Cinco ferramentas de linha de comando que rodam no seu computador, só com Python, sem API paga e sem conta em serviço nenhum além do Search Console e do Bing Webmaster, que são grátis.
O inemaseo-sistemas é um conjunto de cinco programas gratuitos para cuidar do SEO (como o site aparece no Google e nas IAs) do seu próprio site. Serve para quem tem um site e quer saber o que está quebrado, quem te encontra, quais robôs de IA leem as páginas e se o site está pronto para agentes de IA. Tudo roda no seu computador, com o Python 3.10 ou mais novo, usando só dado grátis: o site, o log do servidor e os arquivos que o Search Console e o Bing Webmaster deixam baixar.
Cada ferramenta responde uma pergunta, lê um dado que você já tem e entrega um relatório HTML (padrão INEMA) mais JSON e CSV para outra ferramenta ler.
Quantas buscas sem a sua marca te acharam, semana a semana, para sempre. O Search Console só guarda 16 meses; aqui fica num banco SQLite que nunca apaga.
Dado: CSV do gsc_semanal.py (Search Console)
Quais páginas o Copilot e o Bing citaram em respostas de IA e se elas também têm clique no Google. As consultas da IA que você ainda não cobre viram ideias de conteúdo.
Dado: export do relatório AI Performance do Bing Webmaster
Quais robôs de IA leram o site de verdade, separados por finalidade (busca, pedido do usuário, treino), e quais são falsos, com o IP conferido nas listas oficiais.
Dado: log de acesso do seu servidor + listas oficiais de IP
O que está quebrado no HTML que o servidor entrega: canônico, hreflang, sitemap, robots.txt por finalidade de robô de IA, bloqueio de CDN, páginas órfãs. Cada achado com uma linha de "como corrigir".
Dado: o seu site, rastreado com educação
Nota de 0 a 100 de prontidão para IA e agentes, com pesos públicos em pesos.json: dá para discordar, mudar e comparar. Inclui WebMCP (document.modelContext).
Dado: o seu site
Nome de robô, IP oficial, coluna de CSV e regra do Google só entram com fonte (link no README de cada ferramenta). Onde não há fonte, está escrito [a confirmar].
Licença: MIT · só biblioteca padrão do Python
Nada vai para a nuvem. Você aponta a ferramenta para um arquivo ou para o endereço do site, ela trabalha no seu computador e grava os resultados numa pasta.
Os CSV semanais do Search Console entram no gsc-historico. O CSV do AI Performance entra no bing-ia, que cruza com o banco do gsc-historico.
O botlog lê nginx/Apache (combined, inclusive .gz) e Cloudflare Logpush. Antes de compartilhar, o comando filtrar deixa só as linhas de robô com IP oficial (LGPD).
O auditor e o agente-ready leem o HTML como um robô que não roda JavaScript: só GET, pausa de 1 s, respeitando o robots.txt. O agente-ready importa o núcleo do auditor.
Para o auditor e o agente-ready basta o Python e a internet. As outras três pedem um arquivo seu.
Só biblioteca padrão: não tem pip install.
python3 --version git clone https://github.com/inematds/inemaseo-sistemas cd inemaseo-sistemas
Para o gsc-historico: os CSV do gsc_semanal.py (repositório inemaseo-metodo). Para o bing-ia: o CSV exportado do AI Performance no painel do Bing Webmaster (não existe API para esses dados).
Para o botlog: o access log do seu nginx/Apache ou o JSON do Cloudflare Logpush. Leitura só, por exemplo:
ssh root@SEU_SERVIDOR 'cd /var/log/nginx; zcat -f access.log.*.gz; cat access.log.1 access.log' > /tmp/site.log
Os comandos abaixo rodam a partir da raiz do repositório. Toda ferramenta tem --help em português e um README com todas as opções.
Rastreia até 50 páginas (mude com --max) e grava relatorio.html, auditoria.json, achados.csv e paginas.csv. No terminal, o resumo e os 5 primeiros achados críticos/importantes.
python3 ferramentas/auditor/auditor.py https://seusite.com --max 50 --saida saida/auditor python3 ferramentas/auditor/auditor.py https://usuario.github.io/repo/guia/ --max 20 # só a pasta do guia
Lê a home e 4 páginas do sitemap (mude com --paginas), umas 10 a 25 requisições. Saída: relatorio.html, agente-ready.json e criterios.csv. Critério que não se aplica sai da conta, não vira falha.
