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Metodologia dell'osservatorio

Tutti i check usati per calcolare i punteggi, il loro peso e la fonte dello standard. Chiunque può riprodurre i calcoli con gli stessi dati pubblici.

Versione v2.0.0 · Pubblicata il 16 aprile 2026

Formula del voto

Il voto Totale /10 è la media aritmetica di tre assi basati su standard riconosciuti:

Totale = ( Tecnico + SEO + Machine Readability ) / 3

L'indicatore AI-Native 2026 viene calcolato separatamente e non partecipa al Totale. Misura l'adozione di proposte non ancora standardizzate e serve solo come lettura complementare.

Elenco completo dei check

Ogni riga indica: identificativo tecnico del check, asse a cui appartiene, peso nella media di asse e fonte dello standard.

Asse Tecnico (infrastruttura)

CheckPesoFonte / standard
TTFB homepage1.5web.dev Core Web Vitals
HTTP/2 o HTTP/31.0RFC 7540 / RFC 9114
Compressione Brotli/gzip0.8RFC 7932 / RFC 1952
CDN attivo0.8pattern headers (cf-ray, x-served-by, ecc.)
Cache-Control su homepage0.6RFC 9111
Security headers (HSTS, X-Frame, CSP, ecc.)1.0OWASP Secure Headers Project
Redirect chain (hop count)0.5Google Search Central
SSR: contenuto nel DOM statico1.5Google Developers — JavaScript SEO
Script render-blocking (head)1.0web.dev performance guidance
Nessun leak versione server0.4OWASP ASVS 4.0 — 14.3

Asse SEO (on-page standard Google)

CheckPesoFonte / standard
Title tag1.0Google Search Central — Title links
Meta description0.8Google Search Central — Snippets
H1 presente (unico)1.0W3C HTML Living Standard §4.3
Canonical tag (HTTPS valido)1.0RFC 6596 / Google canonicalization
Meta robots avanzato (max-snippet, ecc.)0.5Google Search Central — robots meta
OpenGraph + Twitter Card0.7ogp.me / Twitter Cards spec

Asse Machine Readability (leggibilità automatizzata standard)

CheckPesoFonte / standard
Schema JSON-LD ricchi (AutoDealer, Vehicle, Offer, FAQPage, ecc.)2.0schema.org (W3C Community Group)
X-Robots-Tag HTTP header avanzato0.8Google Search Central — X-Robots-Tag
Offer.priceValidUntil (su pagine veicolo)0.6Google Merchant Center requirements

Indicatore AI-Native 2026 sperimentale — non nel Totale

Nessuno di questi segnali è ancora uno standard ufficiale. Alcune sono proposte (llmstxt.org, spawning.ai), altre sono best practice vendor-specifiche (GPTBot di OpenAI, ClaudeBot di Anthropic), altre ancora sono utilizzi non consolidati di RFC esistenti. La loro assenza non penalizza il voto Totale.

CheckPeso (solo nell'indicatore)Fonte / stato
/llms.txt presente e conforme0.5llmstxt.org — proposta (non W3C, non IETF)
/llms-full.txt corpus citabile0.3estensione llmstxt.org — sperimentale
/ai.txt policy0.3spawning.ai — proposta non standard
/.well-known/ai-plugin.json0.3OpenAI plugin manifest — specifico vendor
/ai-sitemap.xml0.2custom — nessun registro ufficiale
JSON-LD Dataset → corpus citabile0.3schema.org Dataset (standard) + uso custom
HTTP Link: rel="llms"0.2proposta — nessun registro IANA
Content-Digest sha-256 (RFC 9530)0.2RFC 9530 (standard) — uso AI sperimentale
robots.txt: UA AI esplicitamente allowlisted0.8Best practice vendor (GPTBot=OpenAI, ClaudeBot=Anthropic, Google-Extended=Google)
SpeakableSpecification0.7schema.org — proposta Google in fase beta

Cosa non misuriamo

  • Autorità del dominio o backlink — richiede tool esterni a pagamento.
  • Posizionamento effettivo su Google o AI — varia per query, utente, momento.
  • Qualità editoriale del contenuto — è soggettiva.
  • Performance lato client (Lighthouse) — richiede browser reale, non attendibile da HTTP check.
  • Traffico e conversioni — dati privati del dealer.

Limiti dichiarati

  • L'analisi osserva la homepage e pochi file di discovery (robots.txt, /llms.txt, ecc.). Una pagina veicolo può avere dati diversi.
  • Il rilevamento della piattaforma (sitebuilder) si basa su fingerprint HTML e può avere falsi positivi/negativi su siti molto personalizzati.
  • I punteggi sono ricalcolati a ogni scan. Se aggiorniamo i pesi in futuro, pubblichiamo qui il changelog con data e motivazione.

Changelog

  • v2.0.0 — 16 aprile 2026

    Prima versione pubblica. Introdotto lo split in 4 assi (Tecnico, SEO, Machine Readability, AI-Native) con il sperimentale separato dal voto Totale.

Contatti

Osservatorio curato da DealerMAX (Azure Srl, Buccinasco MI). Per richieste di esclusione, chiarimenti metodologici o segnalazione errori: privacy@dealermax.app.

Disclosure: DealerMAX è un vendor di software per dealer auto ed è anche editor di questo osservatorio. Per evitare conflitti di interesse, nessun check è tarato per premiare un vendor specifico e la formula del voto deriva esclusivamente da standard di terze parti citati nelle tabelle sopra.

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