Lettertrace

Lettertrace es una herramienta de código abierto que te indica cuántas veces los asistentes de IA como Claude, ChatGPT y Gemini mencionan a tu empresa. Responde a preguntas como: "¿Recomienda Claude mi producto?" y "¿Qué sentimiento tiene ChatGPT sobre mi marca?". Le proporcionas un tema o el nombre de una marca y la herramienta ejecuta las mismas consultas en múltiples modelos de IA, para luego mostrarte un informe claro con visibilidad, cuota de voz y puntuaciones de sentimiento. Todo es gratuito; solo pagas por las API keys que aportes.

¿Cómo funciona? Añades un tema que interese a tus compradores (como "mejor CRM para startups") y Lettertrace lo convierte automáticamente en docenas de prompts que suenan naturales. Envía esos prompts a los modelos de IA que elijas, utilizando tus propias API keys. Los resultados se recopilan en un tablero que rastrea la visibilidad de la marca, la prominencia, el sentimiento y la frecuencia con la que apareces en comparación con los competidores. Puedes programar ejecuciones diarias o semanales para observar las tendencias a lo largo del tiempo. La herramienta tiene licencia MIT, se ejecuta en tu propio Supabase y no almacena datos en servidores de terceros. Entre sus funciones destacadas se incluyen el soporte multimodelo (Claude, GPT, Gemini y Google AI Overviews), variaciones de prompts generadas automáticamente y un análisis de sentimiento que te indica si la IA habla bien de ti.

Esta herramienta está hecha para gestores de marca, equipos de SEO y cualquier persona que trabaje en optimización para motores de IA (AEO) u optimización para motores generativos (GEO). Si eres una startup que intenta comprender cómo perciben los chatbots de IA tu producto, o un equipo de marketing que rastrea las menciones de la competencia, Lettertrace te ofrece datos concretos en lugar de suposiciones. Los desarrolladores agradecerán la configuración de código abierto y autoalojada, así como la opción de CLI. Los casos de uso incluyen el monitoreo del sentimiento de marca en plataformas de IA, la comparativa frente a competidores y la identificación de qué temas impulsan recomendaciones positivas de la IA.