inemaSEO 4 — Nas IAs: AEO, GEO e sites usados por agentes|INEMA.CLUB-PRO

Aula 6 · 17 min

Rubrica de prontidão para IA e as ressalvas dela

Uma nota de prontidão para IA ajuda a achar o que está quebrado, desde que você saiba como ela é calculada. Nenhuma nota é oficial: cada scanner escolhe critérios e pesos. Aqui você compara duas rubricas abertas do INEMA, lê o que mais pesa e aprende o que a nota não prova.

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Inspetor com prancheta confere a entrada de um prédio comercial, com rampa e porta de vidro.

Nesta aula você vai

  1. 1Como o WebMCP Readiness e o agente-ready calculam a nota
  2. 2Os critérios que mais pesam: acesso dos robôs, conteúdo, entidade
  3. 3As ressalvas: peso do WebMCP, perguntas e respostas, amostra pequena
  4. 4Corrigir o que pesa e rodar de novo

Objetivo: rodar uma nota de prontidão para IA, ler os critérios que mais pesam e saber o que a nota não prova.

01Como uma nota nasce

Clique em cada bloco.

Clique em cada bloco do diagrama para ver o que ele faz.

A nota serve para priorizar correção. Citação se mede nas aulas 2 e 3.

02As duas rubricas e as ressalvas

Clique em cada aba.

1. WebMCP Readiness

O scanner do INEMA soma quatro blocos: WebMCP 30%, SEO 30%, GEO 20% e AEO 20%. Cada achado vale passou, aviso ou falha; um achado só informativo vale 0,7.

GEO olha entidade, conteúdo substancial (250+ palavras), autoria e data, fontes e HTML semântico. AEO olha perguntas nos títulos, respostas diretas, listas e tabelas.

03Rodar e ler a nota

O agente-ready só lê páginas públicas, sem API (ensino detalhado no curso 7). O WebMCP Readiness (webmcp.inema.pro) abre a página num navegador descartável e aprofunda só a URL informada.

agente-ready (inemaseo-sistemas, MIT)
git clone https://github.com/inematds/inemaseo-sistemas && cd inemaseo-sistemas/ferramentas/agente-ready
python3 agente-ready.py https://seusite.com --saida saida/seusite
# saída: relatorio.html, agente-ready.json e criterios.csv
# os pesos ficam em pesos.json: discorde, mude e rode de novo
notas.md · registro
# Prontidão para IA — <seusite.com>
| data | ferramenta e versão | nota | 3 falhas de maior peso | corrigido |
|---|---|---|---|---|
| dd/mm/aaaa | agente-ready 1.0.0 | <n> | <falha 1 (peso)>, <falha 2>, <falha 3> | <qual> |
Exemplo do repositório

agente-ready 1.0.0 nos sites do INEMA, home + 4 páginas:

site                         nota  entidade  conteudo  descoberta  webmcp
inema.club                   93    86        81        100         100
news.inema.pro               72    0         71        100         29
eventos.inema.pro            69    0         62        100         29
guia REA (github.io)         54    0         62        17          29

04Prática: a nota do seu site

Pode ser o seu site ou o de um cliente que autorizou.

E1 · Nota e 3 falhas

20 min

Rode o agente-ready (ou o WebMCP Readiness) no site e anote a nota, a ferramenta com a versão e as 3 falhas de maior peso.

Pronto quando: notas.md tem a linha com data, ferramenta e versão, nota e as 3 falhas com o peso de cada uma.

E2 · Uma correção medida

40 min

Corrija a falha de maior peso que estiver ao seu alcance (por exemplo, a entidade na home), publique e rode de novo.

Pronto quando: notas.md tem a segunda linha com a nova nota e o critério corrigido marcado como ok.

05Teste o que aprendeu

A explicação aparece depois da sua resposta.

Pergunta 1 de 4

O site tem SEO impecável e nota geral baixa no WebMCP Readiness. Qual a explicação provável?competência

06Para levar

Nota é rubricaCada scanner escolhe critérios e pesos; prefira pesos públicos.
Priorize pelo pesoAcesso dos robôs, conteúdo no HTML e entidade antes de detalhes.
Régua de 2026Nota alta não é citação. WebMCP e perguntas nos títulos são preparação e clareza, não fator de ranking.

Para ir além

WebMCP Readiness (scanner do INEMA)inemaseo-sistemas: agente-ready e pesos.json (MIT)Google: criar conteúdo útil (inglês)
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