Независимый технический аудит

parseable.com

Итоговая оценка ИИ-оптимизации

Сводный результат по всем сигналам аудита.

Отлично

Проверка ИИ-оптимизации: 27.09.2026Публичные технические данные

Итоговая оценка ИИ-оптимизации

Насколько parseable.com оптимизирован для работы с ИИ

90/100

Parseable (parseable.com) получил 90/100 по результатам автоматического технического аудита готовности к работе с ИИ. Файл llms.txt доступен, llms-full.txt доступен, ai.txt не найден. Анализ robots.txt показал: явно разрешено ИИ-ботов — 5, заблокировано — 0, объявлено sitemap — 3. Полнота разметки главной страницы — 80%; найдены типы Schema.org: Organization, WebSite, OpenGraph-тегов — 8. Результаты соответствуют публичным ответам сайта на момент проверки 2026-09-27T03:45:09.364Z.

Контекст итоговой оценки

Файл llms.txt доступен и содержит 2 206 токенов. Расширенный llms-full.txt также найден; его объём — 14 326 токенов, поэтому агент может получить более полный контекст без обхода всего сайта. Отдельный ai.txt не обнаружен; это не обязательная часть предлагаемого формата llms.txt, но такой файл может явно описать политику обучения, цитирования и автоматического доступа.

robots.txt доступен. Из 11 отслеживаемых ИИ-ботов 11 не заблокированы. Объявлено карт сайта: 3. На главной найдена Schema.org-разметка типов Organization, WebSite; OpenGraph-тегов — 8, расчётная полнота публичной разметки — 80%.

Мобильный профиль Lighthouse дополняет аудит: производительность 34/100, доступность 98/100, технические практики 96/100, SEO 100/100 и экспериментальная готовность браузерных агентов 100/100. Эти данные входят в итоговую оценку ИИ-оптимизации с ограниченным весом: они дополняют, но не заменяют проверку llms.txt, robots.txt и машинной разметки.

Подтверждённые сильные стороны

llms.txt доступен
Есть расширенный llms-full.txt
Объявлено sitemap: 3
Schema.org: Organization, WebSite
Полная социальная разметка
Сильные agentic-сигналы Google

Приоритетные улучшения

1Сократить задержки мобильного рендера и занятость основного потока.

Токены llms.txt2 206

Токены llms-full.txt14 326

ai.txt

sitemap.xml

Технический профиль Google Lighthouse

Замер мобильной версии. Экспериментальная категория Google Agentic Browsing показана отдельно и не заменяет итоговую оценку ИИ-оптимизации от llmsmap.

Мобильная версия · Lighthouse

Производительность

Доступность

Технические практики

100

Техническое SEO

100

Работа браузерных агентов

Что означают результаты

Производительность мобильной версии — 34/100; самый крупный видимый блок появился за 22.5 s, а суммарная блокировка основного потока составила 920 ms. Показатель смещения макета — 0. Основной поток выполняет JavaScript, рассчитывает расположение элементов и рисует страницу: пока он занят, интерфейс хуже реагирует и на действия человека, и на команды браузерного агента.

Доступность получила 98/100, технические практики — 96/100, SEO — 100/100. Экспериментальная категория Agentic Browsing получила 100/100. Она отражает сигналы, которые Google сейчас проверяет для программных агентов, и не заменяет итоговую оценку ИИ-оптимизации от llmsmap.

Освободить основной поток и ускорить первый экран

Разделите длинные JavaScript-задачи, отложите необязательные скрипты и критические стили, уменьшите цепочки блокирующих запросов. Это ускорит появление основного контента и позволит интерфейсу раньше принимать действия.

Сократить код, который загружается без пользы

Удалите неиспользуемые CSS и JavaScript, загружайте тяжёлые виджеты по необходимости и ограничьте сторонние скрипты. Меньший объём кода снижает нагрузку на устройство и количество фоновой работы.

Сократить сетевые задержки

Уменьшите время ответа сервера, лишние редиректы и повторные загрузки; настройте сжатие, кеширование и ранние соединения только с действительно важными источниками.

Сделать элементы управления однозначными

Добавьте доступные названия кнопкам и ссылкам, связанные подписи полям, последовательные заголовки и семантические области. Такая структура одновременно помогает скринридерам и агентам понимать назначение действий.

