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KI-Ready Score

Befriedigend

von 100

Token-Einsparung

HTML-Tokens 12.028
Markdown-Tokens 2276
Einsparung 81%

Score-Aufschlüsselung

Zugänglichkeit 88/100
KI-Auffindbarkeit 45/100
Strukturierte Daten 93/100
Semantisches HTML 61/100
Inhaltseffizienz 84/100

Emerging Protocols

0 von 6 erkannt

Well-known-Endpunkte, nach denen KI-Agenten suchen. Erkannt bedeutet, dass ein Agent Ihren Dienst automatisch finden und verbinden kann.

  • OAuth Protected Resource RFC 9728
    /.well-known/oauth-protected-resource
  • OAuth Discovery RFC 8414
    /.well-known/oauth-authorization-server
  • MCP Server Card SEP-1649 draft
    /.well-known/mcp/server-card.json
  • A2A Agent Card A2A v1.0
    /.well-known/agent-card.json
  • API Catalog RFC 9727
    /.well-known/api-catalog
  • Agent Skills index Discovery RFC v0.2.0 draft
    /.well-known/agent-skills/index.json

Das bleibt nicht so. Monitoring gibt es noch nicht — tragen Sie sich ein, wir melden uns zum Start.

Sie stehen auf der Liste! Wir benachrichtigen Sie, sobald es verfügbar ist.

Was wir gemessen haben No Markdown for Agents support detected

Ihre Website unterstützt kein Markdown for Agents. Dieser Cloudflare-Standard ermöglicht KI-Agenten, Inhalte im Markdown-Format anzufordern und reduziert den Token-Verbrauch um ~80%.

So implementieren Sie es

Implementieren Sie eines oder mehrere: (1) Auf Accept: text/markdown mit Markdown-Inhalt antworten. (2) .md-URLs bereitstellen (z.B. /seite.md). (3) <link rel="alternate" type="text/markdown">-Tags hinzufügen. (4) Link-HTTP-Header für Markdown-Erkennung hinzufügen.

In einen Coding-Agenten einfügen, der die Korrektur vornimmt

Was wir gemessen haben Missing <article> and <main> elements

Ihre Seite verwendet keine <article>- oder <main>-Elemente. Diese semantischen Container helfen KI-Agenten, den Hauptinhalt zu identifizieren und Navigation, Seitenleisten und Fußzeilen zu ignorieren.

So implementieren Sie es

Fügen Sie ein <main>-Element um den Hauptinhalt Ihrer Seite hinzu und verwenden Sie <article> für eigenständige Inhaltsblöcke wie Blogbeiträge oder Produktbeschreibungen.

In einen Coding-Agenten einfügen, der die Korrektur vornimmt

Was wir gemessen haben No sitemap found

Keine Sitemap gefunden. Eine Sitemap hilft KI-Agenten, alle Seiten Ihrer Website zu entdecken.

So implementieren Sie es

Erstellen Sie eine /sitemap.xml, die alle Ihre öffentlichen Seiten auflistet. Die meisten CMS-Plattformen können diese automatisch generieren.

In einen Coding-Agenten einfügen, der die Korrektur vornimmt

Was wir gemessen haben No llms.txt found

Ihre Website hat keine llms.txt-Datei. Dies ist der aufkommende Standard, um KI-Agenten beim Verständnis Ihrer Website-Struktur zu helfen.

So implementieren Sie es

Erstellen Sie eine /llms.txt-Datei gemäß der llmstxt.org-Spezifikation. Fügen Sie eine Beschreibung Ihrer Website und Links zu Ihren wichtigsten Seiten hinzu.

In einen Coding-Agenten einfügen, der die Korrektur vornimmt

Was wir gemessen haben No Content-Signal found (robots.txt or HTTP headers)

Keine Content-Signal-Direktiven gefunden. Diese teilen KI-Agenten mit, wie sie Ihre Inhalte verwenden dürfen (Suchindexierung, KI-Eingabe, Trainingsdaten). Der empfohlene Ort ist robots.txt.

So implementieren Sie es

Fügen Sie Content-Signal zu Ihrer robots.txt hinzu: User-agent: *\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no. Sie können es auch als HTTP-Header bei Markdown-Antworten hinzufügen.

In einen Coding-Agenten einfügen, der die Korrektur vornimmt

Was wir gemessen haben 8 semantic elements, 74 divs (ratio: 10%)

Ihre Seite stützt sich stark auf <div>-Elemente. Semantische Elemente wie <section>, <nav>, <header>, <footer> und <aside> bieten eine sinnvolle Struktur für KI-Agenten.

So implementieren Sie es

Ersetzen Sie generische <div>-Container durch passende semantische Elemente. Verwenden Sie <section> für thematische Gruppen, <nav> für Navigation, <header>/<footer> für Seiten-/Abschnittskopf und -fußzeilen.

In einen Coding-Agenten einfügen, der die Korrektur vornimmt

Was wir gemessen haben 2/3 OG tags present

Fehlende oder unvollständige Open-Graph-Tags. OG-Tags helfen KI-Agenten (und sozialen Plattformen), Titel, Beschreibung und Bild Ihrer Seite zu verstehen.

