elmo

Elmo es una plataforma de código abierto y autoalojada para el seguimiento y la optimización de la visibilidad en IA, que cubre lo que sus autores llaman Optimización de Motores de Respuesta (AEO), Optimización de Motores Generativos (GEO) y Optimización de LLM (LLMO). Se posiciona como una alternativa gratuita a las herramientas SaaS cerradas del mismo espacio, y su diferenciador declarado es que cada métrica puede inspeccionarse en el repositorio en lugar de tomarse por sentado. Lo que rastrea - Puntuación de visibilidad: para cada consulta rastreada, Elmo mide con qué frecuencia cada motor de respuesta de IA configurado menciona la marca, y tiende esa puntuación a lo largo del tiempo por consulta y por modelo. - Seguimiento de menciones de marca: las respuestas se verifican para detectar el nombre de la marca, alias y dominios, por lo que las menciones se cuentan de manera consistente entre motores. - Análisis de citas: cada URL citada se almacena con dominio y posición, y luego se categoriza en dominios propios, dominios de competidores, redes sociales, propiedades de Google y fuentes institucionales. - Evaluación comparativa de competidores y cuota de voz: una tabla de clasificación de tasas de menciones de competidores junto con las del usuario, más la cuota de voz general a lo largo del tiempo. - Análisis de expansión de consultas: registra las búsquedas web que los motores ejecutan mientras fundamentan respuestas, muestra cómo el motor reformula la redacción del usuario y qué búsquedas gana o pierde el contenido. - Gestión de consultas: un asistente de incorporación analiza un sitio web y sugiere palabras clave, competidores, personas compradoras y consultas de seguimiento; las consultas también se pueden agregar manualmente, etiquetar y alternar. - Oportunidades: convierte los datos de visibilidad y citas en una lista priorizada y actualizada de sugerencias de contenido y divulgación. - Informes: informes de visibilidad compartibles visibles para las partes interesadas sin una cuenta de Elmo. - API REST: gestiona marcas, consultas y competidores, y extrae instantáneas de análisis e informes programáticamente. Metodología Las consultas se definen por marca, ya sea generadas desde el sitio web o escritas a mano. Un trabajador en segundo plano ejecuta cada consulta según un horario (varias veces al día por defecto) contra cada motor configurado. Los proveedores de scraping capturan superficies de consumidores como ChatGPT, Google AI Mode, Google AI Overviews, Gemini, Perplexity y Microsoft Copilot, mientras que las API de modelos directas (OpenAI, Anthropic, Mistral, OpenRouter) agregan cobertura para Claude, Grok y otros modelos con búsqueda web habilitada. Cada ejecución produce texto de respuesta, URL citadas, las búsquedas de fundamentación del motor y la versión del modelo; el texto se escanea para detectar los nombres, alias y dominios de la marca y los competidores. Todo, incluida la salida bruta del motor, se almacena en PostgreSQL para que las métricas puedan re-derivarse más tarde. La visibilidad es la proporción de ejecuciones que mencionan la marca; la cuota de voz compara las tasas de menciones con los competidores; los conteos de citas se acumulan por URL, dominio y categoría, filtrables por consulta, etiqueta, motor y rango de tiempo. Despliegue y pila técnica El autoalojamiento usa Docker Compose, inicializado a través del paquete npm @elmohq/cli (elmo init, luego elmo compose up -d), después de lo cual la aplicación está disponible en localhost:1515. También se ofrecen una opción de nube gestionada y un despliegue de marca blanca con personalización, dominio personalizado y SSO. La pila es TypeScript, TanStack Start, PostgreSQL y pg-boss, con una aplicación web que sirve el panel de control y la API REST, un trabajador que ejecuta las ejecuciones de consultas y PostgreSQL que mantiene tanto los datos como la cola de trabajos. El proyecto tiene licencia MIT y documenta un flujo de trabajo de contribución con un proceso de CLA. El README también mantiene una tabla de comparación contra herramientas cerradas como Profound, Peec AI, Otterly AI, Scrunch, Ahrefs Brand Radar, Semrush AI Toolkit y HubSpot AEO Grader, y señala abiertamente características que esas herramientas tienen y que Elmo aún no ofrece, como estimaciones de volumen de consultas, análisis de sentimiento, análisis de rastreadores de IA y auditorías GEO en la página.