FCP18.0 s

Первый контент

LCP22.5 s

Главный блок

CLS0

Стабильность

TBT920 ms

Блокировка

SI18.0 s

Скорость экрана

Расшифровка показателей

FCP · Первый контент: Когда на экране появился первый текст или изображение.
LCP · Главный блок: Когда отрисовался самый крупный видимый элемент первого экрана.
CLS · Стабильность: Насколько сильно элементы неожиданно смещались при загрузке; меньше — лучше.
TBT · Блокировка: Сколько времени основной поток не мог быстро ответить на действие.
SI · Скорость экрана: Насколько быстро видимая область страницы заполнилась контентом.

27.09.2026Lighthouse 13.5.0Мобильный профиль

Проверки ИИ-оптимизации

Машиночитаемые файлы, правила краулинга, обнаружение страниц и разметка главной.

llms.txt

Файл найден и доступен

https://www.parseable.com/llms.txt

llms-full.txt

Полная версия доступна

https://www.parseable.com/llms-full.txt

ai.txt

Файл ai.txt не найден

robots.txt

Файл найден

https://parseable.com/robots.txt

Sitemap в robots.txt3 шт.

Найдено карт сайта: 3

Schema.org (JSON-LD)

Типы: Organization, WebSite

OpenGraph80%

Найдено OG-тегов: 8

Доступ ИИ-ботов

На основе анализа robots.txt

GPTBotРазрешён

OAI-SearchBotРазрешён

ChatGPT-UserНе упомянут

Google-ExtendedРазрешён

ClaudeBotРазрешён

Claude-SearchBotНе упомянут

Claude-UserНе упомянут

BytespiderНе упомянут

CCBotНе упомянут

PerplexityBotРазрешён

Perplexity-UserНе упомянут

Карты сайта

Объявленные маршруты для поисковых роботов и ИИ-агентов.

https://www.parseable.com/sitemap.xml https://www.parseable.com/blog/sitemap.xml https://www.parseable.com/docs/sitemap.xml

OpenGraph теги

Метаданные превью главной страницы для соцсетей и мессенджеров.

Полнота разметки: 80%

og:titleParseable | Observability infrastructure for fast growing teams

og:descriptionUnified observability platform for logs, metrics, and traces. AI-native insights, S3-native storage, SQL queries, OpenTelemetry-native, and 80x lower cost than Datadog and Splunk.

og:urlhttps://www.parseable.com

og:imagehttps://www.parseable.com/og.png

og:image:width1200

og:image:height630

og:image:altParseable | Observability infrastructure for fast growing teams

og:typewebsite

Schema.org разметка

Структурированные сущности и свойства, найденные на главной странице.

Найдено типов: 2 · Свойств: 10

OrganizationWebSite

nameParseable

urlhttps://www.parseable.com/

descriptionParseable is a purpose built observability data lake for agents, apps, & systems. It unifies telemetry data, keeps full-fidelity data queryable. All the data lives in open formats on object store with complete control and ownership

logohttps://www.parseable.com/logo.png

sameAshttps://github.com/parseablehq, https://x.com/parseablehq, https://www.linkedin.com/company/parseable

contactPoint{"@type":"ContactPoint","contactType":"sales","email":"sales@parseable.com"}

foundingDate2022

legalNameParseable, Inc.

inLanguageen-US

publisher{"@id":"https://www.parseable.com/#organization"}

# Parseable

> Parseable is a unified observability platform for logs, metrics, and traces. Built in Rust on Apache Parquet and object storage (S3, GCS, Azure Blob, MinIO), it delivers up to 90% data compression, PostgreSQL-compatible SQL queries, native PromQL support (Enterprise), OpenTelemetry ingestion, and AI-native features — at up to 80x lower cost than Datadog or Splunk. Deployable as a single binary on any cloud or on-premises, with no external dependencies beyond an object store.

Parseable is available in three tiers: **OSS** (AGPLv3, self-hosted, free), **Pro** ($0.37/GB, fully managed cloud, 14-day free trial), and **Enterprise** (dedicated infrastructure, BYOC, custom pricing from $999/month).

