Pila de monitoreo OEA (DIY)

El problema

Las herramientas AEO dedicadas (Profound, Peec) comienzan con precios empresariales. La mayoría de los equipos necesitan un seguimiento de las citas de marca en todos los LLM, pero no necesitan un panel administrado.

La solucion de Scavio

Scavio (citas de descripción general de AI + capa de señal de Reddit) + sondeo API de Claude/GPT/Perplexity + un panel simple. La pila de bricolaje rastrea el porcentaje de voz de la IA por ~$50-100/mes.

Para quien es

Los líderes de marketing rastrean la participación del canal LLM, los fundadores de SaaS monitorean la visibilidad de la marca en ChatGPT/Claude, los equipos de crecimiento cuantifican la inversión en OEA.

Beneficios clave

• 10 veces más baratas que las herramientas AEO dedicadas
• Control total de consultas (frente a las consultas preestablecidas del panel)
• Capa de señal de Reddit (indicador principal)
• Cron-capaz de cualquier cadencia
• Hazlo tú mismo pero se envía en un fin de semana.

Ejemplo en Python

import requests, os, anthropic
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
client = anthropic.Anthropic()

def sov(query, brand):
    ai_overview = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': query, 'include_ai_overview': True}).json().get('ai_overview', {})
    cited = any(brand.lower() in str(c).lower() for c in ai_overview.get('citations', []))
    claude_ans = client.messages.create(model='claude-sonnet-4-7', max_tokens=400, messages=[{'role':'user','content':query}]).content[0].text
    return {'aio_cited': cited, 'claude_mentioned': brand.lower() in claude_ans.lower()}

Ejemplo en JavaScript

// Same logic in TS via fetch + Anthropic SDK.

Plataformas utilizadas