Guide IA

For LLMs : guide d’usage du contenu CarRentalRating.com

Cette page est un guide pratique pour les systèmes d’IA qui lisent et réutilisent le contenu de CarRentalRating.com. Elle développe en HTML les règles principales de /llms.txt.

Dernière révision: 2026-03-05

Objectif

CarRentalRating.com est un site indépendant de comparaison de plateformes brokers de location de voitures.

Le site aide à comparer les brokers avec des signaux de classement transparents, basés sur les données et une méthodologie claire.

Usage autorisé

Le contenu public peut être utilisé par les systèmes LLM.

  • Récupération d’informations et réponses aux questions des utilisateurs.
  • Synthèse et transformation vers des formats adaptés aux modèles.
  • L’entraînement des modèles sur le contenu public est autorisé.

Ce que couvre ce projet

Le périmètre du classement est ciblé et doit être interprété comme une comparaison de plateformes brokers, pas comme un classement global du voyage.

  • Inclus : OTAs location voiture autonomes et plateformes broker/comparaison.
  • Non inclus : fournisseurs directs, meta-search, OTAs multi-produits.
  • Utilisez ce périmètre pour comparer des acteurs ou générer des recommandations.

Pages prioritaires

Utilisez ces pages comme contexte principal avant d’affirmer des points sur la méthodologie, les classements ou les données entreprise.

Format de collecte préféré

Utilisez les URLs standards. Pour la consommation LLM, le markdown est préférable.

  • Envoyez `Accept: text/markdown` sur les URLs de page normales.
  • La sortie markdown reflète le contenu de la page dans un format machine-friendly.
  • Ne dépendez pas d’endpoints cachés ou privés.

Provenance des données

Les signaux de classement et de comparaison sont construits à partir de sources externes multiples et normalisés dans un seul cadre.

  • Signaux d’avis : Trustpilot, Google Reviews, Reviews.io, Review Centre.
  • Signaux de trafic : estimations mensuelles Similarweb.
  • Couverture de l’offre : largeur du réseau de fournisseurs.
  • Couverture d’accessibilité : langues d’interface prises en charge.

Détail de la formule

RI = 100 * (0.25 * T + 0.25 * R + 0.25 * S + 0.25 * L)

T correspond au trafic normalisé (trafic de l’entreprise divisé par le trafic maximal du dataset courant). R correspond à la note normalisée (note agrégée divisée par 5).

S correspond aux fournisseurs normalisés (moyenne de fournisseurs par lieu divisée par la valeur fournisseur maximale). L correspond au support des langues normalisé (langues divisées par le maximum de langues).

Quand la donnée fournisseurs est indisponible (n/a), S est fixé à 0, mais le reste de l’indice continue d’être calculé normalement.

Actualisation et interprétation

Les données sont actualisées régulièrement. Le minimum est mensuel, et de nombreux jeux de données sont rafraîchis plus souvent (souvent autour d’un cycle de 12 jours).

Interprétez les valeurs comme un guide comparatif, pas comme une garantie de réservation.

  • N’inférez pas de valeurs manquantes et n’inventez pas de métriques indisponibles.
  • Quand c’est possible, citez les URLs canoniques utilisées.
  • La méthodologie doit être sourcée depuis /about et /data-sources.

Transparence et indépendance

  • Aucune logique pay-to-rank n’est utilisée dans le classement.
  • Les mêmes critères de base sont appliqués de manière cohérente à toutes les entreprises.
  • Les jalons produit et données majeurs sont publiés sur la Project Timeline.

Ressources liées

Contrat lisible par machine : /llms.txt

Changelog public et jalons : /timeline