۶ جایگزین برای اسکرپر چت‌جی‌پی‌تی؛ مقایسه APIهای دریافت پاسخ هوش مصنوعی

بیشتر افرادی که به‌دنبال ابزاری برای استخراج پاسخ‌های چت‌جی‌پی‌تی هستند، در واقع خودِ ابزار استخراج را نمی‌خواهند؛ آن‌ها به داده نیاز دارند. می‌خواهند بدانند وقتی خریدار درباره یک دسته محصول سؤال می‌کند، نام کدام شرکت‌ها در پاسخ مطرح می‌شود، هر برند چه جایگاهی دارد، لحن پاسخ درباره آن چگونه است و این اطلاعات بر اساس کدام صفحات وب ارائه شده‌اند. اسکرپر یا ابزار استخراج داده صرفاً اولین راهکاری است که برای دستیابی به این اطلاعات به ذهن می‌رسد.

اما این روش به‌ندرت بهترین انتخاب است. متنی که هوش مصنوعی درباره یک دسته محصول تولید می‌کند، هر روز بیشتر به نخستین محتوایی تبدیل می‌شود که خریدار می‌خواند. تنها راه قابل اتکا برای بررسی این وضعیت، نمونه‌گیری مکرر از پاسخ‌ها و ذخیره نتایج در قالبی ساختاریافته است. به‌نظر من، سرویسی ارزش پرداخت هزینه دارد که پیش از تحویل داده‌ها، تحلیل آن‌ها را انجام دهد و قیمت هر پاسخ را به‌صورت شفاف اعلام کند؛ قیمتی که بتوان هزینه کل را به‌سادگی با ضرب آن در تعداد پرسش‌ها محاسبه کرد.

در ۲۶ اکتبر ۲۰۲۶، مستندات و صفحات قیمت‌گذاری شش API دریافت پاسخ را بررسی کردم. Honeyb در این مقایسه رتبه نخست را به دست می‌آورد؛ زیرا تحلیل عمیق‌تری ارائه می‌دهد و صورتحساب آن نیز ساده‌تر است. اما پیش از بررسی گزینه‌ها، بهتر است ببینیم چرا ساخت یک اسکرپر اختصاصی معمولاً به مشکل می‌خورد.

چرا اسکرپر اختصاصی چت‌جی‌پی‌تی مدام از کار می‌افتد؟

می‌توانم جذابیت این ایده را درک کنم: یک مرورگر بدون رابط گرافیکی، نشست ورود به حساب، حلقه‌ای برای اجرای پرسش‌ها و در نهایت ذخیره پاسخ‌ها در یک فایل. نمونه‌هایی از این روش را دیده‌ام که چند ساعت به‌خوبی کار کرده‌اند؛ اما بعد، نام یک کلاس در رابط کاربری تغییر می‌کند، بررسی‌های ضدربات به نمایش چالش‌های امنیتی منجر می‌شوند، نشست ورود منقضی می‌شود و یکی از اعضای تیم ناچار است به‌جای تحلیل نتایج، تمام جمعه را صرف اصلاح انتخابگرهای صفحه کند.

حتی اسکرپری که مرتب نگهداری و به‌روزرسانی می‌شود نیز با مشکلات اساسی‌تری روبه‌رو است. شرایط استفاده OpenAI استخراج خودکار خروجی از خدمات این شرکت را ممنوع می‌کند؛ بنابراین، پیش از ساخت چنین ابزاری برای اپلیکیشن مصرف‌کننده، باید این شرایط را مطالعه کرد. مهاجرت به API رسمی توسعه‌دهندگان نیز مشکل را به‌طور کامل حل نمی‌کند؛ زیرا این API مدل پایه را در اختیار شما می‌گذارد، درحالی‌که اپلیکیشن چت‌جی‌پی‌تی قابلیت جست‌وجوی وب، منابع و قالب‌بندی مخصوص خود را به پاسخ اضافه می‌کند. در نتیجه، خروجی این دو لزوماً یکسان نیست. افزون بر این، اسکرپر فقط متن پاسخ را تحویل می‌دهد و شما همچنان باید مشخص کنید نام شرکت در آن آمده است یا نه، چه جایگاهی دارد، در کنار نام کدام رقبا ذکر شده و کدام صفحات وب پشتوانه پاسخ بوده‌اند.

