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解決する課題

これは、アンサーエンジン最適化（AEO）および生成エンジン最適化（GEO）のための、透明性がありセルフホスト可能なツールが不足している問題に対処します。ほとんどの商用 AI 可視性プラットフォームはクローズドな SaaS であり、メトリクスの計算方法を隠し、データを自社サーバーに保持します。Elmo は、AI アシスタントが複数のエンジンでブランドをどのように言及、引用、説明しているかを追跡する、無料で監査可能な方法を提供し、プレゼンスを測定し、競合他社と比較し、AI 引用を増やすための実行可能な機会を見つけることができます。

仕組み

追跡プロンプト（顧客が AI アシスタントに尋ねる可能性のある質問）を、手動またはウェブサイトを分析するオンボーディングウィザードを介して定義します。バックグラウンドワーカーが、設定された各エンジンに対してスケジュールで各プロンプトを実行し、ChatGPT、Google AI Overviews、Gemini、Perplexity、Copilot などの消費者向けサーフェスにはスクレイピングプロバイダーを、追加のカバレッジには OpenAI、Anthropic、Mistral、OpenRouter などの直接モデル API を使用します。各回答は正規化され、テキスト、引用された URL、エンジンが実行したウェブ検索、モデルバージョンに解析されます。Jev と呼ばれるサービスは、ブランドまたは競合他社に言及するすべての回答を読み、言及が実際にその会社を指しているかどうか、その感情（肯定的、中立的、混合、否定的）、および裏付けとなる箇所を判断します。すべては PostgreSQL に保存され、生の出力も含まれるため、すべてのメトリクスを再導出および監査できます。可視性（あなたに言及した実行の割合）、競合他社とのシェア・オブ・ボイス、感情スコア、位置、引用数などのメトリクスは集計され、トレンド、フィルター、レポートを備えたダッシュボードに表示されます。

対象ユーザー

自社インフラ内で AI 可視性データを必要とするセルフホスティングチーム、カスタムブランディングと SSO を備えたホワイトラベル AEO サービスを提供する代理店、REST API、TypeScript/Python SDK、MCP サーバーを介して監査可能なメトリクスを必要とする開発者やアナリスト、そしてエンタープライズ AEO プラットフォームの価格に手が届かないが、AI エンジンが自社ブランドについてどのように語っているかの信頼できる測定を望むすべての人向けに構築されています。

ハイライト

• オープンソース（MIT）で、Docker Compose を介してセルフホスト可能。データを所有し、すべてのスコアリングアルゴリズムを検査できます。
• ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews、Copilot などでの可視性、シェア・オブ・ボイス、感情、位置、引用、クエリファンアウトを追跡します。
• AI ジャッジ（Jev）を使用して言及の曖昧さ解消と感情分析を行い、回答ごとの箇所を証拠として保持します。
• MCP サーバーと API/SDK を含み、Claude Code や Cursor などのコーディングエージェントがデータをクエリし、プロンプトを管理できます。
• 共有可能なレポート機能と、コーディングエージェントに証拠に基づく AEO ワークフローを教えるオプションのスキルを提供します。