> 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/sou-suo-yin-qing/google/ai-overviews.md). # AI Overviews 该 `google_search` 和 `google_ads` sources 可以从所有支持的全球地区的 Google 搜索结果中返回 AI Overviews。 `ai_overviews` 结果数组支持在单个响应中包含多个 AI 区块，包括“People also ask”和“Things to know”等部分。 为了最大限度提高接收到完整渲染的 AI Overviews 内容的概率，您必须包含以下参数： | 参数 | 值 | | ----------------- | ------------------------------ | | `source` | `google_search` 或 `google_ads` | | `render` | `html` | | `user_agent_type` | `desktop` 或 `移动端` | 使用这些参数还可以让您通过单个请求同时接收常规响应和 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 生成的答案也可能会随时间变化。 {% endhint %} {% hint style="success" %} 查看[ **数据字典**](#data-dictionary) 以了解一些 AI Overviews SERP 功能。 {% endhint %} ## AI Overviews 区域可用性 Google AI Overviews 在大多数国家/地区可用，只有少数例外。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，随着时间推移会覆盖更多国家。 {% endhint %} ## 请求示例 {% 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 # 已更新的负载。 payload = { 'source': 'google_search', 'query': 'how to sell on amazon', 'render': 'html', 'user_agent_type': 'desktop', } # 获取响应。 response = requests.request( 'POST', 'https://realtime.oxylabs.io/v1/queries', auth=('user', 'pass1'), json=payload, ) # 将美化后的响应打印到标准输出。 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 %} 我们使用同步的 [**Realtime**](/products/cn/web-scraper-api/integration-methods/realtime.md) 集成方法作为示例。如果您想使用 [**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，请参阅 [**集成方法**](/products/cn/web-scraper-api/integration-methods.md) 部分。 ## 请求参数值 ### 通用 使用 AI Overviews 抓取 Google Web 搜索结果的基本设置和自定义选项。
参数说明默认值
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设置为 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设置为 true.false
callback_url您的回调端点 URL。 更多信息-
user_agent_type设备类型和浏览器。使用 desktop 或 移动端. desktop
\- 必填参数 #### Google 高级搜索运算符 抓取时，您可能会发现将 Google 高级搜索运算符与您的查询结合使用很有帮助。这样您就可以自定义搜索范围，确保结果更相关、更聚焦。探索这些特殊命令 [**这里**](https://ahrefs.com/blog/google-advanced-search-operators/) 和 [**这里**](https://www.semrush.com/kb/831-how-to-use-google-advanced-search-operators)。请参见下面的示例查询。 ```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。
参数说明默认值
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。有关更多信息，请阅读我们建议的 geo_location 参数结构 这里.-
localeAccept-Language 请求头值，它会更改您的 Google 搜索页面 Web 界面语言。 更多信息.-
### 分页 用于管理分页和检索搜索结果的控制项。
参数说明默认值
start_page起始页码。1
pages要检索的页数。1
limit每页要检索的结果数量。10
context:limit_per_page使用相同的 IP 地址和会话（Cookie 集）抓取多个页面。通过在 JSON 数组中使用 page 键指定页码，并使用 limit 键指定每页的自然结果数量，您可以尽量减少跨页看到重复自然结果的可能性（例如，第一页的最后一个自然结果与第二页的第一个自然结果相同）。 查看示例.-
#### 支持连续滚动 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结果，无需任何额外参数。 #### 每页限制 {% hint style="warning" %} 由于 Google 最近的限制变更，我们已调整 网页爬虫API 的行为。每页最大结果数将与 Google 的自然输出一致，通常为 10 条结果。 {% endhint %} 要使用此功能，请包含一个 JSON 数组，其中的 JSON 对象包含以下数据：
参数说明示例
page您想抓取的页码。任何大于 0 的整数值都可以1
limit该页上的结果数量。任何介于 1 和 100 之间（含端点）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": "dekstop", "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优化搜索结果的选项。了解如何使用 context 参数 [**这里**](#context-parameters).
