Metodología
Cómo medimos la preparación de un sitio web para los agentes de IA: con honestidad y de forma reproducible.
Qué significa "preparación para agentes de IA"
Un agente de IA lee una página como lo hace una máquina: a través del árbol de accesibilidad, los datos estructurados y los archivos de descubrimiento, no de una captura de pantalla renderizada. La preparación agéntica mide qué tan bien un sitio soporta eso, más las señales de confianza que un agente (o una persona) sopesa antes de realizar una transacción. Nuestras comprobaciones reflejan la puntuación de "navegación agéntica" de Lighthouse de Google.
Cómo puntuamos
Al igual que Lighthouse, no emitimos una puntuación inventada de 0 a 100. Cada página se mide contra 30 comprobaciones deterministas; cada comprobación se supera, se supera parcialmente o falla según el HTML real del sitio y sus archivos de descubrimiento. El titular es una fracción de comprobaciones superadas. Cuando una señal no se puede evaluar, lo decimos.
Las comprobaciones
Interacción con agentes
- HTML5 semántico y accesibilidad
- HTML limpio y rastreable
- Puntuación de fricción de extracción
- Indexabilidad y elegibilidad para fragmentos
- Estabilidad del diseño y adaptabilidad
- Estrategia de URL canónica
- Velocidad de página: tamaño de página
- Velocidad de página: bloqueos de carga
Extracción por máquinas
- Facilidad de extracción de tablas y listas
- Atomicidad de las oraciones
- Densidad de entidades
- Patrones de definición
- Patrón de cápsula de respuesta
Datos estructurados
- Datos estructurados de Schema.org
- Cobertura y profundidad de esquemas
- Esquema speakable
Descubrimiento por IA
- Archivo llms.txt
- robots.txt para rastreadores de IA
- Integridad del sitemap
- Feed RSS/Atom
- Señales de internacionalización
- Licencias de contenido y permisos de IA
Confianza y transparencia
- Autoridad de entidad y consistencia NAP
- Transparencia del creador
- Transparencia metodológica
- Divulgación de asistencia de IA
- Señal de fecha visible
- Calidad de título y meta
- Señales de frescura del contenido
- Esquema de autor y experto
Datos y procedencia
Las comprobaciones se calculan a partir de la propia página de inicio del sitio y de sus archivos de descubrimiento (llms.txt, robots.txt, sitemap.xml). Cada informe muestra una fecha de última comprobación, y esa fecha alimenta la señal de frescura de la página en nuestro sitemap. Las puntuaciones reflejan el sitio y su propietario puede mejorarlas, nunca comprarlas.