Email Header Analyzer

Analyseur d'en-têtes email traite les données brutes des en-têtes pour extraire les signaux relatifs à la délivrabilité, à l'authentification et au routage. Il prend en charge les champs d'en-tête basés sur RFC (From, Received, SPF, DKIM, DMARC, Authentication-Results) et fournit un profil structuré utilisable par des API ou des tableaux de bord. Les utilisateurs cibles incluent les ingénieurs de délivrabilité, les administrateurs IT, les équipes marketing-tech et les développeurs intégrant les vérifications d'en-têtes dans les pipelines CI/CD. Les cas d'utilisation incluent l'analyse post-bounce, les changements de domaine ou la surveillance continue de la réputation de l'expéditeur. L'outil n'analyse pas le corps du message; il se concentre sur la provenance et les signaux de confiance. Les sorties aident à identifier des fautes de configuration, des domaines mal alignés ou des chemins de routage suspects.

Comment cela fonctionne conceptuellement: l'outil analyse les en-têtes pour normaliser les valeurs, puis applique des règles basées sur RFC pour évaluer l'alignement SPF, le succès/échec DKIM et la disposition DMARC. Il construit une cartographie de routage pas-à-pas à partir des lignes Received, résout les domaines vers les chemins MX et signale les anomalies telles que les fuites SPF ou les signatures DKIM en double. Un score de délivrabilité combine des signaux objectifs et des facteurs de risque heuristiques et convient à l'automatisation pilotée par API. Les sorties incluent un résumé, un objet d'authentification détaillé, un tableau de routage et des recommandations actionnables. Le design met l'accent sur une analyse déterministe, une gestion robuste des erreurs et des indicateurs clairs de qualité des données.

Valeur unique et fonctionnalités: vérifications répétables, résultats exportables et structures de données adaptées aux API pour s'intégrer dans les outils de surveillance et les rapports d'incidents. Prend en charge la conformité RFC, la normalisation des horodatages et des indicateurs clairs de qualité des données, garantissant une interprétation cohérente entre les équipes. Exemples: triage post-bounce, fusions de domaines et vérifications de cohérence des en-têtes à l'échelle des campagnes.