Posso vibecodare AmICited?

Cosa costruisci

Passare le domande dei tuoi buyer alle API degli answer engine a intervalli regolari, salvare ogni risposta e assegnare un punteggio a menzioni del brand, menzioni dei concorrenti e fonti citate, come proxy personale approssimativo delle risposte reali sulle superfici consumer.

cosa ti serve

• automazione di browser headless (Playwright/Puppeteer) per arrivare alle vere superfici consumer, non solo alle API dei modelli
• proxy residenziali o geolocalizzati per interrogare da paesi specifici
• uno scheduler o una coda scalabile e l'infrastruttura per eseguire e ritentare molte sessioni browser in parallelo
• uno storage durevole per ogni run che non sovrascriva mai una risposta, così lo storico si accumula
• manutenzione continua man mano che ogni motore e ogni superficie cambia UI, modelli e formato delle citazioni

Lo scoring è un progetto da weekend; la flotta di browser reali dietro proxy geolocalizzati, l'archivio che si accumula e la consulenza umana dietro non lo sono. Riverificare il prezzo in EUR prima del merge.

Il prompt

Un weekend con un agente di coding. I buchi che restano sono qui sotto, in «cosa perdi».

Build me a local AI answer-engine citation tracker for one brand, as a rough personal proxy. 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 50 buyer questions.
- `track run` sends every prompt through OpenAI, Anthropic, Gemini, Perplexity, and xAI
  (Grok) with each provider's web search or grounding tool enabled. Keys live in .env.
- Store one immutable row per run, prompt, and provider: the full raw answer, cited
  URLs, model id, latency, and error text. Never overwrite an existing run, so the
  archive compounds over time.
- 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.
- Normalize citations to hostname plus canonical path, strip tracking parameters, then
  compute owned-domain citation share and a top 25 cited-sources table.
- `track serve` renders visibility per provider over time, share of voice against each
  competitor, the sources table, and the prompts where competitors are cited and I am
  not (the gap list is the point).
- `track export` writes runs, mentions, and citations to CSV.
- Fixture tests for mention detection and URL normalization.
- Out of scope, and be honest in the README that these are exactly what a paid product
  like this sells: the real consumer surfaces (this uses model APIs, which do NOT match
  what the ChatGPT app, AI Overviews, AI Mode, Copilot, or Grok actually serve users),
  country-specific results via a proxied real-browser fleet, running that fleet at
  scale, and any human AEO consulting. Do not try to automate the consumer web UIs.
- README: setup, a per-run cost estimate, a cron line for daily runs, and a plain note
  that API answers only approximate what users actually see.

Cosa perdi

• il segnale fedele: le risposte via API approssimano soltanto quello che l'app ChatGPT, le AI Overviews, AI Mode, Copilot e Grok servono davvero agli utenti reali, che è ciò che AmICited misura con browser veri
• i risultati per paese: quello che vedono gli utenti cambia con la geografia, e serve una flotta di proxy che una build in solitaria non riesce a mettere in piedi
• scala e affidabilità: eseguire e ritentare migliaia di sessioni browser reali in parallelo è la parte ingegneristica difficile, non lo scoring
• mesi di risposte archiviate e di baseline sui concorrenti, senza cui il numero di visibilità di una singola settimana è rumore, e che non puoi recuperare a posteriori se parti tardi
• le consulenze AEO umane sui piani più alti, consigli nati da esperienza vera applicata ai tuoi dati, che nessuno script self-hosted riproduce

Perché pagano ancora

Perché lo scoring è la metà a buon mercato e tutto il resto è la metà cara. AmICited non chiama le API dei modelli: guida browser reali attraverso proxy a livello di paese per catturare quello che gli utenti vedono davvero, un dato fedele e difficile da produrre su scala e da tenere in piedi mentre le superfici cambiano. Salva ogni risposta per intero, così il valore si accumula in uno storico che non puoi ricreare se parti tardi, espone un MCP server perché i tuoi agenti AI possano agire sui buchi e, sui piani più alti, aggiunge una consulenza AEO umana che lavora sui tuoi dati con esperienza vera. Uno script personale su API ti dà un proxy approssimativo: niente di tutto il resto.

moat: Dati proprietari Scala dell'infrastruttura Integrazioni cos’è un moat

una flotta di browser reali dietro proxy geolocalizzati più l'archivio di risposte integrali che si accumula, con sopra un MCP server e la consulenza AEO umana

Alternative gratuite

Non hai voglia di costruirtelo? Queste esistono già, sono gratis o open source, e le abbiamo controllate una per una.

Chi l’ha già costruito

Partire da qui è vibecoding lo stesso: il prompt serve quando lo vuoi esattamente a modo tuo.

• Elmo (si apre in una nuova scheda) — MIT-licensed self-hosted AEO/GEO tracker: runs your prompts across the major answer engines and records mentions, competitors, and cited sources
• llm-brand-tracker (si apre in una nuova scheda) — Small research-grade toolkit for monitoring brand visibility in LLM search; a reasonable starting point

Sei d’accordo?

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