TrueSight: SERP Intelligence (CN)
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资源简介:
TrueSight: High-Fidelity SERP Intelligence for Bing CN.
Capture localized ads, rankings, and rich snippets hidden from standard bots. Access authentic market visibility inside China via our human-emulated persona network.
创建时间:
2025-12-14
原始信息汇总
TrueSight: SERP Intelligence (CN) 数据集概述
基本信息
- 数据集名称: TrueSight: SERP Intelligence (CN)
- 目标区域: 中国大陆 (CN)
- 数据来源: 必应搜索 (中国版)
- 核心特点: 通过分布式的高保真数字角色网络,模拟真实中国大陆用户行为,绕过地理封锁和算法伪装,获取真实的搜索引擎结果页面数据。
主要能力
- 人类模拟可见性: 获取特定人口统计特征用户看到的个性化广告和排名结果。
- 深度广告情报: 捕获仅向高价值用户档案展示的“隐藏”广告。
- 丰富的SERP特征: 完整提取自然搜索结果、PAA、知识图谱和相关搜索。
- 历史档案库: 即时访问超过1400万条SERP快照仓库,用于趋势分析。
主要用途
- 广告验证与情报: 监控竞争对手在中国不同用户角色中的广告创意和投放策略。
- SEO审计: 从中国境内的本地化、真实用户视角验证您的真实自然排名。
- 品牌保护: 检测可能对标准国际爬虫隐藏的未经授权的品牌使用或负面公关。
- 市场研究: 分析不同人口统计细分市场之间的“现实差距”。
角色代码(类别)
在 category 参数中使用以下代码定义爬虫身份。
| 代码 | 角色档案 | 目标人群 | 最佳用途 |
|---|---|---|---|
gcyy |
工程 | 工程师、B2B买家 | 工业设备、SaaS工具 |
yxyy |
医疗与制药 | 医生、患者 | 制药、临床试验、健康 |
ylxx |
娱乐 | Z世代、流行文化爱好者 | 游戏、流媒体、名人 |
shbk |
生活/百科 | 父母、购物者 | 快消品、电子商务、DIY |
csxx |
城市/本地信息 | 城市居民 | 房地产、本地服务 |
nlyx |
农业 | 农民、贸易商 | 商品、农用设备 |
rwkx |
人文科学 | 学者 | 历史、艺术、教育 |
zrkx |
科学 | 研究人员 | 实验室设备、论文 |
yxck |
游戏与Z世代 | 硬核游戏玩家 | 游戏广告、科技产品 |
shkx |
社会科学 | 教育 | 法律服务、政府 |
ydxx |
体育与健身 | 健身器材 | 体育赛事、营养 |
yssj |
艺术与设计 | 视觉艺术 | 平面设计、摄影、时尚 |
接口端点
- 创建搜索任务 (
POST /search): 发起新的实时抓取任务。 - 获取任务结果 (
GET /tasks/{task_id}/results): 检索任务数据。 - 搜索档案 (
GET /archive): 查询超过1400万条已抓取SERP快照的历史数据库。 - 列出任务历史 (
GET /tasks): 检索API使用记录和过往任务日志。
技术架构与成本模型
- 异步架构: 先提交任务,后获取结果。
- 成本节约架构: 采用“付费触发,免费获取”模型。
- 创建搜索任务: 消耗RapidAPI配额(付费)。
- 获取结果: 直接连接至高速服务器(免费且无限制)。
- 语言: 针对简体中文查询优化。英文查询将返回中国用户视角的结果。
- 速率限制: 根据订阅等级执行。
数据合规与安全
- PII匿名化: 自动模式匹配以匿名化搜索结果中的个人身份信息。
- 内容合规与过滤: 所有查询均需通过严格的合规性验证,禁止查询非法内容。
- 数据主权与隔离: 采用严格的租户隔离架构,用户任务数据与公共档案库物理分离。
- 临时存储策略:
- 用户任务数据: 30天后自动清除。
- 公共档案数据: 永久保留用于历史趋势分析。
订阅计划
- BASIC: $0.00 / 月
- PRO: $49.00 / 月
- ULTRA: $149.00 / 月
- MEGA: $499.00 / 月
性能指标
- 流行度: 8.9
- 服务等级: 100%
- 延迟: 867ms
- 测试通过率: 100%
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
TrueSight是针对必应中国版的高保真搜索引擎结果页数据集,通过模拟人工访问网络捕获标准爬虫无法获取的本地化广告、排名及富摘要数据,为研究中国市场提供真实可见性。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



