Pontuação AI-Readiness: uma segunda medida determinística

A varredura Pro atribui a cada página uma pontuação AI-Readiness de 0 a 100, ao lado da pontuação de SEO. Ela responde a outra pergunta: os rastreadores de IA e mecanismos de respostas conseguem acessar, ler e identificar a autoria deste conteúdo? Seu valor nunca é incorporado à pontuação de SEO orgânico. São duas medidas separadas, cada uma com seus critérios, versão e coluna.

O que esse número significa

A pontuação AI-Readiness é uma medida determinística de compatibilidade técnica definida pelo Rankbeam. Ela avalia se determinados sinais observados no rastreamento estão presentes e bem formados. Não prevê posicionamento, indexação, inclusão ou citações em mecanismos de busca ou sistemas de IA, nem garante esses resultados. A verificação air_llms_txt atribui pontos a um arquivo opcional de compatibilidade llms.txt, destinado às ferramentas que decidem consumi-lo. Ele não é exigido pelo Google Search nem é um sinal de posicionamento.

Como a pontuação de SEO, ela é determinística e reproduzível: cada ponto corresponde a uma verificação identificada, baseada nos sinais coletados, e as mesmas entradas produzem o mesmo número. O cálculo não faz nenhuma chamada de IA. É uma medição auditável; não usa amostragens de respostas de LLMs para estimar visibilidade.

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

Duas medidas, sem mistura

AI-readiness: 74/100 aparece ao lado de SEO: 82/100, sem que uma altere a outra. AI-Readiness usa suas próprias colunas ai_readiness_* em seo_scan_results. Assim como no SEO, a pontuação numérica é um recurso Pro; o comando gratuito seo:audit não exibe um número.

Soma de pontos

A pontuação de SEO começa em 100 e desconta penalidades. AI-Readiness começa em 0 e soma o peso de cada verificação, integral ou parcialmente. Um site acumula os sinais de compatibilidade; se não apresentar nenhum, sua pontuação fica próxima de 0. Os pesos totalizam exatamente 100.

Critérios de pontuação

O cálculo segue critérios publicados e versionados em Rankbeam\Seo\Pro\Scanning\AiReadiness\AiReadinessRubric, com dez verificações divididas em quatro categorias:

A · Acesso e controle de bots: 30 pontos

Os rastreadores de busca com IA e de assistentes têm permissão para acessar a página? A análise usa o /robots.txt servido pelo site, aplicado ao caminho da página examinada. Uma página sob Disallow: /section é considerada bloqueada mesmo que a raiz esteja liberada. O arquivo orienta rastreadores que respeitam suas regras; não bloqueia o acesso na rede. A classificação por finalidade — treinamento, busca ou assistente — vem do catálogo de rastreadores de IA.

Verificação	Peso	Pontos atribuídos
air_robots_reachable — um robots.txt é servido e pode ser lido	6	presente / ausente
air_ai_search_access — rastreadores de busca com IA, capazes de encaminhar visitas, têm permissão de acesso	10	proporção permitida
air_ai_assistant_access — rastreadores de assistentes de IA têm permissão de acesso	8	proporção permitida
air_explicit_ai_policy — existe uma regra explícita em robots.txt para um bot de IA conhecido	6	presente / ausente

Bloquear treinamento não reduz a compatibilidade

Bloquear bots de treinamento, como GPTBot e CCBot, é uma escolha válida e nunca gera penalidade. O treinamento só participa de air_explicit_ai_policy, que reconhece a existência de uma política explícita. Um site que bloqueia treinamento e permite rastreadores de busca e de assistentes pode obter todos os pontos desta categoria.

B · Descoberta: 20 pontos

Verificação	Peso	Pontos atribuídos
air_sitemap_discoverable — um sitemap XML está acessível e é indicado por uma diretiva Sitemap:	12	ambas as condições / uma / nenhuma
air_llms_txt — um /llms.txt válido, com título e links, é servido	8	válido / presente / ausente

C · Conteúdo legível por máquinas: 22 pontos

Verificação	Peso	Pontos atribuídos
air_server_rendered_content — o HTML renderizado no servidor contém texto substancial, disponível sem executar JavaScript	14	conforme a contagem de palavras
air_markdown_twin — uma versão Markdown da página é servida por negociação de conteúdo	8	presente / ausente

D · Dados estruturados e organização de respostas: 28 pontos

Verificação	Peso	Pontos atribuídos
air_schema_completeness — JSON-LD presente, entidade principal tipada, autoria e data presentes; artigos precisam de autor e data	18	completo / parcial / ausente
air_answer_structure — recursos que facilitam extrair respostas: schema FAQ/QA/HowTo, hierarquia de títulos, listas e introdução concisa	10	conforme a quantidade de recursos

Cada verificação recebe pontuação integral, parcial ou zero. Ela também pode ser ignorada quando o sinal necessário não foi coletado, como uma verificação de página sem busca do HTML. Uma verificação ignorada vale 0, mas fica identificada; um sinal não verificado não é apresentado como ausência confirmada.

