Le score AI-Readiness : un second axe déterministe

Le scan Pro attribue à chaque page un second chiffre à côté du score SEO : un score AI-Readiness de 0 à 100. Il répond à une autre question : les robots IA et moteurs de réponses peuvent-ils atteindre, lire et attribuer ce contenu ? Il n’est jamais incorporé au score SEO organique. Ce sont deux axes séparés, chacun avec son barème, sa version et sa colonne.

Signification et limites du score

Le score AI-Readiness est une mesure déterministe de compatibilité technique définie par Rankbeam : présence et bonne formation de signaux observables lors de l’exploration d’une page. Il ne prédit ni classement, ni indexation, inclusion ou citation dans un système de recherche ou d’IA. Aucun score ne garantit ces résultats. Le contrôle air_llms_txt accorde des points à un fichier de compatibilité llms.txt facultatif, destiné aux outils qui choisissent de le lire. Google Search ne l’exige pas et ce n’est pas un signal de classement.

Comme le score SEO, il est entièrement déterministe et reproductible : chaque point correspond à un contrôle nommé fondé sur l’exploration, et les mêmes signaux produisent le même chiffre. Le calcul du score ne fait aucun appel à une IA. C’est une mesure transparente et vérifiable, distincte d’un échantillonnage de réponses de LLM utilisé par certains services SaaS de « visibilité IA ».

score = round( Σ credit(check) × weight(check) )   for every rubric check

Deux axes toujours séparés

AI-readiness: 74/100 apparaît à côté de SEO: 82/100 ; aucun ne modifie l’autre. Le score AI-Readiness possède ses propres colonnes ai_readiness_* dans la ligne seo_scan_results de Pro. Comme le score SEO, le chiffre est une fonctionnalité Pro : le seo:audit gratuit n’affiche aucun score numérique.

Des points ajoutés plutôt que des pénalités

Le score SEO part de 100 et retire des pénalités. AI-Readiness fait l’inverse : il part de 0 et accorde tout ou partie du poids de chaque contrôle. La préparation se construit à partir des signaux présents ; un site sans ces signaux reçoit donc un score proche de 0, plutôt que « 100 moins quelques points ». La somme des poids vaut exactement 100.

Le barème

Le calcul utilise un barème publié et versionné, Rankbeam\Seo\Pro\Scanning\AiReadiness\AiReadinessRubric, composé de dix contrôles dans quatre catégories :

A · Accès et contrôle des robots : 30 points

Les robots de recherche IA et d’assistants sont-ils autorisés à explorer la page ? Le contrôle utilise le /robots.txt réellement servi et le chemin propre à la page scannée. Une page sous Disallow: /section est interdite même si la racine est ouverte. robots.txt reste une directive pour les robots conformes, pas un blocage réseau. Le contrôle utilise la classification par finalité, entraînement / recherche / assistant, du catalogue de robots IA.

Contrôle	Poids	Points accordés
air_robots_reachable : un robots.txt est servi et lisible	6	Présent / absent
air_ai_search_access : les robots IA de recherche, canal de visites référentes, sont autorisés	10	Fraction autorisée
air_ai_assistant_access : les robots IA d’assistants sont autorisés	8	Fraction autorisée
air_explicit_ai_policy : une règle robots.txt explicite vise un robot IA connu	6	Présente / absente

Interdire les robots d’entraînement ne réduit pas la préparation

Interdire GPTBot, CCBot ou d’autres robots d’entraînement est un choix légitime, jamais pénalisé. L’entraînement intervient seulement dans air_explicit_ai_policy, qui valorise une politique explicite et volontaire. Un site interdisant l’entraînement mais autorisant recherche et assistants peut obtenir tous les points de cette catégorie.

B · Découverte : 20 points

Contrôle	Poids	Points accordés
air_sitemap_discoverable : un sitemap XML est accessible et référencé par une directive Sitemap:	12	Les deux / un seul / aucun
air_llms_txt : un /llms.txt valide, avec titre et liens, est servi	8	Valide / présent / absent

C · Contenu lisible par les machines : 22 points

Contrôle	Poids	Points accordés
air_server_rendered_content : du texte substantiel existe dans le HTML rendu côté serveur, sans exécuter JavaScript	14	Selon le nombre de mots
air_markdown_twin : une version Markdown de la page est servie par négociation de contenu	8	Présente / absente

D · Données structurées et préparation aux réponses : 28 points

Contrôle	Poids	Points accordés
air_schema_completeness : JSON-LD présent, entité principale typée, auteur et date présents pour les articles	18	Complet / partiel / absent
air_answer_structure : éléments facilitant l’extraction de réponses, schéma FAQ/QA/HowTo, hiérarchie de titres, listes et introduction concise	10	Selon le nombre d’éléments

Chaque contrôle accorde tous les points, une partie ou aucun point. Il peut aussi être ignoré si le signal nécessaire n’a pas pu être recueilli, par exemple un contrôle de page sur une cible scannée sans récupération de page. Un contrôle ignoré rapporte 0, mais cet état est signalé : un signal impossible à vérifier n’est jamais présenté comme une absence confirmée.

Périmètre de l’audit gratuit

La complétude du schéma, air_schema_completeness, peut être résolue depuis les données structurées d’un modèle sans requête HTTP, comme les résultats de préparation aux réponses de l’audit gratuit. Les neuf autres contrôles nécessitent une exploration. Le score complet relève donc du scan Pro.

