yaojingang/GEOInflow

解決する課題

GEOInflowは、ウェブサイトの所有者がAIクローラー（OpenAI、Google、Perplexityなどのもの）がコンテンツとどのようにやり取りしているかを理解するのに役立ちます。標準的なウェブトラフィック分析と、AI検索や学習の「ブラックボックス」との間のギャップを埋め、どのページがクロールされているか、クロールが成功しているか、AI主導の参照がビジネスにどのような影響を与えているかをチームが把握できるようにします。

仕組み

このシステムは、ウェブサイト上のブラウザスクリプト、サーバーまたはCDNのアクセスログ、および独自の内容インベントリ（sitemapsなど）という3つの主要なソースからデータを収集します。このデータを処理して特定のクローラーの身元を特定し、リクエストパターンを追跡し、重要なコンテンツが見落とされる可能性のある「死角」を監視します。すべてのデータは、PostgreSQLとRedisを使用して、独自のセルフホスト型インフラストラクチャ内で保存および分析されます。

対象ユーザー

メディアパブリッシャー、コンテンツ重視のウェブサイト、開発者向けドキュメントチーム、および複数のサイトを管理・監視する必要があるGEO（生成エンジン最適化）の専門家向けに設計されています。運用担当者がトラフィックレポートを表示するためのツールと、保守担当者がデータ取り込みやシステムの状態を検査するためのツールの両方を提供します。

ハイライト

• AIクローラーの活動（身元、目的、リクエスト量を含む）を追跡します。
• 観測されたクロールデータと独自の内容インベントリを比較し、カバレッジのギャップを特定します。
• クロールの成功率、レイテンシ、潜在的なアクセスエラーを監視します。
• ページビュー、訪問者のパス、コンバージョントラッキングなどの標準的なウェブサイト分析を統合します。
• Dockerを介したセルフホスティングをサポートし、データプライバシー制御を内蔵しています。
• 学習、検索、ユーザーによるリクエストを区別するための明確な証拠に基づくレポートを提供します。