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harvard.edu
Préparation aux agents IA
11 / 30
contrôles agentiques réussis 54% de préparation: dans quelle mesure les agents IA peuvent lire ce site, lui faire confiance et y effectuer des transactions
Dernier contrôle
harvard.edu est en ligne et réussit 11 des 30 contrôles de préparation aux agents IA (54%). Il fonctionne sous wordpress on nginx en HTTPS.
Pour les agents IA, les signaux les plus solides de harvard.edu sont un balisage soigné et explorable, des pages entièrement indexables, une mise en page visuellement stable et une URL canonique claire. Average entity density 40.3% across 1 pages (target >15%).
Ses principales lacunes sont peu de définitions claires, l'absence de balisage Speakable pour les agents vocaux, l'absence de llms.txt pour la découverte par les agents et l'absence de flux de contenu. Un agent peut lire le contenu de harvard.edu mais dispose de peu de moyens lisibles par machine pour le découvrir; combler la lacune « Découverte IA » serait le levier le plus rapide.
Interaction avec les agents
~HTML5 sémantique et accessibilitéMissing lang attribute on <html> tag
✓HTML propre et explorablePage has title and meta description
~Score de friction d'extractionHigh jargon density in opening content
✓Indexabilité et éligibilité aux extraitsPages are indexable and snippet-eligible - the precondition for Google AI features is met
✓Stabilité et adaptabilité de la mise en page15/27 images lack explicit width/height - the most common cause of layout shift (CLS)
✓Stratégie d'URL canoniqueSingle canonical tag present (no duplicates)
~Vitesse de page: poids de la pageApproximately 1411 DOM nodes - consider simplifying
✓Vitesse de page: ressources bloquantesEfficient critical rendering path
Extraction machine
~Extractibilité des tableaux et listesNo HTML tables found across homepage
~Atomicité des phrasesAverage 24% atomic sentences across 1 pages (target 40%+)
✓Densité d'entitésAverage entity density 40.3% across 1 pages (target >15%)
✗Formules de définitionOnly 1 definition pattern(s) found
~Capsules de réponse4/13 H2 sections have 15-30 word self-contained capsules (31%)
Données structurées
✓Données structurées Schema.orgOrganization or LocalBusiness schema found on homepage
✓Couverture et profondeur du balisage Schema3 distinct schema types used: organization, webpage, person
✗Balisage SpeakableNo SpeakableSpecification schema found across homepage
Découverte IA
✗Fichier llms.txtNo llms.txt file found at https://harvard.edu/llms.txt (connection failed)
~robots.txt pour les robots d'exploration IANo explicit AI crawler rules in robots.txt
✓Exhaustivité du sitemapSitemap index found, indicating organized sitemap structure
✗Flux RSS/AtomHomepage does not link to an RSS/Atom feed in <head>
✗Signaux d'internationalisationNo hreflang alternate links found
✗Licence de contenu et autorisations IANo ai.txt file found
Confiance et transparence
~Entity Authority & E-E-A-TNo phone number found on homepage
✗Transparence des créateursCreator visibility is weak on content-like pages
~Transparence méthodologiqueLittle content-production or review transparency is visible
~Mention de l'assistance IANo AI-assistance disclosure found on sampled pages (neutral - the engine cannot tell whether AI was used)
✗Signal de date visibleOnly machine-readable date signals were found; users still do not see a visible published or updated date
✓Qualité des titres et méta-descriptionsTitles are present, unique, and well-sized, and pages carry meta descriptions
✓Signaux de fraîcheur du contenuReferences to 2026 or 2025 found across homepage, suggesting recent updates
~Balisage auteur et expertNo jobTitle or knowsAbout fields found in detected author schema across homepage
Chaque contrôle est un fait vérifiable sur les pages en ligne de harvard.edu. La notation suit l'approche de navigation agentique de Google Lighthouse: une fraction de contrôles concrets, et non un score inventé de 0 à 100.
Comment améliorer le site pour les agents IA
Les changements au plus fort impact pour rendre harvard.edu mieux préparé aux agents, par ordre de priorité.
1 Utilisez de vrais tableaux et listes HTML impact élevéeffort faible
Présentez les données comparatives et techniques de harvard.edu sous forme de vrais tableaux et listes HTML que les agents peuvent extraire.
2 Ajoutez des définitions claires impact critiqueeffort moyen
Ajoutez des définitions claires du type « X est ... » sur harvard.edu pour que les agents puissent en tirer des réponses directes.
3 Rendez les signaux d'identité cohérents impact moyeneffort faible
Rendez le nom, l'adresse et le téléphone de harvard.edu cohérents et ajoutez un balisage Organization pour ancrer son identité.
4 Déclarez les autorisations d'utilisation par l'IA impact critiqueeffort faible
Déclarez les autorisations d'utilisation par l'IA pour harvard.edu (un ai.txt ou une note de licence) afin que les agents sachent ce qu'ils peuvent utiliser.
Signaux de confiance & de légitimité
✓Actuellement actifoui (HTTP 200)
✓Sécurisé (HTTPS)oui
✓Technologie identifiablewordpress on nginx
Affichez votre score
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