डेटा API और LLM से बैकलिंक अवसर कैसे खोजते हैं: kie.ai और evolink.ai

API Hop चलाते समय हम एक खास सवाल का जवाब चाहते थे: दूसरी AI API वेबसाइटों के कौन से बैकलिंक स्रोतों पर आगे जांच करना उपयोगी है?

हमने kie.ai और evolink.ai चुने और हर साइट के बैकलिंक का पहला पृष्ठ, यानी 100 रिकॉर्ड लिया। इस लेख में हमने ट्रैफ़िक, कीवर्ड या साइट की कुल रैंकिंग का अध्ययन नहीं किया। हमें सिर्फ उपयोगी बैकलिंक सूची चाहिए थी।

मुख्य निष्कर्ष यह था: 200 कच्चे रिकॉर्ड में से 5 टूटे रिकॉर्ड हटाने के बाद 195 बचे। स्रोत होस्टनाम के अनुसार समूह बनाने पर सिर्फ 29 अलग स्रोत निकले। evolink.ai के 100 रिकॉर्ड में से 95 GitHub से थे, और वे सिर्फ 9 GitHub पृष्ठों पर मौजूद थे।

इस लेख में इसी डेटासेट से समझाते हैं कि रिकॉर्ड कैसे जुटाए, उन्हें कैसे गिना, AI से कैसे व्यवस्थित किया और अगला कदम कैसे तय किया।

1. 100 बैकलिंक रिकॉर्ड का मतलब 100 बैकलिंक नहीं है

एक ही पैरामीटर से दोनों साइटों के लिए क्या मिला?

2. हमने इन दोनों डेटासेट का अनुरोध कैसे किया?

इस्तेमाल किया गया एंडपॉइंट

पहले हमने API Hop के SimilarwebAPI दस्तावेज़ पढ़े।

अनुरोध का प्रारूप था:

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'

सफल प्रतिक्रिया की वास्तविक संरचना

नीचे kie.ai की प्रतिक्रिया की शीर्ष-स्तरीय संरचना है। पढ़ने में आसानी के लिए पहले रिकॉर्ड के कुछ ही फ़ील्ड रखे हैं और बाकी रिकॉर्ड छोड़े हैं:

{
  "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. 200 रिकॉर्ड को शोध करने योग्य स्रोतों में कैसे बदला?

पहले कोड से डुप्लिकेट हटाएं और गिनती करें

हमने निश्चित क्रम अपनाया:

1. दोनों कच्ची JSON फ़ाइलें सहेजें और सेवा से लौटे हर फ़ील्ड को रखें।
2. हर कच्ची पंक्ति को ID दें: kie.ai के लिए K001 और evolink.ai के लिए E001 से शुरू करें।
3. मान्य रिकॉर्ड रखें और CSV में बहिष्करण फ़्लैग सुरक्षित रखें।
4. हर प्रतिस्पर्धी के लिए UrlFrom + UrlTo के आधार पर हूबहू डुप्लिकेट हटाएं।
5. सामान्यीकृत स्रोत होस्टनाम के अनुसार रिकॉर्ड समूहित करें और अलग UrlFrom पृष्ठ गिनें।
6. दोनों नमूनों के होस्टनाम मिलाकर 29 अलग स्रोत निकालें।

इन सभी चरणों में AI की मदद ले सकते हैं। डेटा विश्लेषण के लिए हम Claude Opus5.5 और ChatGPT Astra सुझाते हैं।

सबसे स्पष्ट अंतर स्रोतों का कुछ जगहों पर केंद्रित होना था

evolink.ai के GitHub रिकॉर्ड kie.ai से बहुत ज्यादा थे। इस पर ध्यान गया तो हमने और जांचा: 95 लिंक 9 पृष्ठों से आए थे। स्रोत पथों में ब्रांड से मिलते खाते थे, जैसे EvoLinkAI, Evolink-AI और evolinkai। इससे दिखता है कि इसके ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट बैकलिंक मुख्य रूप से इन्हीं 9 प्रोजेक्ट में केंद्रित थे।