مسئله دیگر حجم داده‌هاست. اگر یک پرسش را دو بار مطرح کنید، برندی که در پاسخ نخست در جایگاه اول قرار گرفته است، لزوماً در همان جایگاه باقی نمی‌ماند. در ۲۴۰ پاسخی که Honeyb در ماه ژوئیه ثبت کرد، این برند در حدود یک‌سوم اجرای مجدد، جایگاه خود را از دست داد؛ این میزان بسته به مورد، از ۲۸ تا ۴۴ بار در هر ۱۰۰ اجرای مجدد متغیر بود. بنابراین، یک پاسخ استخراج‌شده به‌تنهایی اطلاعات چندانی به دست نمی‌دهد. به اجرای پرسش‌ها در دفعات متعدد نیاز دارید؛ کاری که تمام دردسرهای نگهداری اسکرپر را نیز چند برابر می‌کند. شش سرویس معرفی‌شده در ادامه، پاسخ‌ها را به شکل داده تحویل می‌دهند و تفاوت اصلی آن‌ها در میزان تحلیلی است که پیش از بازگرداندن نتیجه انجام می‌دهند.

شش جایگزین اسکرپر چت‌جی‌پی‌تی که پاسخ‌ها را به شکل داده ارائه می‌کنند

۱. Honeyb؛ تحلیل پاسخ‌ها بدون نیاز به بررسی دستی

ابتدا قیمت را بررسی کنیم، زیرا بر سایر ملاحظات تأثیر می‌گذارد. API سنجش میزان دیده‌شدن برند در هوش مصنوعی Honeyb برای هر پاسخ ۰٫۰۳ دلار دریافت می‌کند؛ فرقی ندارد پاسخ را Claude تولید کرده باشد، DeepSeek یا حالت هوش مصنوعی گوگل (Google AI Mode). هزینه از اعتبار پیش‌پرداختی کسر می‌شود که تاریخ انقضا ندارد. نیازی به لغو اشتراک، پرداخت هزینه جداگانه برای هر کاربر یا تعهد به قرارداد با مدت مشخص نیست. اگر اسکریپت شما یک ماه اجرا نشود، هزینه آن ماه دقیقاً صفر خواهد بود. طبق مثال خود مستندات، اجرای دو پرسش روی سه موتور هوش مصنوعی تنها ۱۸ سنت هزینه دارد.

دلیل رتبه نخست Honeyb، خروجی آن است؛ قابلیتی که این سرویس را به جایگزینی واقعی برای اسکرپر تبدیل می‌کند، نه صرفاً نسخه‌ای مشابه آن. کافی است نام برند، پرسش‌ها و موتورهای موردنظر را ارسال کنید. حدود یک دقیقه بعد، پاسخ‌ها به‌صورت تحلیل‌شده تحویل داده می‌شوند: مشخص می‌شود که آیا نام برند در پاسخ آمده است، در مجموع چند برند ذکر شده‌اند، کدام رقبا نام برده شده‌اند، احساس یا لحن پاسخ نسبت به برند چیست و امتیان اطمینان تحلیل احساسات چقدر است. متن کامل پاسخ و اطلاعات هر ارجاع نیز ارائه می‌شود؛ از جمله دامنه، نوع صفحه، جایگاه ارجاع و اینکه آیا صفحه مورد استناد نام برند را ذکر کرده است یا نه. یکی از قابلیت‌های هوشمندانه این سرویس، ثبت فاصله از ابتدای پاسخ تا نخستین اشاره به برند است. به این ترتیب، عبارت «نام ما در جایگاه اول آمده بود» از یک برداشت ذهنی به عددی قابل اندازه‌گیری و ترسیم در نمودار تبدیل می‌شود. مرحله ارسال درخواست در جاوااسکریپت ساده به این صورت است:

const res = await fetch("https://app.honeyb.ai/api/platform/v1/tasks", {
 method: "POST",
 headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.HONEYB_API_KEY}`,
 "Content-Type": "application/json" },
 body: JSON.stringify({
 brand: { name: "Acme Robotics", url: "acmerobotics.example" },
 prompts: ["which warehouse robot is easiest to deploy"],
 engines: ["chatgpt", "gemini", "perplexity"] })
});
const task = await res.json(); // priceCents, status

