Исследование · агрегированные данные
Что показывают проверки AI Web Check
Публичная статистика по обезличенным результатам проверок: AI Readiness, AI-commerce и дополнительные машиночитаемые сигналы. Это наблюдения внутри выборки AI Web Check, а не статистика всего интернета.
Важно: считаются проверки и отчёты, а не уникальные сайты. Один сайт может проверяться несколько раз. Адреса сайтов и данные отдельных отчётов на этой странице не публикуются.
- Период
- 2026-09-02 — 2026-10-01
- Последние данные
- данных пока нет
- Версия методики
- 4.3
Methodology 4.3
AI Readiness
AI Readiness ещё накапливает данные для публичной статистики. Проценты появятся, когда выборка станет достаточно большой.
- Дней с агрегатами
- 0
- Текущая методика
- 4.3
- Минимум для публикации
- 20 наблюдений
Для AI Readiness используются результаты текущей версии методики, поэтому объём этой выборки может отличаться от общей статистики.
После накопления данных появятся: доля AI Readiness ≥ 75, машиночитаемая семантика, доступ поисковых роботов, canonical, контент без обязательного JavaScript, а отдельно — llms.txt и WebMCP.
Необязательные сигналы
Дополнительные машиночитаемые сигналы
Эти показатели показывают, насколько часто такие сигналы встречаются в выборке. Они не входят в AI Readiness.
Доли по дополнительным сигналам появятся, когда накопится достаточно сопоставимых проверок по текущей методике.
AI-commerce 1.2
Интернет-магазины и AI-агенты
Публичная выборка ещё недостаточна для публикации доли.
Как читать эти данные
- Не уникальные сайты. Один сайт может быть проверен несколько раз, поэтому число проверок нельзя читать как число сайтов.
- Состав выборки. В статистику входят только сайты, которые пользователи решили проверить через AI Web Check, поэтому выборка не описывает весь интернет.
- Версия методики. AI Readiness публикуется по результатам, рассчитанным по текущей версии методики.
- Небольшие выборки. Проценты не публикуются, пока данных слишком мало для надёжного вывода.
- Приватность. Публичная статистика не содержит адресов проверенных сайтов, исходного HTML или содержимого отдельных отчётов.
Описание критериев: публичная методика. Практические способы исправления: руководства.