SaaSHub पर kie.ai के 26 लिंक 24 पृष्ठों से आए थे।

साफ किए दोनों नमूनों में GitHub ही एक साझा होस्टनाम था। यह उनकी उत्पाद स्थिति से मेल खाता है, क्योंकि डेवलपर उनके मुख्य दर्शकों में हैं। हमें लगता है कि इस तरह के बैकलिंक आजमाना उपयोगी है।

4. उपयोगी परिणाम के लिए AI को सही सामग्री कैसे दें?

संख्याएं कोड संभाले और वर्गीकरण व विश्लेषण मॉडल करे

इस चरण को अपने ऑटोमेशन में जोड़ने के लिए साफ किए CSV को JSON में बदलकर यह प्रॉम्प्ट इस्तेमाल कर सकते हैं:

हम एक AI API उत्पाद के लिए बैकलिंक स्रोतों का शोध कर रहे हैं।
इनपुट में kie.ai और evolink.ai के वास्तविक बैकलिंक नमूने हैं।

सिर्फ इनपुट के आधार पर अधिकतम 15 स्रोत होस्टनाम व्यवस्थित करें:
- source_hostname
- evidence_ids: इनपुट से ही होने चाहिए
- source_urls: इनपुट से ही होने चाहिए; मूल URL बनाए रखें
- target_sites: kie.ai, evolink.ai या दोनों
- category: डेवलपर प्रोजेक्ट / उत्पाद निर्देशिका / ट्यूटोरियल / समुदाय / संपादकीय लेख / अन्य
- observation: सिर्फ इनपुट से समर्थित तथ्य शामिल करें
- suggested_action: सुझावों को तथ्यों से अलग रखें
- verification_needed: पृष्ठ की वर्तमान स्थिति, प्रासंगिकता, खाते का स्वामित्व, सबमिशन पृष्ठ, मूल्य शर्तें
- status: हमेशा "Needs verification" इस्तेमाल करें

source_hostname के अनुसार समूह बनाएं।
डोमेन, शीर्षक, सबमिशन पृष्ठ या कीमतें न गढ़ें।
ब्रांड की अपनी रिपॉज़िटरी को तृतीय-पक्ष की सिफारिश न बताएं।
किसी चीज को मुफ्त, निश्चित लिस्टिंग दिलाने वाली, ट्रैफ़िक लाने वाली या रैंकिंग सुधारने वाली न बताएं।
पर्याप्त प्रमाण न हो तो "Cannot determine" लिखें।

वास्तविक रिकॉर्ड से हमने 10 बैकलिंक चुने

नीचे की तालिका में श्रेणियां और प्राथमिकताएं हमारा शुरुआती निर्णय दिखाती हैं कि किन बैकलिंक पर आगे काम करना उपयोगी होगा।

6. कुल कितना खर्च हुआ?

इस दौर में हमने ऊपर बताई मूल सेवा से दो सफल बैकलिंक API कॉल किए। API Hop पर इसी सामान्य कीमत से वही अनुरोध करने वाले उपयोगकर्ता इस तरह बजट रख सकते हैं:

7. सारांश

हमारा लक्ष्य API Hop से खुले सवाल को दोहराए जा सकने वाले काम में बदलना था: दो क्वेरी से 200 वास्तविक रिकॉर्ड लें, उन्हें साफ करके स्रोत होस्टनाम के अनुसार समूहित करें, फिर आगे जांचने योग्य 10 URL चुनें। डेटा API शुरुआती सुराग देती है, कोड संख्याओं को दोहराए जाने योग्य बनाता है, AI टेक्स्ट व्यवस्थित करता है और कार्रवाई करनी है या नहीं, इसका अंतिम सत्यापन हम करते हैं।