前言车牌号OCR识别，即通过图像识别技术自动识别大陆机动车车牌（包含新能源车牌），返回车牌上的文字信息。车牌号OCR识别是智慧城市和智能交通的基石之一。它的主要应用场景如下：智能交通与安防: 在电子警察、高速卡口、城市监控中，自动抓拍并识别过往车辆，用于违章记录、交通流量分析和涉案车辆布控。智慧停车管理: 在停车场出入口，相机自动识别车牌，实现无感进出、自动计费和车位引导，是无人值守停车场的关键技术。API介绍请求说明名称类型必须说明base64String否图片base64。base64、url、file 三选其一urlString否图片完整url。base64、url、file 三选其一fileFile否图片文件。base64、url、file 三选其一戳这里查看详情返回样例{ "code": 200,//返回码，详见code返回码说明 "msg": "成功",//code对应的描述 "taskNo": "784148763181713216431566",//本次请求号 "data": { "result": [ { "color": "green",//车牌颜色 "number": "京AB6xxxx",//车牌号码 "location": [//返回文字外接多边形顶点位置 { "x": 942,//水平坐标 "y": 2566 //垂直坐标 }, { "x": 2004, "y": 2508 }, { "x": 1992, "y": 2752 }, { "x": 972, "y": 2810 } ] } ] } }

前言车架号OCR识别，即通过图像识别技术自动从图片中检测、定位并识别出车辆上那串由17位字母和数字组成的唯一编码（VIN码，即车辆识别代号）。车架号OCR识别可广泛应用汽车产业链的各个环节，比如：二手车交易与评估: 评估人员手机拍照识别车架号，自动调取车辆出险、维修、过户记录，用于车辆估值、甄别事故车、调表车，替代手动输入 17 位长编码，提升收车效率。汽车保险与理赔: 投保时快速录入车辆信息；出险查勘现场拍照识别VIN码，核验车辆身份，调取车型配置，辅助定损，防范套牌、骗保风险，加快理赔流程。汽车维修与保养: 维修技师通过识别VIN码，可以立刻获取车辆精确的配置信息（如发动机型号、变速箱类型），确保配件适配和维修方案准确。API介绍请求说明名称类型必须说明base64String否图片base64。base64、url、file 三选其一urlString否图片完整url。base64、url、file 三选其一fileFile否图片文件。base64、url、file 三选其一戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "65605503936940344488", // 本次请求号 "data": { "vin": [ // 识别的VIN码，图片有多个VIN码则识别出多个 "LVSFDAAL4AN038996" ], "count": 1 // 图片上识别的VIN码的个数 } }

前言二维码条形码OCR识别，即通过图像识别技术自动识别条形码中的数字编码信息及检测和解析二维码里面存储的文本、网址、编号等数据信息。二维码条形码OCR识别可广泛应用在新零售及商超结算、物流与供应链管理、工业生产与库存盘点等场景，比如：新零售与商超结算: 收银台扫描商品上的EAN-13条形码，快速获取价格和商品信息，实现高效结算。物流与供应链管理: 从包裹入库、分拣到出库，通过扫描运单上的条码实现全程自动化追踪和信息更新，大幅降低人工错误率。工业生产与库存盘点: 用于自动识别零部件或产品上的编码，实现生产流程管控和库存数据的实时同步。API介绍请求说明名称类型必须说明base64String否图片base64。base64、url、file 三选其一urlString否图片完整url。base64、url、file 三选其一fileFile否图片文件。base64、url、file 三选其一戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "55318992410294812098", // 本次请求号 "data": [ { "text": ["SF1688255711970"],//二维码内容 "type": "CODE_128"//二维码类型 } ] }