So implementieren Sie es

Fügen Sie og:title, og:description und og:image Meta-Tags zum <head> Ihrer Seite hinzu.

In einen Coding-Agenten einfügen, der die Korrektur vornimmt

Was wir gemessen haben 17/239 elements with inline styles (7.1%)

Viele Elemente haben Inline-Style-Attribute. Diese erzeugen Rauschen für KI-Agenten bei der Inhaltsextraktion.

So implementieren Sie es

Verlagern Sie alle Inline-Styles in CSS-Klassen in Ihrem Stylesheet. Verwenden Sie Utility-CSS-Frameworks wie Tailwind, wenn Sie viele individuelle Styles benötigen.

In einen Coding-Agenten einfügen, der die Korrektur vornimmt
Markdown-Tokens: 2276
Simulatore Elettorale · Message Optimizer · Italia 2027

## Comunicazione civica
*trasparente* su dati pubblici

PoliSim collega census data aperti (ISTAT, Eurostat), principi verificabili (statuti, carte dei valori) e AI con limitazioni dichiarate per aiutare organizzazioni civiche a comunicare in modo coerente e misurabile.

71MOsservazioni ISTAT 2021

139Collegi coperti · età, istruzione, occupazione, reddito

±4.3ppRMSE out-of-sample MRP

1.97×Lift lasciti · Modulo Propensione NGO

La coerenza tra principi dichiarati e messaggi reali è il fattore più predittivo della fiducia istituzionale nelle organizzazioni civiche.

PoliSim usa dati pubblici (ISTAT, Eligendo) e AI trasparente per aiutare enti civici, comuni e ONG a mantenere questa coerenza in modo verificabile. [Metodologia →](https://polisim.dev/metodologia.html)

---

Tre verticali · Una piattaforma

## Il messaggio giusto.
*Per il segmento giusto.*

Stessi dati, stessa metodologia. Profili calibrati sul tuo contesto.

ONG & advocacy

Comunicazione
d'impatto

Testa il framing della tua campagna su donatori, volontari e pubblico generale prima di investire in comunicazione. Segmenti granulari su base ISTAT.

-   Metriche calibrate sul tuo obiettivo
-   Lasciti, corporate, advocacy — profili distinti
-   4 framings alternativi per tema
-   Risk score: probabilità rigetto per segmento

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=ong)

Enti civici

Comunicazione
istituzionale

Testa i tuoi messaggi su vertenze, campagne sociali e comunicazione pubblica. Valutazione coerenza con statuto e valori dell'organizzazione.

-   Analisi framing Entman — 4 dimensioni
-   Score coerenza valoriale dichiarata
-   Varianti ottimizzate per segmento
-   Dati ISTAT 2021 per territorio

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=civic)

Partiti & consulenti politici

Intelligenza
elettorale

Simula Camera e Senato, identifica i collegi contendibili, ottimizza il messaggio per il segmento target. Powered da MRP bayesiano — il gold standard della sondaggistica elettorale.

-   Swing model 147 collegi Camera + 74 Senato
-   Doppia maggioranza verificata
-   Override euristico — il tuo "naso politico" sul modello
-   Valutazione coerenza messaggio-territorio per collegio
-   Alert critico su messaggi incoerenti col bacino

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=pol)

---

🇪🇺

Infrastruttura Civica Europea

Dati pubblici ISTAT · Eligendo · ESS · TRIPOL. AI trasparente con limitazioni dichiarate. Open source Q3 2026.

CT

Civic Tech Field Guide

Listato nella directory internazionale dei progetti di tecnologia civica. [civictech.guide →](https://app.civictech.guide/)

M

Meta Content Library · CASD/IDAN

Accesso approvato alla Meta Content Library API per ricerca accademica tramite CASD · International Data Access Network.

---

Metodologia · Tre stadi

## Come funziona PoliSim

PoliSim risponde a una domanda diretta: dati i sondaggi oggi, quale messaggio funziona in quale collegio — e dove rischia di non funzionare?

01

Motore strutturale

Ridge regression + Random Forest su dati ISTAT 2021 e Eligendo 2022. Stima il voto CDX con RMSE 3.9pp su 11 collegi Lazio (R²=0.618). Correla struttura demografica con comportamento elettorale.

ISTAT · Eligendo · Ridge + RF

02

Simulazione Camera + Senato

Simula simultaneamente 147 collegi Camera e 74 collegi Senato verificando la doppia maggioranza. Condizione necessaria per formare un governo italiano — analisi monocamerale è insufficiente.

147 collegi Camera · 74 Senato · Doppia maggioranza

03

Message Optimizer

Genera 4 framings alternativi per ogni tema, calibrati sul profilo psicografico del segmento target (dati ITANES). Valuta risonanza emotiva, credibilità, differenziazione e rischio rigetto.

Entman 1993 · ITANES · Claude Sonnet

---

Sviluppo · Roadmap pubblica

## Cosa c'è ora. Cosa arriva.

PoliSim dichiara pubblicamente lo stato di sviluppo di ogni funzionalità. La trasparenza metodologica è un principio di design, non un disclaimer legale.