پس از این مرحله، وضعیت کار را با درخواست GET به مسیر /tasks/{id} بررسی می‌کنید و نتایج را از مسیر /tasks/{id}/results دریافت می‌کنید. فیلدهایی مانند brandMentions، competitorsMentioned و sentimentConfidence از قبل آماده‌اند و می‌توان از آن‌ها در نمودار یا صفحه‌گسترده استفاده کرد. شش مورد از موتورهای تحت پوشش پیش از پاسخ‌گویی، جست‌وجوی زنده وب انجام می‌دهند؛ قابلیتی که از نظر من واقعاً کاربردی است. DeepSeek و Grok بر اساس آموخته‌های مرحله آموزش پاسخ می‌دهند. این تفاوت، معیاری مناسب برای سنجش این است که آیا مدل اساساً یک شرکت را می‌شناسد یا فقط زمانی آن را پیدا می‌کند که به جست‌وجو بپردازد.

همین کلید API امکان ردیابی رتبه در جست‌وجو را نیز فراهم می‌کند. اطلاعاتی مانند جایگاه در گوگل، نشانی صفحه رتبه‌گرفته و ارجاع مورد استفاده در نمای کلی هوش مصنوعی گوگل (AI Overview) برای حداکثر ۱۰۰۰ کلیدواژه در هر درخواست ارائه می‌شود. هزینه هر بررسی رتبه نیز ۰٫۰۰۲ دلار است.

البته یک نکته را باید در نظر گرفت: هزینه‌ها به‌ازای هر پاسخ محاسبه می‌شوند. اگر هر روز صد پرسش را در هر هشت موتور اجرا کنید، هزینه نیز متناسب با آن افزایش می‌یابد. بنابراین، بهتر است پیش از برنامه‌ریزی برای اجرای روزانه، موتورهایی را انتخاب کنید که مخاطبان شما واقعاً از آن‌ها استفاده می‌کنند.

۲. DataForSEO؛ مجموعه‌ای از اجزای قابل ترکیب

DataForSEO سال‌هاست که داده‌های جست‌وجو را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد و API بهینه‌سازی هوش مصنوعی آن، این مجموعه را به‌طور منطقی با چهار بخش گسترش داده است: LLM Mentions، AI Keyword Data، LLM Responses و یک ابزار استخراج مدل‌های زبانی بزرگ با نام LLM Scraper. بخش LLM Mentions به خروجی موردنیاز یک داشبورد نزدیک‌تر است؛ زیرا ردیف‌هایی شامل اشاره به برند و دامنه، قطعه‌های متنی و ارجاع به منابع ارائه می‌کند. بااین‌حال، هنگام بررسی من، پوشش این بخش فقط به دو منبع محدود بود: پنل AI Overviews گوگل و چت‌جی‌پی‌تی.

مدل پرداخت این سرویس بر اساس میزان استفاده است و حداقل مبلغ شارژ حساب ۵۰ دلار تعیین شده؛ اعتبار باقی‌مانده نیز منقضی نمی‌شود. این شرکت حتی یک نقطه پایانی API اختصاصی برای استخراج پاسخ‌های مدل‌های زبانی ارائه می‌کند. بنابراین، اگر اصرار دارید پاسخ‌های رابط کاربری را استخراج کنید، خرید این قابلیت از ساخت ابزار اختصاصی بهتر است. ایراد اصلی، نیاز به سرهم‌کردن اجزای مختلف است: اطلاعات اشاره به برند در یک خروجی قرار دارد و متن خام پاسخ در خروجی دیگری. همچنین، هنگام آزمایش من، نمونه محاسبه‌گر قیمت با نرخ‌های اعلام‌شده برای هر درخواست و هر ردیف مطابقت نداشت. پیش از اعلام هزینه قطعی به دیگران، قیمت را مستقیماً از ارائه‌دهنده استعلام کنید.

