竞品上新监控:用搜索 API 盯住对手发布了什么新功能做产品和做运营的人都有同一个需求:竞品昨晚发了新功能、改了定价页、上了新集成,我今天早上就想知道。靠刷对方官网和 RSS 是笨办法——你只能覆盖你知道的那几个页面。更稳的路子是拿一组竞品 × 动作查询词定期搜一遍,看哪些页面的标题和位置变了。这篇给一个能天天跑的监控脚本:固定一组查询词,每天拉一次首屏,和昨天的快照做 diff,输出新增/消失/位次变化三张表。参数与字段以 SerpBase 官方文档的 search 端点说明 为准;每次成功请求 1 credit,成本低到可以每天跑。为什么用搜索而不是爬官网爬官网的问题是你得先知道有哪些页面。竞品的更新日志、定价页、changelog、文档新页面,有的在 /blog,有的在 /docs,有的藏在 /whats-new——你漏一个入口就漏一类更新。搜索结果不一样:你搜竞品名 changelog,Google 已经替你把全网相关页面按相关度排好了,包括你自己没想到的第三方测评、Integration 目录页、GitHub release 讨论。你要的是这个竞品最近网上出现了什么新页面,不是我盯着的那几个 URL 变了没有——前者覆盖面大得多,而且首屏排序本身就是相关度信号。监控脚本importcsv,json,pathlib,requestsfromdatetimeimportdate APIhttps://api.serpbase.dev/google/searchKEY你的 API KeyHEADERS{X-API-Key:KEY,Content-Type:application/json}# 查询词组:竞品名 × 动作词,固定不变才能比WATCH[(竞品A,changelog),(竞品A,pricing),(竞品A,new feature),(竞品B,release notes),(竞品B,integration),]defsearch(q:str,hl:stren,gl:strus)-list:resprequests.post(API,headersHEADERS,json{q:q,hl:hl,gl:gl,page:1},timeout30)dataresp.json()ifdata.get(status)!0:return[]returndata.get(organic,[])defsnapshot()-dict:今天的快照:{查询词: {链接: 位次}}snap{}forbrand,actioninWATCH:qf{brand}{action}itemssearch(q)snap[q]{it[link]:it[rank]foritinitemsifit.get(link)}returnsnapdefdiff(today:dict,yesterday:dict)-dict:out{新增:[],消失:[],位次变化:[]}forq,linksintoday.items():oldyesterday.get(q,{})forlink,rankinlinks.items():iflinknotinold:out[新增].append({查询词:q,链接:link,位次:rank})elifold[link]!rank:out[位次变化].append({查询词:q,链接:link,旧位次:old[link],新位次:rank})forlink,rankinold.items():iflinknotinlinks:out[消失].append({查询词:q,链接:link,旧位次:rank})returnoutif__name____main__:histpathlib.Path(watch_history)hist.mkdir(exist_okTrue)daydate.today().isoformat()today_filehist/f{day}.jsontodaysnapshot()iftoday_file.exists():todayjson.loads(today_file.read_text(utf-8))else:today_file.write_text(json.dumps(today,ensure_asciiFalse),encodingutf-8)prevsorted(hist.glob(*.json))[-2]iflen(list(hist.glob(*.json)))1elseNoneifnotprev:print(首个快照已保存,明天开始出 diff)else:ddiff(today,json.loads(prev.read_text(utf-8)))forkind,rowsind.items():ifnotrows:continuewithopen(fwatch_{kind}_{day}.csv,w,newline,encodingutf-8-sig)asf:wcsv.DictWriter(f,fieldnameslist(rows[0].keys()))w.writeheader()w.writerows(rows)print(f{kind}:{len(rows)}条 → watch_{kind}_{day}.csv)三条监控经验查询词组固定,是可比性的前提。每周加一个新词没问题,但加进去的词要从下周期开始对比,别中途替换——替换掉的词历史全废,新加的词没有昨天可比的基线。趋势分析的前提就是查询集不变。新增要看域名归属再决定要不要点。新增一条competitor.com/blog/new-feature-x是强信号;新增一条reddit.com/r/.../competitor-discussion是社区反应,也值得看;新增一条g2.com/...多半是评测目录页刷新,信息量低。脚本只给链接,判断哪条值得读是你的活。位次变化比新增更早暴露动作。竞品发了新功能,往往先是自己的 changelog 页在相关查询里位次上升,然后第三方才开始转载。所以changelog 页从第 8 位升到第 2 位这个信号,通常比新增了一条新闻来得更早。成本账5 个查询词 × 每天 1 次 5 credits/天,一个月 150 credits。按 $10/20k 的标准包算,一个月成本不到一分钱;100 次免费额度够跑 20 天。这大概是你能找到的最便宜的竞品监控方案——而且覆盖面比手动刷官网大。FAQ查询词里的竞品名要用官方全称吗?用用户会搜的那个名字,不一定是工商全称。比如大家嘴上叫XX云、官网上写XX Cloud,监控词用前者——你要的是模拟真实搜索行为,不是对齐官方命名。hl/gl 怎么设?跟你的目标市场走。盯国内市场用 hlzh-CN、glcn;盯海外用默认 en/us。同一个竞品在不同市场的声量表现可能差很多,值得分市场各跑一组。位次波动多大算异常?首屏(前 10 条)内 ±2 位属正常抖动,超过 3 位或整条进出首屏值得点开看。这也是脚本里把位次变化单独出一张表的原因——新增可能天天有,位次大幅变化才是真信号。organic 数组会为空吗?会,它是可选字段(解析到自然结果时才有)。脚本里用data.get(organic, [])兜底,空结果不报错,当今天这组词没有相关页面处理。把WATCH换成你的竞品名单和动作词,先跑一周看噪声水平,再决定要不要加告警——大多数团队第一周就会发现,真正的信号一周就那么两三条。