Name: 100 nF 50 V X7R 0603 ceramic capacitor
Brand: Example Components
SKU: MPN-12345
Price: 0.042 USD
Availability: InStock

`, manifest preload i sto kilobajtów odwołań do bundle'i. Każdy znaczący ciąg znaków — numer katalogowy, obudowa, tolerancja, zakres temperatur pracy, status RoHS, status cyklu życia, stan magazynowy, próg cenowy — pojawia się później, z wywołania API, którego crawler nigdy nie wykona. > Crawler AI widzi Twój surowy HTML i nic poza tym. Jeśli danej specyfikacji nie ma w bajtach zwracanych przez serwer, to z punktu widzenia modelu ta specyfikacja nie istnieje. ## Które klienty renderują, a które nie | Klient | Operator | Wykonuje JavaScript | Do czego służy | |---|---|---|---| | GPTBot | OpenAI | Nie | Zbieranie danych treningowych | | OAI-SearchBot | OpenAI | Nie | Indeksowanie na potrzeby wyszukiwania w ChatGPT | | ChatGPT-User | OpenAI | Nie | Pobranie na żywo na potrzeby pytania użytkownika | | ClaudeBot | Anthropic | Nie | Zbieranie danych treningowych | | PerplexityBot | Perplexity | Nie | Indeksowanie na potrzeby wyszukiwania | | Meta-ExternalAgent | Meta | Nie | Trening i indeksowanie | | Bytespider | ByteDance | Nie | Zbieranie danych treningowych | | Googlebot | Google | **Tak**, headless Chromium | Wyszukiwarka i grounding dla Gemini | | Applebot | Apple | **Tak**, może renderować w przeglądarce | Siri, Spotlight, Safari | Każde „Nie" w tej tabeli to zmierzone zachowanie ze zbioru danych Vercel i MERJ, a nie wniosek wysnuty z przesłanek. Każde „Tak" jest udokumentowane przez operatora: Google publikuje opis swojego potoku renderowania, a dokumentacja crawlera Apple stwierdza, że Applebot „może renderować zawartość Twojej witryny w przeglądarce". Nowsze agenty Anthropic — Claude-SearchBot i Claude-User — powstały już po tym badaniu i nie były mierzone osobno; od tego czasu żaden operator nie ogłosił dla nich potoku renderowania. Praktyczna konsekwencja jest asymetryczna w wyjątkowo niewygodny sposób. Renderowanie to kosztowna część crawlowania, a operatorzy, którzy je pominęli, to dokładnie ci, którzy stoją dziś między Twoim produktem a Twoim klientem. ## Dlaczego katalogi parametryczne wypadają gorzej niż cokolwiek innego W analizie Adobe z kwietnia 2026 roku oceniono strony handlowe pod kątem czytelności maszynowej: karty produktów uzyskały **66% — najniższy wynik ze wszystkich typów stron**, poniżej stron głównych (75%), stron kategorii (74%), a nawet stron FAQ (80%). Ta kolejność nie jest przypadkiem. Strony niosące dane najbardziej ustrukturyzowane, najcenniejsze i najistotniejsze dla decyzji zakupowej to jednocześnie te zbudowane z największą ilością kodu JavaScript. Za większość szkód odpowiada pięć wzorców: 1. **Stan filtrów żyje po stronie klienta.** Twój selektor parametryczny to komponent React czytający z lokalnego magazynu stanu. Nie istnieje renderowany serwerowo URL dla „0603, 100nF, X7R, 50V", więc crawler nie ma czego pobrać ani czego zacytować. 2. **Tabela specyfikacji to odpowiedź z API.** Najpierw renderuje się szkielet strony, potem żądanie do `/api/product/attributes` wypełnia tabelę. Crawler zatrzymuje się na szkielecie. 3. **Cena i dostępność są celowo po stronie klienta.** Rozsądne ze względu na cache. Zabójcze dla widoczności maszynowej, bo model, który nie widzi stanu magazynowego, nie poleci danej części. 4. **Zakładki i akordeony odraczają swoją treść.** Karty katalogowe, noty aplikacyjne, certyfikaty zgodności i linki do plików CAD są zwykle ładowane po kliknięciu. Crawler nigdy nie klika. 5. **Nieskończone przewijanie zastępuje paginację.** Od pięćdziesiątego pierwszego produktu w górę nie ma już żadnego URL, który crawler mógłby odwiedzić. W sierpniu 2026 roku Partsgraph zbadał 984 domeny dystrybutorów i producentów na całym świecie — w Ameryce Północnej, Europie i Azji. Mediana wyniku widoczności dla AI wyniosła **50 na 100**, a **70% badanej grupy otrzymało ocenę D lub F**. Mniej więcej połowa nie potrafiła podać standardowemu klientowi niebędącemu przeglądarką ani jednej czytelnej strony katalogowej. Najsłabszym segmentem okazała się dystrybucja elektroniki z medianą 34. ## Jak sprawdzić, czy crawlery AI mogą odczytać mój katalog? Rób to na własnym serwerze origin. Testowanie witryny konkurencji przez podszywanie się pod user-agenta crawlera daje wyniki fałszywie negatywne, bo korporacyjne systemy zarządzania botami weryfikują crawlery po źródłowym adresie IP, a nie po ciągu user-agent — podrobiony nagłówek z nierozpoznanego adresu zostanie zakwestionowany niezależnie od tego, co mówi robots.txt. 1. **Pobierz surowy HTML.