{ "schemaVersion": "1.0.0", "identity": { "dossierId": "DOS-WA-1", "translationKey": "web-agent-ready-overview", "title": "Web agent-ready — o que muda quando parte da audiência não é humana", "type": "Overview", "locale": "pt-br", "sourceLocale": "pt-br", "localizationStatus": "source", "slug": "web-agent-ready-overview", "intent": "explain", "audience": "Gestores e donos de site, builders, editores técnicos e operadores.", "scope": "Mapa operacional de três camadas — descobrir, citar e executar; o que muda para quem opera um site quando bots e agentes fazem parte da audiência; pilha de prioridade de decisão.", "exclusions": [ "Comparação detalhada de formatos, negociação de Markdown e chrome HTML fica no Dossier especializado de Representações.", "Debate SEO vs GEO, CTR e zero-click com maior profundidade fica no Dossier especializado de SEO vs GEO; execução via WebMCP permanece delimitada, não implementada." ], "thesis": "Três camadas — descobrir, citar e executar — descrevem melhor 2026 do que reduzir tudo a 'SEO com mais schema'. É um modelo operacional testado contra evidência disponível, não uma tese científica fechada." }, "relations": { "specializedDossiers": [ { "dossierId": "DOS-WA-2", "title": "Web agent-ready — representações máquina: HTML, Markdown e chrome", "slug": "web-agent-ready-representacoes" }, { "dossierId": "DOS-WA-3", "title": "Web agent-ready — descoberta vs citação: SEO, GEO e evidência", "slug": "web-agent-ready-seo-vs-geo" } ] }, "executiveSummary": [ "Parte do tráfego e da audiência de um site não é humana — crawlers, bots e, de forma ainda experimental, agentes agindo em nome de um usuário. Telemetria de vendor (Imperva) não é censo da web nem prova de demanda por agentes de IA.", "Três jobs distintos — descobrir, citar e executar — organizam prioridade e orçamento melhor do que tratar tudo como 'SEO com mais schema'. Para o Google, otimizar para recursos de IA no Search ainda é SEO: sem markup especial nem exigência de llms.txt.", "Citação não é visita: a taxa de clique cai quando aparece um resumo de IA (Pew), e publishers reportam pressão em referral e zero-click (Digiday). Execução por agentes (WebMCP) é origin trial e draft de comunidade — observar, não apostar orçamento." ], "systemMap": "audiência do site (pessoas + crawlers + bots +, experimentalmente, agentes)\n ↓\nDescobrir — rastreamento, indexação, elegibilidade a snippet / recursos de IA (mesmos fundamentos de SEO)\n ↓\nCitar — recuperação e síntese com atribuição em resposta gerativa (não é posição de ranking)\n ↓\nExecutar — agente chama ações no site via WebMCP (origin trial / draft de comunidade)\n ↓\ncamada transversal: representação (HTML semântico/a11y, Markdown negociado) serve Descobrir e Citar\n ↓\npilha de prioridade: fundação SEO → representações limpas → política de crawl → KPIs reais → execução em observação", "data": [ { "id": "WA-OV-D01", "title": "Google: otimizar para IA no Search ainda é SEO", "claim": "O guia Google Search Central para recursos de IA generativa afirma que otimizar para esses recursos é otimizar para o Search, sob os mesmos sistemas centrais de qualidade e ranking; lista como equívocos apostar em llms.txt, markup especial de IA, dividir conteúdo em chunks ou reescrever textos só para agentes; dados estruturados não são exigidos para recursos de IA generativa.", "types": [ "fact" ], "status": "verified", "limitations": [], "confidence": "high", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-google-ai-optimization-guide" ] }, { "id": "WA-OV-D02", "title": "Elegibilidade a recursos de IA não exige requisito técnico extra", "claim": "A documentação 'AI features and your website' do Google Search Central afirma que não há requisito técnico adicional além de estar indexado e elegível a snippet, e recomenda manter conteúdo importante em forma textual.", "types": [ "fact" ], "status": "verified", "limitations": [], "confidence": "high", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-google-ai-features-website" ] }, { "id": "WA-OV-D03", "title": "People-first