GEOのためのAPI

GEOに必要な分析データのすべてをひとつのAPIで — 7エンジンの実ブラウザ回答収集、回答とソースの因果関係分析、GEOモニタリング、さらに拡充予定。国別・構造化JSON。

ChatGPT
Gemini
Perplexity
Google AI Overviews
Google AI Mode
Naver AI Brief
Naver AI Mode

無料クレジット2,000 · クレジットカード不要

querying.ai/dashboard/playground

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COMPLETED
CHATGPT10.5s2 credits6 sources

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how AI search engines choose sources to cite retrieval ranking authority relevance

AI search engines generally choose citations through a retrieval-and-selection pipeline, not by simply picking the highest-ranking web page like a traditional search engine. The exact algorithms are proprietary and vary by product, but the broad process looks like this: answerbench.org

  1. Find candidate sources
  • The system first gathers potentially relevant material from search indexes, web crawls, licensed databases, or other retrieval systems.
  • A user question may be rewritten into multiple related searches so the system can find different angles of the answer. bluefrog.ai

  1. Match sources to the question AI systems look for sources whose content actually answers the user’s intent, often using semantic matching rather than only keyword matching. A page about “best running shoes for flat feet” may be preferred over a general shoe article because it contains the specific information needed. thestacc.com

  2. Score reliability and usefulness Common signals include:

  • Relevance: Does the source directly support the claim being made?
  • Authority: Is the source credible for this topic?
  • Freshness: Is it current enough, especially for news, prices, laws, or software?
  • Factual clarity: Does it provide specific, verifiable information?
  • Extractability: Can the system easily identify a passage that supports the answer? lightspacelabs.com

  1. Select evidence for specific claims The system is usually not asking “which website is the best overall?” It is asking something closer to: “Which source best supports this particular sentence?” A government page might be chosen for a legal fact, a research paper for a scientific claim, and a company’s documentation for a product feature. answerbench.org

  2. Generate the answer and attach citations After selecting useful passages, the AI produces a response and links citations to the claims those sources support. Some systems cite many sources; others prefer fewer sources that they rely on more heavily. arxiv.org

A few things that often surprise people:

  • The top Google result is not guaranteed to be cited. AI systems may choose a lower-ranked page if it provides a clearer or better-supported answer. lightspacelabs.com
  • Being authoritative is not enough. A highly reputable site can be skipped if the relevant information is buried, vague, outdated, or difficult for the system to extract. answerlab.au
  • Citations are not a perfect audit trail. A citation means the system used or found the source relevant, but it does not automatically mean every statement in the answer is fully verified by that source. answerbench.org

A simple mental model: AI search first finds possible evidence, then chooses the evidence that best supports the answer it wants to give. The winning source is often the one that is both trustworthy and easy to use as evidence. bluefrog.ai

Sources

  1. 1How AI Answer Engines Choose Which Sources to Cite — AnswerBenchhttps://answerbench.org/articles/how-ai-answer-engines-choose-sources
  2. 2How do AI assistants decide which sources to cite? | Bluefroghttps://bluefrog.ai/answers/assistants-choose-which-sources-to-cite/
  3. 3How AI Search Engines Choose Sources to Citehttps://thestacc.com/blog/how-ai-search-engines-cite-sources/
  4. 4How AI Search Engines Decide Which Sources to Cite | Lightspace Labs Blog | Lightspace Labshttps://www.lightspacelabs.com/blog/how-ai-search-engines-decide-which-sources-to-cite
  5. 5From Citation Selection to Citation Absorption: A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platformshttps://arxiv.org/abs/2604.25707
  6. 6How AI Search Engines Decide Which Sources to Cite | AnswerLabhttps://answerlab.au/blog/how-ai-decides-citations

