Uma página de documentação pode parecer completa em um navegador, enquanto seu HTML original não possui o texto que o leitor precisa. Um agente de IA que busca essa página por meio de uma solicitação HTTP simples, sem executar JavaScript, perderá esse texto. Agentic Engine Optimization (AEO) ajuda a identificar essas barreiras, verificando o acesso ao conteúdo, a estrutura e as formas de descobrir material relacionado.
A auditoria AEO do Milten examina uma página selecionada e os ficheiros públicos do site. O relatório mostra as verificações concluídas com sucesso, os problemas a investigar e os dados em falta.
O que é Agentic Engine Optimization?
Agentic Engine Optimization significa preparar um site para os agentes de IA lerem e usarem. Para documentação, isso significa que um agente pode recuperar a descrição de uma operação, encontrar um exemplo e seguir um link para uma referência relacionada.
A auditoria é útil para guias de integração, referências de API e páginas com exemplos técnicos. Ele complementa o SEO examinando como um cliente de software pode acessar o conteúdo publicado. O relatório não mede as classificações de pesquisa ou a probabilidade de ser citado nas respostas de IA.
O que uma auditoria de site AEO verifica?
A auditoria AEO examina oito aspetos, agrupados abaixo. Consulte cada relatório para saber quais as verificações aplicáveis e como é calculada a pontuação:
| Grupo | O que é examinado |
|---|---|
| Descoberta de conteúdo | Regras de robots.txt e índice llms.txt |
| Estrutura da página | Títulos, marcação semântica, exemplos, Markdown e indícios de dependência de JavaScript |
| Dimensão do contexto | Número de tokens e metadados da página |
| Regras de interação | Descrições de acesso e restrições em agent-permissions.json |
| Partilha de texto com um agente | Controlos para copiar conteúdo e ligações para o texto original |
Cada verificação apresenta um resultado e observações; a contribuição para a pontuação depende das regras do relatório. Por exemplo, a auditoria examina tanto a existência de llms.txt como as suas ligações, descrições e secções. O ficheiro, por si só, não torna a documentação fácil de utilizar.
O número de tokens ajuda a estimar a quantidade de texto que o modelo terá de processar. Não é um cálculo do custo do pedido: os modelos utilizam métodos de tokenização e preços diferentes.
A auditoria examina a resposta original do servidor sem executar JavaScript. Procura indícios estruturais de problemas, mas não coloca um agente de IA a executar uma tarefa do utilizador. Para verificar se um agente específico consegue usar a documentação, é necessário testar essa tarefa separadamente.
Como o ARD ajuda os agentes a descobrir os recursos do site
Agentic Resource Discovery (ARD) descreve a descoberta de recursos disponíveis para um cliente de IA, como uma API, servidor MCP ou fluxo de trabalho. O cliente pode usar uma descrição para encontrar um recurso adequado e acessá-lo por meio da própria interface desse recurso.
A secção ARD verifica a publicação destas descrições. Procura /.well-known/ard.json, ligações no HTML e nos cabeçalhos HTTP, diretivas Agentmap em robots.txt e ARD JSON-LD incorporado. Reconhece também o formato anterior ai-catalog.json para identificar materiais que possam precisar de migração.
O relatório lista os recursos descobertos, os endereços de suas descrições, erros de campo e quaisquer limites que impediram uma verificação completa. Um catálogo ausente, uma falha na busca e um documento inválido aparecem como resultados diferentes. Esta verificação de publicação não confirma se as APIs ou servidores MCP listados funcionam.
Os resultados do ARD aparecem separadamente e não afetam a pontuação AEO. Esta seção pertencia anteriormente ao scanner de velocidade; novas verificações são executadas no AEO, enquanto os relatórios de velocidade salvos permanecem acessíveis.
Como melhorar seu site após uma auditoria AEO
Comece por uma página que o agente precise de ler para uma tarefa concreta. Num guia de integração, por exemplo, verifique o acesso à descrição da operação, aos parâmetros e a um exemplo de pedido.
- Verifique o acesso ao texto principal. Se o relatório indicar dependência de JavaScript, compare o HTML original com o conteúdo do navegador. Se faltar o texto necessário, considere a renderização no servidor ou uma versão Markdown acessível.
- Reveja a estrutura. Use níveis de títulos consecutivos, coloque exemplos junto das operações explicadas e elimine explicações repetidas. Uma tabela ajuda a comparar parâmetros ou opções.
- Avalie a extensão do texto. Divida referências longas em temas ligados entre si, mantendo as condições e os exemplos necessários em cada página.
- Verifique como são descobertos os materiais complementares. Se usar
llms.txt, atualize as ligações e descrições breves. Para ARD, corrija endereços de catálogo inacessíveis e entradas inválidas. - Repita a auditoria do mesmo URL após a publicação. Compare as observações e atribua ao agente a tarefa original, como encontrar os parâmetros de uma operação API e preparar um pedido.
Como ler a pontuação AEO
Leia a percentagem em conjunto com as verificações aplicáveis, as pontuações máximas e os resultados incompletos. Esta auditoria não executa verificações de AGENTS.md nem de SKILL.md.
As regras e os pesos podem mudar. Compare relatórios com as mesmas regras e utilize o máximo indicado no relatório, em vez de presumir um total fixo de um exemplo antigo. A percentagem, por si só, não explica um problema restante.
Reveja as observações e os erros de obtenção dos dados. As regras usam heurísticas e podem não reconhecer marcação, expressões ou idiomas pouco habituais. Uma pontuação elevada não garante posições nos motores de pesquisa, citações em respostas de IA ou suporte de todos os formatos por um agente específico.
Perguntas frequentes sobre otimização para agentes de IA
Uma auditoria AEO verifica todo o site?
Cada execução examina o URL selecionado e os ficheiros públicos obtidos para esse URL. Não percorre todas as páginas nem lê repositórios privados. Execute uma verificação separada para outro guia ou página de referência.
Devo permitir todos os rastreadores no robots.txt?
Não. Bloquear um rastreador específico pode ser uma política deliberada do site. Compare a observação com a sua política de acesso e altere as regras apenas para os clientes que pretende autorizar.
Adicionar llms.txt é suficiente?
Não. Um índice de ligações não resolve textos inacessíveis, erros de obtenção de dados ou exemplos incompletos. Disponibilize primeiro o conteúdo necessário e depois decida se llms.txt é adequado aos seus fluxos de trabalho com agentes.
Execute uma auditoria AEO do site para uma página de guia ou API. Use as observações para escolher as alterações e teste o resultado com a mesma tarefa.