Kiwop Labs · ferramenta
A tua loja está preparada para a IA?
Escreve o domínio de uma loja online e num minuto tens um relatório com o que um assistente de IA vê quando chega: se consegue entrar, se existe um llms.txt a sério, se a ficha de produto expõe preço e stock que ele possa ler. O mesmo método do estudo de 300 lojas espanholas.
Como funciona
- Um bot identificado (KiwopResearchBot) pede o robots.txt, o llms.txt, a home e uma ficha de produto da tua loja. Se a firewall o expulsar, tenta com um navegador Chromium sem sessão, tal como faz o ChatGPT quando navega.
- Contamos o mesmo que no estudo: que crawlers de IA têm a porta fechada, se o llms.txt foi escrito pela loja ou é servido pela plataforma, que dados estruturados há na home e se a ficha tem Product e Offer.
- A pontuação sai de uma tabela de pesos pública e versionada. Mudar um peso é mudar a versão: os relatórios guardam com qual foram medidos.
- O relatório fica publicado com URL própria e JSON descarregável. Ao fim de sete dias pode voltar a medir-se.
O que medimos e quanto pesa
Sete verificações, cem pontos. Os pesos refletem o que mais muda a resposta de um assistente: conseguir entrar e encontrar um produto legível.
| Verificação | Pontos | O que observamos |
|---|---|---|
| Crawlers de IA | 25 | robots.txt contra 11 crawlers de IA (GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended…). Um bloqueio total desconta por inteiro; uma regra explícita que veda caminhos só a esse bot desconta metade; um Disallow do carrinho para todos não é fechar a porta. |
| Acesso a um bot identificado | 10 | Se a home responde a um bot que se identifica. Se só responde ao navegador, o assistente que rastreia sem sessão fica de fora. |
| llms.txt | 15 | Se existe e quem o escreveu: o texto próprio da loja pontua por inteiro; o modelo automático da plataforma, metade. |
| Dados estruturados na home | 10 | JSON-LD da home com Organization, WebSite ou OnlineStore. Um bloco partido desconta. |
| Ficha de produto legível | 25 | Localizamos uma ficha pelo sitemap ou pelas ligações da home e procuramos JSON-LD Product com Offer (preço e disponibilidade). É o que mais pesa: sem isso, o agente não sabe o que vendes. |
| Sitemap declarado | 10 | Sitemap declarado no robots.txt. É o mapa que os crawlers usam para descobrir o catálogo. |
| HTTPS | 5 | A URL final é servida por HTTPS. |
| Total | 100 |
Os três veredictos
Preparada 80 pontos ou mais. Um assistente entra, percebe quem és e encontra produtos com preço.
A meio Entre 55 e 79. Entra, mas falta-lhe uma peça importante: quase sempre a ficha legível ou o llms.txt.
Invisível para a IA Menos de 55. Ou não consegue entrar, ou entra e não encontra nada que possa usar.
Últimos relatórios
| Loja | Pontos | Veredicto | Medida em |
|---|---|---|---|
| tradeinn.com | 74 | A meio | 13/09/2026 |
| mediamarkt.es | 93 | Preparada | 13/09/2026 |
| sprintersports.com | 97 | Preparada | 13/09/2026 |
| parfois.com | 91 | Preparada | 13/09/2026 |
| generaloptica.es | 95 | Preparada | 13/09/2026 |
| zalando.es | 29 | Invisível para a IA | 13/09/2026 |
| yesstyle.com | 70 | A meio | 13/09/2026 |
| zalando-prive.es | 44 | Invisível para a IA | 13/09/2026 |
| womensecret.com | 75 | A meio | 13/09/2026 |
| webuy.com | 59 | A meio | 13/09/2026 |
| sklum.com | 78 | A meio | 13/09/2026 |
| veepee.es | 48 | Invisível para a IA | 13/09/2026 |
| singularu.com | 78 | A meio | 13/09/2026 |
| samsung.com | 87 | Preparada | 13/09/2026 |
| puma.com | 58 | A meio | 13/09/2026 |
| playstation.com | 82 | Preparada | 13/09/2026 |
| panini.es | 57 | A meio | 13/09/2026 |
| pedrodelhierro.com | 75 | A meio | 13/09/2026 |
| outlet-pc.es | 81 | Preparada | 13/09/2026 |
| myspringfield.com | 75 | A meio | 13/09/2026 |
De onde vem o método
É o mesmo medidor do estudo «IA no ecommerce espanhol» (300 lojas): lá, 10,7 % bloqueiam algum crawler de IA, 26 % têm llms.txt verificado e só 27,8 % das fichas expõem schema Product. Cada relatório compara a tua loja com essa amostra.
Método
- Dupla passagem por sinal: HTTP com User-Agent identificado e, se não responder, Chromium headless com UA de navegador. robots.txt e llms.txt sempre por HTTP simples.
- Nunca nos fazemos passar pelo User-Agent do GPTBot nem de nenhum crawler alheio. Se o robots.txt diz uma coisa e a firewall faz outra, dizemo-lo no relatório.
- Uma única ficha de produto por loja, a primeira que encontramos pelo sitemap ou pelas ligações da home. Se o teu catálogo tem fichas com e sem schema, o relatório verá uma.
- Sem login, sem carrinho, sem compras. Só o que vê qualquer pessoa que entra pela porta.
Limites
- Detetar chatbot ou motor de busca por assinaturas no HTML é indicativo: não distingue um chatbot com IA de um de regras.
- A plataforma é inferida por assinaturas técnicas. Um tema muito personalizado pode escondê-la.
- Um resultado conserva-se sete dias. Se corrigires algo hoje, amanhã o relatório continua igual até voltares a medir.
- É uma fotografia exterior. Não mede a qualidade do conteúdo nem a experiência de compra de um agente, que é a parte agêntica do estudo.
Relatórios públicos
Tudo o que medimos é público no teu site e o relatório também o é: tem URL própria e aparece na lista. Se és o titular da loja e não queres que apareça, escreve para [email protected] e retiramo-lo.
Falemos.
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