سئو و بازاریابی
Profound
Tracks how ChatGPT, Perplexity, and AI Overviews describe your brand, and what AI crawlers do on your site
نتیجه ارزیابی
لوپ ردیابی را واقعاً میتوان در یک آخر هفته ساخت: ارسال زمانبندیشده مجموعهای پرامپت ثابت به API چهار مدل مختلف، شمارش ارجاعات به برند شما و رقبا، استانداردسازی منابع ذکر شده، و خواندن لاگهای سرور برای ترافیک کراولرها و ارجاعات هوش مصنوعی. این کار بخش عمده داشبورد یک برند را پوشش میدهد. اما تفاوت اصلی در این است که پاسخهای API با آنچه اپلیکیشن ChatGPT یا بخش AI Overviews گوگل به کاربران نشان میدهند تفاوت دارد، راهی برای سنجش دقیق سوالات واقعی مردم از هوش مصنوعی ندارید، و دادههای یک هفته اول بدون پیشینه تاریخی معنای چندانی ندارند.
- زمان تقریبی ساخت
- چند روز
- هزینه تقریبی اجرا
- نامشخص
- اشتراک محصول اصلی
- ۹۹ دلار در ماه
چه چیزی را از دست میدهی؟
- دادههای مربوط به حجم سرچ پرامپتها: سنجش اینکه مردم واقعاً چه چیزهایی از AI میپرسند از بیرون ممکن نیست
- نتایج صفحات نهایی کاربران، زیرا نتایج واقعی AI Overviews و اپ ChatGPT با APIها یکسان نیست
- ماهها سابقه تاریخی و بنچمارک رقبا که بدون آن یک عدد در هفته اول هیچ مفهومی ندارد
- بهروزرسانی و تطبیق مداوم در پی تغییر ساختار موتورها، یوزر ایجنت کراولرها و نحوه ذکر منابع
- لایههای توصیهگر، رفتار ایجنتها و تحلیلهای دیدهشدن محصول فراتر از ردیابی ساده
پرامپت شروع
برای شروع ساخت، مستقیم کپیاش کن.
Build me a local AI answer engine visibility tracker for one brand. Requirements: - Node 22, TypeScript, SQLite via better-sqlite3, a CLI, and a plain server-rendered dashboard. Local only, no accounts, no telemetry. - brand.json holds my brand name, aliases, domain, and competitor names. prompts.json holds up to 40 buyer questions. - `track run` sends every prompt through OpenAI, Anthropic, Gemini, and Perplexity with each provider's web search or grounding tool enabled. Keys live in .env. - Store one immutable row per run, prompt, and provider: raw answer, cited URLs, model id, latency, and error text. Never overwrite an existing run. - Cap concurrency at 3 per provider, retry twice on 429 and 5xx with backoff, and keep failed cells visible in the report instead of dropping them. - Detect brand and competitor mentions case-insensitively using the alias list, and record the first-mention character offset as a crude prominence proxy. - Score the sentiment of each brand mention in one cheap structured pass over stored answers, after the run, never inline. - Normalize citations to hostname plus canonical path, strip tracking parameters, then compute owned-domain citation share and a top 25 sources table. - `track serve` renders visibility per provider over time, share of voice against each competitor, the sources table, and the prompts where competitors appear and I do not. - `track crawlers --log access.log` parses server logs for GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended and friends, plus referral hits from chatgpt.com and perplexity.ai, and reports which URLs they touched. - Keep the bot user agent list in an editable JSON file. Log lines matching nothing get counted as unknown agents, not silently discarded. - `track export` writes runs, mentions, and citations to CSV. - Fixture tests for mention detection, URL normalization, and log parsing. - Out of scope: real consumer surface answers, prompt volume estimates, content generation agents, teams, and hosted scheduling. Do not scrape the consumer web UIs. - README: setup, per-run cost estimate, a cron line for daily runs, and a plain note that API answers only approximate what users actually see.
برای ساختش کمک میخوای؟
ابزارهای مشابه
اگر این ابزار را بررسی میکنی، این گزینهها هم احتمالاً به کارت میآیند.
به درد یکی دیگه هم میخوره؟



