Botify

大規模カタログを前提に動き、頻度、ユーザーエージェント、クロール範囲を設定できる。URLごとに応答コード、ヘッダー、読み込み時間、レンダリング後の内容を記録するので、テクニカルSEO監査は推測ではなく証拠から始まる。スナップショットは時系列で残り、修正が効いたかを前後比較で示せる。

生のサーバーログを取り込むと、Botifyが各ヒットをURL、ボット、応答コードに結び付ける。稼がないページにクロールがどれだけ割かれているか、新しいページがどれくらいの速さで見つかるかが分かる。前提はログへのアクセス権で、ホスティング会社やCDNの協力が必要なチームもある。

AI Readinessはプラットフォームの新しい側面だ。コンテンツをHTMLまたはMarkdownでAIエージェントに渡し、JavaScriptの重いページをボット向けに高速応答させ、情報を足した商品フィードをAI経由の買い物を支えるシステムへ送る。狙いは単純で、まず読まれ、次に推薦されることにある。

PageWorkersはサイトのコードに触れずに変更を配信する。ルールを書き、URLのセグメントを指定し、scriptタグ経由でタグ、リダイレクト、robots指定を反映させる。すべて巻き戻せるので、検証のコストは低い。ただし構造的な問題はテンプレート側の改修なしには解決しない。

各URLには見込みセッション、コンバージョン、売上が付き、テンプレート、ブランド、カテゴリ、粗利で切ったセグメントにまとまる。この並び替えが、四万行の書き出しを三件のToDoに変える。セグメント化を省いたチームはデータに埋もれる。

文書化されたAPIと書き出し機能で、クロール、ログ、キーワードのデータを自社の環境に持ち込める。データウェアハウス共有にも対応し、BIチームが検索データと販売数値を突き合わせられる。大企業の調達審査をこの製品が通る理由でもある。