# 前言小程序作为互联网信息服务的重要载体，同样需要完成ICP备案方可合法运营。随着监管趋严，未备案或备案失效的小程序面临限制更新、屏蔽、下架等平台处罚风险。对于从事商务合作、广告投放、投资尽调的企业而言，快速核验目标小程序的备案状态，已成为规避合规风险的刚需。传统方式下，备案信息分散且缺乏统一查询入口，人工核验效率低下、准确性难以保证。小程序备案查询接口，输入小程序名称即可一键获取其备案主体、备案号、审核时间等关键信息，为企业合规决策提供权威、高效的核验工具。- 数据权威实时：直连官方备案系统，依托工信部ICP备案权威数据源，信息准确可靠，确保查询结果真实有效。- 多维信息解析：输出涵盖主办单位名称、主体备案号、服务备案号、负责人、审核通过时间、主办单位性质等完整备案档案信息。- 合规风险管控：精准识别未备案、备案失效等异常状态，为企业合作准入、广告投放、投资决策等场景提供风控依据。# API介绍[戳这里](https://marketplace.huaweicloud.com/contents/681bb122-f178-4593-9eb5-b134557bf1d3#productid=OFFI1147823706712190976)查看详情## 请求说明| 名称 | 类型|必须|  说明|| --- | --- | --- |--- || keyword  | String  | 是  | 小程序名称 || page  | Integer  | 否  | 分页，默认为1 |## 返回样例``` json{  "msg": "成功",//返回码对应描述  "code": 200,//返回码，详见返回码说明  "taskNo": "213461809218975930201819",//本次请求号  "data": {    "page": 1,//当前页    "pageSize": 10,//当前页条数（最多不超过10条）    "totalCount": 4,//总条数    "totalPage": 1,//总页数    "list": [      {        "cityId": "330100",//城市ID        "countryId": "",//区县ID        "contentTypeName": "",//前置审批项        "leaderName": "杨xxx",//负责人        "mainLicence": "浙ICP备xxxxx号",//主体备案号        "mainUnitAddress": "浙江省杭州市上城区xxx号",//主体备案地址        "natureName": "企业",//主办单位性质        "provinceId": "330000",//省份ID        "serviceLicence": "浙ICP备xxx号-125X",//服务备案号        "serviceName": "浙江移动",//服务名称        "unitName": "中国移动xxx有限公司",//主办单位名称        "verifyTime": "2024-03-18 15:23:12" //审核通过日期      }    ]  }}```

前言日常翻拍电脑显示器、手机屏幕画面时，照片极易出现彩色波纹状摩尔纹干扰，画面观感模糊，还会干扰后续文字识别、素材归档等工作。通过图片去摩尔纹接口，可智能消解翻拍屏幕产生的摩尔纹干扰，保留原图文字与画面细节，还原干净通透的图像效果，解决屏幕翻拍素材画质受损难题。核心能力针对手机、电脑显示屏翻拍生成的摩尔纹做专项消解处理；在消除彩色干涉波纹的同时，尽可能保留原图文字、线条与画面细节，不额外损伤图像画质；支持 URL、Base64、文件、pdfFile 多类图像上传途径，兼容 JPG、PNG、BMP 主流图片格式；API介绍请求说明名称类型必须说明base64String否图像base64字符串filefile否图像文件urlString否图像url链接，url链接长度不超过1024字节，请注意关闭URL防盗链pdfFilefile否PDF文件base64编码pdfNumString否需要识别的PDF文件的对应页码，当pdfFile 参数有效时，识别传入页码的对应页面内容，若不传入，则默认识别第 1 页注意base64、file、url、pdfFile 必须提供一个，优先级：base64 > pdfFile > file > url最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，base64编码后大小不超过4M戳这里查看详情返回样例{ "code": 200,// 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功",// 返回码对应描述 "taskNo": "122984078218931802948253",// 本次请求号 "data": { "base64": "" ,// 生成后图片的base64字符串，不带图片头。 "url": "",// 生成后的图片的url，长期有效。建议用户自行下载保存，避免丢失。 "pdfFileNum": ""// 传入PDF文件的总页数，当 pdfFile 参数有效时返回该字段。 } }

