> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://developers.oxylabs.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://developers.oxylabs.io/api-targets/cn/search-engines/google/ai-overviews.md). # AI Overviews 从搜索结果中提取 Google AI Overviews，并获取答案文本、项目符号列表、来源面板和信息列表的解析后数据。 的 `google_search` 和 `google_ads` 这些来源可以在所有受支持的全球地区返回来自 Google 搜索结果的 AI Overviews。 `ai_overviews` 结果数组支持单个响应中的多个 AI 区块，包括“大家还会问”和“需知事项”等部分。 为了最大限度提高接收完整渲染的 AI Overviews 内容的概率，你必须包含以下参数： | 参数 | 值 | | ----------------- | ------------------------------ | | `source` | `google_search` 或 `google_ads` | | `render` | `html` | | `user_agent_type` | `desktop` 或 `mobile` | 使用这些参数还可以让你通过单个请求同时获得通用响应和 AI Overviews 内容。 {% hint style="danger" %} Google 会动态生成此内容或加载缓存版本，因此即使参数相同，AI 生成的答案也可能随时间变化。 {% endhint %} {% hint style="success" %} 探索[ **数据字典**](#data-dictionary) AI Overviews SERP 功能的一些内容。 {% endhint %} ## AI Overviews 区域可用性 Google AI Overviews 可在大多数国家/地区使用，少数例外除外。目前排除的主要国家有： * 法国 * 摩纳哥 * 中国 * 伊朗 * 苏丹 * 叙利亚 * 古巴 * 朝鲜 {% hint style="warning" %} Google AI Overviews 功能正在持续推出，随着时间推移会纳入更多国家/地区。 {% endhint %} ## 请求示例 下面是使用以下内容的代码示例 `google_search` 用于抓取 Google AI Overviews 的网页爬虫API 源。 {% tabs %} {% tab title="cURL" %} ```shell curl 'https://realtime.oxylabs.io/v1/queries' \\ --user 'USERNAME:PASSWORD' \\ -H 'Content-Type: application/json' \\ -d '{ "source": "google_search", "query": "how to sell on amazon", "render": "html", "user_agent_type": "desktop", "parse": true }' ``` {% endtab %} {% tab title="Python" %} ```python import requests from pprint import pprint # Updated payload. payload = { 'source': 'google_search', 'query': 'how to sell on amazon', 'render': 'html', 'user_agent_type': 'desktop', } # Get response. response = requests.request( 'POST', 'https://realtime.oxylabs.io/v1/queries', auth=('user', 'pass1'), json=payload, ) # Print prettified response to stdout. pprint(response.json()) ``` {% endtab %} {% tab title="PHP" %} ```php 'google_search', 'query' => 'how to sell on amazon', 'render' => 'html', 'user_agent_type' => 'desktop', ]; $ch = curl_init(); curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "https://realtime.oxylabs.io/v1/queries"); curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($params)); curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1); curl_setopt($ch, CURLOPT_USERPWD, "user" . ":" . "pass1"); $headers = []; $headers[] = "Content-Type: application/json"; curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers); $result = curl_exec($ch); echo $result; if (curl_errno($ch)) { echo 'Error:' . curl_error($ch); } curl_close($ch); ``` {% endtab %} {% tab title="HTTP" %} ```http https://realtime.oxylabs.io/v1/queries?source=google_search&query=Emporio%20Armani%20EA3192&render=html&user_agent_type=desktop&access_token=12345abcde ``` {% endtab %} {% tab title="JSON" %} ```json { "source": "google_search", "query": "how to sell on amazon", "render": "html", "user_agent_type": "desktop" } ``` {% endtab %} {% endtabs %} 我们在示例中使用同步 [**Realtime**](/products/cn/web-scraper-api/integration-methods/realtime.md) 集成方法。