Statistiche pubbliche
Numeri reali e anonimi su tutti i siti scansionati finora da AIVIS. Nessun dominio individuale, solo il quadro d'insieme.
Distribuzione dei punteggi
- A316 (17%)
- B267 (15%)
- C323 (18%)
- D377 (21%)
- F548 (30%)
Per settore
- SaaS e software133 siti · media 79.4/100
- Notizie e media58 siti · media 63.2/100
- Università49 siti · media 58.7/100
- E-commerce47 siti · media 65.2/100
- Banche e finanza29 siti · media 69.6/100
- Pubblica amministrazione27 siti · media 55.5/100
- Hotel e B&B14 siti · media 68.5/100
- Ristoranti12 siti · media 61.1/100
- Telco e utility10 siti · media 60.9/100
- Automotive10 siti · media 71.6/100
- Viaggi e trasporti6 siti · media 60.5/100
- Agenzie immobiliari6 siti · media 61.5/100
- Agenzie web4 siti · media 92.8/100
- Studi legali e professionisti2 siti · media 76/100
- Artigiani e attività locali2 siti · media 73/100
Metodologia: ogni numero qui sopra è calcolato in tempo reale dall'ultimo scan di ciascun dominio noto ad AIVIS (dati reali o di seeding), campionati fino a 20.000 report. Solo aggregati — non pubblichiamo mai qui il punteggio di un singolo dominio.
Generato il 5 nov 2026, 13:54.
Questi numeri sono disponibili anche in JSON, gratis e senza autenticazione: vedi la documentazione API
GET https://aivis.lumnika.com/api/v1/statsFonti
Da settembre 2022 le regole robots.txt lette da GPTBot, ClaudeBot e PerplexityBot sono uno standard internet, RFC 9309; i crawler devono leggerne almeno i primi 500 KiB. IETF, RFC 9309: Robots Exclusion Protocol
La proposta llms.txt, pubblicata il 3 settembre 2024 da Jeremy Howard, dà ai modelli linguistici una mappa Markdown curata del sito invece di migliaia di pagine HTML. Answer.AI, /llms.txt: a proposal to provide information to help LLMs use websites
Schema.org, il vocabolario che i motori AI leggono nel JSON-LD, è nato a giugno 2011 da Google, Microsoft e Yahoo, ed è oggi il vocabolario comune di motori di ricerca e crawler AI. Wikipedia, Schema.org