e コマース SKU 利益率推定 API

APIエンドポイント仕様

  • エンドポイント パス: /api/1/ecommercePL
  • データの種類: JSON & 5/分
  • 情報元: LOから購入
  • リクエスト制限: 500リクエスト/月
  • スクリプトと統合: cURL, JS, Python, Ruby, Php, Node.js, Java, .NET, Rust, Go, Typescript と統合するコード
e コマース SKU 利益率推定 API エンドポイントの基本情報

APIエンドポイントパス

必須

B2C および D2C e コマース製品の利益率推定ツール

/api/1/ecommercePL


Call Method

Required

POST

返されるデータの種類

JSON

AIメールコンテンツの構造化JSONデータを出力


利用可能な API 引数とパラメータ

token

必須

BUYFROMLO API トークンを購入します. 無料および有料のサブスクリプション API が利用可能です: /api/3/email-content-generator, /app/3/email-content-generator 同様に

purpose

必須

英語でキーワードを入力してください

role

必須

このメールに蠢いているのは誰の役割か

typ2

必須

電子メール マーケティング キャンペーンのタイプ. 現在利用可能なオプション:influencer_recruitment, affiliate_recruitment, link_build, outbound_leads

receiver

必須

受信者のメールアドレス


language

オプション

言語の ISO コードを入力します. 現在 API は en, ja, zh-cn, zh-tw の 4 つの言語を提供します. デフォルトの言語はenです

apiKey

オプション

現在利用可能なモデルは, OpenAI GPT, Palm, Gemini, Llama, Claude です.

modelVersion

オプション

LLM API キーを入力するには, 無料トライアル API が必要です. 現在利用可能なモデルは OpenAI GPT です.


B2C および D2C e コマース製品の利益率推定ツール

/api/1/ecommercePL


コードの統合と対応

Python コードサンプル


インポートリクエスト

apiendpoint = "https://api.buyfromlo.com/api/3/email-content-generator"

## 必須の引数とパラメータ ##

token = "あなたのbuyfromloトークン"
目的 = 「インフルエンサーの採用、アウトバウンドのリードの生成など、電子メールの目的」
role = 「電子メール マーケティング スペシャリスト、人事、インフルエンサー マーケティング エキスパートなど、特定のタイプの電子メール送信者」
typ2 = 「インフルエンサーの採用、アフィリエイトの採用、アウトバウンドの見込み客などの電子メールの目的の種類」
language = 「電子メールコンテンツの言語」
受信者 = "電子メール受信者名"
sender = "メール送信者名"
brandname = 「ブランド、会社などのエンティティ名」
文字数 = "メールの長さ"
contact = 「送信者の連絡先」
website = 「送信者からの Web サイトのアドレス」
llmversion = "有料ユーザーの場合は、LLM バージョンを選択してください。現在利用可能なオプション: openai、palm、Gemini、Llama、claude"

## オプションの引数とパラメータ ##
context_materials="電子メール キャンペーンに関するコンテキスト"
apiKey = "無料トライアル ユーザーの場合は、OpenAI API キーをプラグインしてください"

headers={"認可": "ベアラー" + トークン}

## API を呼び出す ##
応答 = リクエスト.post(
    頂点点、 
    json={
            「目的」:目的、 
            "role": ロール、"typ2": typ2、 
            「言語」: 言語、 
            「受信機」:受信機、 
            「送信者」: 送信者、
            「ブランド名」: ブランド名、 
            「文字」: 文字、 
            「連絡」:連絡、 
            「ウェブサイト」: ウェブサイト、 
            "llmversion": llmversion, 
            「連絡」:連絡、 
            「ウェブサイト」: ウェブサイト、 
            "llmversion": llmversion,
            "context_materials":context_materials,
            "apiKey":apiキー
        }、ヘッダー= ヘッダー
    )
print(response.status_code)
print(response.json())
                        

JSON 応答サンプル


{
    「AIプロンプト」
}