如果你想使用 [**Proxy Endpoint**](/products/cn/web-scraper-api/integration-methods/proxy-endpoint.md) 或异步 [**Push-Pull**](/products/cn/web-scraper-api/integration-methods/push-pull.md) 集成，请参考 [**集成方法**](/products/cn/web-scraper-api/integration-methods.md) 部分。 ### 处理多个 AI Overviews 由于 AI Overviews 现在以数组形式返回，你需要遍历它们： {% tabs %} {% tab title="JavaScript" %} ```javascript // 处理响应中的所有 AI Overviews response.results.ai_overviews.forEach((aiOverview, index) => { console.log(`Processing AI Overview #${index + 1}`); // 处理单个组件 if (aiOverview.answer_text) { // 处理答案文本 } if (aiOverview.bullet_list) { // 处理项目符号列表 } // 依此类推... }); ``` {% endtab %} {% tab title="Python" %} ```python # 处理响应中的所有 AI Overviews for index, ai_overview in enumerate(response['results']['ai_overviews']): print(f"Processing AI Overview #{index + 1}") # 处理单个组件 if 'answer_text' in ai_overview: answer_texts = ai_overview['answer_text'] for answer in answer_texts: # 处理每个答案文本 if 'fragments' in answer: for text_item in answer['fragments']: print(f"Answer text: {fragment['text']}") if 'bullet_list' in ai_overview: bullet_lists = ai_overview['bullet_list'] for bullet_list in bullet_lists: if 'list_title' in bullet_list: print(f"List title: {bullet_list['list_title']}") if 'points' in bullet_list: for point in bullet_list['points']: point_text = point['text'] print(f"- {point_text}") # 继续处理其他元素... ``` {% endtab %} {% tab title="PHP" %} ```php $aiOverview) { $indexNumber = $index + 1; echo "Processing AI Overview #{$indexNumber}\n"; // 处理答案文本 if (isset($aiOverview['answer_text']) && is_array($aiOverview['answer_text'])) { foreach ($aiOverview['answer_text'] as $answer) { if (isset($answer['fragments']) && is_array($answer['fragments'])) { foreach ($answer['fragments'] as $fragment) { $textItem = $fragment['text']; echo "Answer text: {$textItem}\n"; } } } } // 处理项目符号列表 if (isset($aiOverview['bullet_list']) && is_array($aiOverview['bullet_list'])) { foreach ($aiOverview['bullet_list'] as $bulletList) { if (isset($bulletList['list_title'])) { echo "List title: {$bulletList['list_title']}\n"; } if (isset($bulletList['points']) && is_array($bulletList['points'])) { foreach ($bulletList['points'] as $point) { $pointText = $point['text']; echo "- {$pointText}\n"; } } } } // 继续处理其他元素... } } ?> ``` {% endtab %} {% endtabs %} 在大多数情况下，只会有一个 AI Overview，但你的代码应准备好处理多个条目。 ## 请求参数 ### 通用 用于抓取带有 AI Overviews 的 Google Web 搜索结果的基本设置和自定义选项。
参数描述默认值
source设置爬虫。使用 google_search 或 google_ads.google_search
query要搜索的关键词或短语。-
render当设置为时启用 JavaScript 渲染 html. 更多信息.-
context:
expand_aio		设置为 true 以展开 Google AI Overviews（已启用 JavaScript 渲染）。false
parse当设置为时返回已解析数据 true.false
callback_url你的回调端点 URL。 更多信息-
user_agent_type设备类型和浏览器。使用 desktop 或 mobile.desktop
