Arrivl 用确定性 UA/IP/路径规则识别 Agent 流量(训练爬虫、AI 搜索索引、agentic browser),并连到 bot→human 漏斗与 AI Readiness 审计。
Claim
Arrivl 用确定性 UA/IP/路径规则识别 Agent 流量(训练爬虫、AI 搜索索引、agentic browser),并连到 bot→human 漏斗与 AI Readiness 审计。
Why it matters
站点侧可观测性决定内容如何被 Agent 消费;对公开知识站/文档站的 MCP 与 SEO 工程有直接动作。
Summary
Agent 流量分析产品:意图分类 + readiness 审计;文档站可先自建 robots/llms.txt 清单。
Actions
- (none)
Evidence
- (none)
Caveats
- (none)
Research queries
- (none)
Body
正文
背景
传统分析忽略 AI agent 访问;推荐与答案依赖 Agent 如何抓取站点。
机制
意图分类(Research/Indexing/Training/Agentic 等);dashboard 含 referred humans、bot→human CVR;14 项 AI Readiness;Intake 基于 UA 注册表与路径 allowlist。
取舍
确定性匹配可解释但会漏自定义 Agent;营销产品需验证数据质量。
动作
先修 robots/llms.txt 与自建日志分类,再考虑第三方面板。