yandex-per-result

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🔍 Yandex Search API：以整洁的 JSON 获取搜索结果，按页计费

每页搜索结果统一收取固定费用，包含所有结果类型。以开发者友好的方式使用 Yandex Search API。

Actor 页面： apify.com/johnvc/yandex-scrape-yandex-search-results-at-scale---per-result 输入架构： apify.com/johnvc/yandex-scrape-yandex-search-results-at-scale---per-result/input-schema

此 Yandex Search API 每次运行收取一次性的 Search Start 费用，此外每页搜索结果收取固定费用，因此费用随抓取的页数变化，而不受启用的结果类型数量影响。它会查询 Yandex——俄罗斯以及东欧和中亚多个市场占主导地位的搜索引擎，并返回整洁、结构化的 JSON，每页中每种结果类型对应一项。每项都包含搜索参数、结果数量，以及自然搜索结果、广告、知识图谱、内嵌图片和内嵌视频的数组。支持地区域名、语言和地区定位，以及分页。

此 Actor 最初按结果计费，并在 URL 和此仓库名称中保留了“per-result”，以确保现有链接继续有效。现在它按页计费，价格与我们的其他 Yandex 项目 Scrape Yandex 相同。

视频演示

快速开始

前提条件

• Python 3.11 或更高版本
• Apify 账户和 API 密钥（在此免费获取密钥）

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/johnisanerd/Apify-Yandex-Pay-Per-Result.git
   cd Apify-Yandex-Pay-Per-Result
   

2. 使用 UV 安装依赖项

   # Install UV if you do not have it:
   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   
   # Install project dependencies:
   uv sync
   

3. 配置 API 密钥

   cp .env.example .env
   # Edit .env and add your Apify API key
   # Get your free API key at: https://apify.com?fpr=9n7kx3
   

4. 运行示例

   uv run python yandex-pay-per-result-scraper.py
   

替代方式：直接设置 API 密钥

export APIFY_API_TOKEN="your_api_key_here"
uv run python yandex-pay-per-result-scraper.py

为什么使用此 Yandex Search API？

每页一个价格。 无论一页返回多少种结果，都只计费一次；如果该页未返回所选结果，则不计费。因此它适用于探索性研究、关键词测试，以及不同查询的结果密度各异的工作负载。

独立的搜索索引。 Yandex 维护着自己的网络索引，其排名、地区内容和西里尔语覆盖范围均有独特之处，无法在其他地方找到。对于俄语研究、东欧市场或对比 SEO，它是独特的数据来源。

支持多个域名。 可定位 yandex.ru、yandex.com、yandex.com.tr、yandex.by、yandex.kz 和 yandex.uz，再搭配 lang 和 lr，精确控制地区索引和语言变体。

丰富的结果类型。 除了自然搜索结果，每页还会以结构化输出返回广告、知识图谱条目、内嵌图片块和内嵌视频轮播。

价格可预测，按使用量付费。 按页计费，每次运行另收一次性的 Search Start 费用，无需订阅；max_pages 上限可让你控制成本。

易于自动化。 只需几行 Python 代码即可调用，也可以将其加载为 MCP 工具，让 Claude 和 Cursor 等助手按需为你执行 Yandex 搜索。

功能

核心功能

• Yandex 搜索，支持 6 个地区域名
• 按需选择结果类型：可分别启用或停用自然搜索结果、广告、知识图谱、内嵌图片和内嵌视频；启用更多类型不会提高每页价格
• 使用 lang 和 lr 控制语言和地区
• 排序和时效筛选：sort_mode（相关性或日期）和 period（全部、当天、最近两周、一个月）
• 并行抓取多页，可配置 max_pages 上限
• 按页计费：每次运行收取一次 Search Start 费用，之后按交付的页数收取固定费用

数据质量

• 每个结果类型每页一个条目，并标记 item_type 和 result_count
• 包含位置、标题、链接、摘要和显示链接的 organic_results 数组
• 每个条目都会回显结果数量和元数据
• 广告、知识图谱、图片和视频分别使用独立数组
• 所有查询的 JSON 结构保持一致