** Wybierz swoją najcenniejszą pojedynczą stronę produktu. ``` curl -sS --compressed -o page.html -w "status=%{http_code} bytes=%{size_download}" "https://example.com/products/part-number" ``` 2. **Poszukaj numeru katalogowego w bajtach.** Nie w przeglądarce — w pliku. ``` grep -c "MPN-12345" page.html ``` Jeśli zwróci to `0`, żaden crawler AI nie rozpozna, że ta strona dotyczy tej części. 3. **Poszukaj trzech wartości parametrycznych**, po których inżynier zwykle filtruje. ``` grep -oiE "operating temperature|tolerance|package|rohs|lifecycle" page.html | sort | uniq -c ``` 4. **Policz bloki danych strukturalnych.** ``` grep -c "application/ld+json" page.html ``` Zero oznacza brak rekordu produktu czytelnego maszynowo. Jeden lub więcej oznacza, że warto go wyodrębnić i sprawdzić, czy faktycznie zawiera `sku`, `mpn`, `gtin`, `brand`, `offers` oraz kluczowe wpisy `additionalProperty`, a nie wyłącznie ścieżkę nawigacyjną. 5. **Porównaj z wyrenderowaną stroną.** Otwórz ten sam URL w przeglądarce z wyłączonym JavaScript. To, co zostanie, mniej więcej odpowiada temu, co dostaje crawler. Różnica między tym a normalną stroną to Twoja niewidoczność. 6. **Sprawdź całą ścieżkę, nie jedną stronę.** Powtórz test dla strony kategorii, strony wyników wyszukiwania, linku do karty katalogowej i pobrania pliku CAD. Crawler, który potrafi odczytać stronę produktu, ale nie może do niej dotrzeć z listingu kategorii dostępnego dla crawlerów, i tak utknie. Strona, która przejdzie test, pokaże numer katalogowy dziesiątki razy, etykiety parametryczne obecne jako tekst i co najmniej jeden blok JSON-LD. Dla porównania: dobrze zbudowana strona produktu zwraca zwykle 60–200 KB HTML zawierającego pełną tabelę specyfikacji, a zepsuty szkielet SPA — 4–15 KB, w których nie ma nic poza odwołaniami do bundle'i. ## Jak to naprawić bez przepisywania całej witryny? Nie musisz zmieniać platformy. Potrzebujesz tego, żeby bajty na serwerze origin zawierały fakty. Są cztery drogi i wcale się nie wykluczają. | Podejście | Nakład pracy | Co naprawia | Główne ryzyko | |---|---|---|---| | Renderowanie po stronie serwera dla ścieżek produktowych | Wysoki | Wszystko, na stałe | Koszt zmiany platformy i ryzyko regresji | | Prerendering / dynamic rendering | Średni | Treść w surowym HTML | Nieaktualne dane o cenie i stanie magazynowym w cache | | JSON-LD renderowany serwerowo | Niski | Fakty czytelne maszynowo | Ignorowany, gdy treść strony nadal jest pusta | | Kopia w Markdown i warstwa nakładki | Niski | Treść, dokumenty i dostęp dla agentów | Wymaga utrzymywania linków kanonicznych | **Renderowanie po stronie serwera** dla ścieżek produktowych i kategorii to odpowiedź trwała. Jeśli działasz już na frameworku, który to wspiera, przeniesienie ścieżek katalogowych na komponenty serwerowe albo na generowanie statyczne z inkrementalną rewalidacją to zwykle kwestia tygodni, nie kwartałów, bo warstwa danych już istnieje — jest tylko wywoływana z niewłaściwej strony. **Prerendering** to uczciwe rozwiązanie przejściowe. Wyrenderuj każdą stronę produktu raz — podczas builda albo według harmonogramu — buforuj HTML na brzegu sieci i podawaj go wszystkim. Serwuj ludziom i maszynom ten sam dokument; podstawianie crawlerom innej strony jest zarówno ryzykowne w świetle wytycznych, jak i w praktyce nieskuteczne, bo model zacytuje tę wersję, którą otrzymał. **JSON-LD renderowany serwerowo** to zmiana o najwyższej dźwigni przy najmniejszym nakładzie pracy. Umieść go w HTML, który emituje serwer, a nie w tag managerze. ``` ``` **Kopia w Markdown** to najtańszy sposób, by strona stała się jednoznaczna. Udostępnij czysto tekstowy odpowiednik każdej