SEO的IP丰富化、LLM-GEO和付费流量归因。你会付费吗?

1作者: davidmcguckin9 个月前原帖
我正在构建一个IP丰富化脚本,可以直接嵌入到您的网站中。它能够捕获访客的IP地址(或批量列表),并返回可操作的流量归因数据: - 自然流量与付费流量对比 – 通过启发式方法估算访问是来自搜索引擎、广告网络还是直接访问。 - 基于大语言模型的地理检测 – 识别来源于流行的大语言模型代理(例如ChatGPT浏览、Bard、Claude)的流量,并大致确定其区域。 - 自定义付费渠道标记 – 允许您为自己的DSP、联盟网络、基于VPN的广告等定义IP范围或ASNs。 - 灵活的数据传输 – 丰富化的数据可以通过POST方式发送回您网站的端点,或发送到我们提供的托管网页仪表板。 主要特点: - 零额外跟踪脚本 — 仅需一个小型客户端代码片段 + 无服务器查找。 - JSON输出,可以与您现有的分析或商业智能工具对接。 - 可配置的阈值,您可以调整检测灵敏度。 使用案例: - 内容团队:衡量真实的SEO驱动用户与AI驱动的爬虫。 - 增长营销人员:检测是否有大语言模型代理影响您的地理流量数据。 - 广告运营:将访问归因于特定IP范围的广告活动,而无需额外的JS标签。 我希望能听到您的反馈: - 您会为这样的服务付费吗? - 什么样的定价模式比较合适? - 按需付费(例如每次查找$0.005) - 月度套餐(例如每月$49,包含100K次查找) 还有什么我遗漏的,您认为有价值的其他使用案例或定价预期吗?感谢您的想法!
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I’m building an IP enrichment script to drop straight into your site. It captures visitor IPs (or bulk lists) and returns actionable traffic attribution data:<p>Organic vs. Paid Traffic – Heuristics to estimate whether visits came from search engines, ad networks, or direct.<p>LLM-Driven Geo Detection – Spot traffic originating from popular LLM proxies (e.g. ChatGPT browsing, Bard, Claude) and approximate their region.<p>Custom Paid-Channel Tagging – Let you define IP ranges or ASNs for your own DSPs, affiliate networks, VPN-based ads, etc.<p>Flexible Delivery – Enriched data can be POSTed back to your own endpoint on your site, or sent to a hosted web dashboard we provide.<p>Key features: Zero extra tracking scripts — just a tiny client-side snippet + serverless lookup.<p>JSON output to pipe into your existing analytics or BI tools.<p>Configurable thresholds so you can tweak detection sensitivity.<p>Use cases: Content teams: measure real SEO-driven users vs AI-powered scrapers.<p>Growth marketers: detect if an LLM agent is skewing your geographic traffic data.<p>Ad ops: attribute visits to specific IP-range campaigns without extra JS tags.<p>I’d love your feedback on: Would you pay for something like this?<p>What pricing model feels right? Pay-as-you-go (e.g. $0.005 per lookup) Monthly tiers (e.g. $49&#x2F;mo for 100K lookups)<p>Anything I’ve missed, other use cases you’d find valuable, or pricing expectations? Thanks for your thoughts!