使用示例

基本搜索

{
  "text": "machine learning tutorial",
  "max_pages": 1
}

使用语言和区域定位的地区域名

{
  "text": "машинное обучение учебник",
  "yandex_domain": "yandex.ru",
  "lang": "ru",
  "lr": "213",
  "max_pages": 1
}

输入参数

参数	类型	必填	默认值	描述
text	string	是	-	搜索查询。支持 Yandex 支持的任意运算符，例如 site:wikipedia.org python。
include_organic_results	boolean	否	true	返回自然搜索结果（item_type 为 organic）。
include_ads	boolean	否	false	存在付费广告时返回这些广告（item_type 为 ads）。
include_knowledge_graph	boolean	否	false	存在知识图谱卡片时返回该卡片（item_type 为 knowledge_graph）。
include_inline_images	boolean	否	false	返回内嵌图片栏（item_type 为 inline_images）。
include_inline_videos	boolean	否	false	返回内嵌视频轮播（item_type 为 inline_videos）。
yandex_domain	string	否	yandex.com	Yandex 域名，例如 yandex.ru、yandex.com.tr（支持 6 个）。
lang	string	否	（域名默认值）	语言代码，例如 en、ru。多种语言用逗号分隔。
lr	string	否	（域名默认值）	国家或地区 ID，例如 84（美国）、213（莫斯科）、225（俄罗斯）。
max_pages	integer	否	2	要获取的最大页数；0 = 不限。适用于每种选定的结果类型。
sort_mode	string	否	relevance	结果排序方式：relevance 或 date（最新优先）。
period	string	否	all	时间范围：all、day、last_two_weeks、month。
output_file	string	否	-	用于保存结果的可选文件名。

输出格式

页面上出现的每种选定结果类型都会作为独立的数据集条目返回，并标记 item_type（organic、ads、knowledge_graph、inline_images 或 inline_videos）和 result_count；每个条目计为一个结果。下面展示了 machine learning tutorial 的代表性 organic 条目（此处的 organic_results 数组已精简为仅包含一个结果）。

{
  "item_type": "organic",
  "result_count": 10,
  "text": "machine learning tutorial",
  "yandex_domain": "yandex.com",
  "lang": "en",
  "lr": "84",
  "max_pages": 1,
  "search_timestamp": "2026-05-29T11:51:33",
  "total_results_found": 10,
  "pages_processed": 1,
  "page_number": 1,
  "search_domain_description": "United States",
  "search_language_description": "English",
  "results_per_page": 10,
  "organic_results": [
    {
      "position": 2,
      "title": "Machine Learning Tutorial - GeeksforGeeks",
      "link": "https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/machine-learning/",
      "snippet": "Machine Learning is mainly divided into three core types: Supervised Learning: Trains models on labeled data to predict or classify new, unseen data.",
      "displayed_link": "geeksforgeeks.org > machine-learning > machine"
    }
  ],
  "ads_results": [],
  "knowledge_graph": [],
  "inline_images": [],
  "inline_videos": []
}

每个页面条目都会回显搜索参数和结果数量，在 organic_results 中列出所有自然搜索结果（包含位置、标题、链接、摘要和显示链接；视频和新闻结果还可能包含 duration 和 date），并分别返回 ads_results、knowledge_graph、inline_images 和 inline_videos 数组。

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用作 MCP 工具

你可以将 Yandex Search API 加载为 MCP 工具，让助手代你调用。MCP 服务 URL 会预加载这一个 Actor：

https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/yandex-scrape-yandex-search-results-at-scale---per-result

出现提示时，可在浏览器中使用 OAuth 进行身份验证，也可以使用你的 Apify API 令牌（与 Python 示例中使用的 APIFY_API_TOKEN 相同）。可在 https://console.apify.com/settings/integrations 获取令牌，并在 https://apify.com?fpr=9n7kx3 注册免费的 Apify 账户。

在 Claude Cowork Desktop 中安装

Cowork 是桌面应用的自动化模式。要将 Yandex Search API 用作工具，请添加 Apify MCP 服务作为连接器。

1. 打开 Claude 桌面应用，然后前往 Settings → Connectors（或前往 Settings → Developer → Edit Config，直接编辑 claude_desktop_config.json）。
   • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
2. 添加 Apify MCP 服务，并且只预加载此 Actor：

