GeoReady - SaaS di monitoraggio visibilità AI
Piattaforma SaaS che monitora nel tempo la visibilità di un sito sui motori di ricerca AI (ChatGPT, Perplexity, Claude), con audit GEO automatici, storico punteggi e alert di regressione.
Risultati ottenuti
432
GitHub stars
5.1k
Download mensili
1.6k
Audit completati
MIT (core OSS)
Licenza
Tech Stack
Il problema da risolvere
La Generative Engine Optimization non è un controllo da fare una volta sola. I motori AI cambiano di continuo: aggiornano i crawler, rivedono come citano le fonti, ripesano i segnali. Un sito ottimizzato oggi può diventare invisibile tra un mese senza che nessuno se ne accorga.
Il toolkit open source GEO Optimizer dava una fotografia: un punteggio 0-100 in un istante preciso. Mancava il film — nessuno storico, nessun trend, nessun alert quando il punteggio crolla. Per agenzie e aziende che gestiscono più domini, lanciare audit manuali uno a uno non è sostenibile.
Serviva una piattaforma che rendesse la visibilità AI una metrica monitorata con continuità, come si fa da anni con SEO e uptime.
L'approccio strategico
GeoReady è una piattaforma SaaS su due livelli, costruita sul motore di audit open source.
Architettura a due livelli
- geoready.dev (pubblico, MIT): landing, audit gratuito senza account, manifesto GEO, ricerca, comparazione e CLI open source installabile via pip.
- app.geoready.dev (privato, autenticato): dashboard, report dettagliati, monitoraggio domini, storico punteggi, alert di regressione, export PDF e billing.
Monitoraggio continuo
- Audit settimanale automatico: ogni dominio viene ri-analizzato in modo programmato; il GEO Score viene salvato e graficato nel tempo.
- Alert di regressione: notifica quando il punteggio scende sotto una soglia, così i cali si correggono prima che impattino la visibilità.
- Audit su 8 categorie: robots.txt, llms.txt, schema JSON-LD, meta tag, qualità dei contenuti, segnali tecnici, percorsi di scoperta AI e segnali di brand entity.
Metodologia trasparente
Pesi di scoring e codice del motore sono pubblici su GitHub, fondati sulla ricerca Princeton KDD 2024 e AutoGEO ICLR 2026. Nessun punteggio black-box.
Stack tecnico
Backend FastAPI + SQLAlchemy 2.0 + Pydantic v2 + PostgreSQL + Redis; frontend Astro + React + TypeScript + Tailwind; deploy con Docker. Il motore di audit in Python è condiviso con il CLI open source.
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