Permitir pesquisa com IA e bloquear o treino de modelos

Pesquisa, treino e recuperação são finalidades diferentes. Uma política pode decidir por user-agent em vez de aplicar um wildcard a todos os produtos.

Illustration of separate allow and block policies for AI search and training
Em resumo

Associe cada user-agent documentado à pesquisa, ao treino ou à recuperação pedida pelo utilizador.

Comece pela finalidade

Associe cada user-agent documentado à pesquisa, ao treino ou à recuperação pedida pelo utilizador.

Pode permitir um token de pesquisa, bloquear um token de treino e avaliar separadamente um fetcher iniciado pelo utilizador. Verifique a documentação e date a revisão.

Use grupos explícitos

Escreva grupos específicos, recupere o ficheiro publicado e teste caminhos representativos.

Um exemplo pode permitir OAI-SearchBot e bloquear GPTBot, mas a política real depende dos direitos, contratos e aconselhamento aplicável.

Explique os limites

robots.txt não é autenticação, licença nem garantia de citação.

Proteja dados privados com controlo de acesso, analise os registos separadamente e reveja a política quando os tokens mudarem.

Checklist prático

Estes passos transformam o princípio do artigo num hábito editorial e de medição reproduzível.

  • Registe o URL exato, o token e a data antes de alterar uma regra.
  • Separe a diretiva publicada, a resposta HTTP observada e a visibilidade na pesquisa.
  • Ligue à documentação oficial e explique o que o teste não pode provar.

Perguntas frequentes

Bloquear GPTBot bloqueia a pesquisa com IA?

Não necessariamente quando os tokens são separados; confirme a documentação e as respostas atuais.

Isto é aconselhamento jurídico?

Não. Peça uma revisão profissional de direitos e contratos.

Fontes primárias