GEO 排名查询工具

curl --request POST \
  --url https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks \
  --header "AIBase-API-Key: ${AIBASE_API_KEY}" \
  --header 'AIBase-Request-Id: req-20260908-000001' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "apiCode": "geo.ranking",
    "data": {
      "keyword": "性价比高的智能手机推荐",
      "brandKeyword": ["小米", "华为", "苹果"],
      "platforms": ["deepseek", "volcengine", "baidu", "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. 提交异步任务
res = requests.post(
    "https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "apiCode": "geo.ranking",
        "data": {
            "keyword": "性价比高的智能手机推荐",
            "brandKeyword": ["小米", "华为", "苹果"],
            "platforms": ["deepseek", "volcengine", "baidu", "tencent", "aliyun"],
        },
    },
    timeout=30,
)
res.raise_for_status()
submit_payload = res.json()
task_id = submit_payload["data"]["taskId"]
print("任务已提交，taskId:", task_id)

# 2. 轮询任务结果（建议 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,
    )
    query_payload = query_res.json()
    status = query_payload["data"]["status"]
    
    if status == 2:  # SUCCESS
        print("查询成功，GEO 排名结果:")
        print(query_payload["data"]["result"])
        break
    elif status == 1:  # PENDING
        print("大模型分析中，等待下一次查询...")
    else:
        raise RuntimeError(f"任务终止，状态码: {status}")

import { setTimeout } from "node:timers/promises";

const apiKey = process.env.AIBASE_API_KEY;
const headers = {
  "AIBase-API-Key": apiKey,
  "Content-Type": "application/json",
};

// 1. 提交任务
const res = await fetch("https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    apiCode: "geo.ranking",
    data: {
      keyword: "性价比高的智能手机推荐",
      brandKeyword: ["小米", "华为", "苹果"],
      platforms: ["deepseek", "volcengine", "baidu", "tencent", "aliyun"],
    },
  }),
});
const { data: { taskId } } = await res.json();

// 2. 轮询结果
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("最终结果:", json.data.result);
    break;
  }
}

// 第一步：向统一入口 POST 提交任务
HttpRequest submitReq = HttpRequest.newBuilder()
    .uri(URI.create("https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks"))
    .header("AIBase-API-Key", System.getenv("AIBASE_API_KEY"))
    .header("Content-Type", "application/json")
    .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("""
        {
          "apiCode": "geo.ranking",
          "data": {
            "keyword": "性价比高的智能手机推荐",
            "brandKeyword": ["小米", "华为", "苹果"],
            "platforms": ["deepseek", "volcengine", "baidu", "tencent", "aliyun"]
          }
        }
        """))
    .build();

// 发送请求后解析返回的 taskId，随后按 10 秒间隔调用 GET /v1/openapi/tasks/{taskId}

{
  "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 'AIBase-Request-Id: req-20260908-000001' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "apiCode": "geo.ranking",
    "data": {
      "keyword": "性价比高的智能手机推荐",
      "brandKeyword": ["小米", "华为", "苹果"],
      "platforms": ["deepseek", "volcengine", "baidu", "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. 提交异步任务
res = requests.post(
    "https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "apiCode": "geo.ranking",
        "data": {
            "keyword": "性价比高的智能手机推荐",
            "brandKeyword": ["小米", "华为", "苹果"],
            "platforms": ["deepseek", "volcengine", "baidu", "tencent", "aliyun"],
        },
    },
    timeout=30,
)
res.raise_for_status()
submit_payload = res.json()
task_id = submit_payload["data"]["taskId"]
print("任务已提交，taskId:", task_id)

# 2. 轮询任务结果（建议 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,
    )
    query_payload = query_res.json()
    status = query_payload["data"]["status"]
    
    if status == 2:  # SUCCESS
        print("查询成功，GEO 排名结果:")
        print(query_payload["data"]["result"])
        break
    elif status == 1:  # PENDING
        print("大模型分析中，等待下一次查询...")
    else:
        raise RuntimeError(f"任务终止，状态码: {status}")

import { setTimeout } from "node:timers/promises";

const apiKey = process.env.AIBASE_API_KEY;
const headers = {
  "AIBase-API-Key": apiKey,
  "Content-Type": "application/json",
};

// 1. 提交任务
const res = await fetch("https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    apiCode: "geo.ranking",
    data: {
      keyword: "性价比高的智能手机推荐",
      brandKeyword: ["小米", "华为", "苹果"],
      platforms: ["deepseek", "volcengine", "baidu", "tencent", "aliyun"],
    },
  }),
});
const { data: { taskId } } = await res.json();

// 2. 轮询结果
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("最终结果:", json.data.result);
    break;
  }
}