✓ Live

Swing model + segmenti ITANES

Simulazione Camera e Senato con margini per collegio. 9 partiti reali precompilati (profili ITANES 2022). Quote aggiornate ogni mattina da PolitPro. Message optimizer: definisci il messaggio da testare e ottieni analisi strategica con proiezione geografica.

PolitPro scraper · ITANES 2022 (N=4.696) · Claude Sonnet

✓ Live

MRP Dirichlet-Multinomial bayesiano

Architettura: Dirichlet-Multinomial multi-coalizione (PyMC). 252 osservazioni, 54 celle demografiche, r\_hat=1.000. Output: mediana + IC 90% + P(vittoria) per collegio. RMSE 4.3pp out-of-sample.

statsmodels MixedLM · Gelman & Little 1997 · Wang et al. IJF 2021

✓ Live

Step 1→Step 2 · Flusso multistep integrato

Dal simulatore nazionale al collegio uninominale in un click. Il profilo (partito, messaggio, bacino) viene trasferito automaticamente al tool MRP. Valutazione coerenza messaggio-territorio via Claude: score 0–1, rischio rigetto, impatto stimato in pp, alert critico se incoerente.

sessionStorage · api2.polisim.dev/api/valuta-coerenza · Claude Sonnet

◌ Pianificato

Shapefile collegi · Upload proprietari

Implementazione shapefile per swing model a livello di singolo collegio uninominale. Upload di dataset proprietari (sondaggi interni, exit poll) con anonimizzazione GDPR integrata.

CAMERA\_CollegiUNINOMINALI\_2020.shp · GDPR Art. 4.5

◌ Pianificato

LightRAG · Memoria istituzionale persistente

Memoria istituzionale dell'organizzazione: documenti, statuti, campagne passate indicizzati con LightRAG. Il modello impara dal corpus valoriale dell'utente invece di ragionare solo sul prompt.

LightRAG · vettorizzazione documenti · contesto persistente

◌ Pianificato

Social listening · Calibrazione segmenti

Integrazione ascolto social per calibrare i pesi dei segmenti in tempo reale. Segnali da X/Twitter, Telegram pubblici e Reddit per misurare sentiment per tema e territorio.

Apify · sentiment analysis · calibrazione bayesiana

◌ Pianificato

A/B testing messaggi · Polling aggregator

Test ante-campagna su varianti di messaggio con scoring comparativo. Integrazione aggregatore sondaggi pubblici per confronto diretto con output MRP e calibrazione del prior bayesiano.

scoring comparativo · ISTAT 2023 update · Brevo email

---

Trasparenza metodologica · Limitazioni dichiarate

## Cosa PoliSim non fa (ancora)

Tre limitazioni dichiarate al lancio. La trasparenza sui limiti del modello è una scelta progettuale, non una debolezza.

⚠ LLM layer non validato

Il layer di ottimizzazione dei messaggi usa Claude Sonnet. Il modello non è stato validato empiricamente su outcome reali di campagna. I punteggi sono calibrati su esperti, non su A/B test di campo.

⚠ Swing model macro-area

Il modello di swing attuale opera a livello di macro-area (regioni/province), non a livello di singolo collegio uninominale. Lo shapefile a livello di collegio è in sviluppo (→ MRP).

⚠ Pesi calibrati da esperti

I pesi dei profili psicografici sono calibrati su dati ITANES 2022 ma non verificati su campagne reali 2024-2026. L'integrazione di social listening è pianificata per la versione 2.0.

Caso studio live · Q-Italia

## PoliSim è il motore di Q-Italia — laboratorio di civic tech in tempo reale

Q-Italia (qitalia.org) usa PoliSim come strumento di analisi e comunicazione. Ogni post pubblicato su X è ottimizzato con il message optimizer e approvato da un operatore umano. Un caso studio verificabile, non simulato.

[Vedi il caso studio →](https://qitalia.org/)

14Principi costitutivi

100%Human-in-the-loop

LiveDistillatore attivo

OpenDati pubblici
PoliSim — Simulatore Elettorale e Message Optimizer per l'Italia

Simulatore Elettorale · Message Optimizer · Italia 2027

# Comunicazione civica
*trasparente* su dati pubblici

PoliSim collega census data aperti (ISTAT, Eurostat), principi verificabili (statuti, carte dei valori) e AI con limitazioni dichiarate per aiutare organizzazioni civiche a comunicare in modo coerente e misurabile.

71MOsservazioni ISTAT 2021

139Collegi coperti · età, istruzione, occupazione, reddito

±4.3ppRMSE out-of-sample MRP

1.97×Lift lasciti · Modulo Propensione NGO

La coerenza tra principi dichiarati e messaggi reali è il fattore più predittivo della fiducia istituzionale nelle organizzazioni civiche.

PoliSim usa dati pubblici (ISTAT, Eligendo) e AI trasparente per aiutare enti civici, comuni e ONG a mantenere questa coerenza in modo verificabile. [Metodologia →](https://polisim.dev/metodologia.html)

---

Tre verticali · Una piattaforma

## Il messaggio giusto.
*Per il segmento giusto.*

Stessi dati, stessa metodologia. Profili calibrati sul tuo contesto.

