GLLmolfar

Une exploration part d'un domaine ou d'une section et trouve les URL en suivant les liens, en lisant les sitemaps XML, des deux façons à la fois ou à partir d'une liste que vous collez. Chaque réponse est enregistrée, et les constats sont classés par importance dans une liste de corrections qui dit pourquoi chacun compte, comment le corriger et quelles URL il touche. Les corrections groupées réunissent les constats qu'un seul changement règle — sur tout le site, par gabarit ou par sujet —, si bien que corriger un gabarit fait une tâche et non quatre cents.

• Accessibilité au robot et indexabilité : codes de réponse, chaînes de redirections, robots.txt, meta robots, X-Robots-Tag, canonicals, présence dans le sitemap, profondeur de clic et indices de pages orphelines.
• Structure des pages : titres et leur largeur en pixels, meta descriptions, intertitres, valeurs en double et texte qui n'apparaît qu'après exécution du JavaScript.
• Liens et ressources : liens internes et externes, ancres, URL cassées, liens vers des redirections, images sans texte alternatif.
• Détails techniques : hreflang, données structurées et validation JSON-LD, en-têtes de réponse et de sécurité.
• Une seule URL sans exploration : la page est récupérée, rendue, photographiée sur ordinateur et sur mobile, puis vérifiée — y compris par les tests d'accessibilité d'axe-core sur la page rendue.

Une fois le modèle téléchargé, GLLmolfar transforme localement les passages des pages en embeddings et s'en sert pour quatre choses. La carte des sujets dispose le site selon le sens et nomme chaque groupe par ses termes distinctifs. La cannibalisation place côte à côte des pages de même langue anormalement proches, avec leurs passages communs et trois issues : fusionner et rediriger, canonical, ou les différencier. Les occasions de liens associent une page qui reçoit peu de liens internes à des pages proches qui ne pointent pas encore vers elle. La recherche sémantique répond à une question tapée par les pages et les passages les plus proches.

La vue des passages montre comment une page se découpe en passages tels qu'un système de recherche les stockerait, et à quel point chacun reste fidèle au titre et au H1. Ce sont des pistes à examiner par une personne, pas des positions : deux pages proches par le sens méritent un regard, sans prouver qu'elles se concurrencent dans Google. Avec Search Console connecté, l'application liste aussi les requêtes pour lesquelles Google a réellement affiché deux de vos pages ou plus — c'est ce que la recherche a vraiment fait.

Une vue à part se demande si les robots d'IA peuvent entrer et lire ce qu'ils trouvent : les règles de robots.txt pour chaque robot d'IA, la présence d'un llms.txt, le service de Markdown aux agents qui le demandent, et la façon dont chaque page se lit en passages qu'un assistant pourrait citer isolément. Quand GLLmolfar explore avec un profil de robot comme GPTBot, il obéit au groupe propre à ce robot dans robots.txt.

Il lit le site. Il ne mesure pas si les assistants vous mentionnent ou vous citent réellement : c'est une mesure dans le temps, sur des questions que vous choisissez, et elle demande un autre outil.

Une fois connecté, l'application peut faire tourner un serveur MCP local. Claude Code, Codex, Cursor ou un autre client MCP peut alors lancer des explorations, lire la liste des corrections et les URL derrière chacune, auditer une page, chercher par le sens et enregistrer des rapports. Seuls les programmes du même ordinateur peuvent l'atteindre, avec un jeton, et chaque étape de l'agent s'affiche dans la fenêtre de l'application.

L'application fournit aussi 18 compétences d'agent : des tâches prêtes à l'emploi, comme un audit technique, un examen de la préparation à l'IA, un nettoyage de la cannibalisation, un plan de maillage interne ou un brouillon de llms.txt. Chaque compétence indique à l'agent quels outils de GLLmolfar appeler, dans quel ordre et quoi rendre. Une correction peut devenir une tâche Jira, depuis l'application ou par l'agent.

Les explorations enregistrées d'un site forment un historique, et deux d'entre elles peuvent toujours être comparées : URL, statut, titres, intertitres, indexabilité, canonicals et sens. Les rapports s'exportent en HTML ou en PDF, pour un client, pour les développeurs ou en version courte. Les explorations peuvent être planifiées chaque jour, chaque semaine ou chaque mois ; elles tournent sur votre ordinateur tant que l'application est ouverte ou dans la barre système, et l'application signale ensuite ce qui s'est dégradé depuis la précédente, y compris les robots d'IA nouvellement bloqués dans robots.txt. Tout tableau peut partir vers une nouvelle feuille Google Sheets dans votre propre Drive.

Les relevés d'exploration et leur historique sont stockés dans une base locale, dans le dossier de données de l'application. Les embeddings sont calculés sur l'appareil. Une exploration envoie évidemment des requêtes ordinaires au site exploré, et la vérification facultative des liens externes contacte les sites liés. L'application n'envoie pas l'exploration à un service d'IA dans le cloud.

Ce qu'elle envoie à getlooploop.com est peu de chose et nommé sur la page du produit : des statistiques d'usage anonymes (un identifiant d'installation aléatoire, la version de l'application et du système, la langue et la durée d'ouverture) et la recherche d'une nouvelle version. Les deux se désactivent dans les Réglages. Les données de Search Console vont de Google directement à votre ordinateur.

GLLmolfar est en préversion : il explore de vrais sites et y trouve de vrais problèmes, mais fonctions, limites et formats de fichiers peuvent changer d'une version à l'autre. Les builds ne sont pas encore signés, donc Windows et macOS préviennent avant le premier lancement. Il n'existe pas de version Linux ni pour les Mac Intel.

On le télécharge depuis la page du produit, en anglais, par un lien personnel créé pour chaque téléchargement, jamais depuis un fichier public. Une exploration a une limite de pages, plus haute avec un compte gratuit ; la page du produit donne les chiffres actuels, qui sont une intention et non une promesse : ils changeront.

• Ce n'est pas un outil de suivi de positions et il ne les prédit pas ; le score de santé du site résume des vérifications pondérées et n'a rien d'un score Google.
• La proximité de sens est une piste à examiner, pas la preuve d'une cannibalisation de mots-clés.
• Il ne mesure pas si les assistants d'IA citent ou mentionnent un site.
• Il ne modifie rien sur le site qu'il explore.

Le même terme dans les mots employés en parlant à un assistant plutôt qu’en tapant dans un champ de recherche — écrit depuis la situation, et c’est pourquoi chaque question porte la situation dont elle vient.

• GLLmolfar — page du produit (en anglais)
• Model Context Protocol
• axe-core — moteur d'accessibilité
• Le fichier /llms.txt