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解決する課題

Elmoは、ChatGPT、Claude、Perplexity、GeminiなどのAI回答エンジンがブランドをどのように言及・引用しているかを追跡・最適化する方法を提供します。AIの可視性（しばしばAnswer Engine Optimization（AEO）またはGenerative Engine Optimization（GEO）と呼ばれる）の問題を解決し、ユーザーが競合他社と比較してブランドのAI生成応答における存在感をベンチマークできるようにします。

動作方法

Elmoは、スケジュールに従って定義されたプロンプト（潜在的な顧客が尋ねる可能性のある質問）をさまざまなAIエンジンに対して実行するバックグラウンドワーカーを使用します。応答はスクレイピングプロバイダーまたは直接のモデルAPIを使用して取得され、テキストからブランド名、別名、ドメインを解析します。システムは生の出力と引用されたURLをPostgreSQLデータベースに保存し、可視性スコア、ボイスシェア、引用のトレンドを時間経過で計算できます。

対象ユーザー

• セルフホスティングチーム：AI可視性データとインフラストラクチャを完全に制御したい人。
• エージェンシー：ホワイトラベル展開によりクライアントにAEOサービスを提供する人。
• 開発者およびアナリスト：検証可能なメトリクスとREST APIを介したプログラム的アクセスが必要な人。
• 企業：企業向けAI可視性プラットフォームの無料でオープンソースの代替手段を探している人。

主な特徴

• 可視性・言及追跡：各プロンプトおよび各モデルごとのブランドの言及頻度を測定。
• 引用分析：特定の業界においてAIモデルが信頼し、引用するURLおよびドメインを追跡。
• クエリファンアウト分析：AIエンジンが回答を根拠づけるために実行するWeb検索を記録し、クエリの再書き換えの様子を可視化。
• 競合ベンチマーク：リーダーボードと「ボイスシェア」メトリクスを提供し、ブランドの存在感を競合他社と比較。
• 機会生成：可視性データをもとに、より多くの引用を獲得するためのコンテンツ作成およびシーディングの優先順位付き推奨事項に変換。
• オープンで検証可能：すべてのスコアリングおよび集計コードが公開されており、メトリクスが「ブラックボックス」にならないことを保証。