AI Visibility Scorecard
radlab.dev · Technology
Borderline visible. AI bots can crawl RadLab, but the structured-data signals are thin - you are at real risk of being skipped when buyers ask ChatGPT, Claude, or Perplexity for a recommendation.
AI engines read this profile 1 times
Claude
#2,265,831 of 2,705,505 in Technology for AI visibility
<1
4
AEO Visibility
iNear-invisible · 3.5/10
5
Muse Index Score
iAI agent readiness
Basic · 5/100
8
AI Adoption
iBasic · 8/100
from our crawl and measurement
RadLab describes itself simply: "Tworzenie oprogramowania to codzienność, w którą wplatamy swoje pasje!." To AI engines like ChatGPT and Perplexity, though, it is barely visible: it scores 3.5 out of 10.
Our crawl found a sitemap and a readable heading structure. It is missing structured data describing the business and an llms.txt file.
AI crawlers have visited once in our tracking, including ClaudeBot (Anthropic).
Strong · Good · Fair · Weak
Structured Data
Weak
Organization / LocalBusiness JSON-LD that AI can read.
Content Structure
Strong
Clear headings and answer-style content.
Entity Clarity
Fair
How clearly your brand identity reads to AI.
E-E-A-T Signals
Experience, Expertise, Authority, Trust
Weak
Experience, Expertise, Authority, Trust markers.
Technical AEO
Good
robots.txt, llms.txt, and AI-bot crawl access.
AI Discoverability
Good
Sitemaps and entity links AI can follow.
How the web signals your brand to AI
Backlinks
Weak
No inbound links found yet.
Domain Authority
Weak
Little domain authority yet.
Reference Presence
Weak
Not in AI knowledge graphs yet.
News & Press
Weak
No press coverage found yet.
Community
Weak
No community discussion yet.
Social Mentions
Weak
No social discussion found yet.
Your AEO score measures whether AI search engines - ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini - can actually read your site and cite it in answers. Roughly two-thirds of sites are invisible to them. At 3.5/10, RadLab is crawlable but under-signaled - fixable, and the signals above are where to start.
Co dla Ciebie przygotowaliśmy?
Modele, Embeddingi Wykorzystując podejście w2v oraz metody głębokiego uczenia, opracowaliśmy wektorowe modele słów dla języka polskiego. Zaś na naszym huggingface dostępne są modele oparte o architekturę transformers. Zbiory danych, zasoby tekstowe Redystrybuujemy również tekstowe zasoby dla języka polskiego.
W jakich obszarach działamy?
Uczenie maszynowe i NLP To właśnie dzięki uczeniu maszynowemu jesteśmy w stanie zastępować człowieka w wielu zadaniach.
Zmrożone kopalnie kryptowalut?
Dzisiaj nieco z innej „bajki”. Nie technicznie od strony wytwórczej, a być może propozycja częściowego rozwiązania problemu z mediów do czego można jeszcze wykorzystać „zamrożone” kopalnie kryptowalut 😉 np. LINK. … Bezpieczeństwo / embedding / GenAI / LLM / LLM Router / Load balancing / model / open-source / rag / repozytorium
Czy można w prosty sposób wprowadzić bazę wiedzy dla GenAI?
Jak najbardziej, wystarczy langchain_rag podpięty do llm-routera 😉 Intro Witajcie! Dzisiaj pokazujemy dodatkowe możliwości LLM Routera w postaci pluginów, a właściwie to jednego pluginu langchain_rag. Jest to wtyczka, która tworzy … Bezpieczeństwo / GenAI / Klasyfikator / LLM / LLM Router / Load balancing
Czy prawa natury można złamać?
Nie wiem, choć się domyślam […] Witajcie! Dzisiaj przybywamy po dwóch miesiącach intensywnej pracy nad upublicznieniem LLM Routera. Tutaj wcześniejszy wpis: klik. Z małego projektu wyszedł spory moloch, w którego rozwój … GenAI / github / model / narzędzia / open-source / repozytorium / transformatory
Is this your brand?
The exact fixes for RadLab
Which AI engines already crawl you
Free AI bot monitoring: see every AI crawler that visits you
Already have an account? Sign in
The search landscape has fundamentally shifted. While Google still dominates, millions of users now ask questions to ChatGPT, Gemini, and Claude instead of typing into a search bar.
Continue reading in your free Engagemii portalFree signup unlocks the full article plus your personalized AEO fix list for RadLab.
Scored by Engagemii on September 3, 2026. Methodology: engagemii.com/aeo/methodology
Source URL: https://engagemii.com/aeo/brands/radlab-dev
Cite this score: Engagemii (2026). "AEO Score for RadLab." Retrieved from https://engagemii.com/aeo/brands/radlab-dev
Licensed under CC BY 4.0. You may reuse this data with attribution: a visible link to engagemii.com.
Powered by Engagemii - The Answer Engine Optimization (AEO) Platform