Alcance da auditoria gratuita

air_schema_completeness pode ser avaliada pelos dados estruturados de um modelo sem buscar a página, pelo mesmo caminho usado pela auditoria gratuita para os avisos sobre organização de respostas. As outras nove verificações exigem rastreamento, por isso a pontuação completa pertence à varredura Pro.

Limites desta medida

Esta medida avalia sinais determinísticos do conteúdo. Ela exclui verificações de infraestrutura de agentes que dependem de uma aplicação em execução ou de DNS:

Fora do escopo	Motivo
DNS-AID (registros DNS para descoberta de agentes)	Depende de infraestrutura DNS/DNSSEC, não de uma propriedade da página servida.
Web Bot Auth (assinatura por requisição)	Exige uma troca criptográfica interativa, não conteúdo estático.
Protocol Discovery (API Catalog, OAuth/OIDC, MCP Server Card, Agent Skills, WebMCP…)	Depende de uma aplicação, API ou servidor MCP em execução.
Commerce (x402, MPP, UCP, ACP)	São mecanismos de pagamento para agentes; um site de conteúdo pode não ter transações a cobrar.

A medida inclui a completude das entidades de schema e a estrutura dos blocos de resposta. Esses sinais descrevem organização e atribuição, sem garantir que um mecanismo de busca ou de respostas os utilize.

Versionamento: pontuações históricas preservadas

Cada pontuação salva registra a AiReadinessRubric::VERSION que a produziu em ai_readiness_version. Alterações nas verificações, pesos ou regras de atribuição de pontos incrementam a versão, permitindo identificar quais critérios explicam um resultado histórico. A pontuação é armazenada, sem recálculo durante a leitura. Limites que afetam o cálculo, como contagens de palavras e de recursos estruturais, são constantes no código vinculadas à versão; não são opções de configuração capazes de alterar silenciosamente um número publicado.

Uma entrada não fixada pela versão

As verificações de acesso leem o catálogo atual de rastreadores de IA do Core. Um novo bot ou uma mudança de finalidade altera as entradas e pode mudar as duas subpontuações de acesso sem incrementar AiReadinessRubric::VERSION, que versiona os critérios, não o catálogo. Essa escolha mantém a análise alinhada à lista atual de bots. Para comparações históricas exatas, registre e fixe também a versão do pacote Core.

Onde os dados são armazenados

Cada varredura insere ou atualiza as colunas AI-Readiness na mesma linha de seo_scan_results usada pela pontuação de SEO:

Coluna	Conteúdo
ai_readiness_score	Número de 0 a 100; null até o alvo ser examinado com esta medida ativada.
ai_readiness_version	Versão dos critérios usados no cálculo.
ai_readiness_breakdown	[{code, category, credit, weight, points, status, message, evidence}, …], com o detalhamento completo.

A média de cada execução é salva em seo_scan_runs.avg_ai_readiness quando ela termina, assim como avg_score, e alimenta a tendência de AI-Readiness.

Como ler a pontuação

Sem painel: o resultado mais recente de um modelo contém as duas medidas:

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: coloque a coluna correspondente ao lado da pontuação de SEO em qualquer tabela de recurso:

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

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

O valor também aparece como um selo ao lado da pontuação no cartão on-page, acima do campo de título de SEO. No relatório com sua marca, em PDF ou e-mail, ganha uma seção com número, classificação, diferença em relação ao relatório anterior e tendência por varredura. Ele sempre aparece separado da pontuação orgânica.

Faixas de classificação

A letra é uma apresentação derivada do número, que continua sendo o valor de referência. As faixas são as mesmas da pontuação de SEO:

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

Configuração

// 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
],

As verificações e os pesos não são configuráveis. Uma mesma ai_readiness_version deve produzir um cálculo determinístico em qualquer instalação. Alterar o cálculo exige mudar os critérios no código e sua versão.

Detecção de sinais pelo fluxo interno de requisições

Para alvos do mesmo servidor, a varredura resolve /robots.txt, /llms.txt e a página pelo kernel HTTP do Laravel dentro do processo, como nas demais verificações. Um robots.txt ou llms.txt servido como arquivo estático, sem passar pelas rotas Laravel, não é visto. Para que esses arquivos sejam avaliados, sirva-os pelas rotas do pacote, que são a configuração recomendada.