ONG & advocacy

Comunicazione
d'impatto

Testa il framing della tua campagna su donatori, volontari e pubblico generale prima di investire in comunicazione. Segmenti granulari su base ISTAT.

-   Metriche calibrate sul tuo obiettivo
-   Lasciti, corporate, advocacy — profili distinti
-   4 framings alternativi per tema
-   Risk score: probabilità rigetto per segmento

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=ong)

Enti civici

Comunicazione
istituzionale

Testa i tuoi messaggi su vertenze, campagne sociali e comunicazione pubblica. Valutazione coerenza con statuto e valori dell'organizzazione.

-   Analisi framing Entman — 4 dimensioni
-   Score coerenza valoriale dichiarata
-   Varianti ottimizzate per segmento
-   Dati ISTAT 2021 per territorio

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=civic)

Partiti & consulenti politici

Intelligenza
elettorale

Simula Camera e Senato, identifica i collegi contendibili, ottimizza il messaggio per il segmento target. Powered da MRP bayesiano — il gold standard della sondaggistica elettorale.

-   Swing model 147 collegi Camera + 74 Senato
-   Doppia maggioranza verificata
-   Override euristico — il tuo "naso politico" sul modello
-   Valutazione coerenza messaggio-territorio per collegio
-   Alert critico su messaggi incoerenti col bacino

[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=pol)

Base dati comune · ISTAT Censimento Permanente 2021 · Eligendo OpenData · ITANES 2022\*

\* ITANES (Italian National Election Studies) — panel elettorale italiano, consorzio universitario. N=4.696 rispondenti, 326 variabili. DOI: 10.13130/RD\_UNIMI/JV77WR

---

🇪🇺

Infrastruttura Civica Europea

Dati pubblici ISTAT · Eligendo · ESS · TRIPOL. AI trasparente con limitazioni dichiarate. Open source Q3 2026.

CT

Civic Tech Field Guide

Listato nella directory internazionale dei progetti di tecnologia civica. [civictech.guide →](https://app.civictech.guide/)

M

Meta Content Library · CASD/IDAN

Accesso approvato alla Meta Content Library API per ricerca accademica tramite CASD · International Data Access Network.

---

Metodologia · Tre stadi

## Come funziona PoliSim

PoliSim risponde a una domanda diretta: dati i sondaggi oggi, quale messaggio funziona in quale collegio — e dove rischia di non funzionare?

01

Motore strutturale

Ridge regression + Random Forest su dati ISTAT 2021 e Eligendo 2022. Stima il voto CDX con RMSE 3.9pp su 11 collegi Lazio (R²=0.618). Correla struttura demografica con comportamento elettorale.

ISTAT · Eligendo · Ridge + RF

02

Simulazione Camera + Senato

Simula simultaneamente 147 collegi Camera e 74 collegi Senato verificando la doppia maggioranza. Condizione necessaria per formare un governo italiano — analisi monocamerale è insufficiente.

147 collegi Camera · 74 Senato · Doppia maggioranza

03

Message Optimizer

Genera 4 framings alternativi per ogni tema, calibrati sul profilo psicografico del segmento target (dati ITANES). Valuta risonanza emotiva, credibilità, differenziazione e rischio rigetto.

Entman 1993 · ITANES · Claude Sonnet

---

Sviluppo · Roadmap pubblica

## Cosa c'è ora. Cosa arriva.

PoliSim dichiara pubblicamente lo stato di sviluppo di ogni funzionalità. La trasparenza metodologica è un principio di design, non un disclaimer legale.

✓ Live

Swing model + segmenti ITANES

Simulazione Camera e Senato con margini per collegio. 9 partiti reali precompilati (profili ITANES 2022). Quote aggiornate ogni mattina da PolitPro. Message optimizer: definisci il messaggio da testare e ottieni analisi strategica con proiezione geografica.

PolitPro scraper · ITANES 2022 (N=4.696) · Claude Sonnet

✓ Live

MRP Dirichlet-Multinomial bayesiano

Architettura: Dirichlet-Multinomial multi-coalizione (PyMC). 252 osservazioni, 54 celle demografiche, r\_hat=1.000. Output: mediana + IC 90% + P(vittoria) per collegio. RMSE 4.3pp out-of-sample.

statsmodels MixedLM · Gelman & Little 1997 · Wang et al. IJF 2021

✓ Live

Step 1→Step 2 · Flusso multistep integrato

Dal simulatore nazionale al collegio uninominale in un click. Il profilo (partito, messaggio, bacino) viene trasferito automaticamente al tool MRP. Valutazione coerenza messaggio-territorio via Claude: score 0–1, rischio rigetto, impatto stimato in pp, alert critico se incoerente.

sessionStorage · api2.polisim.dev/api/valuta-coerenza · Claude Sonnet

◌ Pianificato

Shapefile collegi · Upload proprietari

Implementazione shapefile per swing model a livello di singolo collegio uninominale. Upload di dataset proprietari (sondaggi interni, exit poll) con anonimizzazione GDPR integrata.