前言上传机动车登记证书，可智能识别解析证书内多项核心关键字段，输出规整的结构化业务数据。省去人工手动抄录、录入单证信息的繁琐流程，高效完成车辆档案信息的自动化采集，减少人为录入带来的错漏问题，有效提升车务等业务的资料处理与流转效率。核心能力可对机动车登记证书多达15项关键字段做结构化识别，包含证书编号、机动车所有人、登记机关、登记日期、车辆类型、车架号、发动机号、车身颜色、使用性质等内容；支持发证机关印章检测；支持 URL、Base64、文件三种图像上传途径，兼容 JPG、PNG、BMP 主流图片格式。API介绍请求说明名称类型必须说明base64String否照片base64字符串filefile否机动车登记证书照片，文件类型urlString否照片 url注意传入的机动车登记证书图片要包含第一页和第二页的内容file、base64、url 必须提供一个戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "65605503936940344488", // 本次请求号 "data": { "registration_authority": "", "vehicle_model": "", "vehicle_type": "", "registration_num": "HL", "engine_num": "", "number": "", "body_color": "", "registration_date": "PwL", "date_of_production": "", "seating_capacity": "", "date_of_issue": "", "nature_of_use": "", "vin": "", "seal_of_issue_authority": "1", "name_idcard_no": "" } }

阿里云、CSDN：版式文字定位识别-图文文字坐标检测-可定位通用文字识别-含位置信息OCR识别API接口介绍华为云、知乎：高精度图文坐标识别-带坐标通用文字识别-带版式位置文字识别-整图文字位置解析API接口介绍其他：结构化版式 OCR 识别-图文排版文字识别-文字坐标定位识别API接口介绍–以上是标题–前言支持多场景、多语种、高精度识别能力，在常规文字识别基础上，精准输出每行文字的完整识别内容、置信概率、坐标位置以及四点多边形坐标数据，完整还原原图排版布局，方便开发者完成版式还原、内容矫正、图文二次加工等精细化处理。通用文字识别被广泛用于文档电子化、图文解析、智能排版、内容抓取等业务，擅长批量提取图片内有效文字内容。核心能力支持 URL、Base64、文件三类图像上传途径，适配 JPG/PNG/BMP 等通用图片格式；适配文档、海报、截图、实拍图等各类通用场景图文识别，支持多语种内容精准解析；新增文字位置坐标输出能力，补齐普通OCR无法实现版式二次处理的短板；具备高精度文字检测能力，可完整抓取整图全部文本内容；API介绍请求说明名称类型必须说明imageString否图片base64pdfString否PDF文件的base64pdfNumString否需要识别的PDF文件的对应页码，不传默认识别第 1 页ofdString否OFD文件的base64ofdNumString否需要识别的OFD文件的对应页码，不传默认识别第 1 页fileString否文件urlString否文件地址戳这里查看详情返回样例{ "msg": "成功",// code 对应的描述 "code": 200,// 详见code返回码说明 "taskNo": "316942821199035820008485",// 本次请求号 "data": { "resultNum": 2,//识别结果数 "result": [//识别结果 { "words": "测试第一行",//识别结果字符串 "location": {//位置数组（坐标0点为左上角） "top": 72,//表示定位位置的长方形左上顶点的垂直坐标 "left": 89,//表示定位位置的长方形左上顶点的水平坐标 "width": 52,//表示定位位置的长方形的宽度 "height": 12//表示定位位置的长方形的高度 }, "probability": {//表示识别结果中每一行的置信度值 "average": 0.9956096411,//行置信度平均值 "min": 0.9842295051,//行置信度最小值 "variance": 0.00003516419747//行置信度方差 }, "vertexesLocation": [//识别结果中每一行的外包四边形点坐标 { "x": 90,//水平坐标（坐标0点为左上角） "y": 73//垂直坐标（坐标0点为左上角） }, { "x": 142, "y": 73 }, { "x": 142, "y": 85 }, { "x": 90, "y": 