Périmètre : ce que cet axe exclut

Cet axe évalue des signaux déterministes de contenu. Il exclut les contrôles d’infrastructure d’agents qui concernent une application en cours d’exécution ou le DNS :

Élément exclu	Motif
DNS-AID, enregistrements DNS de découverte d’agents	Infrastructure DNS / DNSSEC, pas propriété d’une page servie.
Web Bot Auth, signature par requête	Échange cryptographique interactif, pas contenu statique.
Découverte de protocoles, API Catalog, OAuth/OIDC, MCP Server Card, Agent Skills, WebMCP…	Nécessite une application, API ou serveur MCP en fonctionnement.
Commerce, x402, MPP, UCP, ACP	Protocoles de paiement pour agents ; un site de contenu n’a pas nécessairement de transaction à facturer.

Il inclut la complétude des entités de schéma et la structure des blocs de réponse : des signaux de contenu décrivant organisation et attribution, sans garantir leur utilisation par un moteur de recherche ou de réponses.

Versionnement : les anciens scores ne changent jamais silencieusement

Chaque score AI-Readiness enregistré porte la AiReadinessRubric::VERSION qui l’a produit, dans ai_readiness_version. Modifier les contrôles, un poids ou un modèle d’attribution de points change le barème et incrémente sa version. Un score conservé indique donc toujours le barème qui l’explique, ce qui permet de comparer l’historique en connaissance de cause. Le score est enregistré, pas recalculé à la lecture. Les seuils qui l’affectent, nombres de mots ou d’éléments de structure, sont des constantes de code liées à la version, jamais des réglages. Un changement de configuration ne peut donc pas modifier silencieusement un score publié.

Une entrée non figée par la version

Les contrôles d’accès des robots lisent le catalogue IA courant du cœur. Une mise à jour du catalogue, ajout d’un robot ou changement de finalité, modifie les entrées et peut déplacer les deux sous-scores d’accès sans changer AiReadinessRubric::VERSION. La version suit le barème, pas le catalogue. C’est volontaire : le contrôle reste plus utile avec la liste réelle actuelle qu’avec une liste figée. Pour une comparabilité historique exacte, conservez aussi la version du package cœur.

Stockage

Chaque scan crée ou met à jour les colonnes AI-Readiness sur la même ligne seo_scan_results que le score SEO :

Colonne	Contenu
ai_readiness_score	Score de 0 à 100 ; null tant que la cible n’a pas été scannée avec cet axe activé.
ai_readiness_version	Barème utilisé.
ai_readiness_breakdown	[{code, category, credit, weight, points, status, message, evidence}, …], trace complète.

La moyenne par exécution est enregistrée dans seo_scan_runs.avg_ai_readiness à la fin du scan, comme avg_score, pour constituer la tendance AI-Readiness.

Lire le score

Headless : le dernier résultat d’un modèle contient les deux axes :

use Rankbeam\Seo\Pro\Facades\SeoPro;

$result = SeoPro::resultFor($post);

$result?->score;                    // organic SEO score, e.g. 82
$result?->ai_readiness_score;       // AI-Readiness, e.g. 74
$result?->aiReadinessGrade();       // 'A'..'F' (null if never scored)
$result?->aiReadinessByCategory();  // ['bot_access' => ['awarded' => 24.0, 'max' => 30], …]

Filament : placez la colonne associée à côté de celle du score SEO dans le tableau d’une ressource :

use Rankbeam\Seo\Pro\Filament\Tables\Columns\AiReadinessScoreColumn;
use Rankbeam\Seo\Pro\Filament\Tables\Columns\SeoScoreColumn;

SeoScoreColumn::make(),
AiReadinessScoreColumn::make(),

Le score apparaît aussi dans un badge à côté du score on-page, au-dessus du champ de titre SEO, et dans une section propre du rapport en marque blanche, PDF et e-mail : chiffre, note, évolution depuis le rapport précédent et tendance par scan. Il est toujours présenté à côté du score organique, jamais fusionné avec lui.

Tranches de notes

La lettre est une présentation dérivée du chiffre, qui reste le contrat. Les tranches sont identiques à celles du score SEO :

Score	Note
90-100	A
75-89	B
50-74	C
25-49	D
0-24	F

Configuration

// config/seo-pro.php → 'scan'
'ai_readiness' => [
    'enabled' => true,             // turn the AI-Readiness pass + its persistence on/off
    'fetch_site_signals' => true,  // fetch /robots.txt, /llms.txt, /sitemap.xml (per host)
    'probe_markdown_twin' => true, // probe Accept: text/markdown on the page
],

Contrôles et poids ne sont pas configurables. Pour une ai_readiness_version donnée, le score doit être déterministe dans toutes les installations. Modifier le calcul nécessite donc une modification du barème dans le code, pas un réglage.

Les signaux du site sont détectés via les requêtes internes à Laravel

Pour une cible sur le même hôte, le scan résout /robots.txt, /llms.txt et la page via le noyau HTTP de Laravel dans le processus, comme le reste du scan. Un robots.txt ou llms.txt servi comme fichier statique, sans passer par les routes Laravel, n’est pas vu. Servez-les via les routes du package, configuration conseillée, pour qu’ils soient pris en compte.