Cómo usamos una API de datos y LLM para encontrar oportunidades de enlaces entrantes: kie.ai y evolink.ai

Al gestionar API Hop, queríamos responder una pregunta concreta: ¿Qué fuentes de enlaces entrantes utilizadas por otros sitios web de API de IA merece la pena investigar?

Elegimos kie.ai y evolink.ai y obtuvimos la primera página de 100 registros de enlaces entrantes de cada uno. Para este artículo no estudiamos el tráfico, las palabras clave ni la clasificación general de los sitios. Solo queríamos una lista útil de enlaces entrantes.

Este es el principal hallazgo: De los 200 registros originales, quedaron 195 después de eliminar 5 registros rotos. Al agruparlos por nombre de host de origen, quedaron solo 29 fuentes distintas. De los 100 registros de evolink.ai, 95 procedían de GitHub y correspondían a solo 9 páginas de GitHub.

En este artículo usamos ese conjunto de datos para explicar cómo recopilamos los registros, los contamos, los organizamos con IA y decidimos los siguientes pasos.

1. 100 registros de enlaces entrantes no significan 100 enlaces entrantes

¿Qué devolvieron los mismos parámetros para ambos sitios?

2. ¿Cómo solicitamos estos dos conjuntos de datos?

El endpoint que utilizamos

Primero leímos la documentación de SimilarwebAPI de API Hop.

El formato de la solicitud fue:

curl --fail-with-body --max-time 90 --get \
  'https://api.apihop.ai/v1/similarweb/websites/backlinks' \
  --header "Authorization: Bearer ${APIHOP_API_KEY}" \
  --data-urlencode 'Key=kie.ai' \
  --data-urlencode 'Page=1' \
  --data-urlencode 'PageSize=100' \
  --data-urlencode 'Status=Active' \
  --data-urlencode 'FollowType=All' \
  --data-urlencode 'sort=DomainScore' \
  --data-urlencode 'asc=false'

La estructura real de una respuesta correcta

A continuación se muestra la estructura de nivel superior de la respuesta de kie.ai. Para facilitar la lectura, conservamos solo algunos campos del primer registro y omitimos los demás registros:

{
  "TotalRecords": 42009,
  "Records": [
    {
      "UrlFrom": "https://github.com/yitao2020/Vue-AI-web-game-asset-generator",
      "UrlTo": "https://kie.ai/",
      "Anchor": "KIE.ai",
      "DomainScore": 89,
      "IsLost": false,
      "IsBroken": false
    }
  ],
  "Page": 1,
  "PageSize": 100
}

3. ¿Cómo convertimos 200 registros en fuentes que investigar?

Primero utiliza código para eliminar duplicados y hacer los recuentos

Seguimos un orden fijo:

1. Guardar ambos archivos JSON originales, conservando todos los campos devueltos por el servicio.
2. Asignar un ID a cada fila original, empezando por K001 para kie.ai y E001 para evolink.ai.
3. Conservar los registros válidos y mantener los indicadores de exclusión en el CSV.
4. Para cada competidor, eliminar los duplicados exactos mediante UrlFrom + UrlTo.
5. Agrupar los registros por el nombre de host de origen normalizado y contar las páginas UrlFrom distintas.
6. Combinar los nombres de host de ambas muestras para obtener 29 fuentes distintas.

Puedes pedir ayuda a la IA en todos estos pasos. Para el análisis de datos, recomendamos Claude Opus5.5 y ChatGPT Astra.

La diferencia más clara fue la concentración de las fuentes

evolink.ai tenía muchos más registros de GitHub que kie.ai. Eso nos llamó la atención, así que lo examinamos con más detalle: 95 enlaces procedían de 9 páginas. Las rutas de origen incluían nombres de cuenta cercanos a la marca, como EvoLinkAI, Evolink-AI y evolinkai. Esto muestra que sus enlaces entrantes de proyectos de código abierto se concentraban principalmente en estos 9 proyectos.

En el caso de kie.ai en SaaSHub, 26 enlaces procedían de 24 páginas.

GitHub era el único nombre de host compartido por las dos muestras depuradas. Esto encaja bien con su posicionamiento, ya que los desarrolladores son uno de sus principales públicos. Creemos que merece la pena probar este tipo de enlace entrante.

4. ¿Cómo damos a la IA el material adecuado para obtener resultados útiles?

Deja que el código se encargue de las cifras y el modelo de la clasificación y el análisis

Para añadir este paso a tu propia automatización, puedes convertir el CSV depurado a JSON y utilizar este prompt:

We are researching backlink sources for an AI API product.
The input contains actual backlink samples for kie.ai and evolink.ai.

Use only the input to organize up to 15 source hostnames:
- source_hostname
- evidence_ids: must come from the input
- source_urls: must come from the input; keep the original URLs
- target_sites: kie.ai, evolink.ai, or both
- category: developer project / product directory / tutorial / community / editorial article / other
- observation: include only facts supported by the input
- suggested_action: keep suggestions separate from facts
- verification_needed: current page status, relevance, account ownership, submission page, pricing terms
- status: always use "Needs verification"

Group by source_hostname.
Do not invent domains, titles, submission pages, or prices.
Do not describe a brand's own repositories as third-party recommendations.
Do not claim that anything is free, guarantees a listing, brings traffic, or improves rankings.
When there is not enough evidence, write "Cannot determine".

Seleccionamos 10 enlaces entrantes de los registros reales

Las categorías y prioridades de la siguiente tabla reflejan nuestra valoración inicial sobre qué enlaces entrantes merece la pena explorar.

6. ¿Cuánto costó en total?

En esta ronda realizamos dos llamadas correctas a la API de enlaces entrantes mediante el servicio nativo descrito anteriormente. Los usuarios que realicen las mismas solicitudes a través de API Hop a este precio estándar pueden presupuestar lo siguiente:

7. Resumen

Nuestro objetivo era utilizar API Hop para convertir una pregunta abierta en una tarea repetible: Utilizar dos consultas para obtener 200 registros reales, depurarlos y agruparlos por nombre de host de origen, y elegir después 10 URL que merezca la pena investigar más. La API de datos aporta pistas, el código permite reproducir las cifras, la IA ayuda a organizar el texto y nosotros hacemos las comprobaciones finales para decidir si actuar.