API de Meta AI: respuestas, páginas citadas y consultas de búsqueda

META_AI pregunta al chat de Meta AI en meta.ai.


taskType	`META_AI`
Lee	`prompt` (recurre a `query`)
Créditos	1
País	Opcional, por defecto `US`.

Solicitud

Meta AI rechaza la mayoría de los prompts con “best” más un producto, así que formula las preguntas de compras como una pregunta:

curl -X POST https://api.querying.ai/v1/async/task \
  -H "Authorization: Bearer $QUERYING_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "taskType": "META_AI", "payload": { "prompt": "Which running shoes work best for flat feet?", "country": "US" } }'

Respuesta

Campo	Tipo	Descripción
`text`	string	La respuesta. Las fórmulas aparecen en LaTeX, tal como se escribieron. Las tarjetas de producto aparecen como líneas de lista con su precio, y las tablas comparativas como tablas Markdown, donde Meta AI las mostró.
`markdown`	string	La respuesta con enlaces numerados a las páginas citadas. Las fórmulas van entre signos `$`, o entre `$$` en una línea propia. Los nombres de producto enlazan a su página de producto. Se devuelve sin ningún flag.
`sources`	array	Las páginas citadas: `position`, `url`, `label`, `publisher`. En un producto del catálogo de Meta, `label` es el producto y `publisher` su marca.
`searchQueries`	string[]	Las búsquedas web que ejecutó Meta AI.
`shoppingCards`	array	Las tarjetas de producto que mostró Meta AI: `title`, `position`, `price` (`value`, `currency`, `raw`), `oldPrice` (el precio antes de la oferta), `brand`, `thumbnail`, `productLink`, `productId`.
`inlineProducts`	array	Los productos que nombra la respuesta, en orden: `title`, `position`, `price`, `oldPrice`, `thumbnail`, `productLink`, `productId`. Una tarjeta con el mismo `productId` es el mismo producto.
`notice`	object	Presente cuando Meta AI rechazó el prompt. Ver abajo.
`rawResponse`	array	Las llamadas a herramientas de Meta y su respuesta estructurada final. Solo con `include.rawResponse`.

Por ejemplo:

{
  "text": "For flat feet, stability shoes with firm arch support work best ...",
  "markdown": "For flat feet, stability shoes with firm arch support work best [1](https://www.example.com/flat-feet-shoes).",
  "sources": [{ "position": 1, "url": "https://www.example.com/flat-feet-shoes", "label": "Shoes for flat feet", "publisher": "Example Running" }],
  "searchQueries": ["running shoes flat feet"]
}

Flags include

Flag	Efecto
`rawResponse`	Añade `rawResponse`.

markdown no necesita flag. searchQueries, ads y shopping no tienen efecto. shoppingCards e inlineProducts llegan con cada respuesta que muestra productos. analysis se rechaza con 422 VALIDATION_ERROR y citationAnalysis con 400 VALIDATION_ERROR. html añade la pantalla que mostró Meta AI, por 0,25 créditos cuando se guarda la página. Consulta Páginas HTML. Consulta Respuestas en Markdown y en bruto.

Rechazos

Meta AI rechaza muchos prompts de compras con la forma “best” más un producto, como “best running shoes 2026”. En ese caso la tarea se completa con text vacío y un notice que cita el mensaje de Meta:

{
  "text": "",
  "markdown": "",
  "sources": [],
  "notice": { "type": "policy_declined", "scope": "text", "message": "Your request was blocked by our security system." }
}

El mismo prompt recibe el mismo rechazo en un nuevo intento. Reformúlalo como pregunta, por ejemplo “Which running shoes work best for flat feet?”.

Primeros pasos

Conceptos clave

Motores de respuesta

Búsqueda y datos web

Opciones de solicitud

Investigación

Monitorización GEO

Cuenta y datos

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