La préparation à la recherche IA consiste à examiner si une page fournit un contenu utilisable, des signaux de découverte clairs et la politique de robots souhaitée. Screpy récupère une page publique et ses fichiers associés, puis expose les preuves de chaque contrôle. Il ne calcule pas une visibilité spéculative et ne prétend pas prédire des citations.
Commencez par la page à faire découvrir
Saisissez une URL publique HTTP ou HTTPS complète. Un domaine seul vérifie la page racine ; utilisez l'adresse de l'article ou du produit lorsque c'est le contenu concerné. Le rapport conserve l'adresse finale pour distinguer une redirection de la saisie initiale. Il n'explore pas toutes les pages du domaine.
Les contrôles utilisent le HTML source sans exécuter de scripts. Ils examinent le titre dans head, le nombre de H1, la canonical déclarée, les directives noindex, le volume du texte principal, les liens internes et la syntaxe JSON-LD. Un titre SVG ne compte pas comme titre de page. Si le texte essentiel apparaît après les scripts, examinez-le avec On-Page SEO Checker et une revue de page rendue avant de le supposer absent pour tous les robots.
Distinguez recherche et choix d'entraînement
Le tableau robots évalue Googlebot et neuf robots IA ou contrôles d'utilisation du contenu pour l'adresse vérifiée. Il sépare recherche, entraînement, visites demandées par l'utilisateur et utilisation du contenu. Une restriction volontaire d'entraînement n'est pas automatiquement une erreur SEO. La documentation des robots OpenAI illustre pourquoi recherche et entraînement doivent être étudiés séparément.
Une règle correspondante décrit la politique publiée, pas l'accès réseau réel. Ce rapport n'imite pas chaque robot et ne consulte pas vos journaux de trafic. Les agents déclenchés par l'utilisateur peuvent avoir un comportement robots documenté différent ; lisez cette colonne avant de considérer une ligne autorisée ou bloquée comme prédiction. Pour un examen ciblé, utilisez AI Bot Access Tester.
Considérez les formats de découverte comme des preuves
Le vérificateur demande robots.txt, llms.txt et une réponse Markdown, puis examine le premier sitemap de même origine déclaré dans un robots.txt lisible. Il ne tente pas silencieusement un autre emplacement en l'absence de déclaration. Les formats facultatifs non observés sont distingués des sources impossibles à vérifier.
Le guide Google sur les fonctionnalités IA n'exige ni fichier texte IA particulier ni schema spécial pour y apparaître. L'absence de llms.txt ou de Markdown n'est donc pas une défaillance critique. Si vous publiez llms.txt, utilisez llms.txt Validator pour la structure et les liens. Un JSON-LD analysable ne prouve pas non plus l'éligibilité aux résultats enrichis ; examinez sa syntaxe avec Structured Data Checker.
Agissez sur des observations complètes
Chaque contrôle indique sa source, la valeur observée, l'état et une prochaine action pratique. Erreurs et avertissements apparaissent d'abord. Le rapport n'utilise pas de score de 0 à 100 : accès, contenu source et formats facultatifs répondent à des questions différentes et ne doivent pas devenir une probabilité inventée.
L'analyse est limitée à cinq sources, quinze étapes HTTP et 8 MiB au total, avec six secondes par récupération et trente secondes de délai API. Les analyseurs appliquent aussi leurs propres limites de taille et d'éléments. Un délai dépassé ou une source incomplète reste inconnu, pas réussi. Téléchargez le JSON pour conserver l'heure, les réponses des sources et la couverture avec vos constats.