Mala12.9%

AWCS

Qué es el AWCS y cómo se mide

Las cifras de las que está hecha la puntuación, con sus propias series: una tecnología cuya puntuación está plana puede haberse movido en una dimensión.

Medido sobre 434 páginas, de las que 96.7% llevaban la categoría agéntica, con un margen de confianza de ±2.54.

▲ +2.7
AWCS over 4 months

9.1%12.9%

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 notApplicable 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=434 · coverage 96.7% · margin ±2.54 pp.

53% de la puntuación
Leer on its full scale

Mala20.7%

Leer: 4 meses, up▲ +5.2 pp
Guiar

Qué mide Guiar

La auditoría llms-txt aprobando: se sirve un fichero Y Lighthouse lo considera válido. El denominador es cada página de la muestra, así que esto es una fracción de toda la web y no de las webs que tienen fichero. Es la cifra que usa el índice, porque un fichero roto no guía a un agente.

n=449 · coverage 100.0% · margin ±2.50 pp.

27% de la puntuación
Guiar on its full scale

Muy mala7.1%

Guiar: 4 meses, sin cambio significativo= −0.0 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 otras dos auditorías de WebMCP miden lo buenas que son esas herramientas, no si existen.

n=434 · coverage 96.7% · margin ±2.54 pp.

20% de la puntuación
Actuar on its full scale

Muy mala1.6%

Actuar: 4 meses, sin cambio significativo= −0.1 pp
Alcanzable

Qué mide Alcanzable

Leído del robots.txt de las webs de la muestra: de los agentes de IA que seguimos, cuántos NO están prohibidos. Gradual y no un sí o un no: echar a un agente de diecisiete no es lo mismo que echarlos a todos. Una web sin robots.txt no bloquea a nadie, así que cuenta como completamente alcanzable: eso es una medición, no un hueco. Es la única cifra que MULTIPLICA el índice 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 que preferimos decir antes que esconder: un Disallow general bajo User-agent: * no se cuenta, porque la medición sobre todo el corpus tampoco lo puede ver, y preferimos ser consistentes a ser listos.

n=449 · coverage 100.0% · margin ±2.50 pp.

multiplica al resto
Alcanzable on its full scale

Excelente96.8%

Alcanzable: 4 meses, sin cambio significativo= +0.4 pp

Medido, y fuera de la puntuación

Son señales, no puntuaciones. Se mantienen aparte a propósito: mezcladas con las dimensiones, una baja se lee como una mala nota por algo que la puntuación nunca contó.

48.2%
La puntuación de la categoría de Google

La puntuación de la categoría de Google

Sample
n=434
Coverage
96.7%

La puntuación que Lighthouse da a la categoría de navegación agéntica, leída del informe tal como se publica. La republicamos como referencia declarada y nunca como una cifra nuestra: incluye el desplazamiento acumulado de la maquetación —una métrica de renderizado— con la mitad del peso, y sus pesos son condicionales y no están documentados. Una cifra cuyo cálculo no controlamos no es una cifra que citemos como propia.

La puntuación de la categoría de Google: 4 meses, sin cambio significativo= +1.1
8.9%
Webs con una política de rastreadores de IA

Webs con una política de rastreadores de IA

Sample
n=449
Coverage
100.0%

No es una auditoría de Lighthouse: se lee del robots.txt de las webs de la muestra, comprobando si el fichero nombra alguno de los rastreadores de IA que seguimos. Mide TENER UNA POLÍTICA EXPLÍCITA y no permitir: bloquear rastreadores de IA es una decisión legítima, y penalizarla sería un juicio de valor disfrazado de medición. Lo que sí es señal de madurez es haber decidido.

Webs con una política de rastreadores de IA: 4 meses, sin cambio significativo= −0.5 pp
28.3%
Webs que sirven un llms.txt

Webs que sirven un llms.txt

Sample
n=449
Coverage
100.0%

La misma auditoría llms-txt que la cifra de abajo, leída de otra manera: esta cuenta que se sirva ALGO en /llms.txt, válido o no. Léelo literalmente, porque la distancia entre las dos cifras es grande y es la parte interesante: de las páginas que sirven algo, menos de dos de cada cinco sirven un fichero que se puede interpretar. Nuestra lectura —y no la podemos verificar sin descargar esos ficheros nosotros, cosa que no hacemos— es que buena parte del resto son 404 blandos: un servidor que responde 200 con una página HTML de error. Así que la cifra que hay que citar es la válida de abajo, y esta se lee mejor como una cota superior. Las páginas cuya auditoría dio error se excluyen de las dos, y la cobertura dice cuántas fueron.

Webs que sirven un llms.txt: 4 meses, sin cambio significativo= −0.6 pp

Contra el resto de Authentication

Las 14 tecnologías de esta categoría con puntuación publicada, y la web en conjunto como escala. Facebook Login es la barra destacada.

Auth0
Auth0: 53.3%
53.3%
Auth0 Lock
Auth0 Lock: 53.3%
53.3%
Okta
Okta: 53.3%
53.3%
Oxi Social Login
Oxi Social Login: 51.1%
51.1%
Growave
Growave: 46.7%
46.7%
NextAuth.js
NextAuth.js: 38.4%
38.4%
Clerk
Clerk: 31.5%
31.5%
Apple Sign-in
Apple Sign-in: 29.4%
29.4%
Todas las webs
Todas las webs: 19.9%
19.9%
Google Sign-in
Google Sign-in: 18.3%
18.3%
Facebook Login
Facebook Login: 12.9%
12.9%
Linkedin Sign-in
Linkedin Sign-in: 0.0%
0.0%
Microsoft Authentication
Microsoft Authentication: 0.0%
0.0%
OneAll
OneAll: 0.0%
0.0%
Super Socializer
Super Socializer: 0.0%
0.0%
00.250.500.751.0
Todas las tecnologías de Authentication que el censo puede publicar, frente a la web en conjunto (19.9%). La escala es siempre 0–1.

Qué más medimos aquí

48.2%
La puntuación de la categoría de Google

La puntuación de la categoría de Google

Sample
n=434
Coverage
96.7%
8.9%
Webs con una política de rastreadores de IA

Webs con una política de rastreadores de IA

Sample
n=449
Coverage
100.0%
96.8%
Agentes que pueden llegar a la web

Agentes que pueden llegar a la web

Sample
n=449
Coverage
100.0%
20.7%
Páginas que un agente puede interpretar

Páginas que un agente puede interpretar

Sample
n=434
Coverage
96.7%
28.3%
Webs que sirven un llms.txt

Webs que sirven un llms.txt

Sample
n=449
Coverage
100.0%
7.1%
Webs con un llms.txt válido

Webs con un llms.txt válido

Sample
n=449
Coverage
100.0%
7
Webs que exponen herramientas

Webs que exponen herramientas

Sample
n=434
Coverage
96.7%

Cómo se ha medido