e requisitos técnicos de sempre se estendem a AI Overviews", "claim": "O artigo 'Succeeding in AI search' do Search Central Blog reitera que conselhos people-first, page experience e requisitos técnicos padrão de Search (rastreamento, indexação, elegibilidade a snippet) se estendem a AI Overviews e AI Mode; dados estruturados são úteis apenas quando correspondem ao conteúdo visível.", "types": [ "fact" ], "status": "verified", "limitations": [], "confidence": "high", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-google-succeeding-ai-search" ] }, { "id": "WA-OV-D04", "title": "Chrome descreve dois estágios do 'agentic web'", "claim": "O blog Chrome for Developers 'A developer toolkit to make your website agent-ready' separa dois estágios: agentes que buscam (searching, onde os fundamentos de SEO continuam valendo) e agentes que usam o site diretamente (using, com foco em árvore de acessibilidade, estabilidade de layout e WebMCP); a pontuação Lighthouse Agentic Browsing é tratada como informacional enquanto os padrões ainda emergem.", "types": [ "fact" ], "status": "verified", "limitations": [ "Linguagem de implementador de navegador, não norma de Search nem prova científica do modelo de camadas." ], "confidence": "high", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-chrome-agent-ready-toolkit" ] }, { "id": "WA-OV-D05", "title": "W3C TAG discute distinguir humanos, bots e agentes na arquitetura da Web", "claim": "A W3C Technical Architecture Group registrou, no encontro de março de 2026 em Londres, uma discussão sobre como a arquitetura da Web deveria distinguir humanos, bots e agentes agindo em nome de usuários — debate em andamento, sem Finding final publicado no post.", "types": [ "fact" ], "status": "verified", "limitations": [ "Discussão institucional em curso; não é uma conclusão fechada da W3C." ], "confidence": "high", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-w3c-tag-london-2026" ] }, { "id": "WA-OV-D06", "title": "Imperva registra tráfego automatizado maior que o humano, com ressalvas", "claim": "O relatório Bad Bot 2025 da Imperva, com base na rede própria do fornecedor em 2024, registrou tráfego automatizado (51%) superando o tráfego humano (49%), sendo 37% classificado como bot malicioso e 14% como bot 'bom'.", "types": [ "estimate" ], "status": "contextual", "measurementBasis": "Telemetria da rede própria de clientes Imperva em 2024.", "period": "2024", "limitations": [ "Não é um censo independente da web; é amostra de rede de um vendor de segurança.", "'Automatizado' não é sinônimo de 'agente de IA'; não separa agentes agindo em nome de usuários de crawlers e scrapers comuns." ], "confidence": "medium", "misinterpretationRisk": "Não usar como prova de demanda por agentes de IA nem para orçar 'presença em agentes'.", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-imperva-bad-bot-2025" ] }, { "id": "WA-OV-D07", "title": "Content negotiation é mecanismo HTTP padrão", "claim": "A MDN descreve content negotiation em HTTP como o mecanismo para servir representações diferentes do mesmo recurso no mesmo URI: o cliente envia cabeçalhos Accept e o servidor responde de acordo, sinalizando caches com Vary.", "types": [ "fact" ], "status": "verified", "limitations": [], "confidence": "high", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-mdn-content-negotiation" ] }, { "id": "WA-OV-D08", "title": "Vercel e Fastly documentam servir Markdown a agentes via negociação", "claim": "A Vercel documenta servir Markdown e HTML no mesmo URL via Accept: text/markdown (rewrites + route handler); a Fastly descreve servir HTML a navegadores e Markdown a crawlers de IA ou pedidos Accept: text/markdown, com Vary, estimando um artigo típico em Markdown com cerca de 20–30% do tamanho do HTML equivalente.", "types": [ "fact", "estimate" ], "status": "contextual", "measurementBasis": "Documentação de padrão de implementação (Vercel) e estimativa qualitativa de caso (Fastly).", "limitations": [ "A estimativa de tamanho da Fastly é um caso ilustrativo, não uma média da web." ], "confidence": "medium-high", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-vercel-docs-for-agents", "src-wa-fastly-markdown-agents" ] }, { "id": "WA-OV-D09", "title": "Adoção de negociação de Markdown ainda é rara", "claim": "A Checkly mediu que apenas 3 de 7 agentes de codificação testados enviaram Accept pedindo text/markdown; um snapshot Radar citado no blog de Agent Readiness da Cloudflare encontrou negociação de Markdown (Accept: text/markdown) funcionando em apenas 3,9% de uma amostra de sites de alto tráfego escaneados.", "types": [ "estimate", "comparison" ], "status": "contextual", "measurementBasis": "Teste próprio da Checkly com 7 agentes; snapshot Radar sobre sites de alto tráfego.", "limitations": [ "Amostras pequenas e específicas; não medem toda a web nem todos os agentes existentes." ], "confidence": "medium", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-checkly-content-negotiation-2026", "src-wa-cloudflare-agent-readiness" ] }, { "id": "WA-OV-D10", "title": "97% dos arquivos llms.txt publicados não são lidos", "claim": "Um estudo da Ahrefs, com amostra de cerca de 137 mil sites, encontrou que 97% dos arquivos llms.txt publicados não receberam nenhuma requisição no mês analisado.", "types": [ "estimate" ], "status": "contextual", "measurementBasis": "Amostra de ~137.000 sites; requisições medidas em um mês.", "period": "Mês analisado no estudo Ahrefs (2026).", "limitations": [ "Não mede a intenção de todo agente de IA existente nem períodos futuros." ], "confidence": "medium", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-ahrefs-llmstxt-study" ] }, { "id": "WA-OV-D11", "title": "Paper que definiu GEO reporta ganho 'de até 40%' em ambiente de laboratório", "claim": "O paper que definiu o termo GEO (Generative Engine Optimization), de Aggarwal et al., relatou um ganho relativo de visibilidade 'de até 40%' em um ambiente experimental próprio dos autores, com pipeline específico (top-5 do Google reprocessado por um modelo no estilo GPT-3.5) — não em um produto de ranking público.", "types": [ "estimate" ], "status": "contextual", "measurementBasis": "Benchmark experimental dos autores (GEO-bench), não medição em produto de produção.", "limitations": [ "Não é uma API de ranking público nem previsão de retorno de negócio." ], "confidence": "medium", "misinterpretationRisk": "Não tratar como forecast de ROI ou como métrica de citação em produção.", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-arxiv-geo-2311-09735" ] }, { "id": "WA-OV-D12", "title": "ChatGPT search recupera e sintetiza com atribuição, sem scoreboard público", "claim": "A OpenAI descreve o ChatGPT search como uma ferramenta que busca na web e retorna respostas com links a fontes, com uma barra lateral de fontes (Sources); a documentação não publica um placar público de posição de citação.", "types": [ "fact" ], "status": "verified", "limitations": [], "confidence": "high", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-openai-chatgpt-search" ] }, { "id": "WA-OV-D13", "title": "CTR cai quando aparece um resumo de IA", "claim": "O Pew Research Center encontrou, numa análise correlacional, taxa de clique em links orgânicos de cerca de 8% quando um resumo de IA aparecia nos resultados do Google, contra cerca de 15% quando não aparecia; apenas cerca de 1% dos usuários clicou em links dentro do próprio resumo.", "types": [ "estimate" ], "status": "contextual", "measurementBasis": "Análise correlacional/observacional de comportamento de busca.", "limitations": [ "Correlação; não estabelece causalidade universal." ], "confidence": "medium", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-pew-ai-summary-ctr-2025" ] }, { "id": "WA-OV-D14", "title": "OpenAI distingue bots de treino, busca e uso em tempo real", "claim": "A documentação de crawlers da OpenAI distingue GPTBot (treinamento), OAI-SearchBot (indexação para busca) e