.json();
if (json.data?.status === 2) {
console.log("检测结果:", json.data.result);
break;
}
}
{
"code": 200,
"msg": "成功",
"data": {
"requestId": "599b2f8f39078d",
"taskId": "task_d77143abc87642d4842ff588197faa89"
},
"timeStamp": 1789550182642
}
GEO 排名监测用于对指定品牌关键词在多个大模型平台、多个监控问题（提示词）下进行持续的 GEO 排名和品牌可见度监测。提交任务后先返回任务标识，再通过任务查询接口轮询获取汇总统计、提示词维度分析、平台曝光明细及每期监控历史。
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.rank_monitor |
| 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.rank_monitor。object
required
当前业务接口的参数对象。
string
required
任务名称，不能为空，最长 200 个字符。
string[]
required
参与检测的大模型平台编码列表，至少 1 个（如
["volcengine", "baidu", "deepseek"]）。列表项不能为空字符串。string[]
required
监控问题（提示词）列表，至少 1 条，每条文本不能为空。
integer
每轮重复查询次数，范围 1～3。不传时按默认规则处理。
string[]
required
目标品牌关键词列表，至少 1 个。命中规则应用于上述全部监控问题。
curl --request POST \
--url https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks \
--header "AIBase-API-Key: ${AIBASE_API_KEY}" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"apiCode": "geo.rank_monitor",
"data": {
"taskName": "小米品牌可见度监控",
"platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
"promptTexts": [
"国产手机哪家性价比高",
"小米手机怎么样",
"智能家居品牌推荐"
],
"repeatQueryTimes": 1,
"brandKeywords": ["小米", "Xiaomi"]
}
}'
import os
import time
import requests
api_key = os.environ["AIBASE_API_KEY"]
headers = {
"AIBase-API-Key": api_key,
"Content-Type": "application/json",
}
# 1. 提交任务
res = requests.post(
"https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks",
headers=headers,
json={
"apiCode": "geo.rank_monitor",
"data": {
"taskName": "小米品牌可见度监控",
"platforms": ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
"promptTexts": [
"国产手机哪家性价比高",
"小米手机怎么样",
"智能家居品牌推荐",
],
"repeatQueryTimes": 1,
"brandKeywords": ["小米", "Xiaomi"],
},
},
timeout=30,
)
res.raise_for_status()
task_id = res.json()["data"]["taskId"]
print("任务已提交，taskId:", task_id)
# 2. 轮询结果（10 秒间隔）
while True:
time.sleep(10)
query_res = requests.get(
f"https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks/{task_id}",
headers={"AIBase-API-Key": api_key},
timeout=30,
)
payload = query_res.json()
status = payload["data"]["status"]
if status == 2:
print("检测完成，结果如下:")
print(payload["data"]["result"])
break
elif status != 1:
raise RuntimeError(f"任务异常，status: {status}")
import { setTimeout } from "node:timers/promises";
const apiKey = process.env.AIBASE_API_KEY;
const headers = {
"AIBase-API-Key": apiKey,
"Content-Type": "application/json",
};
const res = await fetch("https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
apiCode: "geo.rank_monitor",
data: {
taskName: "小米品牌可见度监控",
platforms: ["volcengine", "baidu", "deepseek"],
promptTexts: ["小米手机怎么样", "智能家居推荐"],
brandKeywords: ["小米"],
},
}),
});
const { data: { taskId } } = await res.json();
while (true) {
await setTimeout(10000);
const check = await fetch(`https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks/${taskId}`, {
headers: { "AIBase-API-Key": apiKey },
});
const json = await check.json();