strony produktu pod stabilnym, podlinkowanym URL, z tabelą specyfikacji zapisaną jako tabela Markdown. Klienty czysto tekstowe parsują to bez zarzutu, wygenerowanie tego z tego samego źródła danych kosztuje niemal nic, a Ty zyskujesz kanoniczną powierzchnię maszynową, która nie rozjeżdża się przy przebudowie front-endu. Uwaga: `llms.txt` to co innego — na rok 2026 żaden liczący się operator AI nie zobowiązał się do jego czytania, a zespół Search Relations w Google wprost odmówił jego poparcia. Kopie działają dlatego, że są zwykłymi, podlinkowanymi stronami. **Nakładka** umieszcza wszystko powyższe przed istniejącą witryną, a nie wewnątrz niej. Usługa typu sidecar albo edge worker serwuje renderowane serwerowo strony czytelne dla agentów, JSON-LD, kopie w Markdown oraz hostowany endpoint MCP w Twojej własnej domenie, czytając z istniejącego systemu PIM. W samej witrynie dla klientów nie zmienia się nic. Takie podejście stosuje Partsgraph i tak samo buduje u siebie coraz więcej producentów: Microchip udostępnił w listopadzie 2025 roku bezpłatny publiczny serwer MCP dla swoich danych produktowych, a należący do ECIA serwis TrustedParts uruchomił w czerwcu 2026 roku usługę agenta AI do stanów magazynowych. ## Od czego zacząć, po kolei 1. Przeprowadź powyższy sześciostopniowy test na dziesięciu najważniejszych produktach i zapisz liczby bajtów. 2. Renderuj JSON-LD po stronie serwera na stronach produktów. To najmniejsza zmiana o największym mierzalnym efekcie. 3. Zadbaj, by każda specyfikacja, każdy link do karty katalogowej i każdy link do pliku CAD były obecne w pierwotnym HTML, nawet jeśli wersja interaktywna pozostanie po stronie klienta. 4. Nadaj każdej istotnej kombinacji filtrów parametrycznych prawdziwy, dostępny dla crawlerów, renderowany serwerowo URL. 5. Opublikuj kopię w Markdown dla każdego produktu i podlinkuj ją ze strony. 6. Dopiero potem martw się o pozycje, prompty i udział w odpowiedziach. Pobranie treści poprzedza cytowanie — nie ma czego optymalizować, dopóki treść nie znajdzie się w ciele odpowiedzi. Mechanizm nie jest tu subtelny ani sporny. Model może zacytować wyłącznie to, co otrzymał, a otrzymał Twój surowy HTML. Cała reszta to krok renderowania, który nigdy się nie wydarzył. *Chcesz wiedzieć, jak wypada Twój katalog? Bezpłatny grader widoczności dla AI od Partsgraph przeprowadza opisane w tym artykule testy na Twojej własnej domenie pod adresem [/audit](/audit).* ## Najczęstsze pytania ### Czy GPTBot renderuje kod JavaScript? Nie. Vercel i MERJ ustalili, że GPTBot pobiera pliki JavaScript w około 11,5% swoich żądań, ale nigdy ich nie uruchamia. Treść wyciąga z HTML, który serwer zwraca w pierwszej odpowiedzi. Wszystko, co Twój bundle wstrzykuje do DOM po załadowaniu strony, jest dla niego niewidoczne. ### Dlaczego Google widzi moją aplikację jednostronicową, a ChatGPT nie? Googlebot korzysta z usługi renderującej opartej na headless Chromium, więc wykonuje kod JavaScript i indeksuje powstały DOM. Gemini opiera się na tej samej infrastrukturze. OpenAI, Anthropic i Perplexity używają prostych klientów HTTP bez silnika przeglądarki, więc ta sama strona może świetnie rankować w Google i być całkowicie nieobecna w odpowiedzi AI. ### Czy prerendering albo dynamic rendering to naprawi? Może tak — to uczciwe rozwiązanie przejściowe dla katalogu, którego nie da się szybko przenieść na inną platformę. Ryzyka to nieaktualne dane o cenie i stanie magazynowym w cache oraz serwowanie crawlerom strony istotnie różnej od tej, którą dostają użytkownicy. Zadbaj, aby prerenderowany HTML był semantycznie identyczny z renderowaną stroną, i ustaw krótkie okno rewalidacji dla pól zmiennych. ### Czy sam JSON-LD wystarczy? Tylko wtedy, gdy znajduje się w HTML zwracanym przez serwer. JSON-LD wstrzykiwany przez tag managera albo skrypt po stronie klienta pojawia się już po tym, jak crawler zakończył pracę. Renderuj znacznik skryptu po stronie serwera i traktuj JSON-LD jako uzupełnienie czytelnej treści strony, a nie jej zamiennik. ### Jak sprawdzić to samodzielnie w mniej niż minutę? Uruchom curl na URL produktu z włączoną kompresją, zapisz