CAMERA\_CollegiUNINOMINALI\_2020.shp · GDPR Art. 4.5

◌ Pianificato

LightRAG · Memoria istituzionale persistente

Memoria istituzionale dell'organizzazione: documenti, statuti, campagne passate indicizzati con LightRAG. Il modello impara dal corpus valoriale dell'utente invece di ragionare solo sul prompt.

LightRAG · vettorizzazione documenti · contesto persistente

◌ Pianificato

Social listening · Calibrazione segmenti

Integrazione ascolto social per calibrare i pesi dei segmenti in tempo reale. Segnali da X/Twitter, Telegram pubblici e Reddit per misurare sentiment per tema e territorio.

Apify · sentiment analysis · calibrazione bayesiana

◌ Pianificato

A/B testing messaggi · Polling aggregator

Test ante-campagna su varianti di messaggio con scoring comparativo. Integrazione aggregatore sondaggi pubblici per confronto diretto con output MRP e calibrazione del prior bayesiano.

scoring comparativo · ISTAT 2023 update · Brevo email

---

Trasparenza metodologica · Limitazioni dichiarate

## Cosa PoliSim non fa (ancora)

Tre limitazioni dichiarate al lancio. La trasparenza sui limiti del modello è una scelta progettuale, non una debolezza.

⚠ LLM layer non validato

Il layer di ottimizzazione dei messaggi usa Claude Sonnet. Il modello non è stato validato empiricamente su outcome reali di campagna. I punteggi sono calibrati su esperti, non su A/B test di campo.

⚠ Swing model macro-area

Il modello di swing attuale opera a livello di macro-area (regioni/province), non a livello di singolo collegio uninominale. Lo shapefile a livello di collegio è in sviluppo (→ MRP).

⚠ Pesi calibrati da esperti

I pesi dei profili psicografici sono calibrati su dati ITANES 2022 ma non verificati su campagne reali 2024-2026. L'integrazione di social listening è pianificata per la versione 2.0.

Caso studio live · Q-Italia

## PoliSim è il motore di Q-Italia — laboratorio di civic tech in tempo reale

Q-Italia (qitalia.org) usa PoliSim come strumento di analisi e comunicazione. Ogni post pubblicato su X è ottimizzato con il message optimizer e approvato da un operatore umano. Un caso studio verificabile, non simulato.

[Vedi il caso studio →](https://qitalia.org/)

14Principi costitutivi

100%Human-in-the-loop

LiveDistillatore attivo

OpenDati pubblici

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Generierte llms.txt für diese einzelne Seite

llms.txt herunterladen
# polisim.dev

> PoliSim: simulatore elettorale + message optimizer + previsioni MRP per collegio. Dati ISTAT 2021, Eligendo, PolitPro live. Step1→Step2: testa il messaggio e poi verifica l'impatto per collegio con IC 90% bayesiani. RMSE 4.3pp out-of-sample.

## Main
- [PoliSim — Comunicazione civica trasparente su dati pubblici](https://polisim.dev): PoliSim: simulatore elettorale + message optimizer + previsioni MRP per collegio. Dati ISTAT 2021, Eligendo, PolitPro l…
- [POLISIM](https://polisim.dev/)
- [Metodologia](https://polisim.dev/metodologia.html)
- [Validazione](https://polisim.dev/validazione.html)
- [Fonti](https://polisim.dev/fonti.html)
- [Per chi](https://polisim.dev/per-chi.html)
- [Message Optimizer](https://polisim.dev/optimizer.html?tipo=ong)
- [Segmentatore Database](https://polisim.dev/segmentatore.html)
- [Modulo Propensione NGO](https://polisim.dev/propensione.html)

Vollständige llms.txt erfordert eine domainweite Analyse (kommt bald)

Laden Sie diese Datei als https://polisim.dev/llms.txt im Stammverzeichnis Ihrer Domain hoch. KI-Agenten wie ChatGPT, Claude und Perplexity prüfen diese Datei, um Ihre Website-Struktur zu verstehen.

Zugänglichkeit

Inhalt ohne JavaScript verfügbar (100/100)

Content available without JavaScript

Inhalt erscheint früh im HTML (50/100)

Main content starts at 53% of HTML

Angemessene Seitengröße (100/100)

Page size: 37KB

KI-Auffindbarkeit

robots.txt erlaubt KI-Bots (100/100)

All major AI search bots allowed

Markdown for Agents Unterstützung (0/100)
&#10007; Accept: text/markdown &#10007; .md URL &#10007; <link> tag &#10007; Link header
Hat sitemap.xml (0/100)

No sitemap found

Hat robots.txt-Datei (100/100)

robots.txt exists

Hat llms.txt-Datei (0/100)

No llms.txt found

Hat Content-Signal (robots.txt oder HTTP-Header) (0/100)
&#10003; robots.txt &#10003; HTTP header &#10007; Policy

Strukturierte Daten

Hat Schema.org / JSON-LD (100/100)

JSON-LD found: SoftwareApplication, FAQPage

Hat Open-Graph-Tags (67/100)

2/3 OG tags present

Hat Meta-Beschreibung (100/100)