if (json.data?.status === 2) {
console.log("检测结果:", json.data.result);
break;
}
}
第一步：提交任务响应
提交后平台先返回异步任务标识：{
"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 返回完整的检测结果结构：
string
required
最近一次检测时间，格式为
yyyy-MM-dd HH:mm:ss。object
任务汇总统计对象。无统计时可能为
null。integer
required
该任务下的监控提示词（问题）总数。
integer
required
累计监控总次数。
integer
required
目标品牌被提及的总次数合计。
integer
required
全部已完成分析记录的曝光次数累计。
number
required
平均曝光率（百分比数值）。
object[]
required
提示词维度列表，每个提示词包含历史曝光数据和各期监控明细。
string
required
提示词 ID。
string
required
提示词（问题）内容。
integer
required
排序序号。
string
required
该提示词最后一次监控时间。
string
required
最近一次检测时间。
integer
required
该提示词累计监控次数。
number
required
品牌提及率（百分比数值）。
integer
required
该提示词下的曝光次数累计。
object[]
required
该提示词在各大模型平台上的曝光数据列表。
string
required
大模型平台编码。
integer
required
该提示词在该平台上的品牌曝光次数。
integer
required
该提示词在该平台上的品牌提及次数。
number
required
平均提及率（百分比数值）。
integer
required
该平台累计检测次数。
object[]
required
单期监控历史执行列表。
string
required
本期执行记录 ID。
string
required
本期执行时间。
integer
required
本期被推荐次数。
integer
required
本期总检测次数。
integer
required
本期总曝光次数。
integer
required
本期可见度（百分比数值）。
object[]
required
本期各平台的详细分析记录。
string
required
监控分析记录 ID。
string
required
大模型平台编码。
string
required
该分析记录使用的提示词。
string
required
监控状态（如
success）。integer
required
是否推荐：
1 已推荐，0 未推荐。integer
required
品牌曝光次数。
integer
required
品牌排名位置。
integer
required
引用来源条数。
integer
required
回答涉及的品牌总数。
object[]
required
回答提及的品牌明细列表（包含
brandName、exposureCount、rankingPosition）。object[]
required
回答引用的来源列表（包含
platformName、citationUrl、citationCount、citationTitle、domain）。{
"lastMonitorTime": "2026-09-15 10:30:00",
"latestStatistics": {
"totalPrompt": 5,
"totalMonitor": 20,
"totalMentioned": 16,
"totalExposureCountSum": 80,
"avgExposure": 18.50
},
"prompts": [
{
"promptId": "111",
"promptText": "小米手机怎么样",
"promptOrder": 1,
"lastMonitorTime": "2026-09-15 10:30:00",
"lastDetected": "2026-09-15 10:30:00",
"monitorCount": 4,
"mentionRate": 80.00,
"totalExposureCountSum": 20,
"platformExposures": [
{
"platform": "deepseek",
"totalExposure": 8,
"totalMentions": 6,
"avgMentioned": 75.00,
"monitorCount": 4
}
],
"runs": [
{
"runId": "222",
"runTime": "2026-09-15 10:30:00",
"recommendedCount": 1,
"totalDetected": 3,
"totalExposure": 5,
"visibilityPercent": 80,
"platformDetails": [
{
"analysisId": "333",
"platform": "deepseek",
"promptText": "小米手机怎么样",
"status": "success",
"isRecommended": 1,
"exposureCount": 5,
"position": 2,
"citationSourceCount": 2,
"brandCount": 3,
"brandRecords": [
{
"brandName": "小米",
"exposureCount": 5,
"rankingPosition": 1
}
],
"sourceRecords": [
{
"platformName": "官网",
"citationUrl": "https://www.mi.com",
"citationCount": 2,
"citationTitle": "小米官网",
"domain": "mi.com"
}
]
}
]
}
]
}
]
}
接入注意事项
- 固定业务标识：
apiCode必须固定为geo.rank_monitor。 - 校验限制：
taskName不能为空且最长 200；platforms至少包含 1 个模型平台编码；promptTexts至少包含 1 条提示词。 - 两阶段调用：提交端点仅返回任务
taskId，请按照每隔 10 秒的频率调用任务查询端点，待status = 2时从data.result获取完整树状结果。 - 层级结构解析：结果中包含
prompts（提示词）→runs（执行期次）→platformDetails（各平台明细）的三层下钻结构，客户端解析时需做好多层嵌套与空列表的兼容。