ChatGPT-User (busca em tempo real do usuário), com controles de robots.txt distintos para cada papel.", "types": [ "fact" ], "status": "verified", "limitations": [], "confidence": "high", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-openai-crawlers-docs" ] }, { "id": "WA-OV-D15", "title": "Crawlers de IA dominam o tráfego de bot de IA observado por vendor de borda", "claim": "A Fastly (Threat Insights research) afirmou que crawlers de IA representaram quase 80% do tráfego de bot de IA observado em sua análise do período.", "types": [ "estimate" ], "status": "contextual", "measurementBasis": "Telemetria de rede de borda da Fastly em período específico de análise.", "limitations": [ "Amostra de rede de um vendor, não um censo da web." ], "confidence": "medium", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-fastly-ai-crawlers-press" ] }, { "id": "WA-OV-D16", "title": "WebMCP é origin trial no Chrome e Draft Community Group Report na W3C", "claim": "A documentação Chrome for Developers descreve WebMCP como proposta em origin trial a partir do Chrome 149, com limitações relevantes — exige um contexto de navegador aberto, não funciona sem interface (headless) e a descoberta de capacidades exige visitar o site diretamente; o draft da W3C Web Machine Learning Community Group declara explicitamente que é um Draft Community Group Report, não um W3C Standard nem parte do Standards Track.", "types": [ "fact" ], "status": "verified", "limitations": [ "Proposta experimental; não é padrão estável entre navegadores." ], "confidence": "high", "misinterpretationRisk": "Não tratar como requisito de 'agent-ready' hoje nem apostar orçamento nele.", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-chrome-webmcp-docs", "src-wa-w3c-webmcp-cg-draft" ] }, { "id": "WA-OV-D17", "title": "Publishers reportam pressão de referral e zero-click associada a IA", "claim": "Reportagens do Digiday, citando dados da Digital Content Next (DCN), relataram mediana de aproximadamente -10% ano a ano no tráfego de referência vindo do Google entre publishers (faixa ampla de -1% a -25%) associada a AI Overviews; outra reportagem do Digiday, citando a Similarweb, apontou zero-click em buscas de notícias subindo de cerca de 56% para 69%, com tráfego de plataformas de IA crescendo sem compensar essa perda.", "types": [ "estimate", "comparison" ], "status": "contextual", "measurementBasis": "Dados de coortes de publishers reportados por imprensa especializada (DCN e Similarweb, via Digiday).", "limitations": [ "Reportagem de imprensa especializada sobre coortes específicas; não estabelece causalidade universal nem generaliza a todo publisher." ], "confidence": "medium", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-digiday-dcn-referral-drop", "src-wa-digiday-similarweb-zero-click" ] }, { "id": "WA-OV-D18", "title": "Recall de citação em mecanismos de busca generativa é frágil", "claim": "Um estudo de 2023 (Liu et al.) mediu recall de citação por frase em torno de 51,5% nos mecanismos de busca generativa avaliados — quase metade das frases geradas sem uma citação verificável adequada no snapshot estudado.", "types": [ "estimate" ], "status": "contextual", "measurementBasis": "Snapshot de avaliação de citação por frase em mecanismos de busca generativa (2023).", "limitations": [ "Snapshot de um momento específico; mecanismos avaliados podem ter mudado desde então." ], "confidence": "medium", "lastReviewed": "2026-08-07", "references": [ "src-wa-arxiv-verifiability-2304-09848" ] } ], "info": [ { "id": "WA-OV-I01", "title": "Três camadas organizam jobs que 'SEO com schema' colapsa", "interpretation": "Descobrir, citar e executar separam jobs, evidências e KPIs distintos que ficam escondidos quando tudo é tratado como 'SEO com mais schema'; a linguagem de estágios do Chrome (searching/using) e a discussão de arquitetura da W3C TAG (humanos/bots/agentes) apoiam o vocabulário de indústria, mas não provam o modelo como ciência — permanece uma hipótese editorial testada