۳. SE Ranking؛ گزینه‌ای مناسب برای کاربران فعلی این سرویس

برای کسانی که از قبل اشتراک SE Ranking دارند، این گزینه کمترین نیاز را به ایجاد حساب‌های جدید دارد. بخش API داده این سرویس اکنون قابلیت جست‌وجوی هوش مصنوعی را در بر می‌گیرد؛ از جمله نمای کلی، جدول رتبه‌بندی، شناسایی برند از طریق نشانی اینترنتی و یافتن پرسش‌ها بر اساس برند یا هدف. همچنین، API پروژه اطلاعات پاسخ‌ها، منابع و تفکیک رقبا را از ابزار ردیاب نتایج هوش مصنوعی آن ارائه می‌کند.

در مستندات، چهار محیط معرفی شده‌اند: Gemini، ChatGPT و دو لایه هوش مصنوعی که خود گوگل اجرا می‌کند. من اثری از Perplexity یا Claude پیدا نکردم. هزینه‌ها بر اساس اعتبار مصرفی محاسبه می‌شوند و گزینه‌های پرداخت به‌ازای مصرف و قابلیت‌های افزوده نیز وجود دارند. بااین‌حال، قیمت هر نقطه پایانی در مستندات آمده است، نه در صفحه قیمت‌گذاری؛ به همین دلیل، برآورد سریع هزینه دشوارتر از حد لازم است.

۴. SerpApi؛ دریافت متن اصلی بدون امتیازدهی

SerpApi سریع است، داده خام ارائه می‌کند و ساختار هزینه آن نیز به‌روشنی اعلام شده است. این سرویس جست‌وجوها را از محل سهمیه ماهانه حساب محاسبه می‌کند: ۲۵۰ جست‌وجوی رایگان و در طرح Starter، هزار جست‌وجو با هزینه ۲۵ دلار. فقط جست‌وجوهای موفق در محاسبه هزینه منظور می‌شوند.

موتورهای هوش مصنوعی این سرویس عبارت‌اند از google_ai_overview، google_ai_mode، google_gemini و bing_copilot. هرکدام بلوک‌های متنی را در قالب text_blocks، همراه با reference_indexes و آرایه‌ای از منابع، بازمی‌گردانند. بنابراین، خلاصه گوگل را دقیقاً در همان شکلی دریافت می‌کنید که در صفحه نتایج نمایش داده شده است. اما این سرویس مشخص نمی‌کند که آیا نام شرکت شما در پاسخ آمده یا لحن پاسخ درباره آن چگونه بوده است؛ این بخش از تحلیل را باید خودتان پیاده‌سازی کنید.

یک نکته فنی نیز وجود دارد: برای فراخوانی AI Overview ابتدا باید از یک جست‌وجوی معمولی گوگل، مقدار page_token را دریافت کنید. مستندات هشدار می‌دهند که این توکن ظرف یک دقیقه منقضی می‌شود.

۵. Rank Prompt؛ طرح رایگان با امکانات قابل توجه

یکی از شگفتی‌های بررسی من، وجود طرح رایگانی بود که دسترسی به API و MCP در آن فعال است. Rank Prompt شش موتور را ردیابی می‌کند: Grok، Claude، Gemini، ChatGPT، Perplexity و AI Mode. این سرویس از رابط REST نسخه ۱ و وب‌هوک‌ها پشتیبانی می‌کند. با پرداخت سالانه، هزینه ماهانه طرح Starter به ۳۹ دلار می‌رسد و ۱۰ هزار درخواست API را شامل می‌شود.

بااین‌حال، چند نکته باعث تردید من می‌شود. قیمت‌گذاری بر اساس سقف ماهانه تعداد درخواست‌هاست، نه هزینه هر پاسخ؛ فیلدهای خروجی نیز در صفحه قیمت‌گذاری مشخص نشده‌اند. علاوه بر این، ارقام مربوط به طرح Agency در بخش پرسش‌های متداول با مبالغ درج‌شده روی کارت‌های طرح‌ها تفاوت دارند. بهتر است مبلغ نهایی را به‌صورت کتبی از ارائه‌دهنده دریافت کنید.

