小葱计数器AI 接入指南：让大模型和引流程序读取网站数据
大模型不会自己统计流量，它读的是你给它的结构化数据。所以"AI 接入"要做的事只有一件：把统计结果整理成模型能直接理解的上下文，塞进对话或工具调用里。
一、用「AI报告」一次拿全
接口里有一个专为大模型设计的动作，一次调用返回：自然语言摘要 + 核心指标 + 来源 Top + 转化归因 + 地域 Top + 每日趋势。不需要模型自己拼 5 个接口。
import time, hashlib, requests, json
站点编号, 站点密钥 = 1, "xk_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
ts = int(time.time())
sign = hashlib.sha256(f"{ts}{站点密钥}".encode()).hexdigest()
r = requests.get("https://js.7w4.net/api.php", params={
"动作": "AI报告", "站点编号": 站点编号,
"时间戳": ts, "签名": sign,
"起始日期": "2026-10-01", "结束日期": "2026-10-29",
}, timeout=15).json()
上下文 = json.dumps(r["数据"], ensure_ascii=False)二、Prompt 模板
把接口返回直接拼进 Prompt，让模型做判断而不是做统计：
你是网站运营分析师。下面是站点最近 28 天的统计数据：
{上下文}
请输出：
1. 流量质量判断（跳出率、人均浏览量、新老访客结构说明什么）
2. 三个最值得加投的渠道，各给一条依据
3. 两个正在浪费预算的渠道，说明理由
4. 一句话结论
只依据上面的数据，不要编造缺失的指标。关键一句是"不要编造缺失的指标"。统计接口缺字段时，模型很容易顺手补一个看起来合理的数，这在自动化决策里是致命的。
三、作为 Agent 的工具
如果你在写引流 / 投放自动化 Agent，把统计接口注册成一个工具比塞 Prompt 更好：模型自己决定什么时候查、查哪一段。
工具名: 查询网站统计
描述: 查询指定站点的访问统计。用于判断投放效果、渠道质量。
参数:
动作: 枚举[核心指标, 来源分析, 关键词分析, 转化归因, AI报告, 实时]
起始日期: string (YYYY-MM-DD)
结束日期: string (YYYY-MM-DD)
返回: JSON在工具实现里做签名，密钥留在服务端，模型永远看不到密钥。
四、自动化评估引流效果
一个可落地的最小闭环：
- 投放前：调
核心指标记基线（访客、转化数、转化率） - 投放中：每小时调
实时看在线数与最近访问列表，异常立刻停 - 投放后：调
转化归因拿到每个来源的转化数与转化率，算单渠道 ROI - 复盘：调
AI报告让模型出结论，人工只审结论
五、识别 AI 搜索带来的流量
AI 搜索的引荐流量和传统搜索引擎不一样：它往往以引荐域名的形式出现，而不是带搜索词。所以判断口径要换：
| 来源类型 | 识别方式 | 注意 |
|---|---|---|
| 传统搜索引擎 | 来源域名 + 关键词参数 | 多数情况下能拿到搜索词 |
| AI 搜索 / 对话产品 | 来源域名（如豆包、Kimi、Perplexity、ChatGPT） | 通常拿不到搜索词，看引荐量而非词 |
| App 内浏览器 | Referer 常被截断或为空 | 归到"直接访问"，需结合落地页判断 |
实操建议：在来源分析里把已知的 AI 产品域名单独打一组标签，按周看这组的访客占比变化。这个比例目前在多数站点还是个位数，但增长很快，值得单独盯。
六、注意两件事
- 密钥不进模型：签名在服务端做，不要把
xk_密钥写进 Prompt 或前端 - 数据要带时间窗：不给起止日期的统计结论没有意义，模型无法判断是涨是跌