autoseo
Plataforma open-source de SEO y GEO (Generative Engine Optimization) que rastrea la visibilidad de marca en motores de IA, realiza auditorías técnicas, investigación de keywords y gestión de backlinks con despliegue auto-alojado o nube.
Ficha actualizada 27 sept 2026, 8:06 · upstream 27 sept 2026, 7:30 · release v0.1.0
Qué es autoseo
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
AutoSEO es una plataforma integral de marketing digital diseñada para operar en el ecosistema emergente de respuestas impulsadas por IA. Permite a las organizaciones monitorizar cómo se menciona su marca en motores como ChatGPT, Gemini y Claude, además de ofrecer herramientas clásicas de SEO como tracking de posiciones, auditorías técnicas con crawler integrado y análisis de backlinks.
La arquitectura está construida sobre Next.js 16 y React 19, utilizando PostgreSQL para el almacenamiento persistente y Drizzle ORM. El sistema soporta despliegue auto-alojado mediante Docker Compose o scripts de instalación directa, permitiendo mantener la soberanía de los datos. Incluye un panel de administración robusto con gestión de roles, permisos y autenticación OIDC.
Destaca por su capacidad de integración con múltiples proveedores de IA locales o vía API, incluyendo Anthropic, OpenAI y DataForSEO para métricas SEO. Ofrece generación de informes white-label, exportación a formatos estándar y una API REST v1 con soporte MCP para automatizaciones externas.
- Rastreo de visibilidad de marca en respuestas de IA (ChatGPT, Gemini, Claude) para detectar menciones no deseadas o oportunidades de optimización GEO.
- Auditoría técnica de sitios web con crawler integrado que ejecuta 29 comprobaciones y genera puntuaciones de salud comparables.
- Investigación de keywords y tracking de posiciones en SERP tradicional combinado con análisis de intención y volumen.
- Gestión de backlinks y análisis de autoridad de dominio para estrategias de link-building.
- Generación de informes SEO y de visibilidad IA con personalización de marca (white-label) para agencias o clientes.
- Automatización de tareas técnicas mediante integración con Jira, Linear o Asana basada en datos del sistema.
- Código abierto bajo licencia MIT que permite auto-alojamiento completo sin costes recurrentes obligatorios.
- Soporte nativo para múltiples motores de IA (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude) y Google AI Overviews en un único dashboard.
- Arquitectura escalable con despliegue simplificado vía Docker Compose o script de instalación en una línea.
- Integración profunda con herramientas de análisis como GA4, Search Console y DataForSEO para datos SEO fiables.
- Panel de administración avanzado con gestión de usuarios, roles, permisos y autenticación SSO (OIDC).
- API REST v1 y servidor MCP con más de 100 herramientas para integración con flujos de trabajo externos.
- Dependencia de claves API externas para proveedores de IA (Anthropic, OpenAI) y datos SEO (DataForSEO), requiriendo configuración manual o uso de la instancia Cloud.
- Requisitos mínimos de infraestructura para auto-alojamiento: al menos 2 núcleos CPU y 2 GB de RAM recomendados según análisis técnico.
- Funcionalidades avanzadas de atribución de ingresos requieren configuración específica de webhooks y snippets en el sitio web.
- La simulación de datos de IA para motores sin proveedor configurado está claramente etiquetada pero puede afectar la precisión comparativa.
- Algunas funcionalidades de optimización de contenido (edición CMS) están limitadas a plataformas específicas como WordPress o Shopify.
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Recomendamos usar Docker Compose para entornos de producción estables. Asegurar variables de entorno para SMTP, claves API y dominios en el panel admin tras el despliegue inicial. Configurar reverse proxy (nginx/caddy) con SSL/TLS habilitado. Para datos sensibles, preferir auto-alojamiento sobre la instancia Cloud para mantener control total de los datos y evitar límites de uso predefinidos.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.