\- 必填参数 #### Google 高级搜索运算符 在抓取时，你可能会发现将 Google 高级搜索运算符与你的查询结合使用很有帮助。它能让你自定义搜索范围，确保结果更相关、更聚焦。查看这些特殊命令 [**此处**](https://ahrefs.com/blog/google-advanced-search-operators/)。请看下面的示例查询。 ```json { "source": "google_search", "query": "iphone 15 launch inurl:apple", "render": "html", "user_agent_type": "desktop" } ``` ### 本地化 将搜索结果适配到特定地理位置和语言。
参数描述默认值
geo_location结果应适配的地理位置。正确使用此参数对于获取正确数据极其重要。更多信息请阅读我们建议的 geo_location 参数结构 此处.-
localeAccept-Language 头部值，它会改变你的 Google 搜索页面 Web 界面语言。 更多信息.-
### 分页 用于管理搜索结果分页和检索的控制项。
参数描述默认值
起始页码起始页码。1
页数要检索的页数。1
限制每页要检索的结果数。10
context:每页限制使用相同的 IP 地址和会话（已设置 Cookie）抓取多页。通过在 JSON 数组中使用 page 键指定页码，并使用 限制 键指示每页的自然搜索结果数量，你可以最大限度降低跨页出现重叠自然搜索结果的概率（例如，第一页的最后一个自然搜索结果与第二页的第一个自然搜索结果相同）。 查看示例.-
#### 连续滚动支持 网页爬虫API 完全支持 Google Search 连续滚动。它会自动检测连续滚动布局，高效加载所请求的自然搜索结果，无需任何额外参数。 #### 每页限制 {% hint style="warning" %} 由于 Google 最近对限制进行了更改，我们已调整网页爬虫API 的行为。每页最大结果数将与 Google 的自然搜索输出一致，通常为 10 条结果。 {% endhint %} 要使用此功能，请包含一个包含以下数据的 JSON 数组：
参数描述示例
page你想抓取的页码。任何大于 0 的整数值都可以1
限制该页面上的结果数。任何介于 1 和 100 （含）之间的整数值都可以。90
#### 请求示例 ```json { "source": "google_search", "query": "how to sell on amazon", "render": "html", "user_agent_type": "desktop", "parse": true, "context": [ { "key": "limit_per_page", "value": [ {"page": 1, "limit": 10}, {"page": 2, "limit": 90} ] }] } ``` ### 筛选 根据各种条件筛选和细化搜索结果的选项。了解如何使用 context 参数 [**此处**](#context-parameters).
参数描述默认值
context:
filter		将此参数的值设置为 0 可让你看到原本会因与其他结果相似而被排除的结果。1
context:
safe_search		安全搜索。设置为 true 以启用它。false
context:
udm		udm 参数允许在不同的搜索标签之间切换，例如图片、地点或视频，以自定义显示的结果类型。查找可接受的值 此处.-
context:
tbm		要匹配的或 tbm 参数。可接受的值为： app, blg, bks, dsc, isch, nws, pts, plcs, rcp, lcl-
context:
tbs		此参数类似于一个容器，用于存放更多不常见的 Google 参数，例如按日期限制/排序结果以及其他一些筛选条件，其中部分依赖于 tbm 参数（例如 tbs=app_os:1 仅在 tbm 值下可用 app）。更多信息 此处.-
{% hint style="warning" %} `udm` 和 `tbm` 上下文参数不能在同一次抓取请求中一起使用；请仅选择一个。同时使用它们可能会导致冲突或意外行为。 {% endhint %} ### 其他 面向特殊需求的附加高级设置和控制项。
参数描述默认值
context:
fpstate		将 fpstate 值设置为 aig 会让 Google 加载更多应用。只有与 render 参数一起使用时，此参数才有用。-
context:
nfpr		true 会关闭拼写自动更正false
### 上下文参数 所有上下文参数都应作为带有 `context` 数组中的对象添加，格式为 `key` 和 `值下可用` 对，例如： ```json ... "context": [ { "key": "filter", "value": "0" } ] ... ``` ## 结构化输出 ### 数据字典 下表定义了 AI Overviews SERP 功能中的所有可用键：
键 (results.ai_overviews)描述类型
answer_text有关 Google 搜索查询词的一般信息。数组
bullet_list表示 AI Overviews SERP 功能中以项目符号列表呈现的项目信息。数组
source_panel用于生成 Google SERP 功能中 AI Overviews 结果的来源列表。对象
info_list最常用于表示与搜索查询相关的流程步骤的信息列表。数组
pos_overall表示 AI Overviews SERP 功能结果在所有可用 Google SERP 结果中的位置。整数
### 通用 在以下示例中，使用了“Emporio Armani EA3192”查询。 ```json { "ai_overviews": [ { "answer_text": [ { "fragments": [ { "text": "Emporio Armani is a luxury brand known for timeless designs.", "references": [ { "source": "http://italist.com ", "url": "https://www.italist.com/magazine/what-is-emporio-armani/ " } ] } ], "pos": 1 } ], "bullet_list": [ { "list_title": "Pros", "points": [ {"text": "Comfortable"}, {"text": "Minimal branding"} ], "pos": 1 } ], "source_panel": { "items": [ { "url": "https://www.italist.com/...", "source": "http://italist.com ", "title": "Emporio Armani 是什么...", "pos": 1 } ] }, "pos_overall": 1 } ] } ``` #### 答案文本 
...