85 } ], "finegrainedVertexesLocation": [//识别结果中每一行的多边形轮廓点坐标 { "x": 89, "y": 72 }, { "x": 101, "y": 72 }, { "x": 113, "y": 72 }, { "x": 124, "y": 72 }, { "x": 136, "y": 72 }, { "x": 141, "y": 72 }, { "x": 141, "y": 78 }, { "x": 141, "y": 84 }, { "x": 130, "y": 84 }, { "x": 118, "y": 84 }, { "x": 106, "y": 84 }, { "x": 95, "y": 84 }, { "x": 89, "y": 84 }, { "x": 89, "y": 78 } ] }, ], "paragraphsResult": [//段落检测结果 { "wordsResultIdx": [//一个段落包含的行序号 0, 1 ], "finegrainedVertexesLocation": [//识别结果中每一行的多边形轮廓点坐标 { "x": 89, "y": 72 }, { "x": 101, "y": 72 }, { "x": 113, "y": 72 }, { "x": 124, "y": 72 }, { "x": 136, "y": 72 }, { "x": 141, "y": 72 }, { "x": 141, "y": 72 }, { "x": 141, "y": 84 }, { "x": 141, "y": 88 }, { "x": 141, "y": 100 }, { "x": 141, "y": 100 }, { "x": 129, "y": 100 }, { "x": 117, "y": 100 }, { "x": 104, "y": 99 }, { "x": 92, "y": 99 }, { "x": 89, "y": 99 }, { "x": 89, "y": 99 }, { "x": 89, "y": 87 }, { "x": 89, "y": 84 }, { "x": 89, "y": 72 } ] } ], "paragraphsResultNum": 1,//识别结果数，表示 paragraphsResult 的元素个数 "pdfFileSize": 1//传入PDF文件的总页数，当 pdfFile 参数有效时返回该字段 } }

前言在 SEO 业务开发中，PC 端与移动端搜索结果存在差异，混用两套排名数据会造成评估失真，无法真实反映网站在百度 PC 搜索的表现。本接口实现百度 PC 端关键词批量排名查询，采集 PC 自然搜索真实排位，实时输出排名位次、目标页面、收录状态等核心信息。可区分自然排名与广告结果，未参与排名的关键词返回无排位标识，能够规避手动查询的地域、Cookie 个性化干扰，满足关键词监控、SEO 效果评估、竞品对标分析、站点收录校验等业务需求。应用场景PC 端关键词排名监控：批量跟踪网站关键词在百度 PC 搜索的自然排名，捕捉排名升降波动变化。SEO 效果评估：统计优化前后 PC 端关键词排位数据，客观评估网站 SEO 优化成效。竞品对标分析：抓取竞品网站目标关键词 PC 排名，对比落地页表现，分析对手优化策略。页面收录校验：结合返回收录状态，判断网页是否被百度 PC 搜索正常索引收录。业务报表统计：批量采集关键词排名结构化数据，用于 SEO 大盘统计、报表导出。PC 与移动端差异对比：对比 PC、移动端两套排名结果，识别两端搜索表现差异，辅助调整优化方向。API介绍请求说明名称类型必须说明domainString是查询的域名catalogString否目录名称（默认选择全部数据）pageint否分页（默认第1页，可自行选择页码，每页最多100条数据）戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, "msg": "成功", "taskNo": "41020892700032664119", "data": { "Ranks": [ { "RankStr": "1-1",//排名（页数-条数） "XiongzhangID": "",//熊掌ID "Title": "",//标题 "Url": ""//标题连接 } } }