odpowiedź, a potem przeszukaj surowe bajty poleceniem grep pod kątem numeru katalogowego oraz dwóch–trzech wartości parametrycznych. Jeśli nie ma ich w pliku, a widać je w przeglądarce, buduje je JavaScript i żaden crawler AI nigdy ich nie zobaczy. ### Czy crawlery AI respektują moją mapę witryny? Korzystają z niej niekonsekwentnie. Vercel i MERJ zmierzyli, że 34,82% pobrań wykonywanych przez ChatGPT kończy się błędem 404, wobec 8,22% w przypadku Googlebot. Wskazuje to raczej na wykrywanie linków z nieaktualnych źródeł niż na zdyscyplinowane przechodzenie mapy witryny. Poprawna mapa witryny z prawidłowymi wartościami lastmod pomaga, ale nie zrekompensuje stron, które nie zwracają żadnej treści. ### Czy dotyczy to również pobierania plików CAD, BIM i kart katalogowych? Tak, i to w jeszcze większym stopniu. Jeśli link do pobrania jest generowany przez JavaScript, ukryty za stroną pośrednią albo rozwiązywany przez krótko żyjący podpisany URL, klient niebędący przeglądarką w ogóle nie jest w stanie za nim podążyć. Taki dokument równie dobrze mógłby nie istnieć. ## Źródła 1. [Vercel and MERJ, The rise of the AI crawler, December 2024](https://vercel.com/blog/the-rise-of-the-ai-crawler) 2. [Adobe Digital Insights, AI traffic and retail machine-readability, April 2026](https://business.adobe.com/blog/ai-traffic-surge-retail-sites-not-machine-readable) 3. [eCommerceNews, Adobe machine-readability scores by page type, April 2026](https://e-commerce.news/story/adobe-says-ai-retail-traffic-surges-as-readability-lags) 4. [TechCrunch, AI traffic to US retailers rose 393% in Q1, April 2026](https://techcrunch.com/2026/04/16/ai-traffic-to-us-retailers-rose-393-in-q1-and-its-boosting-their-revenue-too/) 5. [Forrester, The State Of Business Buying, 2026 (January 2026)](https://www.forrester.com/blogs/state-of-business-buying-2026/) 6. [Google Search Central, Google crawlers and user agents](https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/google-common-crawlers) 7. [OpenAI, Overview of OpenAI crawlers](https://developers.openai.com/api/docs/bots) 8. [Anthropic, Does Anthropic crawl data from the web?](https://support.claude.com/en/articles/8896518-does-anthropic-crawl-data-from-the-web-and-how-can-site-owners-block-the-crawler) 9. [Apple Support, About Applebot](https://support.apple.com/en-us/119829) 10. [Microchip Technology, MCP Server press release, November 2025](https://ir.microchip.com/news-events/press-releases/detail/1344/microchip-technology-unveils-model-context-protocol-mcp-server-to-power-ai-driven-product-data-access) 11. [ECIA, TrustedParts.com launches Inventory AI Agent Service, June 2026](https://www.ecianow.org/2026/06/11/trustedparts-com-launches-inventory-ai-agent-service/) 12. [Search Engine Journal, Google says llms.txt is speculative for now](https://www.searchenginejournal.com/google-says-llms-txt-is-purely-speculative-for-now/577576/) ## Other languages - English: https://partsgraph.ai/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md - Deutsch: https://partsgraph.ai/de/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md - Français: https://partsgraph.ai/fr/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md - Español: https://partsgraph.ai/es/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md - Italiano: https://partsgraph.ai/it/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md - Nederlands: https://partsgraph.ai/nl/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md - Português: https://partsgraph.ai/pt/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md - Svenska: https://partsgraph.ai/sv/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md - Türkçe: https://partsgraph.ai/tr/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md - 日本語: https://partsgraph.ai/ja/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md - 한국어: https://partsgraph.ai/ko/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md - 简体中文: https://partsgraph.ai/zh/blog/ai-crawlers-do-not-run-javascript/md --- Partsgraph — the agent-ready parts data layer. Free AI-visibility grader: https://partsgraph.ai/pl/audit