# Monitoraggio delle notizie con un'API di ricerca web: query giornaliere, solo nuove storie > Monitora le notizie con un'API di ricerca: topic=news, risultati dell'ultimo giorno, dedup per URL e testo in Markdown. Script Node.js. - URL: https://llmwebsearch.com/it/use-cases/news-monitoring/ - Ultimo aggiornamento: 2026-10-22 - Editore: LLMWebSearch (https://llmwebsearch.com) Seguire un mercato, un concorrente o una normativa significa lanciare le stesse ricerche ogni giorno e notare ciò che è nuovo. Una ricerca di notizie con il testo delle pagine trasforma quel compito in uno script breve e un digest quotidiano. **Risposta rapida — Come monitoro le notizie con un'API di ricerca?** Lancia una lista fissa di query una volta al giorno con i risultati delle notizie dell'ultimo giorno, tieni solo gli URL che non hai ancora visto e riassumi i nuovi articoli. **LLMWebSearch** restituisce risultati di notizie con i primi 3 articoli letti in Markdown, per un credito per query. Cinquanta argomenti controllati ogni giorno usano circa 1.500 crediti al mese, da 1,20 USD/1K ricerche. Senza KYC; paghi in criptovalute. ## Come funziona il monitoraggio delle notizie con LLMWebSearch? Tre parametri fanno la maggior parte del lavoro. `topic=news` richiede risultati di notizie invece di pagine web generiche. `time_range=day` tiene solo gli elementi dell'ultimo giorno. `read=3` restituisce il testo dei primi tre articoli, così puoi riassumerli senza aprire ogni link. Uno scheduler lancia lo script una volta al giorno, o ogni poche ore per argomenti in rapido movimento. Ogni esecuzione invia le stesse query, confronta gli URL con quelli già visti e riporta solo i nuovi. ## Quali query dovrei seguire? Le query brevi e specifiche funzionano meglio. Combina un nome con un evento: un'azienda e "acquisizione", un prodotto e "richiamo", una legge e "emendamento". Le query ampie restituiscono ogni giorno le stesse grandi testate e nascondono le storie che ti interessano. Raggruppa le query per pubblico. Un team legale, un team di prodotto e un team commerciale vogliono ciascuno un digest diverso. Uno script può produrli tutti e tre taggando ogni query con il suo pubblico. Usa `country` e `language` quando le notizie che ti servono sono locali, per esempio `country=fr` e `language=fr` per la copertura francese. *Node.js: controllo quotidiano delle notizie con deduplicazione per URL* ```javascript // Run once a day (cron, a scheduler or an n8n Schedule trigger). Node.js 18+ (built-in fetch). import fs from 'node:fs'; const API = 'https://llmwebsearch.com/api/v1/search'; const KEY = process.env.LLMWEBSEARCH_API_KEY; const SEEN_FILE = './seen-urls.json'; const QUERIES = ['example corp product recall', 'example corp acquisition', 'example industry regulation']; const seen = new Set(fs.existsSync(SEEN_FILE) ? JSON.parse(fs.readFileSync(SEEN_FILE, 'utf8')) : []); const fresh = []; for (const q of QUERIES) { const res = await fetch(API, { method: 'POST', headers: { Authorization: `Bearer ${KEY}`, 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ q, topic: 'news', time_range: 'day', max_results: 10, read: 3, max_chars: 3000 }), }); if (!res.ok) { console.error(q, res.status, await res.text()); continue; } const { results } = await res.json(); for (const r of results) { if (seen.has(r.url)) continue; // the same story found by two queries is reported once seen.add(r.url); fresh.push({ query: q, title: r.title, url: r.url, published_at: r.published_at, text: r.content }); } } fs.writeFileSync(SEEN_FILE, JSON.stringify([...seen])); for (const item of fresh) console.log(`${item.published_at ?? 'n/d'} ${item.title}\n ${item.url}`); ``` ## Come faccio a segnalare ogni notizia una sola volta? Tieni un elenco degli URL già segnalati e saltali alla run successiva. Lo script qui sopra salva quell'elenco in un piccolo file JSON; una tabella di database funziona allo stesso modo. La stessa notizia compare spesso su più testate, ognuna con il proprio URL. Raggruppa i risultati i cui titoli condividono la maggior parte delle parole e mostra un solo titolo con più link. Il campo `published_at` aiuta a ordinare un gruppo e a individuare la prima segnalazione. Cancella i vecchi URL dopo qualche settimana, così il file non cresce all'infinito. Le notizie più vecchie del tuo `time_range` non possono comunque ricomparire. ## Come trasformo i nuovi articoli in un digest? Invia