contra evidência.", "derivedFrom": [ "WA-OV-D01", "WA-OV-D02", "WA-OV-D04", "WA-OV-D05", "WA-OV-D11", "WA-OV-D12", "WA-OV-D16" ] }, { "id": "WA-OV-I02", "title": "Descobrir é elegibilidade sob os fundamentos de sempre, não markup especial", "interpretation": "A camada Descobrir é coberta pelos mesmos sistemas centrais de qualidade e ranking do Search: indexação e elegibilidade a snippet, com conteúdo people-first — sem markup especial de IA, sem exigência de llms.txt e sem exigir HTML perfeito.", "derivedFrom": [ "WA-OV-D01", "WA-OV-D02", "WA-OV-D03" ] }, { "id": "WA-OV-I03", "title": "Citar tem método de laboratório e UX documentada, não scoreboard público", "interpretation": "A camada Citar combina um método de laboratório (GEO) com uma UX documentada de atribuição (Sources), mas não existe um placar público de posição de citação; citação não equivale a visita — a taxa de clique cai com resumos de IA, publishers reportam pressão de referral/zero-click, e a qualidade da própria citação é frágil.", "derivedFrom": [ "WA-OV-D11", "WA-OV-D12", "WA-OV-D13", "WA-OV-D17", "WA-OV-D18" ] }, { "id": "WA-OV-I04", "title": "Representação limpa é transversal, mas a adoção de Markdown negociado ainda é rara", "interpretation": "Servir uma representação limpa — content negotiation HTTP, HTML semântico, Markdown quando o stack suporta — é útil para descobrir e citar, mas ainda é exceção: poucos agentes pedem Markdown hoje e a maioria dos sites de alto tráfego escaneados não responde a Accept: text/markdown.", "derivedFrom": [ "WA-OV-D07", "WA-OV-D08", "WA-OV-D09" ] }, { "id": "WA-OV-I05", "title": "Executar (WebMCP) permanece experimental e fora do roadmap crítico", "interpretation": "WebMCP é origin trial no Chrome e Draft Community Group Report na W3C, com limitações operacionais relevantes; a camada Executar deve ficar em observação, não orientar orçamento hoje.", "derivedFrom": [ "WA-OV-D16" ] }, { "id": "WA-OV-I06", "title": "Pilha de prioridade de decisão", "interpretation": "A evidência sustenta uma ordem de prioridade: (1) fundação de SEO e conteúdo people-first; (2) representações limpas; (3) política de crawl separando bots de treino de bots de busca/citação; (4) métricas reais de Search Console, tráfego e bytes de bot, não vanity llms.txt; (5) execução por agentes como observação, não aposta de roadmap.", "derivedFrom": [ "WA-OV-D01", "WA-OV-D02", "WA-OV-D03", "WA-OV-D07", "WA-OV-D10", "WA-OV-D13", "WA-OV-D14", "WA-OV-D15", "WA-OV-D16" ] }, { "id": "WA-OV-I07", "title": "llms.txt é KPI frágil de 'presença em IA'", "interpretation": "O Google não exige llms.txt para recursos de IA no Search, e a maior parte dos arquivos publicados nunca é lida — publicar um llms.txt 'porque todo mundo tem' não é um indicador confiável de prioridade nem de resultado.", "derivedFrom": [ "WA-OV-D01", "WA-OV-D10" ] }, { "id": "WA-OV-I08", "title": "Tráfego automatizado pressiona política de crawl e custo, não prova demanda por execução", "interpretation": "Telemetria de vendor sobre tráfego automatizado (com ressalvas) e sobre a participação de crawlers de IA no tráfego de bot orienta política de crawl e dimensionamento de custo de banda/origem — não é evidência de que agentes estão prontos para executar ações no site nem justifica priorizar WebMCP.", "derivedFrom": [ "WA-OV-D06", "WA-OV-D15", "WA-OV-D08", "WA-OV-D09" ] } ], "uncertainties": [ { "id": "WA-OV-UNC-01", "title": "Se o modelo de três camadas melhora decisões de orçamento", "status": "não mensurado publicamente", "known": "O modelo de três camadas organiza jobs e evidências, mas não há estudo de uso ou teste editorial que confirme se ele melhora decisões de orçamento na prática, ou só organiza a narrativa sem mudar resultados.", "treatment": "Tratar o modelo como hipótese de trabalho testada contra evidência disponível, não como framework fechado ou cientificamente comprovado.", "confidence": "high na lacuna", "lastReviewed": "2026-08-07" }, { "id": "WA-OV-UNC-02", "title": "Critérios de seleção de