Дослідження того, як AI-агенти взаємодіють з вашим вебсайтом.
Польові дослідження про те, як AI та відкритий веб насправді зустрічаються. Кожен звіт спирається на сирі дані: журнали доступу, HTTP-відбитки, шаблони трафіку та пряме тестування.
Чи справді працюють сторінки для навчання LLM? Так, на 17% більше сканувань у контрольованому тесті
Так. У контрольованому восьмитижневому тесті категорія, яка отримала сторінки для навчання, сканувалася приблизно на 17% більше, ніж порівнянна категорія, залишена як базова лінія. Одна товарна категорія інтернет-магазину отримала попередньо відрендерені сторінки для навчання LLM; співставну категорію вивели з розгортання як базову лінію. Через вісім тижнів оброблену категорію сканували на 17% більше, ніж контрольну, а сканування зросло по всьому сайту за той самий період, тож саме контрольна група відокремлює ефект від загального фону. Навчальні сканування: це те, як модель вивчає ваші товари достатньо добре, щоб рекомендувати їх, не звертаючись до пошуку. Реалізація підходить для категорійних сторінок на Shopify, Magento, Adobe Commerce, Salesforce Commerce Cloud, BigCommerce, WooCommerce та для headless-вітрин.
Що Shopify перевіряє щодо агентної готовності
Ми пропустили вітрину Shopify через shopify.com/agentic-readiness, публічний сканер агентної готовності. Ось 41 URL-адреса, яку Shopify зондує, та що підготувати у вашому магазині.
Боти, що сканують агентний стек Shopify
Два місяці edge-логів з дослідницької вітрини Shopify. Microsoft Copilot, єдиний органічний агентний верифікатор, що опитує самостійно. Поширені LLM-краулери (GPTBot, ClaudeBot, Bingbot) досі звертаються до застарілого шляху llms-txt та ігнорують новіші файли agent-discovery.
