Stack de surveillance AEO (DIY)

Le problème

Les outils AEO dédiés (Profound, Peec) commencent à des tarifs entreprise. La plupart des équipes ont besoin d'un suivi des citations de marque dans les LLM mais n'ont pas besoin d'un tableau de bord géré.

La solution Scavio

Scavio (citations AI Overview + couche de signaux Reddit) + interrogation API Claude/GPT/Perplexity + un tableau de bord simple. Le stack DIY suit la part de voix IA pour environ 50-100 $/mois.

À qui cela s'adresse

Responsables marketing suivant la part des canaux LLM, fondateurs SaaS surveillant la visibilité de la marque dans ChatGPT/Claude, équipes de croissance quantifiant l'investissement AEO.

Avantages clés

• 10 fois moins cher que les outils AEO dédiés
• Contrôle total des requêtes (vs requêtes prédéfinies du tableau de bord)
• Couche de signaux Reddit (indicateur avancé)
• Cron-able à n'importe quelle cadence
• DIY mais livrable en un week-end

Exemple 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()}

Exemple JavaScript

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

Plateformes utilisées