GET /answers로 조회합니다. 실행 완료 여부와 무관하게 언제든 호출할 수 있으며, 이미 수집된 답변부터 반환됩니다.
답변 조회
content), 어떤 페이지를 근거로 인용했으며(sources — 이 예시에서는 특정 자동차 블로그의 두 글), 그 답을 만들기 위해 실제로 어떤 검색어를 던졌는지(fanouts)까지. sources에 내 사이트가 등장하는지, fanouts의 검색어에서 내 콘텐츠가 검색되는지가 곧 AEO 액션 아이템이 됩니다.
필터
페이지네이션
모든 목록 엔드포인트는 cursor 방식을 사용합니다.- 첫 요청은
cursor없이 보냅니다. 페이지 크기는limit으로 지정합니다(답변 기본 20, 최대 100). - 응답의
nextCursor값을 다음 요청의cursor파라미터로 그대로 전달합니다. nextCursor가null이면 마지막 페이지입니다.
필터 조건을 바꾸면 cursor를 비우고 첫 페이지부터 다시 조회하세요. 이전 조건에서 발급된 cursor를 다른 조건과 섞어 쓰면 결과가 어긋납니다.
응답 필드 이해하기
content— 답변 본문 텍스트.sources— AI가 답변에 인용한 출처 목록. 출처별 URL·제목·도메인을 포함합니다. 출처에서 실제 인용된 문장이 필요하면 인용 URL 랭킹의include=quotes를 사용하세요.fanouts— AI가 답변을 만들기 위해 내부적으로 던진 검색 쿼리 목록. 지원 모델의 fan-out 설명 참고.markdownURL— 답변 원문 마크다운 파일 URL. 없으면 필드 자체가 생략됩니다.
브랜드 언급 측정하기
브랜드명이 몇 개의 답변에 등장하는지는 답변 토큰 빈도로 측정합니다(실측 예시: “중고차”가 등장한 답변 124건). 토큰 통계는runID·promptID로 범위를 좁힐 수 있어 실행별 언급 비교에도 쓸 수 있습니다. 언급의 문맥 — 브랜드가 어떤 단어와 함께 등장하는지 — 은 근접 토큰으로 확인합니다.
다음 단계
통계로 분석하기
출처 도메인 랭킹, 토큰 빈도, fan-out 집계로 답변을 요약하기