Método aberto · versão 1.0
Publicamos o que medimos, como atribuímos pontos e onde termina a nossa certeza.
A auditoria observa a página inicial e uma pequena amostra de ligações públicas. Os pontos obtidos em cada verificação são somados. O llms.txt é apenas informativo.
Classificação: A ≥ 90; B ≥ 75; C ≥ 60; D ≥ 40; E abaixo de 40. Uma falha crítica merece atenção mesmo que a pontuação global seja boa.
| Verificação | Peso | Como observamos |
|---|---|---|
| Acesso dos bots no robots.txt Crítico | 20 / 100 | Os bots de pesquisa das IAs (OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot) e dos motores (Googlebot, Bingbot) podem ler o site. Lemos o /robots.txt e aplicamos as regras de cada user-agent à página inicial. |
| Firewall e CDN Crítico | 15 / 100 | O site responde normalmente quando o pedido vem identificado como bot de IA. Pedimos a página inicial com o user-agent de 4 bots e comparamos com um browser. 403, 402, 429, 503 ou desafios contam como possível bloqueio. |
| Indexação (meta robots e X-Robots-Tag) Crítico | 15 / 100 | Nenhuma diretiva noindex, none ou nosnippet impede a página de ser usada nas respostas. Lemos a meta tag robots, o cabeçalho X-Robots-Tag e o canonical. |
| Conteúdo legível sem JavaScript Crítico | 15 / 100 | O texto principal está no HTML inicial. Os bots da OpenAI, Anthropic e Perplexity não executam JavaScript. Medimos o texto visível no HTML bruto e procuramos sinais de aplicação só no cliente (SPA). |
| Respostas HTTP e ligações Alto | 10 / 100 | A página inicial responde 200, com poucos redirecionamentos, e as ligações internas não dão 404. Seguimos os redirecionamentos e testamos até 5 ligações internas. |
| Identidade da entidade (schema) Médio | 8 / 100 | Existe um Organization ou LocalBusiness com nome, URL e perfis oficiais (sameAs). Lemos os blocos JSON-LD da página inicial. Ajuda a consolidar a entidade; não garante citações. |
| Densidade factual Alto | 7 / 100 | O texto tem números, datas, preços, citações e fontes externas que uma IA pode citar. Contamos dados concretos e ligações a outros domínios por cada 1000 palavras. |
| Estrutura e respostas diretas Médio | 6 / 100 | Um H1 claro, secções H2/H3, título e descrição, idioma declarado e perguntas frequentes. Analisamos os cabeçalhos, o título, a meta description, o atributo lang e a existência de FAQ. |
| Sitemap XML Médio | 4 / 100 | Existe um sitemap.xml válido e indicado no robots.txt. Procuramos a linha Sitemap: no robots.txt e o /sitemap.xml. |
| Ficheiro llms.txt Baixo | 0 / 100 | Informativo. Não há prova de que melhore citações; o Google ignora-o. Verificamos se o /llms.txt existe e segue o formato (# Título, > resumo, ## secções). |
Os pedidos identificados com user-agents ajudam a encontrar possíveis bloqueios WAF. Não provam o comportamento de uma firewall perante os endereços IP reais de cada motor. Uma amostra não cobre todas as páginas nem substitui uma revisão humana.
A medição paga consulta as APIs de OpenAI, Anthropic e Perplexity. As respostas podem diferir das aplicações ChatGPT, Claude e Perplexity que usas no dia a dia: modelos, contexto e ferramentas podem ser diferentes.
Repetimos cada pergunta três vezes por motor. Reportamos o total de respostas, as menções à marca e as citações do domínio. A taxa de menção divide as respostas com menção pelo total observado.
Apresentamos um intervalo de confiança de 95% calculado pelo método de Wilson. É uma indicação da incerteza de amostragem: poucas respostas produzem intervalos mais largos. As respostas de IA podem estar correlacionadas; este intervalo não cobre todas as fontes de variação nem prevê resultados futuros.
Os termos de grounding da Google restringem o uso para monitorização deste tipo. Por isso, Gemini não faz parte da Visibilidade Medida. Copilot não tem um adaptador de medição; a auditoria técnica contempla Bingbot.
v1.0 · 12 nov 2026 — primeira versão pública: dez verificações, pesos técnicos de 100 pontos e distinção entre prontidão e visibilidade.
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