citegeo
Herramienta open-source auto-alojada para seguimiento de visibilidad en motores generativos (GEO) y respuestas (AEO). Analiza menciones de marca en modelos de IA como ChatGPT o Claude, archivando respuestas crudas y métricas verificables sobre presencia, prominencia y sentimiento.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 20:14 · upstream 24 sept 2026, 19:44 · release sin release detectada
Qué es citegeo
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
CiteGEO es una plataforma open-source para optimización de motores generativos (GEO) y respuesta (AEO). A diferencia del SEO tradicional, mide la visibilidad dentro de las respuestas de modelos de lenguaje en lugar de posiciones de resultados. El sistema conecta con múltiples proveedores de IA, incluyendo OpenRouter, OpenAI y Anthropic, permitiendo consultas a los modelos que tus compradores utilizan.
La arquitectura se basa en Next.js y Node.js, soportando despliegue nativo o mediante contenedores Docker. Cada métrica compuesta, como el score de visibilidad, está vinculada a la respuesta cruda original del proveedor, garantizando transparencia en los datos. El sistema permite configurar preguntas específicas para analizar sin incluir menciones de marca predefinidas.
Incluye funcionalidades avanzadas como heatmaps de temas versus competidores, auditoría de fuentes citadas y análisis de sentimiento. Soporta almacenamiento en disco o servicios S3 compatibles (MinIO, AWS). La configuración requiere claves API externas, pero el software no añade costes adicionales ni envía datos a terceros sin configuración explícita.
- Monitorizar presencia de marca en respuestas de asistentes IA
- Analizar share of voice frente a competidores declarados
- Auditar fuentes citadas por modelos para optimización de contenido
- Planificar estrategia GEO basada en preguntas reales de compradores
- Integrar métricas con Google Search Console y Analytics 4
- Arquitectura auto-alojada compatible con Docker y Node.js 22+
- Archivado completo de respuestas crudas vinculadas a cada métrica
- Compatibilidad multi-proveedor (OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Gemini)
- Dashboard personalizable con persistencia de configuración en navegador
- Licencia MIT sin costes operativos propios del software
- Requiere claves API externas para proveedores de modelos de IA
- La visibilidad depende de la capacidad de los modelos para citar fuentes
- Necesita configuración manual de dominios y competidores a analizar
- Dependencia de almacenamiento S3-compatible o disco local configurado
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.
Requiere Node.js 22+ o contenedores Docker. Configurar OPENROUTER_API_KEY en .env antes de iniciar el servidor. Puertos 8787 y 9222 deben estar libres. Soporta almacenamiento S3/MinIO para persistencia. Consultar docs/deployment/docker.md para despliegue en producción.
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.