NOXEL Research Lab

NOXEL Research Lab nerbitake data asli babagan SEO, AEO, GEO, lan visibilitas panelusuran AI — sing dijupuk saka audit situs web nyata, dudu saran sing didaur ulang.

NOXEL Research Lab wis nerbitake temuan awal sing pertama — dataset v1 saka 53 situs web sing bisa diakses umum, dianalisis kanggo aksesibilitas crawler AI lan adopsi data terstruktur. Deleng temuan ing ngisor iki, utawa waca metodologi lengkap kita. Iki minangka titik wiwitan, dudu tembung pungkasan — kita bakal nggedhekake sampel lan nerbitake maneh nalika data luwih akeh mlebu.

Apa iki

Umume konten SEO mbaleni saran sing padha sing ana ing ngendi wae. NOXEL Research Lab dibangun kanggo nindakake sing kosok baline: nerbitake temuan sing langsung asale saka audit nyata sing dijalanake liwat NOXEL SEO, kanthi metodologi sing transparan ing mburi saben angka.

Saben statistik sing kita nerbitake ing kene bakal nyakup angka sing tepat, ukuran sampel, metodologi, tanggal, lan sumber — tanpa angka rekaan, tanpa klaim sing ora jelas.

Jelajahi

Kasedhiya saiki

Metodologi

Carane NOXEL ngetung skor SEO, AEO, GEO, lan Core Web Vitals — bobot lan kriteria sing nyata.

Kasedhiya saiki

Kesiapan Panelusuran AI — v1

Temuan pertama babagan aksesibilitas crawler AI lan adopsi data terstruktur, n=53.

Live · nggedhekake

Lagi dikerjake

Benchmark

Benchmark industri lan kategori kanggo SEO teknis, kinerja, lan kesiapan panelusuran AI.

Mbangun ukuran sampel

Kesiapan Panelusuran AI NOXEL — Temuan v1

Sampel: 53 situs web sing bisa diakses umum, dikurasi ing antarane agensi marketing/SEO, alat SaaS, lan kelompok kontrol institusional cilik (situs pemerintah, akademik, lan referensi). Iki minangka dataset v1 sing isih dikerjake, dudu sampel acak utawa representatif saka web — kita nerbitake saiki amarga studi sing transparan kanthi ukuran sedhengan luwih becik tinimbang nunggu tanpa wates kanggo sing "sampurna". Domain individu ora tau disebutake; saben angka ing ngisor iki minangka agregat.

Aksesibilitas crawler AI

20,8% situs mblokir paling ora siji crawler AI utama (GPTBot, PerplexityBot, lan sing padha).
Saka pamblokiran kasebut, 91% bisa diilangake amarga aturan robots.txt sing eksplisit — sisane ora duwe sebab sing jelas mung saka robots.txt lan perlu investigasi tingkat server.

Adopsi data terstruktur

28,3% situs ora duwe data terstruktur JSON-LD babar pisan.
66,0% ora duwe skema Organization utawa LocalBusiness.
94,3% ora duwe skema BreadcrumbList.

Cekakipun: riset kita nemokake yen adopsi data terstruktur — utamane skema BreadcrumbList — isih langka sanajan ing antarane situs sing canggih sacara teknis, lan pamblokiran crawler AI biasane amarga robots.txt, dudu firewall.

Aksesibilitas crawler AI nuduhake apa crawler kaya GPTBot lan PerplexityBot bisa kasil njupuk lan maca kaca — prasyarat supaya kaca kasebut bisa dikutip dening mesin jawaban AI.

Carane kita nindakake riset iki

Kaping pisanan, kita milih 53 situs sing bisa diakses umum ing telung kategori: agensi marketing/SEO, alat SaaS, lan situs referensi institusional.
Banjur, kita mbukak saben domain liwat mesin audit NOXEL SEO dhewe — teknologi sing padha ing mburi saben laporan NOXEL SEO — mriksa aksesibilitas crawler AI lan anane data terstruktur.
Sabanjure, kita ngumpulake asil dadi persentase ing ndhuwur; ora ana domain utawa skor individu sing diterbitake.
Pungkasane, kita rencana nggedhekake dataset iki menyang sampel sing luwih gedhe lan luwih representatif lan bakal nerbitake maneh temuan sing diperbarui nalika kedadeyan kasebut.

Data kita dipindai ing September 2026. Saben angka ing ndhuwur nyatakake ukuran sampele kanthi terus terang, kaya sing dijanjekake.

Kenapa riset asli penting kanggo panelusuran AI

Model bahasa gedhe kaya ChatGPT, Claude, Perplexity, lan Gemini ora nganggep kaca kaya mesin telusur tradisional — dheweke nyintesis jawaban, lan dheweke milih sumber sing nawakake sesuatu sing durung diomongake dening akeh kaca liyane. Saran sing didaur ulang, definisi sing diparafrase, lan dhaftar "10 tips" generik jarang dikutip, amarga model AI wis nyerap informasi kasebut saka ewonan sumber liya nalika latihan. Data asli — sampel nyata, metodologi nyata, persentase nyata — beda. Iku jenis konten sing ora bisa dingerteni model AI sadurunge, lan iku sing nggawe layak dikutip.

Iki minangka ide inti ing mburi NOXEL Research Lab: tinimbang nulis saran SEO generik liyane, kita mbukak audit nyata liwat mesin NOXEL SEO dhewe lan nerbitake apa sing kita temokake. Saben studi ing kene ngetutake disiplin sing padha — ukuran sampel sing diungkapake, metodologi sing diterangake, tanggal publikasi, lan asil agregat wae tanpa ana situs individu sing disebutake.

Apa sing bakal teka sabanjure

Dataset v1 ing ndhuwur sengaja sederhana — 53 situs cukup kanggo nerbitake kanthi jujur, dudu cukup kanggo diarani representatif saka web sing luwih amba. Rilis sabanjure kita bakal nggedhekake sampel menyang dataset sing luwih gedhe lan luwih bertingkat (luwih akeh kategori, luwih akeh situs saben kategori, metodologi sampling sing luwih jelas), lan bakal nambah sinyal anyar ngluwihi aksesibilitas crawler AI lan data terstruktur — kaya kesegaran konten, kejelasan entitas, lan kedalaman topikal ing situs sing padha.

Yen sampeyan pengin diwenehi kabar nalika rilis NOXEL Research Lab sabanjure diterbitake, utawa yen sampeyan ngoperasikake situs lan pengin dilebokake ing studi mangsa ngarep (kanthi idin eksplisit sampeyan — deleng kebijakan data kita ing ndhuwur), hubungi liwat kaca kontak kita.