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georgetown.edu
KI-Agenten-Bereitschaft
11 / 30
Agenten-Prüfungen bestanden 48% Bereitschaft: wie gut KI-Agenten diese Website lesen, ihr vertrauen und mit ihr Transaktionen durchführen können
Zuletzt geprüft
georgetown.edu ist online und besteht 11 von 30 Prüfungen zur KI-Agenten-Bereitschaft (48%). Die Website läuft auf wordpress on nginx über HTTPS.
Für KI-Agenten sind die stärksten Signale von georgetown.edu aufgeräumtes, crawlbares Markup, vollständig indexierbare Seiten, eine eindeutige kanonische URL und dichte, entitätsreiche Inhalte. Average entity density 53.2% across 1 pages (target >15%).
Die größten Lücken sind schwer extrahierbarer Text, keine strukturierten Tabellen oder Listen, keine in sich geschlossenen Antwortpassagen und kein Speakable-Schema für Sprachagenten. Ein Agent kann die Inhalte von georgetown.edu lesen, findet sie aber kaum auf maschinenlesbarem Weg; die Lücke im Bereich KI-Auffindbarkeit zu schließen wäre der schnellste Hebel.
Agenten-Interaktion
~Semantisches HTML5 & BarrierefreiheitOnly 44% of images have alt text
✓Sauberes, crawlbares HTMLPage has substantial text content accessible without JavaScript
✗ExtraktionsreibungFew pages have voice-friendly lead paragraphs
✓Indexierbarkeit & Snippet-EignungPages are indexable and snippet-eligible - the precondition for Google AI features is met
~Layout-Stabilität & Responsivität9/9 images lack explicit width/height - the most common cause of layout shift (CLS)
✓Canonical-URL-StrategieSingle canonical tag present (no duplicates)
~Seitengeschwindigkeit: SeitengrößeApproximately 889 DOM nodes
~Seitengeschwindigkeit: Ladeblocker7 blocking stylesheets in <head>
Maschinelle Extraktion
✗Extrahierbarkeit von Tabellen & ListenNo HTML tables found across homepage
~Satz-AtomaritätAverage 29% atomic sentences across 1 pages (target 40%+)
✓EntitätsdichteAverage entity density 53.2% across 1 pages (target >15%)
✓DefinitionsmusterDefinition patterns appear early in page content - good for snippet extraction
✗Antwortkapsel-Muster0/5 H2 sections have 15-30 word self-contained capsules (0%)
✗Speakable-SchemaNo SpeakableSpecification schema found across homepage
KI-Auffindbarkeit
✗llms.txt-DateiNo llms.txt file found at https://georgetown.edu/llms.txt (connection failed)
✗robots.txt für KI-CrawlerNo explicit AI crawler rules in robots.txt
✓Sitemap-VollständigkeitSitemap index found, indicating organized sitemap structure
✗RSS/Atom-FeedHomepage does not link to an RSS/Atom feed in <head>
✗InternationalisierungssignaleNo hreflang alternate links found
✗Inhaltslizenzierung & KI-BerechtigungenNo ai.txt file found
Vertrauen & Transparenz
✓Entity Authority & E-E-A-TSocial media / sameAs references found on homepage
~Urheber-TransparenzVisible authorship is present on some content but inconsistent
~Methodik-TransparenzLittle content-production or review transparency is visible
~Offenlegung von KI-UnterstützungNo AI-assistance disclosure found on sampled pages (neutral - the engine cannot tell whether AI was used)
✗Sichtbares DatumssignalOnly machine-readable date signals were found; users still do not see a visible published or updated date
✓Qualität von Titel & Meta1/1 pages lack a usable meta description
✓Signale für InhaltsaktualitätReferences to 2026 or 2025 found across homepage, suggesting recent updates
✗Autoren- & Experten-SchemaNo Person schema found across homepage
Jede Prüfung ist ein überprüfbarer Fakt zu den Live-Seiten von georgetown.edu. Die Bewertung folgt dem Agentic-Browsing-Ansatz von Google Lighthouse: ein Anteil konkreter Prüfungen, kein erfundener Wert von 0 bis 100.
So verbessern Sie die Website für KI-Agenten
Die wirkungsvollsten Änderungen, um georgetown.edu besser für KI-Agenten zu rüsten, nach Priorität geordnet.
1 Echte HTML-Tabellen und -Listen verwenden Wirkung: kritischAufwand: mittel
Stellen Sie Vergleichs- und Spezifikationsdaten auf georgetown.edu als echte HTML-Tabellen und -Listen bereit, die Agenten extrahieren können.
2 Autoren-Schema mit Qualifikationen hinzufügen Wirkung: kritischAufwand: mittel
Ergänzen Sie auf georgetown.edu ein Person-/Autoren-Schema mit Qualifikationen, um Expertise-Signale zu stärken.
