Floja28,1 %

AWCS

Qué mide «AWCS» y cómo

Las cifras de las que está hecha la nota, cada una con su serie: una tecnología con la nota plana puede haberse movido en una dimensión.

Medido sobre 106 páginas, de las que el 97,3 % llevaba la categoría agéntica, con un margen de confianza de ±5,15.

Leer

Qué mide Leer

Lighthouse construye el árbol de accesibilidad que recorrería un agente y puntúa la página como aprobada o suspendida. El denominador son solo las páginas que la auditoría pudo evaluar: un resultado de «no aplicable» o un error se excluyen en vez de contarse como suspenso, y la fracción que se pudo evaluar se publica al lado como la cobertura.

n=106 · cobertura 97,3 % · margen ±5,15 pp.

40% de la nota
Leer sobre su escala completa

Mala12,3 %

—
Estable

Qué mide Estable

La auditoría Cumulative Layout Shift de Lighthouse, contada página a página: una página pasa cuando Lighthouse considera bueno su desplazamiento de diseño. El denominador son las páginas que la auditoría puntuó. Importa a un agente que usa la página como lo haría una persona, haciendo una captura y pulsando donde vio un botón: si la página se ha movido entre medias, pulsa otra cosa.

n=106 · cobertura 97,3 % · margen ±5,15 pp.

25% de la nota
Estable sobre su escala completa

Buena78,3 %

—
Guiar

Qué mide Guiar

Las páginas que aprueban la auditoría llms-txt: sirven un fichero y Lighthouse lo considera válido. El denominador son todas las páginas de la muestra, así que es una fracción de toda la web y no de las webs que tienen fichero. Es la cifra que usa la nota, porque un fichero roto no guía a un agente.

n=109 · cobertura 100,0 % · margen ±5,08 pp.

20% de la nota
Guiar sobre su escala completa

Mala19,8 %

Guiar: 2 meses, sube▲ +15.7 pp
Actuar

Qué mide Actuar

Un recuento, no un porcentaje: cuántas webs de la muestra registran herramientas WebMCP que un agente puede llamar. Es la auditoría que define la dimensión Actuar; las demás auditorías de WebMCP miden lo buenas que son esas herramientas, no si existen.

n=106 · cobertura 97,3 % · margen ±5,15 pp.

15% de la nota
Actuar sobre su escala completa

Mala14,2 %

—
Alcanzable

Qué mide Alcanzable

Leído del robots.txt de las webs de la muestra: de los agentes de IA que seguimos, cuántos no tienen prohibido el paso. Es gradual y no un sí o un no, porque dejar fuera a un agente no es lo mismo que dejarlos fuera a todos. Una web sin robots.txt no bloquea a nadie, así que cuenta como completamente alcanzable, y eso es lo que se ha medido. Es la única cifra que multiplica la nota en vez de sumarse, porque es una condición previa: si un agente no puede descargar la página, nada más de la página importa. Una salvedad: un Disallow general bajo User-agent: * no se cuenta, porque la medición sobre todo el corpus tampoco lo ve, y así las dos se miden igual.

n=109 · cobertura 100,0 % · margen ±5,08 pp.

multiplica al resto
Alcanzable sobre su escala completa

Excelente92,1 %

Alcanzable: 2 meses, sin cambio significativo= −2.1 pp

Cifras que se miden y no cuentan en la nota

Estas señales van aparte de las dimensiones porque, junto a ellas, una cifra baja parecería un suspenso en algo que la nota no cuenta.

22,9 %
Webs con una política de rastreadores de IA

Webs con una política de rastreadores de IA

Muestra
n=109
Cobertura
100,0 %

No es una auditoría de Lighthouse: se lee del robots.txt de las webs de la muestra y cuenta las que nombran en el fichero alguno de los rastreadores de IA que seguimos. Mide tener una política explícita, sea cual sea, y no cuenta en la nota.

Webs con una política de rastreadores de IA: 2 meses, sin cambio significativo= +3.1 pp
43,4 %
Webs que sirven un llms.txt

Webs que sirven un llms.txt

Muestra
n=109
Cobertura
100,0 %

La misma auditoría llms-txt que la cifra de abajo, leída de otra manera: esta cuenta las páginas que sirven algo en /llms.txt, sea válido o no. La distancia entre las dos cifras es grande, y es lo interesante: de las páginas que sirven algo, el 40,2 % sirve un fichero que se puede interpretar. Creemos que buena parte del resto son 404 blandos, es decir, un servidor que responde 200 con una página HTML de error, aunque no lo podemos comprobar porque no descargamos esos ficheros. Por eso la cifra que hay que citar es la válida de abajo, y esta se lee mejor como un máximo. Las páginas cuya auditoría dio error se excluyen de las dos, y la cobertura dice cuántas fueron.

Webs que sirven un llms.txt: 2 meses, sin cambio significativo= +1.6 pp

Frente al resto de la categoría Plataforma de datos de clientes

Todas las tecnologías de esta categoría con nota publicada (5), y la web en conjunto como escala. Treasure Data es la barra destacada.

Tealium
Tealium: 40,3 %
40,3 %
Rudderstack
Rudderstack: 37,2 %
37,2 %
Todas las webs
Todas las webs: 34,3 %
34,3 %
Segment
Segment: 33,7 %
33,7 %
Treasure Data
Treasure Data: 28,1 %
28,1 %
Adobe Experience Platform Identity Service
Adobe Experience Platform Identity Service: 25,7 %
25,7 %
0%25%50%75%100%
Todas las tecnologías de la categoría Plataforma de datos de clientes que el censo puede publicar, frente a la web en conjunto (34,3 %), sobre la escala completa.

Las demás cifras de este mes

49,7 %
El resultado de Lighthouse para la categoría

El resultado de Lighthouse para la categoría

Muestra
n=106
Cobertura
97,3 %
22,9 %
Webs con una política de rastreadores de IA

Webs con una política de rastreadores de IA

Muestra
n=109
Cobertura
100,0 %
92,1 %
Agentes que pueden llegar a la web

Agentes que pueden llegar a la web

Muestra
n=109
Cobertura
100,0 %
12,3 %
Páginas que un agente puede interpretar

Páginas que un agente puede interpretar

Muestra
n=106
Cobertura
97,3 %
43,4 %
Webs que sirven un llms.txt

Webs que sirven un llms.txt

Muestra
n=109
Cobertura
100,0 %
78,3 %
Páginas que no se mueven

Páginas que no se mueven

Muestra
n=106
Cobertura
97,3 %
19,8 %
Webs con un llms.txt válido

Webs con un llms.txt válido

Muestra
n=109
Cobertura
100,0 %
15
Webs que exponen herramientas

Webs que exponen herramientas

Muestra
n=106
Cobertura
97,3 %

Cómo se ha medido