前言在地理位置业务开发中，经常需要做 WGS84、GCJ02 火星坐标系、BD09 百度坐标系的坐标转换。不同地图服务商坐标系标准不一样，直接混用经纬度会出现点位偏移，造成地图定位落点错误。本接口支持三套坐标系互相转换：WGS84 是 GPS 设备输出的国际原始坐标；GCJ02 火星坐标系为高德、腾讯地图国内通用标准；BD09 是百度地图专属坐标系。WGS84 和 BD09 不能直接换算，需要以 GCJ02 作为中转。境外点位不做偏移处理，直接返回原始经纬度，适用于多源位置数据对接、经纬度点位校准、多地图平台适配等开发场景。WGS84：国际 GPS 原始坐标，GPS 硬件、谷歌地图使用GCJ02：火星坐标系，国内高德、腾讯地图通用BD09：百度专属坐标系，百度地图接口返回坐标应用场景多地图平台数据对接：业务同时接入高德、腾讯、百度地图，统一不同接口返回的坐标体系，消除点位偏移。GPS 设备数据导入：硬件 GPS 输出 WGS84 原始坐标，转换为 GCJ02 或 BD09，适配国内地图展示。位置数据迁移同步：历史位置数据跨系统迁移，完成坐标系换算，保证点位位置一致。第三方位置接口适配：对接外部定位服务，对返回坐标做转换处理，适配自身地图渲染。点位比对校验：不同来源的经纬度做标准化转换后，开展距离计算、点位匹配、围栏判断。海外业务兼容：识别境外坐标，跳过偏移算法，直接输出原始经纬度，保障海外点位准确性。API介绍请求说明名称类型必须说明fromString是源坐标系，可选值 GCJ02、WGS84、BD09toString是目标坐标系，可选值 GCJ02、WGS84、BD09locationString是待转换的坐标。经度和纬度用",“分割，经度在前，纬度在后，经纬度小数点后不得超过6位。多个坐标对之间用”;"进行分隔, 最多支持20对坐标。戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "92525963783875780764", // 本次请求号 "data": { "count": 2,//数量 "list": [//坐标 { "output": [//目标坐标 115.4945022118328, 39.997447942460184 ], "input": [//源目标 115.481488, 39.990464 ] } ] } }

前言快递面单OCR识别，即通过图像识别技术自动识别快递面单中的信息，包括收件人姓名、联系电话、收件地址、寄件人姓名、寄件电话、寄件地址、运单号、快递公司、物品类型、备注信息等。快递面单OCR识别可广泛应用在物流场景中，比如：快递网点分拣录入: 网点扫描拍照面单，自动识别运单号、收件地址，自动匹配分拣流向，替代人工手动录入单号地址，提升分拣效率，减少手工录单错误。驿站 / 快递柜入库出库: 快递驿站、快递柜设备拍摄面单，OCR 识别运单号、手机号，自动完成快递入库登记，生成取件码；取件时再次识别，自动完成出库核销。快递信息电子化存档: 把纸质运单拍照，OCR 识别后结构化存储寄收件信息，做单据归档，方便后期运单查询、售后溯源，减少纸质单据保管压力。API介绍请求说明名称类型必须说明fileFile否户口本照片，file、base64、url 必须提供一个base64String否图像base64字符串urlString否图像 url，长度不超过1024字节，请注意关闭URL防盗链fileFile否图像文件，文件类型base64、file、url 必须提供一个，优先级：base64 > file > url图像最短边至少15px，最长边最大4096px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式，图像文件大小不超过2M戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "92525963783875780764", // 本次请求号 "data": { "recipient_addr": "浙江杭州市余杭区仓前街道爱力中心1幢307A室", // 收件地址 "recipient_name": "王先生", // 收件人 "recipient_phone": "15905811522", // 收件人电话 "sender_addr": "上海市嘉定区叶城路1128号裙楼1层", // 发件地址 "sender_name": "李先生", // 发件人 "sender_phone": "021-19975728", // 发件人电话 "waybill_number": "JDVB19328523134-1-1-", // 快递运单号 "bar_code": "JDVB19328523134-1-1-", // 条形码 "three_segment_code": "31-H21BB-31-Y3015" // 三段码 } }

