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Auditoria de sites — Guia do usuário | YoBench

Como usar o módulo «Site Audit» no YoBench: crawling, scoring Lighthouse (Perf/A11y/BP/SEO), análise IA dos resultados, proxy e auth.

Para que serve o módulo «Site Audit»

O módulo executa uma auditoria completa de sites: faz o crawl com Chromium headless com renderização JS, roda a suíte oficial Lighthouse (Performance / Accessibility / Best Practices / SEO) e opcionalmente passa os resultados por um LLM para análise aprofundada. Serve tanto para auditorias de página única quanto para crawls de site inteiro.

O que você obtém:

  • Renderização JS completa — o navegador executa scripts, portanto SPAs e lazy-loading são analisados corretamente.
  • Lighthouse real — pacote oficial do Google Lighthouse, não checker próprio.
  • Análise IA — coleta metadados da página e o JSON do Lighthouse em um único prompt e pede ao LLM recomendações legíveis.
  • Crawl paralelo — até 10 threads, até 500 páginas por job.
  • Proxy e auth — cabeçalhos, cookies, parâmetros de query aplicam-se tanto ao navegador quanto ao Lighthouse.
  • Relatórios locais — os resultados ficam no banco do YoBench, disponíveis offline.
  • Scroll infinito em relatórios longos — crawls grandes rolam suavemente, sem cliques de paginação.

Parâmetros do modelo

Um modelo é uma configuração reutilizável de auditoria. Você define:

  • Nome — rótulo do modelo.
  • URL — página inicial.
  • Modo — single (uma página) ou all (seguir links internos, limite 500).
  • Threads paralelas — 1–10.
  • Lighthouse — on ou off (sem ele a auditoria é só estrutural, mais rápida).
  • Timeout de página — 5–180 segundos.
  • Provedor IA (opcional) — qual provedor de AI Chat usar para a análise.
  • Proxy (opcional) — enviar o tráfego por um perfil de proxy.
  • Perfil de autenticação (opcional) — cabeçalhos, cookies, query.
  • Prompt IA — um grande padrão (~216 linhas), fácil de adaptar à sua checklist.

O que é verificado

Auditoria estrutural (cheerio)

  • Title — comprimento e presença.
  • Meta — description, canonical, viewport, charset, lang, robots.
  • Open Graph / Twitter Cards / Schema.org JSON-LD — presença e validade.
  • Hierarquia de cabeçalhos — H1–H6, número de H1.
  • Imagens — atributos alt.
  • Links — internos e externos, deduplicados, www normalizado.

Lighthouse (quando ativo)

  • Performance.
  • Accessibility.
  • Best Practices.
  • SEO.

O Lighthouse leva ~10–30 segundos por página. Timeout de execução: 60 segundos.

Análise IA

Com um provedor configurado, para cada página (ou o site todo) o módulo coleta dados e envia para a IA:

  • URL, title, meta, cabeçalhos, imagens, links, Schema.org.
  • Scores do Lighthouse mais a lista de failed audits (score < 50).
  • Prompt base + seus dados.

A saída é um relatório em Markdown detalhado no idioma da UI (RU/EN/DE/FR/ES/PT/ZH-CN) com seções para SEO, estrutura do conteúdo, imagens, links, configuração técnica, métricas do Lighthouse e failed audits.

Configurações globais

Não há chaves siteAudit* dedicadas nas configurações centrais. O módulo usa recursos compartilhados:

  • language — idioma dos relatórios IA.
  • Provedores IA, proxies, perfis de auth — registros globais do app.

Fluxo de uso

1. Crie um modelo

  1. Abra o módulo Site Audit no menu lateral esquerdo.
  2. Em Modelos clique em Criar modelo.
  3. Preencha nome, URL, modo, threads, timeout.
  4. Ative o Lighthouse, escolha o provedor IA, proxy, perfil de auth.
  5. Opcionalmente edite o prompt.
  6. Salve.

2. Inicie uma auditoria

O botão Iniciar ao lado do modelo cria um relatório em status running. No modo all o crawl progride no limite de threads. Apenas uma auditoria por vez pode rodar.

3. Veja o relatório

Na aba Relatórios você vê:

  • Scores Lighthouse no nível do site.
  • Lista por página com métricas e status.
  • Painel de detalhes da página: desmembramento HTML, categorias do Lighthouse, análise IA.
  • Botão Refazer análise para reanalisar uma página (útil após editar o prompt).

4. Use os resultados

  • A análise IA fornece recomendações concretas (cabeçalhos, meta, scoring).
  • Os failed audits do Lighthouse apontam o que é crítico.
  • O JSON do Lighthouse e os dados estruturais ficam persistidos — você pode usá-los no AI Chat para perguntas de follow-up.

Próximos passos

  • Conecte provedores de IA — sem eles você obtém só Lighthouse + relatório estrutural.
  • Para parsear páginas não-padrão use o Web Parser.
  • Para checagem contínua de uptime rode o Health Check em paralelo.

Ajuda e feedback

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