Co jeszcze możemy wdrożyć

Obecny crawler zbiera zdrowie DNS/TLS, kolejkę URL-i i stan root domen. To jest baza pod kilka większych produktów badawczych i infrastrukturalnych.

1. Badanie adopcji AI

Możemy mierzyć, jak strony przygotowują się na ruch AI:

• obecność /llms.txt,
• treść robots.txt dla botów AI,
• nagłówki i meta tagi związane z indeksowaniem,
• linki do dokumentacji dla agentów,
• oznaczenia licencji i zgód na trenowanie,
• publiczne API albo feedy dla modeli.

Wynik per domena:

{
  "ai_adoption": {
    "llms_txt": true,
    "robots_ai_policy": "allow_search_block_training",
    "machine_readable_docs": true,
    "score": 68
  }
}

To pozwala budować ranking stron gotowych na agentów AI, a nie tylko stron dobrze widocznych w SEO.

2. Cache dla LLM

Crawler może tworzyć cache treści zoptymalizowany pod modele:

• Markdown zamiast surowego HTML,
• wycięte menu, stopki i reklamy,
• hashe sekcji do wykrywania zmian,
• ETag/Last-Modified do taniego odświeżania,
• wersjonowanie snapshotów.

Taki cache zmniejsza koszt pobierania tych samych stron przez wiele procesów RAG, agentów i eksperymentów.

3. Globalny RAG jako mapa wiedzy publicznego WWW

Globalny RAG może odpowiadać na pytania o publiczny web: co istnieje, gdzie jest aktualne i jak zmienia się w czasie.

Przykłady:

• znajdź producentów części w danym kraju,
• pokaż strony, które zmieniły politykę AI crawlingu,
• porównaj adopcję IPv6 w branżach,
• znajdź domeny z podobną strukturą treści,
• wykryj znikające źródła wiedzy przed archiwizacją.

Ważne: globalny RAG nie powinien być "wrzuć cały HTML do wektorów". Najpierw trzeba mieć kanonikalizację, język, typ strony, świeżość, licencję i jakość ekstrakcji.

4. Ograniczanie poboru energii

Możemy zmniejszać energię przez decyzje schedulera:

• nie crawlować hostów z powtarzalnym DNS_NXDOMAIN albo długim TCP_TIMEOUT,
• grupować zadania regionalnie, żeby ograniczać dalekie połączenia,
• uruchamiać ciężkie batch jobs w oknach tańszej i czystszej energii,
• preferować conditional requests zamiast pełnych pobrań,
• deduplikować treść przed embeddings,
• ustalać budżet crawla per root domain.

To jest praktyczna oszczędność: mniej requestów, mniej transferu, mniej parsowania, mniej embeddingów.

5. Publiczna vector DB sites

Można wystawić publiczny indeks wektorowy stron jako warstwę "sites":

• dokument = root domena albo kanoniczna podstrona,
• embedding z czystej treści,
• metadane: język, kraj, branża, DNS/TLS, data odświeżenia,
• filtr po licencji, robots policy i jakości,
• API do wyszukiwania podobnych stron.

Warto zacząć od metadanych i małej próbki. Publiczna vector DB bez dobrego filtra jakości szybko staje się drogim indeksem spamu.

6. Podobne tematy warte sprawdzenia

• Web change intelligence - wykrywanie zmian w politykach, cenach, dokumentacji i regulaminach.
• Internet health observatory - publiczne metryki DNS, TLS, IPv6, CDN i awarii regionalnych.
• Dataset provenance - śledzenie skąd pochodzi treść użyta w RAG albo treningu.
• Agent-ready web - ranking stron czytelnych dla agentów, z dobrą strukturą i politykami.
• Crawl cost accounting - koszt domeny: requesty, transfer, CPU, błędy i emisja.
• Open site graph - graf domen, linków, providerów i podobieństwa treści.

Kolejność wdrożenia

Najmniejszy sensowny ciąg prac:

1. dodać pomiar /llms.txt i polityk AI botów,
2. zapisywać czysty Markdown snapshot dla wybranych domen,
3. dodać hash sekcji i wykrywanie zmian,
4. zbudować mały indeks wektorowy tylko dla jakościowych domen,
5. mierzyć koszt crawla per root domain,
6. dopiero potem wystawiać publiczne API.

Powiązane: Plan: report card domeny · SEO na podstawie crawlingu.