前言护照OCR识别，即通过图像识别技术自动识别护照本中的信息，包括姓名、姓名拼音、性别、出生地点、出生日期、签发地点、签发日期、有效期、签发机关，国籍等。API介绍请求说明名称类型必须说明fileFile否户口本照片，file、base64、url 必须提供一个base64String否护照图片base64urlString否护照图片完整urlfileString否护照图片文件戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, // 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "65605503936940344488", // 本次请求号 "data": { "MRZCode1": "", "MRZCode2": "", "护照号码": "", "护照签发地点": "", "签发机关": "", "签发日期": "", "有效期至": "", "国家码": "", "国籍": "", "姓名": "", "姓名拼音": "", "性别": "", "出生地点": "", "生日": "" } }

前言图片修复可对图片进行智能修复，去除图片中不需要的物体，并使用背景内容进行填充，也可对破损图片进行修复。支持URL、Base64等图像上传途径，适配 JPG/PNG/BMP 等通用图片格式，处理完成返回图片URL及图片base64编码主要使用场景消除干扰物：在人像或产品图中，抹掉背景里误入的路人、突兀的警示牌、电线杆或杂乱的影子，让视觉焦点集中在主体上。去水印/去Logo：从网上下载的参考图或素材图带有竞品水印，可以智能填补水印遮盖下的原图内容（背景、纹理）。人像美容精修：修复皮肤上的痘痘、皱纹、眼袋，甚至填补头发稀疏区域，在保持“像本人”的前提下极大美化。API介绍戳这里查看详情请求说明名称类型必须说明base64String否图像base64字符串urlString否图像url链接，url链接长度不超过1024字节，请注意关闭URL防盗链fileFile否图像文件rectangleString是遮挡物坐标，JSON格式字符串。每个元素包含left, top, width, height，int 类型。如： [{‘width’: 92, ‘top’: 25, ‘height’: 36, ‘left’: 543}] ，注意：上传宽高、位置坐标参数要比图片实际宽高小返回样例{ "code": 200,// 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功",// 返回码对应描述 "taskNo": "122984078218931802948253",// 本次请求号 "data": { "base64": "" ,// 生成后图片的base64字符串，不带图片头。 "url": ""// 生成后的图片的url，长期有效。建议用户自行下载保存，避免丢失。 } }

前言图片缩放可将图图片在长宽方向放大或缩小，并保持图像质量无损。缩放尺寸可格局尺寸缩放和比率缩放。图片提供方式支持URL、Base64等图像上传途径，适配 JPG/PNG/BMP 等通用图片格式，处理完成返回图片URL及图片base64编码。主要使用场景跨屏适配：同一张原图，需要缩放到不同分辨率以适配手机、平板、台式机和巨幅广告屏。例如，4K屏需要大尺寸图，而智能手表只需要极小尺寸图缩略图生成：在电商网站、视频平台或文件管理器中，将大图快速缩小生成预览图，既能展示内容概览，又能大幅提升页面加载速度打印输出：根据打印尺寸和DPI（每英寸点数）要求，将图片缩放到对应的具体厘米或英寸规格（如6寸照片、A4纸满版印刷）。API介绍戳这里查看详情请求说明名称类型必须说明base64String否原图base64串 原图url，file、base64三选一fileFile否原图文件 原图url，file、base64三选一urlString否原图url 原图url，file、base64三选一typeString是类型，type=size为尺寸缩放，type=rate为比率缩放widthInteger否缩放图宽度，单位px，正整数，type为size时必输heightInteger否缩放图高度，单位px，正整数，type为size时必输keepRateInteger否是否保持宽高比,1为保持，0为不保持，当type=size时有效，默认为1rateDouble否缩放比率，当type=rate时，此值才有效.其值为0到2之间，例如：0.5、1.2返回样例{ "code": 200,// 返回码，详见返回码说明 "msg": "成功", // 返回码对应描述 "taskNo": "596744245171443788745816",// 本次请求号 "data": { "imageUrl": "xxx.jpg",//图片URL，有效期30天。建议自行下载保存，避免丢失 "imageBase64": "xxxxxxx" //图片base64 } }