参数说明默认值
context:
filter		将此参数的值设置为 0 可让您查看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 即可启用。false
context:
udm		udm 参数允许在不同搜索标签之间切换，例如图片、地点或视频，以自定义显示的结果类型。可接受的值见 这里.-
context:
tbm		To-be-matched 或 tbm 参数。可接受的值包括： app, blg, bks, dsc, isch, nws, pts, plcs, rcp, lcl-
context:
tbs		此参数类似于一个容器，用于承载更不常见的 Google 参数，例如按日期限制/排序结果，以及其他一些过滤器，其中部分取决于 tbm 参数（例如 tbs=app_os:1 仅在 tbm 值下可用 app）。更多信息 这里.-
{% hint style="warning" %} `udm` 和 `tbm` context 参数不能在单个抓取请求中同时使用；请只选择一个。同时使用两者可能导致冲突或意外行为。 {% endhint %} ### 其他 适用于专门需求的其他高级设置和控制项。
参数说明默认值
context:
fpstate		将 fpstate 值设置为 aig 会让 Google 加载更多应用。此参数仅在与 render 参数一起使用时才有用。-
context:
nfpr		true 将关闭拼写自动更正false
### Context 参数 所有 context 参数都应作为带有 `context` 对象添加到 `key` 和 `值下可用` 对的数组中，例如： ```json ... "context": [ { "key": "filter", "value": "0" } ] ... ``` ## 数据结构和处理 ### 数据字典 AI Overviews SERP 功能中所有可用的键定义如下表所示：
键（results.ai_overview）说明类型
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形式呈现的条目信息。数组
products产品列表及其各自的详细信息。对象
source_panel用于在 Google SERP 功能中生成 AI Overviews 结果的来源列表。对象
additional_questions附加问题列表及其各自的详细信息。对象
recipes包含各自详细信息的食谱列表。对象
info_list最常用于表示与搜索查询相关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
### 处理多个 AI Overviews 由于 AI Overviews 现在以数组形式返回，您必须遍历它们： {% 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}`); // 处理各个组件 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}") # 处理各个组件 if 'answer_text' in ai_overview: answer_texts = ai_overview['answer_text'] for answer in answer_texts: # 处理每条答案文本 if 'text' in answer: for text_item in answer['text']: print(f"Answer text: {text_item}") 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']: print(f"- {point}") # 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['text']) && is_array($answer['text'])) { foreach ($answer['text'] as $textItem) { echo "Answer text: {$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 $point) { echo "- {$point}\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，但您的代码应做好处理多个条目的准备。 查看下面按不同搜索查询分类的 AI Overviews 结果示例： [**项目**](#item), [**食谱**](#recipe), [**说明**](#instruction). ### 项目 在以下示例中，使用了“Emporio Armani EA3192”查询。
```json ... "ai_overviews": [ { "answer_text": [ { "text": [ "Emporio Armani 是一个奢侈品牌，以其永恒的设计和对意大利工艺的坚持而闻名。", "Emporio Armani EA3192 是一款为男士设计的处方眼镜。", "它采用矩形镜框，由低致敏、轻质塑料制成。", "镜片具有 UV 和防反射功能。", "以下是一些评论中的见解：" ], "pos": 1 } ], "bullet_list": [ { "list_title": "优点", "points": [ "舒适", "极简品牌标识" ], "pos": 1 } ], "products": { "items": [ { "product_name": "Emporio Armani 男士眼镜 亮黑色 尺寸：53", "price": "$163.00", "previous_price": null, "seller": "Lenscrafters", "shipping": "免费配送", "url": "https://www.lenscrafters.com/lc-us/emporio-armani/8056597975810?srsltid=AfmBOoqWO55KIJevhQp_c5OAp0JOM_8Uza3_gCvn9S4x4Vz342AUSQewzJI", "pos": 1 } ] }, "source_panel": { "items": [ { "url": "https://www.italist.com/magazine/what-is-emporio-armani/#:~:text=Emporio%20Armani%20is%20a%20luxury,reinforce%20the%20perception%20of%20luxury.", "source": "italist.com", "date": "2023年5月5日", "title": "什么是 Emporio Armani，Emporio Armani 是奢侈品牌吗？", "pos": 1 }, ... ] }, "additional_questions": { "items": [ { "question": "Emporio Armani 和 Giorgio Armani 是同一个吗？", "pos": 1 } ] }, "pos_overall": 1 } ], ... ``` #### 答案文本