## Getting started

- [Quickstart](https://www.parseable.com/docs/get-started): Three paths — Parseable Cloud Pro (recommended), local Docker, or self-hosted production.
- [Architecture](https://www.parseable.com/docs/architecture): Single binary with Prism UI. Runs in standalone (dev) or distributed (production) mode with separate ingestor, query, indexer, and prism node roles.
- [Self-Hosted Installation](https://www.parseable.com/docs/self-hosted/installation): Kubernetes (Helm), Docker Compose, or bare metal. Distributed mode requires an object store.
- [Configuration](https://www.parseable.com/docs/self-hosted/configuration): All configuration via environment variables — storage backends, TLS, OIDC, performance tuning, distributed mode, and hot tier.

## Ingestion

- [Ingestion overview](https://www.parseable.com/docs/ingestion): HTTP(S) JSON or OTLP/HTTP. Required headers: `X-P-Stream` (dataset), `Authorization`. Max payload 10 MiB. Events staged to disk, flushed to Parquet every minute.
- [OpenTelemetry](https://www.parseable.com/docs/ingest-data/otel): Native OTLP/HTTP for logs, metrics, and traces — zero configuration.
- [Prometheus Remote Write](https://www.parseable.com/docs/ingest-data/prometheus): Ingest metrics from any Prometheus-compatible agent directly into Parseable.
- [Auto Instrumentation (Kubernetes)](https://www.parseable.com/docs/ingest-data/auto-instrumentation): PAI operator — zero-config collection of logs, metrics, traces, and events from a K8s cluster. Supports Java, Python, Node.js, .NET.
- [eBPF / Zero Instrumentation](https://www.parseable.com/docs/ingest-data/zero-instrumentation): Kernel-level observability via Tetragon — no application code changes needed.
- [AI Agents & LLMs](https://www.parseable.com/docs/ingest-data/ai-agents): Observability for OpenAI, Anthropic, LiteLLM, LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, and any OTel-instrumented framework. Tracks tokens, cost, latency, and reliability.
- [Telemetry Agents](https://www.parseable.com/docs/ingest-data/logging-agents): Fluent Bit, Vector, Fluentd, Logstash, Filebeat, Promtail, OTel Collector, Syslog, Log4j, Prometheus.

## Querying

- [SQL / Key Concepts](https://www.parseable.com/docs/key-concepts/query): PostgreSQL-compatible SQL via Apache DataFusion. Supports aggregate, window, and scalar functions, regex operators (`~`, `~*`, `!~`), `EXPLAIN ANALYZE`, and `?fields=true` for response metadata. Every query requires a `start`/`end` timestamp.
- [SQL Editor](https://www.parseable.com/docs/user-guide/sql-editor): In-browser editor with intelligent auto-complete, query history, saved queries, CSV/JSON export, "add to dashboard", and AI-assisted Text-to-SQL.
- [PromQL](https://www.parseable.com/docs/user-guide/promql): *(Enterprise)* Built-in PromQL engine — no separate Prometheus instance needed. Endpoints at `/prometheus/api/v1` follow Prometheus HTTP API conventions, so existing Grafana dashboards and Prometheus-compatible tooling work without changes. Supports 50+ PromQL functions (`rate`, `irate`, `increase`, `histogram_quantile`, `predict_linear`, `holt_winters`, label operations, etc.), 12 aggregation operators, all binary and set operators, vector matching, and subqueries. Integrates with Grafana via the built-in Prometheus datasource or the Parseable Grafana plugin.
- [Partitioning](https://www.parseable.com/docs/key-concepts/partitioning): Partition a dataset on a low-cardinality column to skip irrelevant data at query time. One partition column per dataset; applies to new data only.

## Explorers and UI

- [Logs Explorer](https://www.parseable.com/docs/user-guide/logs): Field-level filters, pattern detection, histogram, forecasting, group-by, SQL Editor shortcut, AI summarise, CSV/JSON export, saved views, auto-refresh.
- [Metrics Explorer](https://www.parseable.com/docs/user-guide/metrics): All metrics summary, insights tiles with aggregation toggles, raw table view, forecasting, alert creation, dashboard export.
- [Traces Explorer](https://www.parseable.com/docs/user-guide/traces): Scatter-plot duration view, trace detail with waterfall Gantt chart, span tree, SQL Editor integration, AI summarisation.
- [Dashboards](https://www.parseable.com/docs/user-guide/dashboards): Timeseries, Line, Area, Bar, Pie, Donut, Query Value, Gauge chart types. Multi-dataset tiles, drag/resize, JSON import/export.
- [Agent Observability](https://www.parseable.com/docs/user-guide/agent-observability): Unified tracing for AI agent sessions — LLM calls, tool executions, cost tracking, PII detection, SQL-native querying.
- [Errors](https://www.parseable.com/docs/user-guide/errors): Collapses OTel trace exception spans into a curated failure list with AI root-cause summaries and Keystone escalation.