"answer_text": [
  {
    "fragments": [
      {
        "text": "Emporio Armani is a luxury brand known for timeless designs.",
        "references": [
          {
            "source": "http://italist.com",
            "url": "https://www.italist.com/magazine/what-is-emporio-armani/"
          }
        ]
      }
    ],
    "pos": 1
  }
]
...
键（results.ai_overviews.answer_text）描述类型
片段对 Google Search 查询的简短答案。数组
fragments.text片段的答案文本内容。字符串
fragments.references片段引用的来源列表。数组
fragments.references.source被引用来源的名称。字符串
fragments.references.url被引用来源的 URL。字符串
pos用于表示某项在所有 AI Overviews 答案结果中的位置的指示符。整数
#### **项目符号列表** ```json ... "bullet_list": [ { "list_title": "Pros", "points": [ {"text": "Comfortable"}, {"text": "Minimal branding"} ], "pos": 1 } ] ... ```
键（results.ai_overviews.bullet_list）描述类型
list_title项目符号列表的标题。字符串
points项目符号列表中渲染的项目。所有项目以逗号分隔。数组
points.text项目符号的文本内容。字符串
points.references项目符号引用的来源列表（可选）。数组
pos用于表示某项在所有 AI Overviews 项目符号列表结果中的位置的指示符。整数
#### 来源面板 ```json ... "source_panel": { "items": [ { "url": "https://www.italist.com/...", "source": "http://italist.com", "title": "Emporio Armani 是什么...", "pos": 1 } ] } ... ```
键（results.ai_overviews.source_panel）描述类型
项目用于生成 Google SERP 功能中 AI Overviews 结果的来源列表。对象
items.url网站的 URL。字符串
items.source网站名称。字符串
items.title文章标题。字符串
items.pos用于表示某项在所有 AI Overviews 来源面板结果中的位置的指示符。整数
#### 信息列表
键（results.ai_overviews.info_list）描述类型
list_title列表的标题。字符串
list_items包含一个项目列表及其各自详细信息。数组
list_items.title列表内该部分的标题。字符串
list_items.content该部分的简短描述。数组
list_item.pos用于表示某项在所有 AI Overviews 信息列表结果中的位置的指示符。整数
### 说明 在下面的示例中，使用了“docker exec commands explained”查询。
```json ... "ai_overviews": [ { "answer_text": [ { "fragments": [ "The docker execExec在计算中，exec 是操作系统的一项功能，它在已存在进程的上下文中运行可执行文件，替换之前的可执行文件...", "它是一个强大的工具，可用于多种任务，例如排查容器故障、运行脚本或安装软件。" ], "pos": 1 }, { "fragments": [ "docker exec 命令的语法如下：" ], "pos": 2 }, ... } ] } ], ... ``` #### 答案文本 ```json "answer_text": [ { "fragments": [ "The docker exec...", "它是一个强大的工具，可用于多种任务，例如排查容器故障、运行脚本或安装软件。" ], "pos": 1 } ] ```
键（results.ai_overviews.answer_text）描述类型
片段以纯文本形式呈现的 Google Search 查询答案片段。字符串数组
pos用于表示项目在概览答案中的位置的指示符。整数
--- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://developers.oxylabs.io/api-targets/cn/search-engines/google/ai-overviews.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.