Come identifico i crawler AI nei log del mio server? Voglio capire cosa accede davvero al mio sito

Ecco una guida completa all’identificazione dei crawler AI:

User agent noti dei crawler AI (2025-2026):

Regex per analisi log (formato Apache/Nginx):

GPTBot|ChatGPT-User|Google-Extended|ClaudeBot|anthropic-ai|PerplexityBot|CCBot|Meta-ExternalAgent|Bytespider

Nota importante:

Non tutti i sistemi AI si dichiarano. Alcuni usano user agent generici o fanno proxy tramite servizi. Questa lista identifica i crawler onesti.

Workflow pratico di analisi log:

Step 1: Estrai le hit dei crawler AI

# Formato log Nginx
grep -E "GPTBot|ChatGPT|Google-Extended|ClaudeBot|PerplexityBot" access.log > ai_crawlers.log

Step 2: Analizza per crawler

# Conta richieste per crawler
awk '{print $NF}' ai_crawlers.log | sort | uniq -c | sort -rn

Step 3: Analizza le pagine scansionate

# Pagine più scansionate
awk '{print $7}' ai_crawlers.log | sort | uniq -c | sort -rn | head -50

Step 4: Analizza pattern temporali

# Richieste per ora
awk '{print $4}' ai_crawlers.log | cut -d: -f2 | sort | uniq -c

Cosa osservare:

Angolo sicurezza nell’analisi dei crawler AI:

Verifica dei crawler AI legittimi:

Non tutto il traffico che si dichiara GPTBot lo è davvero. Esistono spoofers.

Metodi di verifica:

1. Reverse DNS lookup

host 20.15.240.10
# Dovrebbe risolvere in openai.com per GPTBot

2. Conferma DNS forward

host crawl-20-15-240-10.openai.com
# Dovrebbe restituire lo stesso IP

3. Range IP noti (lista parziale)

Perché è importante:

• I concorrenti possono falsificare i crawler AI per analizzare il tuo sito
• Attori malevoli possono nascondersi dietro user agent AI
• Dati accurati richiedono verifica

Script di verifica automatica:

def verify_crawler(ip, claimed_agent):
    # Reverse lookup
    hostname = socket.gethostbyaddr(ip)[0]
    # Forward lookup
    verified_ip = socket.gethostbyname(hostname)
    return ip == verified_ip and expected_domain in hostname

Framework di reportistica per il team marketing:

Cosa vuole davvero sapere il marketing:

1. I crawler AI ci visitano? (Sì/No + frequenza)
2. Cosa scansionano? (Pagine principali)
3. Sta aumentando nel tempo? (Trend)
4. Come ci confrontiamo con i competitor? (Contesto)

Template di report mensile:

Riepilogo crawler AI - [Mese]

Generale:
- Totale richieste crawler AI: X
- Variazione rispetto al mese scorso: +/-Y%
- Pagine uniche scansionate: Z

Per crawler:
| Crawler      | Richieste | Pagine uniche |
|--------------|-----------|---------------|
| GPTBot       | X         | Y             |
| PerplexityBot| X         | Y             |
| ...          | ...       | ...           |

Pagine più scansionate:
1. /blog/articolo-popolare (X richieste)
2. /pagina-prodotto (Y richieste)
3. ...

Osservazioni:
- [Pattern rilevante]
- [Raccomandazione]

Azioni:
- [ ] Assicurarsi che [tipo pagina] sia scansionabile
- [ ] Indagare su [anomalia]

Mantieni semplice.

Il marketing non ha bisogno di dettagli tecnici. Servono trend e implicazioni.

Comprendere i pattern di comportamento dei crawler AI:

Crawler di training vs crawler di recupero:

Cosa significa:

• Ampie scansioni di GPTBot = i tuoi contenuti potrebbero entrare nei dati di training
• Richieste ChatGPT-User = utenti che fanno domande sui tuoi contenuti
• Scansioni focalizzate Perplexity = recupero in tempo reale per risposte

Analisi dell’intento del crawler:

SELECT
  user_agent,
  COUNT(DISTINCT path) as pages_crawled,
  COUNT(*) as total_requests,
  COUNT(*) / COUNT(DISTINCT path) as avg_hits_per_page
FROM ai_crawler_logs
GROUP BY user_agent

Molte pagine/pochi hit = training crawl ampio Poche pagine/molti hit = recupero focalizzato

Questo è stato incredibilmente utile. Ecco il mio piano di analisi:

Analisi immediata (questa settimana):

1. Estrazione log dei crawler AI

   • Usa regex per gli user agent noti
   • Filtra ultimi 90 giorni

2. Metriche di base

   • Conteggio richieste per crawler
   • Pagine più scansionate
   • Pattern di frequenza

3. Verifica

   • Reverse DNS sul traffico sospetto
   • Conferma dei crawler legittimi

Monitoraggio continuo:

1. Report automatico settimanale

   • Riepilogo attività dei crawler
   • Nuove pagine scoperte
   • Allerta anomalie

2. Analisi trend mensile

   • Confronto con mesi precedenti
   • Nota cambiamenti significativi

Report per il marketing:

Focus su:

• Siamo scansionati? (validazione degli sforzi di visibilità)
• Quali contenuti attirano attenzione? (input strategia contenuti)
• Il trend è in crescita? (indicatore di progresso)
• Ci sono problemi? (azioni da intraprendere)

Strumenti che userò:

• GoAccess per analisi in tempo reale
• Script personalizzati per filtro specifico AI
• Dashboard Grafana per monitoraggio continuo

Grazie a tutti per le dettagliate indicazioni tecniche.