AI検索リサーチのための回答データAPI

エンジン、国、位置ごとの AI 回答と引用元を構造化 JSON で収集し、学術研究、コンテンツ戦略、GEO 分析に活用します。

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8同じレスポンス形式のAIエンジン
9 × 9任意の地点を囲む位置グリッド
500最初に使える無料クレジット

こんなチームに

学術研究者

同じ質問に AI アシスタントが市場ごとにどう答えるかを研究し、回答ごとに国と収集時刻を保存します。

コンテンツストラテジスト

トピックごとに AI の回答が引用するソースと、エンジンが回答中に実行した検索を見つけます。

データ・分析チーム

回答、引用、検索クエリをデータウェアハウスに取り込み、検索データや売上データと結合します。

仕組み

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01
サンプルを設計する
プロンプト、エンジン、国を選びます。ChatGPT、Gemini、Google は緯度と経度も指定でき、プロンプトリサーチが検索需要順に質問を提案します。
02
実際のブラウザで収集する
各タスクは設定した国からエンジンの一般向けアプリを開き、その場所の人が見る回答を返します。
03
構造化フィールドで分析する
すべての回答に本文、引用元、検索クエリやショッピングカードなどのエンジン別フィールドが付き、ノートブックやウェアハウスですぐに使えます。
04
繰り返して変化を測る
同じサンプルをスケジュールで再実行します。実行ごとに新しい観測なので、実行を比べると回答が時間とともにどう動くかが見えます。

1つのリクエストから始める

APIキーを付けて送信します。すべてのフィールドはリファレンスにあります。

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POST/v1/async/task/grid

curl -X POST https://api.querying.ai/v1/async/task/grid \
  -H "Authorization: Bearer $QUERYING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "taskType": "CHATGPT",
    "payload": {
      "prompt": "dermatologist near me",
      "country": "US"
    },
    "grid": {
      "center": {
        "latitude": 40.758,
        "longitude": -73.9855
      },
      "size": 5,
      "radiusMeters": 2000
    }
  }'

使う製品

AnswersAI 回答と引用データ収集 APIChatGPT、Gemini、Perplexity、Google、Meta AI、Qwen、Doubao、Naver の消費者向け AI 回答を 1 つの非同期 API で収集し、GEO を測定します。Search検索結果・ショッピング・Reddit 収集 APIGoogle、Bing、Naver の検索結果、Amazon、Coupang、Olive Young など 21 のストアの商品検索と商品ページ、Reddit の投稿を、1 つの非同期 API から JSON で受け取ります。Citation AnalysisCitation Analysis: AI 回答のブランド露出診断 APIAI 回答をブランドの視点で診断します。ブランドの言及と順位、エンジンが検索・引用したページ、競合ブランドの根拠ページ、優先順位付きの GEO 施策を API で受け取ります。エンジン対応 AI エンジンChatGPT、Gemini、Perplexity、Bing Copilot、Google AI Overviews と AI Mode、Meta AI、Qwen、Doubao、Naver AI Brief と AI Tab の回答を 1 つの非同期 API で収集します。エンジンを選ぶと、レスポンスのフィールドと実際のレスポンスを確認できます。

よくある質問

特定の地点の回答はどう収集しますか？

ChatGPT、Gemini、Google AI Overviews、Google AI Mode、Google 検索結果で payload.location に緯度と経度を指定します。POST /v1/async/task/grid は最大 9 × 9 のグリッドの各地点で同じプロンプトを尋ねます。

セッションごとに変わる回答はどうサンプリングしますか？

タスクごとに新しいセッションなので、各プロンプトを複数回実行し、サンプル全体で割合を読みます。モニターは実行ごとにプロンプトあたり 1〜10 のサンプルを取ります。

大量の結果をウェアハウスに移すには？

結果エクスポートが、完了したすべてのタスクを gzip 圧縮の JSON Lines として S3 や Google Cloud Storage に、または BigQuery のテーブルパーティションとして、毎時または UTC 日ごとに届けます。