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一、為什么選擇 SEO Rank API 進行百度排名監測？

批量化監測“百度關鍵詞排名”
自動化腳本替代手動查詢，支持同時抓取數百至數千個關鍵詞的PC/移動端排名。
實時洞察與“排名波動趨勢”
接口返回 position 和 previous_position，幫助識別快速下跌或算法調整影響。
“競品對比分析”
同時批量查詢多家目標 URL，在同一關鍵詞下直接對比排名差距。
自動化告警腳本
設定“首頁出局”或“日跌 ≥3 名”等閾值，自動推送郵件、Slack 或 Webhook 通知。
“可視化儀表盤搭建”
將排名數據導入 Grafana、Power?BI 或 Tableau，生成實時 SEO 排名監控面板。

二、主流 SEO Rank API 服務對比

服務	支持百度排名	批量查詢	競品對比	價格模式
SE?Ranking API	?	?	?	按項目/關鍵詞計費
DataForSEO	?	?	?	按調用量計費
Dragon Metrics	?	?	?	套餐制
Keyword.com	部分支持	?	?	企業級套餐

推薦：中大型項目首選 SE?Ranking API，同時對比 DataForSEO 作為備選。

三、環境準備與 Python 接入示例

3.1 安裝依賴

pip install se-ranking-sdk requests pandas matplotlib

3.2 獲取 API 憑證

在 SE?Ranking 控制臺創建項目，獲取 API_KEY 和 SECRET_KEY
確保項目中已添加目標網站及關鍵詞列表

3.3 核心代碼示例

import requests, pandas as pd
from datetime import datetime

API_URL = "https://api.seranking.com/v2/keywords/ranking"
auth = ("YOUR_API_KEY", "YOUR_SECRET_KEY")

payload = {
    "project_id": 98765,
    "keywords": ["百度關鍵詞排名", "SEO Rank API 教程"],
    "urls": ["https://example.com", "https://competitor.com"],
    "se_type": ["desktop_zh", "mobile_zh"],
    "location": {"location": 38}  # 38 = 中國
}

resp = requests.post(API_URL, json=payload, auth=auth)
results = resp.json().get("results", [])

# 轉為 DataFrame
df = pd.DataFrame(results)
df['updated_at'] = pd.to_datetime(df['updated_at'])
print(df.head())

四、數據存儲與模型設計

4.1 PostgreSQL 表結構

CREATE TABLE baidu_rankings (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  project_id INT,
  keyword VARCHAR(255),
  url VARCHAR(512),
  position INT,
  previous_position INT,
  se_type VARCHAR(32),
  location_id INT,
  updated_at TIMESTAMP
);

4.2 InfluxDB 時序模型

measurement: baidu_rankings
tags: keyword, url, se_type
fields: position, previous_position
time: updated_at

五、排名趨勢與競品對比

5.1 排名趨勢圖

import matplotlib.pyplot as plt

# 僅繪制“百度關鍵詞排名” PC 端趨勢
trend = df[(df['keyword']=="百度關鍵詞排名") & (df['se_type']=="desktop_zh")]
trend.set_index('updated_at')['position'].plot(marker='o')
plt.gca().invert_yaxis()
plt.title("百度關鍵詞排名趨勢")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("排名")
plt.show()

5.2 Share of Voice 分析

top10 = df[df['position'] < =10]
sov = top10.groupby('url').size() / df['keyword'].nunique()
print("Top?10 首頁占比：", sov)

六、自動化告警腳本

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def send_alert(subject, msg):
    msg = MIMEText(msg)
    msg['Subject'] = subject
    msg['From'] = 'alert@example.com'
    msg['To'] = 'seo-team@example.com'
    with smtplib.SMTP('smtp.example.com') as srv:
        srv.login('user','pass')
        srv.send_message(msg)

for r in results:
    if r['position'] > 10 or (r['position'] - r['previous_position']) > =3:
        send_alert(
            f"排名告警：{r['keyword']}({r['url']})",
            f"新排名：{r['position']}，舊排名：{r['previous_position']}"
        )