## AI features

- [AI Native](https://www.parseable.com/docs/user-guide/ai-native): *(Pro/Enterprise)* Keystone Q&A (natural-language queries across datasets), dataset summarisation, Text-to-SQL. Supports OpenAI GPT and Anthropic Claude backends.
- [Alerting](https://www.parseable.com/docs/user-guide/alerting): Threshold, anomaly detection (ML), and forecasting alerts. Targets: Webhook, Slack, Alertmanager. Per-dataset, independently evaluated.

## Administration

- [RBAC](https://www.parseable.com/docs/user-guide/rbac): Five privilege levels (Admin, Editor, Writer, Reader, Ingester). Resource-scoped roles with optional tag-level filtering for Reader.
- [API Keys](https://www.parseable.com/docs/user-guide/api-keys): Scoped, role-bound keys for automation. Sent via `X-API-Key` header. Secret shown once at creation.
- [OpenID Connect](https://www.parseable.com/docs/user-guide/openid): SSO via any OIDC provider. Group-to-role mapping via ID token claims.
- [Retention](https://www.parseable.com/docs/user-guide/retention): *(Pro/Enterprise)* Per-dataset lifecycle policies, day-granularity, `delete` action.
- [Smart Cache](https://www.parseable.com/docs/user-guide/smart-cache): *(Pro/Enterprise)* Hot-tier storage on query nodes for sub-second queries. Configured via `P_HOT_TIER_DIR`. Evicts oldest files above 80% disk usage.
- [Log IQ](https://www.parseable.com/docs/user-guide/log-iq): *(Pro/Enterprise)* Auto-parses 40+ unstructured log formats (nginx, syslog, ALB, Redis, Rails, etc.) into queryable columns at ingest time.
- [Server Metrics](https://www.parseable.com/docs/self-hosted/metrics): Prometheus exposition format at `/api/v1/metrics`. Ready-made `prometheus.yml` scrape config available.
- [REST API](https://www.parseable.com/docs/api): Full programmatic access. Basic auth or API key. Default rate limit: 100 req/min/IP.

## High availability

- [High Availability](https://www.parseable.com/docs/key-concepts/high-availability): Distributed mode with independent ingestor, querier, indexer, and Prism (leader) nodes. No separate consensus layer — nodes coordinate via `NodeMetadata` in object storage. Standalone → distributed migration is one-way and automatic.

## Editions

- [OSS](https://www.parseable.com/docs/flavours/oss): AGPLv3. Unlimited ingestion, SQL, dashboards, RBAC, OIDC, threshold alerts, configurable retention.
- [Pro](https://www.parseable.com/docs/flavours/pro): $0.37/GB ingested ($29/month minimum). Up to 30 TB/month, 21-day retention, AI features (Keystone, anomaly detection, forecasting, Text-to-SQL), shared cloud infrastructure. 14-day free trial, no credit card.
- [Enterprise](https://www.parseable.com/docs/flavours/enterprise): Custom pricing from $999/month. Unlimited ingestion, dedicated infrastructure, BYOC, BYO LLM, BYO OIDC, custom partitioning, smart cache, SLA/SLO tracking, audit logging, 24×7 support. Includes PromQL engine.

## Optional: full documentation

- [llms-full.txt](https://www.parseable.com/llms-full.txt): Complete single-file documentation for deep LLM analysis and summarisation.
- [GitHub](https://github.com/parseablehq/parseable): Source code, issues, and contribution guide.
- [Docs home](https://www.parseable.com/docs): Interactive documentation site.
- [Live demo](https://app.parseable.com): Try Parseable without installing anything.

Поделиться или продолжить анализ

Поделиться результатами

Обсудить с ИИ

Добавлен 27.09.2026