前言随着国内搜索引擎生态多元化发展，必应不再只是面向出海的搜索工具，在国内技术检索、双语查阅、企业商务场景下拥有稳定用户群体。大量国内企业官网、技术博客、涉外服务站点开始布局必应 SEO，但多数从业者缺少高效的数据采集手段，只能人工检索，难以批量获取域名在指定关键词下的真实表现，存在排名摸排难、收录状态不清晰、结果信息不全等现实痛点。必应拥有独立的算法评判体系，看重关键词匹配度、内容质量、站点合规与用户体验。开展必应 SEO 分析，需要依托域名与目标关键词，批量获取在必应搜索环境下的关键词排名、结果标题、页面链接以及站点收录量等关键指标，以此客观评估站点搜索表现，定位优化短板。该套数据能力面向国内站点，可服务企业官网、技术站点、双语资讯、涉外服务商等多类场景，为 SEO 诊断、竞品对标、优化效果复盘提供原始依据。针对上述业务需求，本文围绕必应关键词数据查询展开，阐述基于域名、关键词获取排名、标题、链接、收录量的实现逻辑，梳理数据采集要点与 SEO 应用方式，为国内站点开展必应搜索优化提供实操参考。应用场景必应关键词排名优化在国内拥有诸多实用落地场景，适合多种类型网站开展 SEO 运营：企业官方网站：面向国内商务客户、采购人群，通过必应自然排名提升品牌曝光，获取商务咨询线索，补充国内搜索引擎之外的流量渠道。技术与博客站点：针对开发者、技术爱好者群体，技术文档、教程类内容在必应拥有较高受众，良好关键词排名能够带来高质量技术访问流量。双语资讯与教育网站：面向需要查阅外文资料、学术文献的学生、科研工作者，借助必应双语搜索优势，提升中英文内容的检索曝光。涉外服务机构：国内外贸服务商、翻译机构、涉外咨询企业，依托国内必应用户，挖掘有海外业务需求的国内客户，获取意向用户。内容资讯平台：垂直行业资讯站点，借助必应的收录规则，拓展增量自然流量，丰富网站整体来源结构，降低对单一搜索渠道的依赖。API介绍请求说明名称类型必须说明domainString是查询的域名keywordString是查询的关键词戳这里查看详情返回样例{ "code": 200, "msg": "成功", "taskNo": "41020892700032664119", "charge": true, "data": { "SiteCount": 0,//收录量 "Ranks": [ { "RankStr": "1-1",//排名 "Title": "百度一下，你就知道",//标题 "Url": "https://www.baidu.com/"//对应连接 } ] } }

前言随着短视频行业高速发展，UGC内容海量爆发、传播速度极快，已成为当下主流的网络内容形态。短视频融合画面、音频、字幕、封面等多元内容形式，风险点位分散、隐蔽性强，各类违规内容极易借助流量快速扩散，给平台内容风控与合规运营带来极大压力。传统人工审核效率低、响应慢、容错率不足，难以适配短视频即时发布、高频更新的业务模式，搭建高效智能、可实时响应的短视频审核体系成为行业刚需。智能化短视频审核可对视频全维度内容进行合规筛查，依托智能识别技术规避人工漏审、误审、审核滞后等问题，实现快速审核、结果实时返回。在保障内容安全、规范平台生态的同时，大幅提升审核效率与用户发布体验，适配短视频高速分发的运营场景。本文聚焦短视频智能审核体系，详解审核机制、风险识别逻辑与标准化流程，为平台高效风控、合规运营提供参考。应用场景短视频智能审核核心应用场景如下，覆盖平台主流风控需求：UGC投稿审核：针对普通用户上传短视频，全自动筛查色情、暴力、违规导向、侵权等内容，实时拦截风险稿件，保障公域内容合规。电商带货审核：识别短视频虚假宣传、违禁词、违规营销、夸大功效等营销类违规内容，规避带货合规风险。官方内容预审：针对媒体、政务、企业账号发布视频，前置校验内容严谨性，避免舆论风险，维护品牌公信力。二次创作审核：检测混剪、搬运、抄袭类短视频，防范版权侵权与低质同质化内容传播。流量分发审核：对热门、高播放短视频进行二次复核，杜绝违规内容随流量扩散，稳定平台内容生态。API介绍请求说明名称类型必须说明nameString是视频名称videoUrlString是视频URL地址。支持mp4、avi、flv、mov，视频时长不超过5分钟，大小在30MB以内extInfoString否用户自定义字段，此字段会展示在审核员页面以帮助审核人员更好的判断视频内容是否合规，示例：[ { “subject”: “漫展信息”, “fields”: [ { “title”: “漫展”, “value”: “杭州动漫展” }, { “title”: “UID”, “value”: “ae020798-b1b3-4db0-83b7-0f3907b9b194” }, { “title”: “来源”, “value”: “自拍” } ] }, { “subject”: “地区”, “fields”: [ { “title”: “杭州市”, “value”: “3456789” } ] } ]戳这里查看详情返回样例{ "msg": "成功",//返回码对应描述 "code": 200,//返回码，详见返回码说明 "taskNo": "196221445211500016691377",//本次请求号 "charge": true,//计费标志 "data": { "uuid": "894ef554-a165-42b0-821a-eed42e049d58", "conclusion": "合规",//审核结果描述，可取值：合规、不合规、疑似 "conclusionType": 1,//审核结果，可取值：1 合规，2 不合规，3 疑似， 4 审核失败 "isHitMd5": false,//是否命中视频黑库MD5提示，true:命中 false:未命中 "msg": "未命中视频黑库",//命中MD5提示 "frames": [ { "conclusionType": 2,//帧审核结果，可取值：1 合规，2 不合规，3 疑似， 4 审核失败 "conclusion": "不合规",//帧审核结果描述，可取值：合规、不合规、疑似 "frameTimeStamp": 0,//帧时间戳 "frameUrl": "xxxxx",//帧url地址 "frameThumbnailUrl": "xxxxx",//帧缩略图url地址 "data": [//各维度明细审核结果 合格无返回 { "conclusionType": 2, "conclusion": "不合规", "type": 5,//审核主类型，0:违禁图库、1：色情识别、3：恶心图识别、4:广告●●、6：图像质量●●、7：用户图像黑名单、8：用户图像白名单、10：用户头像审核、11：百度违禁词库、12：图文审核、13:自定义文本黑名单、14:自定义文本白名单、15:EasyDL自定义模型、21：违禁识别、22：直播场景审核 "subType": 1,//详见subType说明 "msg": "存在公众人物不合规",//不合规项描述信息 "stars": [//命中人脸的信息 { "probability": 0.96015228271484,//人脸相似度 "name": "圆圆" //人名 } ] }, { "conclusionType": 2, "conclusion": "不合规", "probability": 0.99330544,//不合规项置信度 "type": 4, "subType": 0, "msg": "存在watermark不合规" }, { "conclusionType": 2, "conclusion": "不合规", "type": 13, "subType": 0, "msg": "存在自定义文本黑名单不合规", "hits": [//命中信息 { "datasetName": "#################111",//违规项目所属数据集名称 "words": [//送检文本命中词库的关键词 "好看视频", "好看视频" ], "modelHitPositions":"",//送检文本命中模型的详细信息，包含位置信息及置信度信息。位置信息：命中模型的违规内容在送检原文中的位置（从0开始计算）：“开始位置”、“结束位置”；置信度信息：命中模型对应的置信度分数（范围：0至1，数字越大，可能性越高）。返回示例见下方“成功响应示例——不合规”部分 "wordHitPositions":[//送检文本命中词库的详细信息，为Object的列表，包含words、positions、label三个字段，详细描述如下表所示。返回示例见下方“成功响应示例——不合规”部分 { "keyword":"",//送检文本命中词库的关键词 "positions":"",//关键词在送检原文中的位置（从0开始计算）：分别为“起始位置”，“结束位置” "label":""//关键词命中的细分标签 } ], "modelName":"",//命中自定义模型名称 "score":"",//命中自定义模型置信度 "modelId":"",//命中自定义模型ID "label":""//命中自定义模型标签名称 } ] } ] } ], "conclusionTypeGroupInfos": [//审核结论汇总 { "msg": "存在watermark不合规",//一级违规类型描述信息 "typeInfo": {//一级违规类型描述 "type": "广告●●" }, "subTypeInfoList": [//二级违规列表。timestamp：帧时间戳;subType：二级违规类型描述 { "subType": "watermark", "timestamp": 0 }, { "subType": "watermark", "timestamp": 3033 } ] }, { "msg": "存在公众人物不合规", "typeInfo": { "type": "信息识别" }, "subTypeInfoList": [ { "subType": "公众人物", "timestamp": 0 } ] } ] } }