python3 ferramentas/agente-ready/agente-ready.py https://seusite.com --saida saida/agente-ready python3 ferramentas/agente-ready/agente-ready.py https://seusite.com --paginas 8
Importe a pasta de CSV (reimportar não duplica) e gere o relatório da semana: marca × sem marca × anônimas, consultas que subiram e caíram, pauta (consulta nova sem página dona) e páginas com impressão e 0 clique.
python3 ferramentas/gsc-historico/gsc_historico.py importar exemplos/gsc-historico/entrada --db dados/gsc.sqlite python3 ferramentas/gsc-historico/gsc_historico.py relatorio --db dados/gsc.sqlite --site inema.club --saida saida/inema.club
Importe os CSV do AI Performance e cruze com o banco do gsc-historico. Se a ferramenta não reconhecer as colunas, ela pede o mapa com --colunas (a Microsoft não documenta o export).
python3 ferramentas/bing-ia/bing_ia.py importar exemplos/bing-ia/entrada/*.csv --db dados/bing.sqlite python3 ferramentas/bing-ia/bing_ia.py relatorio --db dados/bing.sqlite --gsc-db dados/gsc.sqlite --site inema.pro --saida saida/inema.pro
Analise o log (vários arquivos, .gz incluso). Com --sitemap, mostra também as páginas que nenhum robô conseguiu ler. Antes de mostrar ou publicar um log, use filtrar.
python3 ferramentas/botlog/botlog.py analisar /tmp/site.log --sitemap https://seusite.com/sitemap.xml --saida saida/site python3 ferramentas/botlog/botlog.py filtrar /tmp/site.log --saida /tmp/so-robos.log # só robôs com IP oficial
Os testes não usam rede: o auditor e o agente-ready testam contra um site falso em tests/fixtures/.
for t in ferramentas/*/; do [ -d $t/tests ] && python3 -m unittest discover -s $t/tests; done
Os exemplos do repositório foram gerados de verdade em 19/10/2026, só com GET em sites públicos do INEMA. Cada relatório abre no navegador.
Nos três últimos, a categoria entidade ficou em 0 (sem Organization/Person com @id no JSON-LD) e WebMCP em 29 (nenhuma ferramenta registrada). O inema.club registra ferramenta WebMCP e tirou 100 nessa categoria. · inema.club · eventos · news · guia REA
1 achado importante: 2 páginas de curso com menos de 80 palavras no HTML entregue (77 e 78). Nas melhorias: 28 títulos fora da faixa de 15–65 caracteres (faixa prática, não regra do Google) e uma entidade sem @id.
Nenhum achado crítico ou importante em 50 páginas. 4 melhorias: títulos longos, títulos repetidos, mais de um H1 e páginas sem JSON-LD.
No guia rea-engenharia-reversa: sitemap não encontrado e 3 páginas sem link canônico. O robots.txt de github.io pertence a outro repositório.
impressões de buscas sem a marca, com 0 clique (de 702 impressões no total). O relatório tirou 18 consultas para a pauta e 5 páginas com impressão e nenhum clique.
linhas do log de 05 a 19/10 eram de robô com IP oficial: GPTBot (4), ClaudeBot (2) e OAI-SearchBot (2). O resto (pessoas, scanners, curl) saiu pelo filtrar.
O exemplo do bing-ia usa CSV com números inventados (as URLs são reais do inema.pro), cruzados com o banco real do gsc-historico. Os nomes das colunas são palpite [a confirmar] com um export real.
O repositório não promete o que o dado grátis não entrega. O que exige dado pago fica fora dele, como opção.
Para isso existem DataForSEO, Firecrawl, Apify, Semrush e Ahrefs: opcionais, fora deste repositório. Comparativo em docs/ESPEC.md.
Com --max 50 num site de mil URLs, "órfã" quer dizer "sem link de entrada nas 50 páginas lidas". O agente-ready lê a home e 4 páginas: é um termômetro.
O log mostra quem pediu a página, não se a IA usou o conteúdo numa resposta. Para citação, o bing-ia. Atrás de CDN, use o log da CDN.
Nada roda JavaScript, de propósito. O auditor não mede velocidade (Core Web Vitals) nem backlinks.
O inemaseo-sistemas faz parte do inemaSEO e é a base do curso 7 da Formação inemaSEO.
A área do inemaSEO, com os cursos da formação.
eventos.inema.pro/inemaseo
Curso 7 de 7O curso que ensina estas cinco ferramentas, em 8 aulas com saída real. Também em inglês e espanhol.
inematds.github.io/formacao-inemaseo-sistemas-v72