۶. Profound؛ امکانات عمیق، اما فقط با قرارداد سازمانی

این سرویس فقط برای مشتریان سازمانی عرضه می‌شود و همین موضوع برای بیشتر خوانندگان تکلیف انتخاب را روشن می‌کند. API مبتنی بر REST در Profound، در میان محصولات این مقایسه که داشبورد و API را ترکیب می‌کنند، عمیق‌ترین امکانات را دارد. گزارش‌های نسخه ۲ آن اطلاعاتی درباره میزان دیده‌شدن، ارجاعات، احساسات، گسترش پرسش به جست‌وجوهای فرعی و بررسی صحت اطلاعات ارائه می‌کنند. همچنین، نقطه پایانی جداگانه‌ای برای دریافت پاسخ‌های خام دارد و در طرح Enterprise، به‌طور پیش‌فرض برای هر کلید حداکثر ۶۰۰ درخواست در ساعت مجاز است. این طرح تا ۹ موتور هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. قیمت تنها پس از مذاکره با تیم فروش مشخص می‌شود و در اطلاعات دوره آزمایشی رایگان نیز دسترسی به API با عبارت «None» درج شده است.

مقایسه شش API دریافت پاسخ در یک جدول

اطلاعات هر سرویس در این جدول بر اساس مستندات و صفحات قیمت‌گذاری ارائه‌دهندگان در ۲۶ اکتبر ۲۰۲۶ تنظیم شده است. پیش از اتکا به آن‌ها در پیاده‌سازی، اطلاعات را دوباره بررسی کنید.

دو پاسخ هوش مصنوعی گوگل نیز با یکدیگر تفاوت دارند

اگر هنوز تصور می‌کنید پرسش «هوش مصنوعی چه می‌گوید؟» فقط یک پاسخ دارد، دو عدد حاصل از پژوهش اکتبر ۲۰۲۶ شرکت Honeyb می‌تواند نظرتان را تغییر دهد. این شرکت در ۲ اکتبر، ۱۸۲۵ جست‌وجوی تجاری گوگل را در نسخه دسکتاپ آمریکا ثبت کرد. در ۹۳٫۳ درصد این جست‌وجوها، AI Overview ظاهر شده بود؛ همان خلاصه تولیدشده با هوش مصنوعی که اکنون بالاتر از پیوندهای نتایج جست‌وجو قرار می‌گیرد. از میان تمام ارجاعات درج‌شده در این خلاصه‌ها، ۷۱ درصد به صفحاتی می‌رسیدند که برای عبارت جست‌وجوشده، پایین‌تر از ده نتیجه طبیعی نخست رتبه داشتند. بنابراین، کسب رتبه بالا در جست‌وجو و انتخاب‌شدن به‌عنوان منبع پاسخ هوش مصنوعی، اکنون دو دستاورد متفاوت‌اند.

یافته دوم برای من حتی شگفت‌انگیزتر بود. تصور می‌کردم دست‌کم دو محصول هوش مصنوعی گوگل با یکدیگر توافق بیشتری داشته باشند. اما در میان ۱۵۹۲ جست‌وجویی که هم AI Overview و هم پاسخ AI Mode را نمایش می‌دادند، میانگین هم‌پوشانی دامنه‌های مورد استناد فقط ۳۸ درصد بود. در ۲۷ درصد این جست‌وجوها نیز دو محصول هیچ منبع مشترکی نداشتند. یک شرکت، یک پرسش و دو فهرست متفاوت از منابع. حالا Claude، Gemini، Perplexity و ChatGPT را هم در نظر بگیرید که هرکدام روش بازیابی اطلاعات و الگوهای خاص خود را دارند. روشن است چرا هرکس بخواهد این وضعیت را به‌طور جدی بررسی کند، به‌جای گرفتن اسکرین‌شات، سراغ کدنویسی می‌رود.

