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해결하는 문제

이것은 AEO(Answer Engine Optimization) 및 GEO(Generative Engine Optimization)를 위한 투명하고 자체 호스팅 가능한 도구의 부족 문제를 해결합니다. 대부분의 상용 AI 가시성 플랫폼은 폐쇄형 SaaS로, 메트릭 계산 방식을 숨기고 데이터를 자체 서버에 보관합니다. Elmo는 AI 어시스턴트가 여러 엔진에서 브랜드를 어떻게 언급, 인용, 설명하는지 추적하는 무료이고 감사 가능한 방법을 제공하여, 프레즌스를 측정하고, 경쟁사와 비교하고, AI 인용을 늘릴 수 있는 실행 가능한 기회를 찾을 수 있게 합니다.

작동 방식

추적 프롬프트(고객이 AI 어시스턴트에게 물어볼 수 있는 질문)를 수동으로 또는 웹사이트를 분석하는 온보딩 마법사를 통해 정의합니다. 백그라운드 워커가 각 구성된 엔진에 대해 일정에 따라 각 프롬프트를 실행하며, ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Perplexity, Copilot과 같은 소비자 표면에는 스크래핑 제공자를 사용하고, 추가 범위를 위해 OpenAI, Anthropic, Mistral, OpenRouter와 같은 직접 모델 API를 사용합니다. 각 응답은 정규화되어 텍스트, 인용된 URL, 엔진이 실행한 웹 검색, 모델 버전으로 파싱됩니다. Jev라는 서비스는 브랜드나 경쟁사를 언급하는 모든 응답을 읽고, 언급이 실제로 해당 회사를 가리키는지, 감정(긍정, 중립, 혼합, 부정) 및 뒷받침하는 구절을 판단합니다. 모든 것은 PostgreSQL에 저장되며 원시 출력도 포함되므로 모든 메트릭을 다시 도출하고 감사할 수 있습니다. 가시성(당신을 언급한 실행 비율), 경쟁사 대비 음성 점유율, 감정 점수, 위치, 인용 수와 같은 메트릭은 집계되어 추세, 필터, 보고서가 있는 대시보드에 표시됩니다.

대상 사용자

자체 인프라 내에서 AI 가시성 데이터를 원하는 자체 호스팅 팀, 맞춤 브랜딩과 SSO를 갖춘 화이트 라벨 AEO 서비스를 제공하는 에이전시, REST API, TypeScript/Python SDK 및 MCP 서버를 통해 감사 가능한 메트릭이 필요한 개발자와 분석가, 그리고 엔터프라이즈 AEO 플랫폼의 가격이 부담되지만 AI 엔진이 브랜드에 대해 어떻게 말하는지에 대한 신뢰할 수 있는 측정을 원하는 모든 사람을 위해 구축되었습니다.

주요 특징

• 오픈소스(MIT)이며 Docker Compose를 통해 자체 호스팅 가능하므로 데이터를 소유하고 모든 점수 알고리즘을 검사할 수 있습니다.
• ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Google AI Overviews, Copilot 등에서 가시성, 음성 점유율, 감정, 위치, 인용, 쿼리 팬아웃을 추적합니다.
• AI 판정기(Jev)를 사용하여 언급 모호성 해소와 감정 분석을 수행하고, 응답별 구절을 증거로 보관합니다.
• MCP 서버와 API/SDK를 포함하여 Claude Code 및 Cursor와 같은 코딩 에이전트가 데이터를 쿼리하고 프롬프트를 관리할 수 있습니다.
• 공유 가능한 보고서 기능과 코딩 에이전트에게 증거 기반 AEO 워크플로를 가르치는 선택적 스킬을 제공합니다.