i nuovi articoli a un modello con un'istruzione fissa: una riga per notizia, cosa è successo, chi è coinvolto e il numero della fonte. Chiedigli di unire le voci che descrivono lo stesso evento. Poiché il testo dell'articolo è già nei risultati, il modello riassume ciò che dice l'articolo, non ciò che suggerisce il titolo. Mantieni ogni articolo breve con `max_chars` intorno a 3.000; i primi paragrafi di una notizia contengono l'essenziale. ## Quali articoli non verranno letti? Gli articoli dietro un paywall o un login, e i siti che rifiutano il nostro reader. Quei risultati compaiono comunque con titolo, URL e snippet, e un `content_status` che spiega la lacuna. Il nostro reader rispetta robots.txt: si presenta come LLMWebSearch, segue le regole che un sito scrive per lui o per tutti i robot, e lascia fuori il contenuto di qualsiasi pagina che non gli è permesso leggere. Quando un sito respinge il nostro reader, il risultato torna senza contenuto e con lo status del sito: non risolviamo mai CAPTCHA, non accediamo agli account e non aggiriamo un blocco o un paywall. Per una testata con paywall, titolo e snippet bastano spesso a segnalare la notizia; una persona con un abbonamento può leggere il resto. ## Quanto costa un setup di monitoraggio? Un credito per query per run. Cinquanta query controllate una volta al giorno usano circa 1.500 crediti al mese. 5.000 ricerche a 9,25 USD copre tre mesi di quella cadenza. Controllare ogni tre ore moltiplica il conteggio per otto: circa 12.000 crediti al mese per le stesse cinquanta query. 25.000 ricerche a 41,25 USD copre allora due mesi. Riserva i controlli frequenti ai pochi argomenti in cui le ore contano. ## Quale pack si adatta a una cadenza di monitoraggio? Query × run al giorno × 30 giorni. I crediti di ricerca non hanno data di scadenza: quello che non usi questo mese è ancora lì l'anno prossimo. | Piano | Quantità | Prezzo | Prezzo per unità | | --- | --- | --- | --- | | Prova | 5.000 ricerche | 9,25 USD | 1,85 USD/1K ricerche | | Builder | 25.000 ricerche | 41,25 USD | 1,65 USD/1K ricerche | | Produzione | 100.000 ricerche | 145 USD | 1,45 USD/1K ricerche | In ogni piano: Prime 3 pagine lette come Markdown · Filtri per paese, lingua, tempo e dominio · Chiamate non riuscite non addebitate · I crediti non scadono mai **Prima di pagare** - Ricarica minima 25 USD. Ricarica una volta in criptovalute, poi acquista qualsiasi piano dal tuo saldo. - Il denaro sul tuo saldo non scade e acquista crediti di ricerca quando vuoi. Quando un pack costa meno del top-up minimo, la parte che hai pagato solo per raggiungere quel minimo ti viene restituita su richiesta entro 30 giorni dal pagamento, in USDT o USDC, purché sia ancora non spesa. Il resto del saldo non viene restituito salvo che la legge lo richieda. - Accreditato non appena il tuo pagamento è verificato sulla blockchain. Tempo abituale di conferma della rete: BTC ≈ 20 min · USDT TRC-20 ≈ 1 min · USDT ERC-20 ≈ 5 min · USDC ERC-20 ≈ 5 min · ETH ≈ 5 min · SOL ≈ 1 min · LTC ≈ 15 min ## Monitoraggio delle notizie: domande frequenti ### Posso eseguire il controllo da n8n invece che da uno script? Sì. Usa un trigger Schedule e un nodo HTTP Request puntato all'endpoint di ricerca. La [pagina n8n](https://llmwebsearch.com/it/docs/n8n/) mostra le impostazioni. ### Quanto sono recenti i risultati? I risultati provengono da una ricerca web live eseguita al momento della tua chiamata, nell'ordine in cui il motore di ricerca li classifica; nulla viene servito da un vecchio indice. Con `time_range=day`, vengono mantenuti solo gli elementi del giorno precedente. ### Posso monitorare notizie in altre lingue? Sì. Imposta `language` e `country` per query, così un solo script può seguire più mercati. ### Cosa contiene ogni risultato di notizie? Ogni risultato porta la sua posizione, il titolo, l'URL, l'host, lo snippet e, quando è stata letta, il contenuto principale della pagina come Markdown o testo semplice con il conteggio delle parole e la data di pubblicazione quando nota. --- LLMWebSearch: LLMWebSearch è un'API di ricerca web per agenti AI che restituisce risultati classificati con il contenuto delle pagine principali in Markdown, pagata in criptovalute senza caricare documenti d'identità. I crediti prepagati da 1,20 USD/1K ricerche non scadono mai. Senza KYC — niente documento, niente selfie, niente documenti. Paghi in criptovalute.