Meta description: 241 chars

Hat kanonische URL (100/100)

Canonical URL present

Hat lang-Attribut (100/100)

lang="it"

Semantisches HTML

Korrekte Überschriftenhierarchie (100/100)

Clean heading hierarchy

Verwendet article- oder main-Element (0/100)

Missing <article> and <main> elements

Verwendet semantische HTML-Elemente (32/100)

8 semantic elements, 74 divs (ratio: 10%)

Aussagekräftige Bild-Alt-Texte (100/100)

No images found

Geringe div-Verschachtelungstiefe (100/100)

Avg div depth: 1.3, max: 2

Inhaltseffizienz

Gutes Token-Reduktionsverhältnis (100/100)

81% token reduction (HTML→Markdown)

Gutes Inhalt-zu-Rausch-Verhältnis (80/100)

Content ratio: 21.3% (8163 content chars / 38257 HTML bytes)

Angemessenes Seitengewicht (100/100)

HTML size: 37KB

Minimale Inline-Styles (0/100)

17/239 elements with inline styles (7.1%)

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Profili calibrati sul tuo contesto.\n\nONG & advocacy\n\nComunicazione\nd'impatto\n\nTesta il framing della tua campagna su donatori, volontari e pubblico generale prima di investire in comunicazione. Segmenti granulari su base ISTAT.\n\n-   Metriche calibrate sul tuo obiettivo\n-   Lasciti, corporate, advocacy — profili distinti\n-   4 framings alternativi per tema\n-   Risk score: probabilità rigetto per segmento\n\n[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=ong)\n\nEnti civici\n\nComunicazione\nistituzionale\n\nTesta i tuoi messaggi su vertenze, campagne sociali e comunicazione pubblica. 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Open source Q3 2026.\n\nCT\n\nCivic Tech Field Guide\n\nListato nella directory internazionale dei progetti di tecnologia civica. [civictech.guide →](https://app.civictech.guide/)\n\nM\n\nMeta Content Library · CASD/IDAN\n\nAccesso approvato alla Meta Content Library API per ricerca accademica tramite CASD · International Data Access Network.\n\n---\n\nMetodologia · Tre stadi\n\n## Come funziona PoliSim\n\nPoliSim risponde a una domanda diretta: dati i sondaggi oggi, quale messaggio funziona in quale collegio — e dove rischia di non funzionare?\n\n01\n\nMotore strutturale\n\nRidge regression + Random Forest su dati ISTAT 2021 e Eligendo 2022. Stima il voto CDX con RMSE 3.9pp su 11 collegi Lazio (R²=0.618). Correla struttura demografica con comportamento elettorale.\n\nISTAT · Eligendo · Ridge + RF\n\n02\n\nSimulazione Camera + Senato\n\nSimula simultaneamente 147 collegi Camera e 74 collegi Senato verificando la doppia maggioranza. 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Valutazione coerenza con statuto e valori dell'organizzazione.\n\n-   Analisi framing Entman — 4 dimensioni\n-   Score coerenza valoriale dichiarata\n-   Varianti ottimizzate per segmento\n-   Dati ISTAT 2021 per territorio\n\n[Accedi →](https://polisim.dev/accesso.html?profilo=civic)\n\nPartiti & consulenti politici\n\nIntelligenza\nelettorale\n\nSimula Camera e Senato, identifica i collegi contendibili, ottimizza il messaggio per il segmento target. 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  "llmsTxtPreview": "# polisim.dev\n\n> PoliSim: simulatore elettorale + message optimizer + previsioni MRP per collegio. Dati ISTAT 2021, Eligendo, PolitPro live. Step1→Step2: testa il messaggio e poi verifica l'impatto per collegio con IC 90% bayesiani. RMSE 4.3pp out-of-sample.\n\n## Main\n- [PoliSim — Comunicazione civica trasparente su dati pubblici](https://polisim.dev): PoliSim: simulatore elettorale + message optimizer + previsioni MRP per collegio. Dati ISTAT 2021, Eligendo, PolitPro l…\n- [POLISIM](https://polisim.dev/)\n- [Metodologia](https://polisim.dev/metodologia.html)\n- [Validazione](https://polisim.dev/validazione.html)\n- [Fonti](https://polisim.dev/fonti.html)\n- [Per chi](https://polisim.dev/per-chi.html)\n- [Message Optimizer](https://polisim.dev/optimizer.html?tipo=ong)\n- [Segmentatore Database](https://polisim.dev/segmentatore.html)\n- [Modulo Propensione NGO](https://polisim.dev/propensione.html)\n\n",
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      "title": "Create /llms.txt",
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      "code": "# polisim.dev\n\n> PoliSim: simulatore elettorale + message optimizer + previsioni MRP per collegio. Dati ISTAT 2021, Eligendo, PolitPro live. Step1→Step2: testa il messaggio e poi verifica l'impatto per collegio con IC 90% bayesiani. RMSE 4.3pp out-of-sample.\n\n## Main\n- [PoliSim — Comunicazione civica trasparente su dati pubblici](https://polisim.dev): PoliSim: simulatore elettorale + message optimizer + previsioni MRP per collegio. Dati ISTAT 2021, Eligendo, PolitPro l…\n- [POLISIM](https://polisim.dev/)\n- [Metodologia](https://polisim.dev/metodologia.html)\n- [Validazione](https://polisim.dev/validazione.html)\n- [Fonti](https://polisim.dev/fonti.html)\n- [Per chi](https://polisim.dev/per-chi.html)\n- [Message Optimizer](https://polisim.dev/optimizer.html?tipo=ong)\n- [Segmentatore Database](https://polisim.dev/segmentatore.html)\n- [Modulo Propensione NGO](https://polisim.dev/propensione.html)\n\n",