// 第一步：向统一入口 POST 提交任务
HttpRequest submitReq = HttpRequest.newBuilder()
    .uri(URI.create("https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks"))
    .header("AIBase-API-Key", System.getenv("AIBASE_API_KEY"))
    .header("Content-Type", "application/json")
    .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("""
        {
          "apiCode": "geo.ranking",
          "data": {
            "keyword": "性价比高的智能手机推荐",
            "brandKeyword": ["小米", "华为", "苹果"],
            "platforms": ["deepseek", "volcengine", "baidu", "tencent", "aliyun"]
          }
        }
        """))
    .build();

// 发送请求后解析返回的 taskId，随后按 10 秒间隔调用 GET /v1/openapi/tasks/{taskId}

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

GEO 排名查询工具用于检测指定 AI 咨询问题在多个主流大模型平台（如 DeepSeek、火山引擎、百度、腾讯、阿里云等）中的品牌推荐表现、曝光次数、排序位置、情感倾向以及引用来源链接。

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，平台先返回 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.ranking`
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.ranking。

object

required

当前业务接口的参数对象。

string

required

AI 咨询的问题，例如 "性价比高的智能手机推荐"。

string[]

required

品牌关键词列表，用于检测是否在大模型回答中命中并推荐，例如 ["小米", "华为", "苹果"]。

string[]

required

参与检测的各大模型平台编码列表，例如 ["deepseek", "volcengine", "baidu", "tencent", "aliyun"]。

curl --request POST \
  --url https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks \
  --header "AIBase-API-Key: ${AIBASE_API_KEY}" \
  --header 'AIBase-Request-Id: req-20260908-000001' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "apiCode": "geo.ranking",
    "data": {
      "keyword": "性价比高的智能手机推荐",
      "brandKeyword": ["小米", "华为", "苹果"],
      "platforms": ["deepseek", "volcengine", "baidu", "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. 提交异步任务
res = requests.post(
    "https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks",
    headers=headers,
    json={
        "apiCode": "geo.ranking",
        "data": {
            "keyword": "性价比高的智能手机推荐",
            "brandKeyword": ["小米", "华为", "苹果"],
            "platforms": ["deepseek", "volcengine", "baidu", "tencent", "aliyun"],
        },
    },
    timeout=30,
)
res.raise_for_status()
submit_payload = res.json()
task_id = submit_payload["data"]["taskId"]
print("任务已提交，taskId:", task_id)

# 2. 轮询任务结果（建议 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,
    )
    query_payload = query_res.json()
    status = query_payload["data"]["status"]
    
    if status == 2:  # SUCCESS
        print("查询成功，GEO 排名结果:")
        print(query_payload["data"]["result"])
        break
    elif status == 1:  # PENDING
        print("大模型分析中，等待下一次查询...")
    else:
        raise RuntimeError(f"任务终止，状态码: {status}")

import { setTimeout } from "node:timers/promises";

const apiKey = process.env.AIBASE_API_KEY;
const headers = {
  "AIBase-API-Key": apiKey,
  "Content-Type": "application/json",
};

// 1. 提交任务
const res = await fetch("https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    apiCode: "geo.ranking",
    data: {
      keyword: "性价比高的智能手机推荐",
      brandKeyword: ["小米", "华为", "苹果"],
      platforms: ["deepseek", "volcengine", "baidu", "tencent", "aliyun"],
    },
  }),
});
const { data: { taskId } } = await res.json();

// 2. 轮询结果
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("最终结果:", json.data.result);
    break;
  }
}

// 第一步：向统一入口 POST 提交任务
HttpRequest submitReq = HttpRequest.newBuilder()
    .uri(URI.create("https://api.aibase.cn/v1/openapi/tasks"))
    .header("AIBase-API-Key", System.getenv("AIBASE_API_KEY"))
    .header("Content-Type", "application/json")
    .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("""
        {
          "apiCode": "geo.ranking",
          "data": {
            "keyword": "性价比高的智能手机推荐",
            "brandKeyword": ["小米", "华为", "苹果"],
            "platforms": ["deepseek", "volcengine", "baidu", "tencent", "aliyun"]
          }
        }
        """))
    .build();