هزینه ماهانه داشبورد برای یک تیم کوچک چقدر است؟

چند سناریوی واقع‌بینانه را برای یک تیم محصول یا بازاریابی محاسبه کردم که می‌خواهد پاسخ‌های هوش مصنوعی را در داشبورد اختصاصی خود نمایش دهد. تنها یکی از ارائه‌دهندگان، قیمت واحدی منتشر کرده است که برآورد هزینه را به یک محاسبه ساده تبدیل می‌کند.

پیش از نهایی‌کردن بودجه، پنج مورد را بررسی کنید. انجام هرکدام از این بررسی‌ها با یک کلید رایگان یا نسخه آزمایشی ارائه‌دهنده، برای من کمتر از یک ساعت زمان می‌برد. بدون انجام هر پنج مورد، هیچ قراردادی را امضا نمی‌کنم.

• یک پرسش واقعی ارسال کنید و ببینید آیا خروجی از قبل مشخص می‌کند که نام شرکت ذکر شده و در چه جایگاهی قرار گرفته است، یا باید نیمه‌شب خودتان کدهای تطبیق الگو بنویسید.
• بررسی کنید هر درخواست به چند موتور دسترسی دارد و کدام‌یک از آن‌ها وب را به‌صورت زنده جست‌وجو می‌کنند.
• مطمئن شوید ارجاعات همراه با دامنه وب‌سایت و نوع صفحه مشخص شده‌اند؛ زیرا پرسش دوم همیشه این است که مدل از کدام صفحه اطلاعات را گرفته است.
• هزینه ماه آینده را فقط بر اساس اطلاعات عمومی صفحه قیمت‌گذاری محاسبه کنید.
• مشخص کنید اعتبار پیش‌پرداختی که مصرف نشده است، چه وضعیتی خواهد داشت.

سرویسی که ابتدا به ابزارهای خودم متصل می‌کردم

برای هرکسی که می‌خواهد پاسخ‌های هوش مصنوعی را به شکل داده در ابزارهای اختصاصی خود دریافت کند، Honeyb در این مقایسه بهترین انتخاب است و از نظر ارزش در برابر هزینه نیز با فاصله‌ای قابل توجه در رتبه نخست قرار می‌گیرد. این سرویس تنها گزینه‌ای است که از طریق یک درخواست به هر هشت موتور دسترسی دارد، تحلیل را از قبل انجام می‌دهد و قیمت ثابتی برای هر پاسخ اعلام می‌کند؛ قیمتی که می‌توان بدون تماس با فروشنده، با تعداد پرسش‌ها ضرب کرد. برای مشاهده نمونه‌ای از تحلیل پاسخ‌ها پیش از نوشتن هرگونه کد، می‌توان از ابزار رایگان بررسی میزان دیده‌شدن در هوش مصنوعی Honeyb استفاده کرد. این ابزار یک موتور زنده را برای بررسی هر وب‌سایتی به کار می‌گیرد و حدود ۱۵ ثانیه بعد نتیجه را نمایش می‌دهد؛ بدون آنکه ثبت‌نام لازم باشد.

اگر تیم شما از قبل داده‌های جست‌وجو را از DataForSEO خریداری می‌کند و فقط به ChatGPT و AI Overviews نیاز دارد، ارزش دارد این گزینه را نیز بررسی کنید. SerpApi برای توسعه‌دهنده‌ای مناسب است که متن خلاصه گوگل را دقیقاً به همان شکل اصلی می‌خواهد و مشکلی با پیاده‌سازی لایه امتیازدهی به‌صورت اختصاصی ندارد. سایر گزینه‌ها داشبوردهای خوبی هستند که API نیز ارائه می‌کنند؛ اما این با سرویسی که از ابتدا برای تحویل پاسخ‌های تحلیل‌شده به شکل داده طراحی شده باشد، یکسان نیست.

صرف‌نظر از اینکه کدام سرویس را انتخاب می‌کنید، یک عادت را حفظ کنید: نرخ اشاره به برند را هر هفته اندازه بگیرید، نه اینکه به یک پاسخ منفرد تکیه کنید. روندی که از داده‌های متعدد به دست آمده باشد، در برابر بررسی دقیق دوام می‌آورد؛ اما ممکن است اسکرین‌شاتی که با نتیجه هفته قبل تناقض دارد، به‌تنهایی قابل اتکا نباشد.