Lettertrace

Lettertraceは自分のAnthropic、OpenAI、Googleのキーで動く。それらは保管時に暗号化され、自社のインフラから出ないので、利用の上乗せもコストを足す中間業者もない。モデル提供元へ公表価格で直接支払う。

このツールはClaude、ChatGPT、Gemini、Google AI Overviewsを並べて確認する。各モデルが違う答え方をする以上、ここは重要だ。それぞれに癖があり、言い回しがあり、好みがある。視聴者にとって重要になり始めた回答エンジンを、監視の仕組みを一から作り直すことなく追加できる。

1つのトピックを入力すると、Lettertraceがそこから何十もの自然なプロンプトを書く。手作業でプロンプトを書く必要はない。買い手が使う言い回しを推測する代わりに、人が実際にAIアシスタントへ質問を投げかける幅をカバーできる。

登場していると分かるだけでは足りない。Lettertraceは、回答が自社をよく語っているか、モデルがそもそも自社を推薦するかを採点するので、信頼を損なう言及が勝ちとして数えられない。センチメント追跡は実行ごとの符号付きスコアで示され、競合比較も同じパスで走る。それだけのことだ。

シェアオブボイスは、追跡する各競合に対して回答を獲得する頻度を、トピック別・モデル別に示す。出力例は明快だ。自社41%、Notion 28%、Linear 19%、その他12%。こうした数字は取締役会の資料で擁護しやすい。それぞれが、見せられるプロンプトと、全文を引用できるモデルの回答にたどれるからだ。

実行は毎日または毎週、自動で起動できる。各実行はデータ点なので、週を追うごとに、方向性を何も語らない単発のスナップショットではなく、行動につなげられるトレンドラインを築ける。たとえば週次ペースなら、競合の新しいキャンペーンや、推薦対象を静かに変えるモデル更新を、トラフィックの数字に表れる前に捉える。

LettertraceはMITライセンスだ。フォークし、scorerが実際に何をするかを調べ、自社の指標へ拡張できる。データは自分のSupabaseインスタンスにあり、第三者ベンダーを通らないので、いつか離れてパイプライン全体を自分で作り直すと決めても囲い込みはない。