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name: av-actionability
description: Bewertet die Readiness-Dimension „Actionability & Agentic Viability" — kann ein Mensch UND ein browser-/tool-nutzendes System den nächsten Schritt verstehen und reibungsarm ausführen? Nutzen, wenn im Readiness-Audit (v3, 8 Dimensionen) die agentische Handlungsfähigkeit einer Marken-Website bepunktet werden soll. Maschinenlesbare potentialAction/Katalog-Anteile liegen jetzt in [[av-knowledge-catalog]].
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> **EVN:** Dieser Skill misst die Eigenschaft (Stellhebel) **„Actionability & Agentic Viability"** → trägt zum Vorteil **Sichtbarkeit** bei → Nutzen **Auffindbarkeit**.

# av-actionability — Dimension „Actionability & Agentic Viability"

Bewertet die siebte und **agentische Kern-Dimension** des Search-&-AI-Readiness-Audits. Leitfrage: *Kann ein Mensch — und potenziell ein browser- oder tool-nutzendes System — den nächsten Schritt erkennen und ohne vermeidbare Reibung abschließen?*

Score 0–100 als gewichtete Summe aus 4 Sub-Signalen, jedes gegen die 0/25/50/75/100-Rubrik bewertet.

**v3-Hinweis:** Diese Dimension misst jetzt die **Mensch-seitige** Handlungsfähigkeit. Die zuvor 5. Sub-Signal-Komponente *„maschinenlesbare Action-/potentialAction-Daten"* ist in die neue 8. Achse **`av-knowledge-catalog`** (Transactability) gewandert — hier nicht mehr werten (keine Doppelmessung). Entsprechend sank das AVI-Cross-Gewicht der Dimension 0.20 → 0.10 (method_config v3).

## Wann nutzen

- Wenn ein Readiness-Audit (v3, 8 Dimensionen) läuft und die Dimension „Actionability & Agentic Viability" bepunktet werden muss.
- Wenn geprüft werden soll, ob eine Seite für menschliche/agentische Nutzung tauglich ist (Buy/Book/Enquire/Download/Call ohne Sackgasse). Die rein *maschinenlesbare* Transactability (`potentialAction`, Booking-Integration) läuft über **av-knowledge-catalog**.

## Methode — Sub-Signale und Gewichte

1. **Klare CTA & Next-Step-Pfad** — 25 %
2. **Vollständige Offer-/Preis-/Verfügbarkeits-/Qualifikations-/Booking-Information** — 25 %
3. **Formular-, Kauf-, Booking- oder Kontakt-Usability** — 30 %
4. **Accessibility-/semantische Interaktions-Cues auf Kern-Journeys** (inkl. **Canvas-Text-Exposure**) — 20 %

`Actionability Score = Σ (Sub-Score × Gewicht)`

Score-Anker: 0 = fehlt/blockiert/kaputt · 25 = vereinzelt, hohe Reibung · 50 = teils vorhanden, inkonsistent · 75 = stark, kleine Lücken · 100 = nachweislich reif für Markt + Geschäftsmodell. **Nie 100 nur weil ein Element existiert.**

## Inputs

- Roh-HTML / gerendertes DOM der Kern-Conversion-Seiten (Produkt, Checkout, Buchung, Kontakt).
- `primary_conversion` und `primary_offers` aus dem Intake (av-intake).
- Erkannte Fakten: vorhandene `<form>`-Elemente, Label-/ARIA-Attribute, sichtbare CTA-Buttons, Preis-/Verfügbarkeitsangaben als HTML-Text, gültiges Product/Offer/Service/Event-JSON-LD, ob Schlüsselinfos nur in Bild/PDF/fragilem Script **oder pixel-only Canvas** stecken.

## Sub-Check — Canvas-Text-Exposure (innerhalb Sub-Signal 4)

Eine CTA, ein Formular oder eine Buchungs-/Preis-Info, die **nur** als Canvas-Pixel gerendert ist (per `fillText`/Bitmap, ohne DOM), ist eine **agentische Sackgasse**: ein browser-/tool-nutzendes System findet kein klickbares Ziel und keinen Text — wie eine Info, die nur in einem Bild steckt. Die HTML-in-Canvas-API (`<canvas layoutsubtree>` + `drawElementImage`, Chrome Origin Trial 2026) hält das echte `<input>`/`<button>`/den Text im Accessibility-Tree → der Next-Step bleibt erkenn- und ausführbar.

- **Erkennung:** Auf Kern-Conversion-Seiten prüfen, ob CTA/Formular/Offer-Daten in einem `<canvas>` liegen; falls ja → `layoutsubtree` + echtes interaktives DOM vorhanden (gut) oder pixel-only (Sackgasse).
- **Scoring-Wirkung** auf das `semantic_cues`-Sub-Signal:
  - Pixel-only Canvas trägt eine Kern-Action (Buy/Book/Enquire/Download/Call) oder Schlüssel-Offer-Info → Sub-Score senken, Reason nennt die betroffene Journey.
  - `layoutsubtree` + echtes interaktives DOM im Canvas → positiv.
  - Canvas rein dekorativ (kein Action/Text-Inhalt) → neutral.
- **Guardrail:** bleibt Proxy-Bewertung — garantiert NICHT, dass ein externer Agent tatsächlich transagiert; gemessen wird nur die technische Erreichbarkeit der Action. Live-Demo: `audit.phibel.app/canvas-demo`.

## Output-Format (JSON)

```json
{
  "axis_key": "actionability",
  "score": 0,
  "sub_signals": {
    "cta_next_step":      {"score": 0, "weight": 25, "reason": "", "evidence_label": "VERIFIED"},
    "offer_completeness": {"score": 0, "weight": 25, "reason": "", "evidence_label": "VERIFIED"},
    "form_usability":     {"score": 0, "weight": 30, "reason": "", "evidence_label": "VERIFIED"},
    "semantic_cues":      {"score": 0, "weight": 20, "reason": "", "evidence_label": "VERIFIED"}
  },
  "confidence": "B",
  "tier": "cold",
  "measured_at": "YYYY-MM-DD"
}
```

Jede `reason` ist konkret und stützt sich auf erkannte Fakten, keine Bauch-Bewertung.

## Guardrails

- Das ist eine **Proxy-Readiness-Bewertung**: Sie garantiert NICHT, dass ein externer KI-Agent tatsächlich transagiert, empfiehlt oder ein bestimmtes Interface nutzt (siehe 02_PRODUCT_METHOD, Dim. 7).
- Maschinenlesbare Daten sind ein Sub-Signal, **kein Versprechen** für KI-Sichtbarkeit oder Agent-Nutzung.
- Schlüsselinfos, die nur in Bildern, PDFs oder fragilen Scripts liegen, senken den Score — barrierefreies HTML zählt.
- Fehlt eine Kern-Journey-Seite (kein Zugriff): `MISSING_DATA` / „not measured" statt 0; Confidence auf C.
- Evidenz-Label je Sub-Signal vergeben (MEASURED/VERIFIED/HYPOTHESIS/MISSING_DATA), Mess-Datum immer ausweisen.

## Verwandte Skills

- **av-knowledge-catalog** — misst die maschinenlesbare Transactability (`potentialAction`, Booking-Integration), die aus dieser Dimension hierher gewandert ist (keine Doppelmessung).
- **av-intake** — liefert `primary_conversion` / `primary_offers` als Bewertungs-Kontext.
- **av-guardrails** — erzwingt Evidenz-Labels und die Non-Negotiable-Truth-Rules über diesen Output.
- **av-gap-strategist** — nutzt den Dimensions-Score für die Gap-Strategie.