links de suporte em respostas de IA", "status": "não documentado publicamente", "known": "O Google documenta elegibilidade (indexado + elegível a snippet) para a camada Descobrir, mas não publica a lista de critérios exatos que usa para escolher quais links aparecem como suporte em recursos de IA generativa.", "treatment": "Não inventar lista de fatores de citação; tratar seleção de links como lacuna documentada.", "lastReviewed": "2026-08-07" }, { "id": "WA-OV-UNC-03", "title": "Quando WebMCP deixa de ser experimental", "status": "sem previsão pública", "known": "WebMCP está em origin trial no Chrome e como Draft Community Group Report na W3C; não há cronograma público para se tornar Standards Track ou padrão estável entre navegadores.", "treatment": "Manter Executar como camada em observação até mudança de status documentada pelos próprios órgãos responsáveis.", "lastReviewed": "2026-08-07" }, { "id": "WA-OV-UNC-04", "title": "Conversão de 'visibilidade em IA' sintética em resultado real", "status": "não mensurado publicamente", "known": "Não há estudo público que converta métricas sintéticas de 'visibilidade em IA' (como scores de ferramentas terceiras) em impressões, cliques ou receita reais de publishers.", "treatment": "Preferir métricas de primeira mão (Search Console, tráfego, conversão) a dashboards de 'citation score' sem transparência de método.", "lastReviewed": "2026-08-07" }, { "id": "WA-OV-UNC-05", "title": "Composição real do tráfego 'automatizado'", "status": "não desagregado publicamente", "known": "Telemetrias como a da Imperva não separam, dentro do tráfego classificado como automatizado, qual fração é agente agindo em nome de um usuário e qual é crawler ou scraper comum.", "treatment": "Não usar participação de tráfego automatizado como prova de agent-readiness nem para orçar 'presença em agentes'.", "lastReviewed": "2026-08-07" } ], "methodology": { "data": "DATA registra claims verificáveis com fonte, contexto de medição, limitações e confiança explícitos.", "info": "INFO registra síntese ou interpretação e sempre declara os IDs dos claims dos quais deriva.", "uncertainty": "Incerteza registra uma lacuna como resultado editorial; ela permanece explícita e não é preenchida com estimativa frágil.", "updateRule": "Uma revisão pode corrigir ou atualizar a projeção somente a partir do Dossier canônico com autorização editorial; mudanças materiais incrementam a versão pública e são registradas no histórico de correções." }, "version": { "publicVersion": "1.0.0", "lastVerified": "2026-08-07", "staleAfter": "2026-09-06", "corrections": [] }, "references": [ { "id": "src-wa-google-ai-optimization-guide", "title": "Google Search Central — Optimizing your website for generative AI features on Google Search", "publisher": "Google", "url": "https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-google-ai-features-website", "title": "Google Search Central — AI features and your website", "publisher": "Google", "url": "https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-google-succeeding-ai-search", "title": "Google Search Central Blog — Succeeding in AI search", "publisher": "Google", "url": "https://developers.google.com/search/blog/2025/05/succeeding-in-ai-search", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-chrome-agent-ready-toolkit", "title": "Chrome for Developers — A developer toolkit to make your website agent-ready", "publisher": "Chrome for Developers", "url": "https://developer.chrome.com/blog/agent-ready-toolkit", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-w3c-tag-london-2026", "title": "W3C — The W3C TAG Meeting in London, March 2026", "publisher": "W3C", "url": "https://www.w3.org/blog/2026/the-w3c-tag-meeting-in-london-march-2026/", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-imperva-bad-bot-2025", "title": "Imperva — 2025 Bad Bot Report", "publisher": "Imperva", "url": "https://www.imperva.com/resources/reports/2025-Bad-Bot-Report.pdf", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-mdn-content-negotiation", "title": "MDN — Content negotiation", "publisher": "MDN", "url": "https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Guides/Content_negotiation", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-vercel-docs-for-agents", "title": "Vercel — How to serve documentation for agents", "publisher": "Vercel", "url": "https://vercel.com/kb/guide/how-to-serve-documentation-for-agents", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-fastly-markdown-agents", "title": "Fastly — Give AI Agents the Markdown They Actually Want", "publisher": "Fastly", "url": "https://www.fastly.com/blog/give-ai-agents-markdown-they-actually-want", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-checkly-content-negotiation-2026", "title": "Checkly — The Current State of Content Negotiation for AI Agents", "publisher": "Checkly", "url": "https://www.checklyhq.com/blog/state-of-ai-agent-content-negotation/", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-cloudflare-agent-readiness", "title": "Cloudflare — Introducing the Agent Readiness score", "publisher": "Cloudflare", "url": "https://blog.cloudflare.com/agent-readiness/", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-ahrefs-llmstxt-study", "title": "Ahrefs — We Analyzed 137K Sites: 97% of llms.txt Files Never Get Read", "publisher": "Ahrefs", "url": "https://ahrefs.com/blog/llmstxt-study/", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-arxiv-geo-2311-09735", "title": "Aggarwal et al. — GEO: Generative Engine Optimization", "publisher": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2311.09735", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-openai-chatgpt-search", "title": "OpenAI — Introducing ChatGPT search", "publisher": "OpenAI", "url": "https://openai.com/index/introducing-chatgpt-search/", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-pew-ai-summary-ctr-2025", "title": "Pew Research Center — Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results", "publisher": "Pew Research Center", "url": "https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-openai-crawlers-docs", "title": "OpenAI — Crawler / bot documentation", "publisher": "OpenAI", "url": "https://developers.openai.com/api/docs/bots", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-fastly-ai-crawlers-press", "title": "Fastly — New Fastly threat research reveals AI crawlers make up almost 80% of AI bot traffic", "publisher": "Fastly", "url": "https://www.fastly.com/press/press-releases/new-fastly-threat-research-reveals-ai-crawlers-make-up-almost-80-of-ai-bot", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-chrome-webmcp-docs", "title": "Chrome for Developers — WebMCP", "publisher": "Chrome for Developers", "url": "https://developer.chrome.com/docs/ai/webmcp", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-w3c-webmcp-cg-draft", "title": "W3C Web Machine Learning Community Group — WebMCP API (Draft Community Group Report)", "publisher": "W3C WebML CG", "url": "https://webmachinelearning.github.io/webmcp/", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-digiday-dcn-referral-drop", "title": "Digiday — Google AI Overviews linked to publisher referral traffic drops, new data shows", "publisher": "Digiday", "url": "https://digiday.com/media/google-ai-overviews-linked-to-25-drop-in-publisher-referral-traffic-new-data-shows/", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-digiday-similarweb-zero-click", "title": "Digiday — In graphic detail: AI platforms are driving more traffic, but not enough to offset zero-click search", "publisher": "Digiday", "url": "https://digiday.com/media/in-graphic-detail-ai-platforms-are-driving-more-traffic-but-not-enough-to-offset-zero-click-search/", "accessedAt": "2026-08-07" }, { "id": "src-wa-arxiv-verifiability-2304-09848", "title": "Liu et al. — Evaluating Verifiability in Generative Search Engines", "publisher": "arXiv", "url": "https://arxiv.org/abs/2304.09848", "accessedAt": "2026-08-07" } ] }