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/yandex-scrape-yandex-search-results-at-scale---per-result"
      ]
    }
  }
}

3. 重启应用。当 Cowork 首次调用该工具时，请在浏览器中完成 OAuth 提示，或在连接器设置中添加 Apify API 令牌以跳过 OAuth。
4. 在 Cowork 聊天中，确认该工具可用，并让它运行 Yandex Search API。

下载桌面应用并开始免费试用：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg 更多帮助：https://docs.apify.com/platform/integrations/claude-desktop

在 Claude Code 中安装

Claude Code 是命令行工具。只需运行一条命令，即可添加 Actor 的 MCP 服务：

claude mcp add --transport http apify \
  "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/yandex-scrape-yandex-search-results-at-scale---per-result"

要使用令牌而非浏览器 OAuth：

claude mcp add --transport http apify \
  "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/yandex-scrape-yandex-search-results-at-scale---per-result" \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"

然后使用 claude mcp list 验证，或在会话中运行 /mcp。让 Claude Code 调用 Yandex Search API。

免费试用 Claude Code：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg Claude Code MCP 文档：https://code.claude.com/docs/en/mcp

在 Claude（网站版）中安装

在 claude.ai 上，先将 Apify 添加为连接器，然后仅启用此 Actor 的工具。

1. 前往 Settings → Connectors → Browse connectors，搜索 Apify MCP server。安装它（如果出现提示，则启用或更新）。
2. 连接时，使用 Apify API 令牌进行身份验证，并启用工具 johnvc/yandex-scrape-yandex-search-results-at-scale---per-result。
3. 在任意聊天中，打开 + → Connectors，然后开启 Apify。
4. 或者，选择 Add custom connector，粘贴完整的 MCP URL https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/yandex-scrape-yandex-search-results-at-scale---per-result，并在出现提示时使用 OAuth。
5. 让 Claude 运行 Yandex Search API。

在网页上打开 Claude：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg

在 Cursor 中安装

Cursor 从项目文件 .cursor/mcp.json 中读取 MCP 服务。

1. 在项目中创建 .cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/yandex-scrape-yandex-search-results-at-scale---per-result"
    }
  }
}

2. 如果你希望使用令牌身份验证，而非浏览器 OAuth，请添加一个标头：

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/yandex-scrape-yandex-search-results-at-scale---per-result",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" }
    }
  }
}

3. 打开 Cursor → Settings → MCP，确认 apify 服务已连接（显示绿点）。
4. 在 Composer 或 Chat 中，让 Cursor 调用 Yandex Search API。

刚开始使用 Cursor？在这里获取：https://cursor.com/referral?code=XQP4VBLI3NNX

在 ChatGPT 中安装

ChatGPT 通过开发者模式连接到 Apify MCP 服务（适用于 ChatGPT Pro、Plus、Business、Enterprise 和 Education 套餐）。

1. 点击个人资料图标，然后进入 设置 > 应用。如果看不到 创建应用 按钮，请打开 高级设置 并启用 开发者模式。
2. 点击 创建应用 并填写表单：
   • 名称： Apify
   • MCP 服务 URL： https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/yandex-scrape-yandex-search-results-at-scale---per-result
   • 身份验证： OAuth
3. 点击 创建，并通过 Apify 授权连接。
4. 要在对话中使用该应用，请点击聊天中的 +，选择 开发者模式，然后选择 Apify。

更多帮助：https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp

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用心打造

使用 Yandex Search API 获取 SEO 研究、市场情报和多语言内容分析所需的可靠结构化结果。

精选任务

Apify Store 中可直接运行的示例。

• 将 Yandex 搜索结果导出为 CSV

🤖 向 AI 助手咨询此 Actor

在你选择的 AI 中打开一条关于 Yandex Search API 的现成提示词：

• 💬 ChatGPT
• 🧠 Claude
• 🔍 Perplexity
• 🅒 Copilot

最后更新：2026.10.27