答えを見て、理由を知り、追跡する。

ひとつのAPIでGEOの3層を。顧客が実際に目にするAI回答を収集し、どのソースが回答を形づくったかを解明し、継続的にスコアリングします。

Answers

ChatGPT・Gemini・Perplexity・Google AI・Naver AIの実際のコンシューマー回答を、国別の構造化JSONで。

GEO Research

回答と引用を入力すると、どのソースのどの一節がどの文を形づくったかを、根拠付きでそのまま示します。

Monitors

保存したプロンプトセットを定期実行し、ブランド露出と引用をスコアリング。AI回答におけるシェアを時系列で。

7つのエンジン、1つのAPI — リアルタイムステータス

すべてのエンジン、すべてのリージョンを大規模にカバー。ステータスは実測値です — 障害中のエンジンは正直に表示します。

ChatGPTGoogleGeminiPerplexityNaver

各サーフェスの正体と、返ってくるもの

1つのモデルを7回ラップしたものではなく、7つの異なる消費者向けサーフェスです。それぞれ独自の構造化データを返し、以下のフィールド名がそのままWebhookに届きます。

ChatGPT

誰もが無料で使えるあのChatGPTが、ウェブ検索をオンにしたまま回答します。だから返るのは本文だけではありません — 回答前に実際に投げた検索クエリ（fan-out）、その根拠となった引用カード、そしてショッピングカードまで一緒に届きます。実際に回答を生成したモデルは`model`に入るので、何を計測したのか常に分かります。

textsourcesmarkdownsearchQueriesshoppingCardsmodel

Gemini

Gemini APIではなく消費者向けGeminiアプリです。すべてのソースにGoogle独自の0〜100のグラウンディング信頼度が付くため、引用を一律に扱わず重み付けできます。

textsourcesmarkdownmodel

Perplexity

Perplexityの回答に加え、ここに並ぶエンジンの中で最も豊富な構造化データが返ります。検索モデルが実際に投げたクエリ、提案される追加質問、そしてメディア・ショッピング・場所・ホテルのブロック。

textsourcesmarkdownsearchQueriesrelated_queriesvideosimagesshopping_cardsplaceshotels

Google AI Overviews

Google検索結果ページ上部のAI Overviewボックスです。条件付きなので、Googleが概要を生成しなかったクエリはその旨を返し、同じ取得からのオーガニック結果とPeople Also Askが一緒に届きます。

aiovervieworganicResultspeopleAlsoAsk

Google AI Mode

要約ボックスではなく対話型のGoogle AI Modeタブです。`text`にも`markdown`にもページ装飾を除いた完全な回答が入り、Googleが引用したソースも一緒に届きます。

textsourcesmarkdown

Naver AI Brief

Naver統合検索のAI 브리핑ボックスです。Naverはブリーフィングに値すると判断したクエリにのみ付けるため、空のブリーフィングは失敗ではなく正当な答えです。ボックス下のウェブ文書はどちらの場合も一緒に返ります。

textsourcesmarkdownorganicResultsrelatedQuestions

Naver AI Mode

NaverのAI탭です。常時稼働の対話型で、価格・割引率・レビュー評価・配送情報を含むショッピングカードを返す唯一のサーフェスです。

textsourcesmarkdownproducts

なぜLLM APIではなくquerying.aiなのか

プロバイダーのAPIを呼び出すとモデル出力が返ります — ユーザーが実際に見ている画面ではありません。

消費者画面 ≠ LLM API

ChatGPTの消費者アプリは検索グラウンディング、引用、リージョンルーティング、リアルタイム検索を適用します。OpenAI APIにはない機能です。GEO・AEO分析に必要なのは「モデルが生成できるもの」ではなく「顧客が実際に見ているもの」です。

回答の先にある構造化データ

Perplexityに質問を1つ投げると10個のフィールドが返ります。そこには検索モデルが実際に投げたクエリも含まれ、AIが自社ブランドを何だと理解したかに最も近い記録になります。ChatGPTは検索fan-outとショッピングカードを、Naver AIは価格・割引率・レビュー評価・配送を含む商品カードを返します。

同じプロンプトでも国が変われば別の答えです

ソウルで聞くランニングシューズと、シカゴで聞くランニングシューズは、ブランドもショップも引用元も違います。すべてのタスクが`country`を受け取り、その市場からエンジンを呼ぶため、KRで集計した順位は実際に韓国のユーザーが見る順位です。