键（results.ai_overviews.answer_text）说明类型
text对 Google 搜索查询的简短回答。数组
pos表示给定项目在所有 AI Overviews 答案结果中的位置。整数
**项目符号列表**
键（results.ai_overviews.bullet_list）说明类型
list_title项目符号列表的标题。字符串
points项目符号列表中呈现的条目。所有条目以逗号分隔。数组
pos表示给定项目在所有 AI Overviews 项目符号列表结果中的位置。整数
**产品**
键（results.ai_overviews.products）说明类型
项目产品列表及其各自的详细信息。数组
items.product_name产品名称。字符串
items.price产品的当前价格。字符串
items.previous_price产品的原始价格（如适用）。字符串
items.seller商品的卖家。字符串
items.shipping产品可用的配送类型。字符串
items.url商品的 URL。字符串
items.pos表示给定项目在所有 AI Overviews 产品结果中的位置。整数
#### 来源面板
键（results.ai_overviews.source_panel）说明类型
项目用于在 Google SERP 功能中生成 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.date文章发布的日期。字符串
items.title文章标题。字符串
items.pos表示给定项目在所有 AI Overviews 来源面板结果中的位置。整数
#### 附加问题
键（results.ai_overviews.additional_questions）说明类型
items.question与原始搜索查询相关的、以逗号分隔的附加问题列表。数组
items.pos表示给定项目在所有 AI Overviews 附加问题结果中的位置。整数
### 食谱 在以下示例中，使用了“recipe for an apple pie”查询。
```json ... "ai_overviews": [ { "recipes": { "items": [ { "description": "这个简单食谱包含自制派皮、Granny Smith 苹果和温热香料。", "image": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/...", "source": "Allrecipes", "rating": "4.8", "rating_count": "13K", "duration": "90 min", "url": "https://www.allrecipes.com/recipe/12682/apple-pie-by-grandma-ople/", "title": "Grandma Ople 的苹果派" }, ... ] } } ], ... ``` **食谱**
键（results.ai_overviews.recipes）说明类型
项目包含各自详细信息的食谱列表。数组
items.description食谱的简短描述。字符串
items.image食谱的 base64 编码缩略图。字符串
items.source发布该食谱的网站名称。字符串
items.rating食谱评分。字符串
items.rating_count评分数量。字符串
items.duration准备这道菜所需的时间。字符串
items.url完整食谱的 URL。字符串
items.title食谱标题。字符串
在以下示例中，使用了“recipe of a juicy succulent steak”查询。
#### 信息列表
键（results.ai_overviews.info_list）说明类型
list_title列表标题。字符串
list_items包含条目列表及其各自的详细信息。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表示给定项目在所有 AI Overviews 信息列表结果中的位置。整数
### 说明 在以下示例中，使用了“docker exec commands explained”查询。
```json ... "ai_overviews": [ { "answer_text": [ { "text": [ "The docker execExec 在计算领域中，exec 是操作系统的一项功能，它在现有进程的上下文中运行可执行文件，并替换先前的可执行文件...", "它是一个强大的工具，可用于各种任务，例如排查容器故障、运行脚本或安装软件。" ], "pos": 1 }, { "text": [ "docker exec 命令的语法如下：" ], "command": [ "docker exec [OPTIONS] CONTAINER COMMAND [ARG...]" ], "pos": 2 }, ... } ] } ], ... ``` **答案文本命令** {% hint style="info" %} 注意：详细信息呈现在与 [**项目相关搜索查询**](#answer-text)相同的数组中，但是，对于与说明相关的查询类型，会出现一种新的键类型（command） {% endhint %}
键（results.ai_overviews.answer_text）说明类型
command给计算机或软件的指令，用于执行特定任务。字符串
--- # 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: ``` GET https://developers.oxylabs.io/api-targets/cn/sou-suo-yin-qing/google/ai-overviews.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. 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.