เราใช้ API ข้อมูลและ LLM หาโอกาสแบ็กลิงก์อย่างไร: kie.ai และ evolink.ai

ระหว่างดำเนิน API Hop เราต้องการตอบคำถามเฉพาะว่า แหล่งแบ็กลิงก์ใดที่เว็บ AI API อื่นใช้และคุ้มแก่การศึกษา?

เราเลือก kie.ai และ evolink.ai แล้วดึงแบ็กลิงก์หน้าแรกแห่งละ 100 ระเบียน บทความนี้ไม่ได้ศึกษาทราฟฟิก คีย์เวิร์ด หรืออันดับเว็บไซต์โดยรวม เราต้องการเพียงรายการแบ็กลิงก์ที่มีประโยชน์

ข้อค้นพบหลักคือ จากระเบียนดิบ 200 รายการ เมื่อลบระเบียนเสีย 5 รายการเหลือ 195 รายการ จัดกลุ่มตามโฮสต์ต้นทางแล้วเหลือเพียง 29 แหล่งที่ต่างกัน ใน 100 ระเบียนของ evolink.ai มี 95 รายการจาก GitHub ซึ่งมาจากหน้า GitHub เพียง 9 หน้า

บทความนี้ใช้ชุดข้อมูลดังกล่าวอธิบายวิธีเก็บระเบียน นับจำนวน ใช้ AI จัดระเบียบ และตัดสินใจขั้นต่อไป

1. แบ็กลิงก์ 100 ระเบียนไม่ได้หมายถึงแบ็กลิงก์ 100 แห่ง

พารามิเตอร์เดียวกันคืนอะไรสำหรับสองเว็บไซต์?

2. เราขอข้อมูลสองชุดนี้อย่างไร?

เอนด์พอยต์ที่ใช้

เราเริ่มจากอ่าน เอกสาร SimilarwebAPI ของ API Hop

รูปแบบคำขอคือ:

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'

โครงสร้างจริงของคำตอบที่สำเร็จ

โครงสร้างระดับบนสุดของคำตอบ kie.ai แสดงด้านล่าง เพื่อให้อ่านง่าย เราเก็บเพียงบางฟิลด์จากระเบียนแรกและละระเบียนอื่น:

{
  "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. เปลี่ยน 200 ระเบียนเป็นแหล่งที่ควรศึกษาอย่างไร?

ใช้โค้ดลบซ้ำและนับก่อน

เราทำตามลำดับคงที่:

1. บันทึก JSON ดิบทั้งสองไฟล์ เก็บทุกฟิลด์ที่บริการคืน
2. กำหนด ID ให้แต่ละแถวดิบ เริ่ม K001 สำหรับ kie.ai และ E001 สำหรับ evolink.ai
3. เก็บระเบียนที่ใช้ได้และธงการตัดออกไว้ใน CSV
4. สำหรับแต่ละคู่แข่ง ลบรายการซ้ำตรงกันตาม UrlFrom + UrlTo
5. จัดกลุ่มตามโฮสต์ต้นทางที่ปรับรูปแบบแล้ว และนับหน้า UrlFrom ไม่ซ้ำ
6. รวมโฮสต์จากสองตัวอย่างได้ 29 แหล่งที่ต่างกัน

คุณขอให้ AI ช่วยทุกขั้นตอนนี้ได้ สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล เราแนะนำ Claude Opus5.5 และ ChatGPT Astra

ความต่างชัดที่สุดคือการกระจุกตัวของแหล่งข้อมูล

evolink.ai มีระเบียน GitHub มากกว่า kie.ai มาก ทำให้เราสนใจและตรวจละเอียดขึ้น: 95 ลิงก์มาจาก 9 หน้า เส้นทางต้นทางมีชื่อบัญชีใกล้กับแบรนด์ เช่น EvoLinkAI, Evolink-AI และ evolinkai แสดงว่าแบ็กลิงก์โครงการโอเพนซอร์สส่วนใหญ่กระจุกอยู่ใน 9 โครงการนี้

