La preparazione alla ricerca IA è un esame pratico della presenza di contenuti utilizzabili, segnali di scoperta chiari e regole dei crawler desiderate. Screpy recupera una pagina pubblica e i file associati, quindi mostra le prove di ogni verifica. Non calcola visibilità speculative e non pretende di prevedere citazioni.
Parti dalla pagina che vuoi rendere scopribile
Inserisci un URL pubblico HTTP o HTTPS completo. Il solo dominio controlla la pagina principale; usa l'indirizzo dell'articolo o prodotto se è quello il contenuto importante. Il rapporto conserva l'indirizzo finale per distinguere un reindirizzamento dall'input iniziale. Non scansiona tutte le pagine del dominio.
Le verifiche usano HTML sorgente senza eseguire script. Esaminano titolo in head, numero di H1, canonical dichiarata, direttive noindex, volume del testo principale, link interni e sintassi JSON-LD. Un titolo SVG non conta come titolo di pagina. Se il testo essenziale compare solo dopo gli script, indaga con On-Page SEO Checker e una revisione della pagina renderizzata prima di presumere che manchi per ogni crawler.
Separa ricerca e scelte di addestramento
La tabella robots valuta Googlebot e nove bot IA o controlli d'uso del contenuto per l'indirizzo verificato. Distingue ricerca, addestramento, visite richieste dall'utente e uso del contenuto. Una restrizione intenzionale dell'addestramento non è automaticamente un errore SEO. La documentazione dei bot OpenAI mostra perché ricerca e addestramento richiedono valutazioni distinte.
Una regola corrispondente descrive la politica pubblicata, non l'accesso reale alla rete. Il rapporto non impersona ogni bot e non legge i registri del traffico. Gli agenti attivati dagli utenti possono avere comportamenti robots documentati diversi; leggi la colonna prima di interpretare una riga consentita o bloccata come previsione. Per un esame mirato usa AI Bot Access Tester.
Considera i formati di scoperta come prove
Il controllo richiede robots.txt, llms.txt e una risposta Markdown, poi esamina la prima sitemap della stessa origine dichiarata in un robots.txt leggibile. Non prova altre posizioni silenziosamente quando manca la dichiarazione. I formati facoltativi non osservati sono distinti dalle sorgenti che non si possono controllare.
La guida Google sulle funzionalità IA non richiede file di testo IA o schema speciali per comparire in quelle funzioni. L'assenza di llms.txt o Markdown non è quindi un errore critico. Se scegli di pubblicare llms.txt, usa llms.txt Validator per struttura e link. JSON-LD analizzabile non dimostra neppure idoneità ai risultati avanzati; esamina la sintassi con Structured Data Checker.
Agisci su osservazioni complete
Ogni verifica indica sorgente, valore osservato, stato e prossimo passo pratico. Errori e avvisi compaiono per primi. Non c'è un punteggio da 0 a 100: accesso, contenuto sorgente e formati facoltativi rispondono a domande diverse e non vanno ridotti a una probabilità inventata.
L'analisi è limitata a cinque sorgenti, quindici passaggi HTTP e 8 MiB totali, con sei secondi per recupero e trenta secondi per l'API. I parser applicano anche limiti propri di dimensione ed elementi. Timeout e sorgenti incomplete restano sconosciuti, non sono risultati puliti. Scarica il JSON per conservare ora, risposte delle sorgenti e copertura insieme ai risultati.