GLLmolfar

Skan zaczyna się od domeny albo sekcji i znajduje adresy URL po linkach, w mapach XML, na oba sposoby naraz albo z wklejonej listy. Każda odpowiedź jest zapisywana, a wyniki trafiają według ważności na listę poprawek, która mówi, dlaczego dany problem ma znaczenie, jak go naprawić i których adresów dotyczy. Poprawki zbiorcze łączą wyniki, które rozwiązuje jedna zmiana — w całym serwisie, w szablonie albo w temacie — więc poprawka szablonu to jedno zadanie, a nie czterysta.

• Dostępność dla robotów i indeksowalność: kody odpowiedzi, łańcuchy przekierowań, robots.txt, meta robots, X-Robots-Tag, canonicale, obecność w mapie witryny, głębokość kliknięć i sygnały stron osieroconych.
• Struktura stron: tytuły z szerokością w pikselach, meta description, nagłówki, zduplikowane wartości i tekst, który pojawia się dopiero po wykonaniu JavaScriptu.
• Linki i zasoby: linki wewnętrzne i zewnętrzne, anchory, niedziałające adresy, linki do przekierowań, obrazy bez tekstu alternatywnego.
• Szczegóły techniczne: hreflang, dane strukturalne i walidacja JSON-LD, nagłówki odpowiedzi i bezpieczeństwa.
• Pojedynczy adres bez skanu: strona jest pobierana, renderowana, fotografowana na komputerze i telefonie, a potem sprawdzana — również testami dostępności axe-core na wyrenderowanej stronie.

Po jednorazowym pobraniu modelu GLLmolfar lokalnie zamienia fragmenty stron na embeddingi i używa ich do czterech rzeczy. Mapa tematów rozkłada serwis według znaczenia, a każdą grupę podpisują jej charakterystyczne słowa. Kanibalizacja stawia obok siebie nietypowo podobne strony w jednym języku, z ich wspólnymi fragmentami i trzema wyjściami: scalić z przekierowaniem, canonical albo zróżnicować. Okazje do linkowania łączą w pary stronę z małą liczbą linków wewnętrznych i pokrewne strony, które jeszcze do niej nie linkują. Wyszukiwanie semantyczne odpowiada na wpisane pytanie najbliższymi stronami i fragmentami.

Widok fragmentów pokazuje, jak jedna strona dzieli się na fragmenty, które zapisałby system wyszukiwania, i jak blisko każdy trzyma się tytułu oraz H1. To wszystko są tropy do przejrzenia przez człowieka, a nie pozycje: dwie strony bliskie znaczeniem warto obejrzeć, ale to nie dowód, że konkurują w Google. Po podłączeniu Search Console aplikacja pokazuje też zapytania, przy których Google naprawdę wyświetlił dwie lub więcej twoich stron — a to już jest to, co wyszukiwarka faktycznie zrobiła.

Osobny widok sprawdza, czy roboty AI mogą wejść i przeczytać to, co znajdą: reguły robots.txt dla każdego bota AI, czy serwis ma llms.txt, czy podaje Markdown agentom, które o niego proszą, i jak dobrze każda strona czyta się we fragmentach, które asystent mógłby zacytować samodzielnie. Gdy GLLmolfar skanuje z profilem bota, np. GPTBot, słucha własnej grupy tego bota w robots.txt.

Czyta serwis. Nie mierzy, czy asystenci naprawdę cię wspominają lub cytują: to pomiar w czasie, na pytaniach, które wybierasz, i wymaga innego narzędzia.

Po zalogowaniu aplikacja może uruchomić lokalny serwer MCP. Claude Code, Codex, Cursor lub inny klient MCP może wtedy zlecać skanowanie, czytać listę poprawek i adresy za każdą z nich, audytować stronę, szukać według znaczenia i zapisywać raporty. Dostęp mają tylko programy na tym samym komputerze, z tokenem, a każdy krok agenta widać w oknie aplikacji.

Aplikacja ma też 18 umiejętności dla agentów: gotowe zadania, takie jak audyt techniczny, przegląd gotowości na AI, porządki z kanibalizacją, plan linkowania wewnętrznego czy szkic llms.txt. Każda umiejętność mówi agentowi, jakie narzędzia GLLmolfar wywołać, w jakiej kolejności i co oddać. Każdą poprawkę można zamienić w zadanie w Jirze — z aplikacji albo rękami agenta.

Zapisane skany serwisu tworzą jedną historię, a dowolne dwa można porównać: adresy, statusy, tytuły, nagłówki, indeksowalność, canonicale i znaczenie. Raporty eksportują się do HTML lub PDF — dla klienta, dla programistów albo w wersji skróconej. Skany można zaplanować codziennie, co tydzień lub co miesiąc; działają na twoim komputerze, gdy aplikacja jest otwarta albo w zasobniku, a po każdym aplikacja mówi, co się pogorszyło od poprzedniego, w tym które boty AI zostały właśnie zablokowane w robots.txt. Każdą tabelę można wysłać do nowego Arkusza Google na twoim własnym Dysku.

Zapisy skanów i ich historia leżą w lokalnej bazie, w folderze danych aplikacji. Embeddingi są liczone na urządzeniu. Skan oczywiście wysyła zwykłe żądania do skanowanego serwisu, a opcjonalne sprawdzanie linków zewnętrznych łączy się z serwisami, do których prowadzą. Aplikacja nie wysyła skanu do żadnej chmurowej usługi AI.

Do getlooploop.com wysyła niewiele i to, co nazwano na stronie produktu: anonimowe statystyki użycia (losowy identyfikator instalacji, wersję aplikacji i systemu, język oraz czas działania) i sprawdzenie nowej wersji. Oba można wyłączyć w Ustawieniach. Dane z Search Console idą od Google prosto na twój komputer.

GLLmolfar jest w wersji zapoznawczej: skanuje prawdziwe serwisy i znajduje prawdziwe problemy, ale funkcje, limity i formaty plików mogą się zmieniać z wersji na wersję. Kompilacje nie są jeszcze podpisane, więc Windows i macOS ostrzegają przed pierwszym uruchomieniem. Nie ma wersji na Linuksa ani na Maki z procesorami Intel.

Pobiera się go ze strony produktu, po angielsku, przez osobisty link tworzony dla każdego pobrania, nigdy z publicznego pliku. Skan ma limit stron, wyższy z bezpłatnym kontem; aktualne liczby podaje strona produktu i są one zamiarem, a nie obietnicą: zmienią się.

• To nie jest narzędzie do śledzenia pozycji i nie prognozuje ich; wynik kondycji serwisu podsumowuje ważone kontrole i nie jest oceną Google.
• Podobieństwo znaczeniowe to trop do sprawdzenia, a nie dowód kanibalizacji słów kluczowych.
• Nie mierzy, czy asystenci AI cytują lub wspominają serwis.
• Niczego nie zmienia w skanowanym serwisie.

Ten sam termin w słowach, których ktoś używa, mówiąc do asystenta, a nie wpisując je w wyszukiwarkę — napisane z sytuacji, dlatego każde pytanie nosi tę sytuację, z której wyszło.

• GLLmolfar — strona produktu (po angielsku)
• Model Context Protocol
• axe-core — silnik dostępności
• Plik /llms.txt