空の回答も結果です

Google AI OverviewsとNaverのAI 브리핑は条件付きで、多くのクエリには要約自体が付きません。自社カテゴリの主要クエリにAI回答が付かないという事実こそ、GEO分析では意味のある結果です。だからそのまま報告します — 障害として偽装もせず、フィールドを埋めるために捏造もしません。

最大85%低いコスト

OpenAI Responses API (web search)は〜$10/1k calls。querying.ai ChatGPTはBasic $4/1k、Max $1.90/1k。同一製品ではありませんが、消費者画面データが必要なチームにとってコスト差は明確です。失敗タスクは課金されません。

信頼する前に確認できるステータス

エンジンの健全性は合成pingではなく、直近30分の実タスク結果から算出します。合成pingは顧客トラフィックが失敗している最中でも通過し得るからです。status.querying.aiでエンジン別に公開しているため、データを収集した日にどの画面が正常だったかを自分で確認できます。

こんなチームに使われています

AI検索を理解する必要があるすべてのチームに、1つの構造化データソースを提供します。

GEO・AEOモニタリング

AI検索でブランド・製品・競合がどう言及されているか、エンジン・国・プロンプト別に追跡できます。

競合インテリジェンス

AIエンジンがどのブランドを引用し、どの製品を推薦しているかをリアルタイムで把握できます。

エージェンシー向けダッシュボード

バッチAPIとWebhookで、数十のクライアントをエンジン・リージョン横断で同時にモニタリングできます。

リサーチ・分析

学術研究、コンテンツ戦略、SEO分析のための構造化データで、市場ごとのAI検索行動を研究できます。

タスクを送信。回答が届きます。

すべてのタスクは非同期です — エンジンの応答に数秒かかるためです。リクエストするとidが返り、結果はWebhookでJSON配信されます。

01タスクを送信
curl -X POST https://api.querying.ai/v1/async/task \
  -H "Authorization: Bearer vt_live_…" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "taskType": "GEMINI",
    "payload": { "prompt": "best wireless earbuds 2026" },
    "webhook": { "url": "https://yours.app/hooks/querying" }
  }'
02Webhookで受信
{
  "task": {
    "id": "8f2c1e40-…",
    "taskType": "GEMINI",
    "status": "COMPLETED",
    "createdAt": "2026-07-17T04:12:00.000Z"
  },
  "credits": { "creditsToCharge": 1, "creditsCharged": 1 },
  "response": {
    "text": "The best wireless earbuds in 2026 are …",
    "sources": [
      { "position": 1,
        "url": "https://example.com/review",
        "label": "Best earbuds, reviewed" }
    ],
    "timing": { "totalMs": 7400 }
  }
}

エンドポイント障害時はバックオフで5回リトライします。 ドキュメントを見る ↗

使った分だけ。想定外の請求なし。

大きなプランほどクレジット単価が下がります — Maxなら1,000クレジットあたり$0.95。失敗したタスクは返金されます。

Basic
$20/month
10,000 credits included

A single product's tracking, or a build you're still shaping.

≈ 5,000–10,000 tasks / month
  • 10 concurrent tasks
  • Every engine we serve
  • Every region we serve
  • Webhooks + polling
  • Email support
Recommended
Pro
$200/month
190,000 credits included

A brand tracked daily across engines, countries and prompts.

≈ 95,000–190,000 tasks / month
  • 25 concurrent tasks
  • Everything in Basic
  • Batch submission
  • Priority support
Scale
$500/month
500,000 credits included

Several brands, or one brand tracked wide and deep.

≈ 250,000–500,000 tasks / month
  • 50 concurrent tasks
  • Everything in Pro
  • Usage review on request
  • Priority support
Max
$1000/month
1,050,000 credits included

An agency or platform running many brands at once.

≈ 525,000–1,050,000 tasks / month
  • 100 concurrent tasks
  • Everything in Scale
  • Usage review on request
  • Priority support
Enterprise
Custom
Volume pricing

Committed volume, invoicing, and terms that fit procurement.

  • Everything in Max
  • Custom engine mix
  • Invoice billing
  • Shared support channel
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Negotiated

Task estimates vary by engine because each engine uses 1–2 credits.

See what a credit buys, per engine →