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      "title": "Add missing Open Graph tags",
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          "label": "WordPress",
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          "code": "<?php\n// Quick Open Graph tags without a plugin (skip if Yoast / Rank Math is active)\nadd_action('wp_head', function () {\n    if (!is_singular()) return;\n    $post = get_queried_object();\n    $title = get_the_title($post);\n    $desc  = get_the_excerpt($post) ?: wp_trim_words(strip_tags($post->post_content), 30);\n    $image = get_the_post_thumbnail_url($post, 'large') ?: 'https://yoursite.com/og-image.jpg';\n    $url   = get_permalink($post);\n    printf('<meta property=\"og:title\" content=\"%s\">' . \"\\n\", esc_attr($title));\n    printf('<meta property=\"og:description\" content=\"%s\">' . \"\\n\", esc_attr($desc));\n    printf('<meta property=\"og:image\" content=\"%s\">' . \"\\n\", esc_url($image));\n    printf('<meta property=\"og:url\" content=\"%s\">' . \"\\n\", esc_url($url));\n    echo '<meta property=\"og:type\" content=\"article\">' . \"\\n\";\n}, 5);"
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          "label": "Next.js",
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          "code": "// Next.js App Router — Metadata API\nimport type { Metadata } from 'next';\n\nexport const metadata: Metadata = {\n  title: \"PoliSim — Comunicazione civica trasparente su dati pubblici\",\n  description: \"Infrastruttura civic tech open-source per partiti, ONG e istituzioni pilota. Dati reali ITANES 2022 · N=4.696 rispondenti · 147 collegi Camera.\",\n  openGraph: {\n    title: \"PoliSim — Comunicazione civica trasparente su dati pubblici\",\n    description: \"Infrastruttura civic tech open-source per partiti, ONG e istituzioni pilota. Dati reali ITANES 2022 · N=4.696 rispondenti · 147 collegi Camera.\",\n    url: \"https://polisim.dev\",\n    images: [\"https://yoursite.com/og-image.jpg\"],\n    type: 'website',\n  },\n};"
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      "title": "Create /sitemap.xml",
      "description": "A sitemap helps AI agents discover all your pages. Most CMS platforms generate one automatically.",
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      "title": "Wrap content in <main> and <article>",
      "description": "Semantic HTML landmarks help AI agents identify the main content of your page.",
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      "title": "Add Content-Signal directives",
      "description": "Content-Signal tells AI agents how they may use your content. The canonical location is robots.txt, but you can also expose it as an HTTP header from any stack.",
      "language": "txt",
      "code": "User-agent: *\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no",
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          "label": "robots.txt",
          "language": "txt",
          "filename": "/robots.txt",
          "code": "User-agent: *\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no"
        },
        {
          "id": "nginx",
          "label": "Nginx",
          "language": "nginx",
          "filename": "server block",
          "code": "# Inside your server { } block:\nadd_header Content-Signal \"search=yes, ai-input=yes, ai-train=no\" always;"
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          "label": "Apache",
          "language": "apache",
          "filename": ".htaccess",
          "code": "# In .htaccess (or VirtualHost):\nHeader set Content-Signal \"search=yes, ai-input=yes, ai-train=no\""
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        {
          "id": "wordpress",
          "label": "WordPress",
          "language": "php",
          "filename": "functions.php",
          "code": "<?php\n// In your theme's functions.php or a small mu-plugin\nadd_action('send_headers', function () {\n    header('Content-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no');\n});\n\n// Optional: also append the directive to the dynamic robots.txt\nadd_filter('robots_txt', function ($output) {\n    return $output . \"\\nContent-Signal: search=yes, ai-input=yes, ai-train=no\\n\";\n}, 10, 1);"
        },
        {
          "id": "nextjs",
          "label": "Next.js",
          "language": "typescript",
          "filename": "middleware.ts",
          "code": "// middleware.ts (Next.js 13+ App Router or Pages Router)\nimport { NextResponse } from 'next/server';\nexport function middleware() {\n  const res = NextResponse.next();\n  res.headers.set(\n    'Content-Signal',\n    'search=yes, ai-input=yes, ai-train=no'\n  );\n  return res;\n}\nexport const config = { matcher: '/:path*' };"
        },
        {
          "id": "cloudflare",
          "label": "Cloudflare Workers",
          "language": "javascript",
          "filename": "worker.js",