สำหรับ kie.ai บน SaaSHub มี 26 ลิงก์จาก 24 หน้า

GitHub เป็นโฮสต์เดียวที่ทั้งสองตัวอย่างหลังทำความสะอาดมีร่วมกัน สอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมาย เพราะนักพัฒนาเป็นหนึ่งในผู้ใช้หลัก เราคิดว่าแบ็กลิงก์ประเภทนี้น่าลอง

4. ให้ข้อมูลที่เหมาะกับ AI เพื่อได้ผลมีประโยชน์อย่างไร?

ให้โค้ดจัดการตัวเลข และให้โมเดลจัดประเภทกับวิเคราะห์

หากต้องการเพิ่มขั้นตอนนี้ในระบบอัตโนมัติของคุณ แปลง CSV ที่สะอาดเป็น JSON แล้วใช้พรอมป์ต์นี้ได้:

เรากำลังวิจัยแหล่งแบ็กลิงก์สำหรับผลิตภัณฑ์ AI API
อินพุตมีตัวอย่างแบ็กลิงก์จริงของ kie.ai และ evolink.ai

ใช้เฉพาะอินพุตเพื่อจัดระเบียบโฮสต์ต้นทางไม่เกิน 15 แห่ง:
- source_hostname
- evidence_ids: ต้องมาจากอินพุต
- source_urls: ต้องมาจากอินพุต เก็บ URL เดิม
- target_sites: kie.ai, evolink.ai หรือทั้งคู่
- category: โครงการนักพัฒนา / ไดเรกทอรีผลิตภัณฑ์ / บทสอน / ชุมชน / บทความบรรณาธิการ / อื่น ๆ
- observation: ใส่เฉพาะข้อเท็จจริงที่อินพุตสนับสนุน
- suggested_action: แยกคำแนะนำออกจากข้อเท็จจริง
- verification_needed: สถานะหน้าปัจจุบัน ความเกี่ยวข้อง เจ้าของบัญชี หน้าส่งรายการ เงื่อนไขราคา
- status: ใช้ "Needs verification" เสมอ

จัดกลุ่มตาม source_hostname
ห้ามแต่งโดเมน ชื่อเรื่อง หน้าส่งรายการ หรือราคา
ห้ามเรียกคลังของแบรนด์เองว่าคำแนะนำจากบุคคลที่สาม
ห้ามอ้างว่ามีสิ่งใดฟรี รับประกันลงรายการ นำทราฟฟิกมา หรือเพิ่มอันดับ
เมื่อหลักฐานไม่พอ ให้เขียน "Cannot determine"

เราเลือก 10 แบ็กลิงก์จากระเบียนจริง

หมวดหมู่และลำดับความสำคัญในตารางด้านล่างสะท้อนการประเมินเบื้องต้นของเราว่าแบ็กลิงก์ใดคุ้มติดตาม

6. ต้นทุนรวมเท่าไร?

รอบนี้เราเรียก API แบ็กลิงก์สำเร็จสองครั้งผ่านบริการดั้งเดิมที่อธิบายข้างต้น ผู้ใช้ที่ส่งคำขอเดียวกันผ่าน API Hop ด้วยราคามาตรฐานนี้วางงบได้ดังนี้:

7. สรุป

เราเน้นใช้ API Hop เปลี่ยนคำถามปลายเปิดเป็นงานที่ทำซ้ำได้: ใช้สองคำขอเพื่อได้ 200 ระเบียนจริง ทำความสะอาดและจัดกลุ่มตามโฮสต์ต้นทาง แล้วเลือก 10 URL ที่ควรติดตามต่อ API ข้อมูลให้เบาะแส โค้ดทำให้ตัวเลขทำซ้ำได้ AI ช่วยจัดข้อความ และเราตรวจขั้นสุดท้ายเพื่อตัดสินใจว่าจะลงมือหรือไม่