// 发送请求后解析返回的 taskId，随后按 10 秒间隔调用 GET /v1/openapi/tasks/{taskId}

第一步：提交任务响应

向 POST /v1/openapi/tasks 提交后，直接返回 requestId 和 taskId：

{
  "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 包含完整的 GEO 排名数据：

string

required

本次检测使用的 AI 咨询问题。

string

required

请求中的品牌关键词，结果示例中为 JSON 字符串格式。

string[]

required

本次检测的大模型平台编码列表。

integer

required

本次任务的平台总数。

integer

required

已完成分析处理的平台数量。

integer

required

处理失败的平台数量。

string

required

本次请求时间，格式为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss。

integer

required

请求对应的平台总数。

integer

required

请求范围内品牌被推荐的总次数。

integer

required

请求范围内品牌总曝光/可见次数。

number

required

品牌推荐率（百分比数值）。

object[]

required

各平台的详细检测明细列表。

string

required

大模型平台编码（如 deepseek、volcengine 等）。

string

required

该平台使用的提示词/问题。

string

required

该平台对应的品牌词。

string

required

该平台监控状态，一般为 completed 或 failed。

integer

required

是否被推荐：1 已推荐，0 未推荐。

integer

required

品牌曝光/可见次数。

品牌推荐次数。

integer

required

引用来源条数，即 sourceRecords 的数量。

integer

required

目标品牌排名位置；未找到时为 0。

string

大模型生成的原文回答（文本可能较长；未抓取到时为 null）。

object[]

required

该平台回答中被提及的所有品牌记录列表。

string

required

被提及的品牌名称。

string

required

情感倾向（如 正向、中性、负向）。

integer

required

该品牌被提及次数。

integer

required

情感倾向得分（0 ~ 100）。

integer

required

该品牌在回答中的排名位置。

object[]

required

该平台回答中引用的来源网页列表。

string

required

来源网站名称。

string

required

来源文章或网页标题。

string

required

来源网页链接。

string

required

来源域名。

integer

required

该来源在引用列表中的排序序号。

{
  "keyword": "性价比高的智能手机推荐",
  "brandKeyword": "[\"小米\",\"华为\",\"苹果\"]",
  "platforms": ["deepseek", "volcengine", "baidu", "tencent", "aliyun"],
  "totalPlatforms": 5,
  "completedPlatforms": 5,
  "failedPlatforms": 0,
  "requestTime": "2026-09-17 09:00:00",
  "requestTotalPlatforms": 15,
  "requestRecommendedCount": 9,
  "requestTotalExposureCount": 24,
  "requestRecommendationRate": 60.00,
  "data": [
    {
      "requestId": "geo_20260917_abcdef",
      "platform": "deepseek",
      "keyword": "性价比高的智能手机推荐",
      "brandKeyword": "小米",
      "status": "completed",
      "isRecommended": 1,
      "exposureCount": 5,
      "recommendCount": 2,
      "countSourceRecord": 2,
      "position": 2,
      "resultContent": "……大模型原文……",
      "brandRecords": [
        {
          "brandName": "小米",
          "sentiment": "正向",
          "visibilityCount": 5,
          "sentimentScore": 80,
          "position": 2
        }
      ],
      "sourceRecords": [
        {
          "websiteName": "小米官网",
          "title": "小米手机",
          "url": "https://www.mi.com",
          "domain": "mi.com",
          "ranking": 1
        }
      ]
    }
  ]
}

类型定义

TypeScript

export interface GeoRankingResult {
  keyword: string;
  brandKeyword: string;
  platforms: string[];
  totalPlatforms: number;
  completedPlatforms: number;
  failedPlatforms: number;
  requestTime: string;
  requestTotalPlatforms: number;
  requestRecommendedCount: number;
  requestTotalExposureCount: number;
  requestRecommendationRate: number;
  data: PlatformRankingDetail[];
}

export interface PlatformRankingDetail {
  requestId?: string;
  platform: string;
  keyword: string;
  brandKeyword: string;
  status: "completed" | "failed" | string;
  isRecommended: number;
  exposureCount: number;
  recommendCount: number;
  countSourceRecord: number;
  position: number;
  resultContent: string | null;
  brandRecords: BrandRecord[];
  sourceRecords: SourceRecord[];
}

export interface BrandRecord {
  brandName: string;
  sentiment: string;
  visibilityCount: number;
  sentimentScore: number;
  position: number;
}

export interface SourceRecord {
  websiteName: string;
  title: string;
  url: string;
  domain: string;
  ranking: number;
}

接入注意事项

不可直接从第一步获取排名结果：提交请求后，必须从返回中取得 data.taskId，再通过任务查询接口轮询。
推荐 10 秒轮询间隔：由于涉及多个大模型平台实时生成与分析，接口平均耗时在数秒至数十秒之间，请勿频繁发起查询。
平台与品牌列表：platforms 和 brandKeyword 为数组类型，平台编码请使用标准枚举（如 deepseek、volcengine、baidu、tencent、aliyun）。
大模型原文处理：resultContent 字段为大模型回答原文，文本可能较长，建议在数据存储和网络传输时做好合理预算与兼容。

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）

类型定义

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）

​类型定义

​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）

类型定义

接入注意事项