          "code": "// Cloudflare Worker that proxies your origin and adds the header\nexport default {\n  async fetch(request, env, ctx) {\n    const res = await fetch(request);\n    const newRes = new Response(res.body, res);\n    newRes.headers.set(\n      'Content-Signal',\n      'search=yes, ai-input=yes, ai-train=no'\n    );\n    return newRes;\n  },\n};"
        },
        {
          "id": "express",
          "label": "Express / Fastify",
          "language": "javascript",
          "filename": "server.js",
          "code": "// Express\napp.use((req, res, next) => {\n  res.setHeader('Content-Signal', 'search=yes, ai-input=yes, ai-train=no');\n  next();\n});\n\n// Fastify\nfastify.addHook('onSend', (request, reply, payload, done) => {\n  reply.header('Content-Signal', 'search=yes, ai-input=yes, ai-train=no');\n  done();\n});"
        }
      ]
    },
    {
      "id": "add_markdown_negotiation",
      "title": "Support Markdown for Agents",
      "description": "Let AI agents request a clean Markdown version of any page via content negotiation, .md alternate URLs, link tags or Link headers.",
      "language": "html",
      "code": "<!-- Mechanism 3: link tag advertising the .md alternate -->\n<link rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\" href=\"/page.md\">",
      "filename": "<head>",
      "stacks": [
        {
          "id": "html",
          "label": "HTML <head>",
          "language": "html",
          "filename": "<head>",
          "code": "<!-- Mechanism 3: link tag advertising the .md alternate -->\n<link rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\" href=\"/page.md\">"
        },
        {
          "id": "express",
          "label": "Express",
          "language": "javascript",
          "filename": "server.js",
          "code": "// Mechanisms 1 + 4: content negotiation + Link header\napp.get('/page', (req, res) => {\n  res.setHeader('Vary', 'Accept');\n  res.setHeader('Link', '</page.md>; rel=\"alternate\"; type=\"text/markdown\"');\n  if ((req.headers.accept || '').includes('text/markdown')) {\n    res.type('text/markdown; charset=utf-8');\n    return res.send(renderMarkdown('page'));\n  }\n  res.render('page');\n});"
        },
        {
          "id": "fastify",
          "label": "Fastify",
          "language": "javascript",
          "filename": "server.js",
          "code": "// Mechanisms 1 + 4: content negotiation + Link header\nfastify.get('/page', async (req, reply) => {\n  reply.header('Vary', 'Accept');\n  reply.header('Link', '</page.md>; rel=\"alternate\"; type=\"text/markdown\"');\n  if ((req.headers.accept || '').includes('text/markdown')) {\n    return reply.type('text/markdown; charset=utf-8').send(renderMarkdown('page'));\n  }\n  return reply.view('/page.ejs');\n});"
        },
        {
          "id": "nextjs",
          "label": "Next.js",
          "language": "typescript",
          "filename": "app/page/route.ts",
          "code": "// Next.js App Router — Route Handler returning Markdown\nimport { NextRequest } from 'next/server';\nimport { renderMarkdown } from '@/lib/md';\nexport async function GET(req: NextRequest) {\n  const accept = req.headers.get('accept') || '';\n  if (accept.includes('text/markdown')) {\n    return new Response(await renderMarkdown('page'), {\n      headers: {\n        'Content-Type': 'text/markdown; charset=utf-8',\n        'Vary': 'Accept',\n      },\n    });\n  }\n  // Fall through to the page component\n  return new Response(null, { status: 404 });\n}"
        },
        {
          "id": "wordpress",
          "label": "WordPress",
          "language": "php",
          "filename": "functions.php",
          "code": "<?php\n// Mechanism 1: respond to Accept: text/markdown on the same URL\nadd_action('template_redirect', function () {\n    if (!is_singular()) return;\n    $accept = $_SERVER['HTTP_ACCEPT'] ?? '';\n    if (strpos($accept, 'text/markdown') === false) return;\n    header('Content-Type: text/markdown; charset=utf-8');\n    header('Vary: Accept');\n    $post = get_queried_object();\n    echo \"# \" . get_the_title($post) . \"\\n\\n\";\n    echo wp_strip_all_tags(apply_filters('the_content', $post->post_content));\n    exit;\n});"
        },
        {
          "id": "static",
          "label": "Hugo / Jekyll / Astro",
          "language": "txt",
          "filename": "static/page.md",
          "code": "# Mechanism 2: serve .md alongside .html\n# Hugo: place page.md in /static/ — built unchanged\n# Jekyll: drop page.md in /assets/ — copied as-is\n# Astro: src/pages/page.md.ts that exports a GET returning markdown\n\n# Then advertise with mechanism 3 in <head>:\n#   <link rel=\"alternate\" type=\"text/markdown\" href=\"/page.md\">"
        }
      ]
    }
  ]
}

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Dieses JSON ist für den internen Gebrauch bestimmt — im Gegensatz zu den Markdown- und llms.txt-Dateien soll es nicht auf Ihre Website hochgeladen werden. Speichern Sie es als Ausgangswert, um Ihren Score im Zeitverlauf zu verfolgen, teilen Sie es mit Ihrem Entwicklerteam oder integrieren Sie es in Ihre CI/CD-Pipeline.

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