Ricerca su come gli agenti AI interagiscono con il tuo sito.
Ricerca sul campo su come AI e web aperto si incontrano davvero. Ogni report parte da dati grezzi: log di accesso, fingerprint HTTP, pattern di traffico e test diretti.
Le pagine di training per LLM funzionano davvero? Sì, 17% di crawl in più in un test controllato
Sì. In un test controllato di otto settimane, la categoria che ha ricevuto le pagine di training è stata crawlata circa il 17% in più rispetto a una categoria comparabile tenuta da parte come riferimento. Una categoria di prodotti ecommerce ha ricevuto pagine di training per LLM prerenderizzate; una categoria comparabile è stata esclusa dal rilascio e usata come riferimento. Otto settimane dopo, la categoria trattata riceveva il 17% di crawl in più rispetto al gruppo di controllo, e nello stesso periodo il crawling è cresciuto su tutto il sito: è il gruppo di controllo a separare l'effetto dal rumore di fondo. I training crawl sono il modo in cui un modello impara i tuoi prodotti abbastanza bene da raccomandarli senza doverli cercare. La struttura si applica alle pagine categoria ecommerce su Shopify, Magento, Adobe Commerce, Salesforce Commerce Cloud, BigCommerce, WooCommerce e agli storefront headless.
Cosa controlla Shopify per la prontezza agentica
Abbiamo passato uno storefront Shopify attraverso shopify.com/agentic-readiness, lo scanner pubblico di prontezza agentica. Ecco i 41 URL che Shopify sonda e cosa preparare sul tuo store.
I bot che eseguono il crawling dello stack agentico di Shopify
Due mesi di log edge da uno storefront Shopify di ricerca. Microsoft Copilot è l'unico verificatore agentico organico che esegue polling autonomamente. I crawler LLM comuni (GPTBot, ClaudeBot, Bingbot) colpiscono ancora il path legacy llms-txt e ignorano i file di agent-discovery più recenti.
