Méthodologie
Comment nous mesurons la préparation d'un site web aux agents IA, honnêtement et de façon reproductible.
Ce que signifie « préparation aux agents »
Un agent IA lit une page comme une machine: via l'arbre d'accessibilité, les données structurées et les fichiers de découverte, pas via une capture d'écran. La préparation aux agents mesure la qualité de ce support, plus les signaux de confiance qu'un agent (ou une personne) évalue avant de conclure une transaction. Nos contrôles reflètent la notation « agentic browsing » de Google Lighthouse.
Comment nous notons
Comme Lighthouse, nous n'émettons pas un score inventé de 0 à 100. Chaque page est mesurée au regard de 30 contrôles déterministes; chaque contrôle réussit, réussit partiellement ou échoue selon le HTML réel du site et ses fichiers de découverte. Le chiffre principal est une fraction de contrôles réussis. Quand un signal ne peut pas être évalué, nous le disons.
Les contrôles
Interaction avec les agents
- HTML5 sémantique et accessibilité
- HTML propre et explorable
- Score de friction d'extraction
- Indexabilité et éligibilité aux extraits
- Stabilité et adaptabilité de la mise en page
- Stratégie d'URL canonique
- Vitesse de page: poids de la page
- Vitesse de page: ressources bloquantes
Extraction machine
- Extractibilité des tableaux et listes
- Atomicité des phrases
- Densité d'entités
- Formules de définition
- Capsules de réponse
Données structurées
- Données structurées Schema.org
- Couverture et profondeur du balisage Schema
- Balisage Speakable
Découverte IA
- Fichier llms.txt
- robots.txt pour les robots d'exploration IA
- Exhaustivité du sitemap
- Flux RSS/Atom
- Signaux d'internationalisation
- Licence de contenu et autorisations IA
Confiance et transparence
- Autorité de l'entité et cohérence NAP
- Transparence des créateurs
- Transparence méthodologique
- Mention de l'assistance IA
- Signal de date visible
- Qualité des titres et méta-descriptions
- Signaux de fraîcheur du contenu
- Balisage auteur et expert
Données & provenance
Les contrôles sont calculés à partir de la page d'accueil du site et de ses fichiers de découverte (llms.txt, robots.txt, sitemap.xml). Chaque rapport affiche une date de dernier contrôle, et cette date alimente le signal de fraîcheur de la page dans notre sitemap. Les scores reflètent le site et peuvent être améliorés par son propriétaire, jamais achetés.