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해결하는 문제

Elmo는 ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini와 같은 AI 답변 엔진이 브랜드를 어떻게 언급하고 인용하는지 추적하고 최적화할 수 있는 방법을 제공합니다. 이는 "AI 가시성" 문제, 즉 종종 Answer Engine Optimization (AEO) 또는 Generative Engine Optimization (GEO)라고 불리는 문제를 해결하며, 사용자가 경쟁사와 비교하여 브랜드가 AI 생성 응답에서 어떤 존재감을 갖는지 벤치마킹할 수 있도록 합니다.

작동 방식

Elmo는 정기적으로 정의된 프롬프트(잠재 고객이 묻는 질문들)를 다양한 AI 엔진에 대해 실행하는 백그라운드 워커를 사용합니다. 응답은 스크래핑 제공자 또는 직접 모델 API를 통해 수집되며, 텍스트에서 브랜드 이름, 별칭, 도메인을 분석합니다. 시스템은 원시 출력과 인용된 URL을 PostgreSQL 데이터베이스에 저장하여 시간이 지남에 따라 가시성 점수, 목소리 점유율, 인용 추세를 계산할 수 있습니다.

대상 사용자

• 자체 호스팅 팀: AI 가시성 데이터와 인프라를 완전히 제어하고 싶은 팀.
• 에이전시: 화이트레이블 배포를 통해 고객에게 AEO 서비스를 제공하는 에이전시.
• 개발자 및 분석가: 검증 가능한 메트릭과 REST API를 통한 프로그래밍 접근이 필요한 사용자.
• 기업: 기업용 AI 가시성 플랫폼의 무료 오픈소스 대안을 찾는 기업.

주요 기능

• 가시성 및 언급 추적: 각 프롬프트 및 모델별로 브랜드가 언급되는 빈도를 측정.
• 인용 분석: 특정 산업 분야에서 AI 모델이 신뢰하고 인용하는 URL 및 도메인을 추적.
• 쿼리 팬아웃 분석: AI 엔진이 답변을 기반화하기 위해 수행하는 웹 검색을 기록하여 쿼리가 어떻게 재작성되는지 시각화.
• 경쟁사 벤치마킹: 리더보드와 "목소리 점유율" 메트릭을 제공하여 브랜드의 존재감을 경쟁사와 비교.
• 기회 생성: 가시성 데이터를 바탕으로 콘텐츠 제작 및 인용 확보를 위한 우선순위 기반 추천을 제공.
• 오픈 및 검증 가능: 모든 스코어링 및 집계 코드가 공개되어 메트릭이 "블랙박스"가 되지 않도록 보장.