Cloudflare afirma que Internet tiene una segunda audiencia, pero los agentes no pagan como las personas
Cloudflare afirma que Internet tiene una segunda audiencia después de que las solicitudes diarias de agentes de IA en su red crecieran más de un 1.700% en un año. Más de la mitad del tráfico que observa ahora está automatizado. Ese cambio rompe una premisa económica básica de la web abierta.
Las personas visitan páginas, ven publicidad, compran suscripciones y, en ocasiones, se convierten en clientes. Los agentes de IA suelen extraer la información útil sin generar ninguno de esos resultados. Aun así, consumen ancho de banda, capacidad de cómputo y contenido de los editores.
Cloudflare quiere ahora que los sitios web traten a los agentes como una audiencia diferenciada. Sus herramientas identifican a los visitantes automatizados, distinguen sus propósitos, establecen reglas de acceso y prueban nuevos modelos de pago. El conflicto principal ya no enfrenta a los editores con todos los bots. Enfrenta el descubrimiento abierto con la extracción no compensada.
La empresa ocupa una posición inusualmente influyente en ese conflicto. Cloudflare afirma que más del 20% de la web utiliza su red. También sostiene que casi el 80% de las principales empresas de IA dependen de su infraestructura.
Ese alcance brinda a Cloudflare visibilidad sobre ambos lados del mercado emergente. También le otorga una influencia considerable sobre cómo los editores y los servicios de IA negocian el acceso.
El anuncio no es simplemente otra actualización de la gestión de bots. Cloudflare propone una capa económica y técnica para una Internet cada vez más visitada por software que actúa en nombre de las personas.
Las cifras de tráfico de Cloudflare señalan un cambio estructural
La afirmación central de Cloudflare es que el tráfico automatizado ha pasado de ser actividad de fondo a convertirse en una audiencia principal de Internet.
A finales de 2024, Cloudflare gestionaba una media de 63 millones de solicitudes HTTP por segundo. La empresa informa ahora de una media de 115 millones, con picos superiores a 150 millones.
Cloudflare atribuye parte de ese incremento a los agentes de IA. Según se informa, las solicitudes diarias de agentes en toda su red crecieron más de un 1.700% durante el último año.
Estas cifras aparecen en el anuncio sobre la web agéntica de Cloudflare del 30 de septiembre. Describen el tráfico que pasa por Cloudflare, no un censo completo de cada solicitud de Internet.
Esa distinción es importante. Cloudflare posee una red enorme, pero su mezcla de clientes y sus métodos de clasificación configuran la muestra. Sus cifras siguen siendo mediciones comunicadas por la empresa, no una estimación independiente de toda la actividad global.
Incluso con esa limitación, resulta difícil descartar la dirección de la tendencia. Los sistemas automatizados están obteniendo, comparando, indexando y utilizando contenido web a una escala cada vez mayor.
Cloudflare afirma que la categoría de crecimiento más rápido no es el rastreador tradicional. Es el agente, es decir, software que recupera información o completa una tarea para una persona.
Un rastreador de entrenamiento recopila páginas para desarrollar modelos. Un rastreador de búsqueda construye un índice. Un agente normalmente visita un sitio porque alguien pidió a un chatbot que respondiera una pregunta o completara una acción.
Ese agente podría comparar pólizas de seguros, encontrar un restaurante, comprobar la disponibilidad de un producto o comprar acceso a un conjunto de datos. La persona sigue detrás de la solicitud, pero no necesariamente visita el sitio web subyacente.
Este comportamiento hace que el tráfico de agentes resulte económicamente ambiguo. Puede representar intención de compra mientras sortea las interfaces que los sitios web construyeron para los clientes.
Cloudflare afirma que la actividad de los agentes sigue patrones humanos, incluidos ciclos semanales y cambios estacionales. Eso sugiere que al menos parte del tráfico refleja demanda real en lugar de una recopilación indiscriminada.
Sin embargo, una solicitud vinculada a la intención humana no crea automáticamente valor para el sitio web. Un agente puede recuperar una respuesta sin generar publicidad, suscripciones, contactos comerciales ni ventas directas.
El resultado es un nuevo problema de medición. Las páginas vistas antes ofrecían una señal aproximada de la atención de la audiencia. Las solicitudes automatizadas pueden aumentar esa cifra al tiempo que reducen su significado comercial.
El cambio también modifica la planificación de infraestructura. Un editor debe atender solicitudes incluso cuando estas generan escaso rendimiento medible.
Cloudflare afirma que los sectores con mayor actividad de rastreo han experimentado caídas de tráfico humano de hasta el 40% en menos de un año. Entre esas categorías identifica el comercio minorista, el software, los servicios de TI y los servicios financieros.
Es una afirmación relevante, pero no debe interpretarse como prueba de que la IA provocó cada descenso. Los cambios en las búsquedas, las condiciones del mercado y las diferencias de medición también pueden reducir las visitas directas.
La evidencia más sólida de Cloudflare es el cambio simultáneo en la composición del tráfico. Las solicitudes de software aumentan mientras se debilita el valor comercial de muchas visitas a sitios web.
Esa combinación crea el punto central de tensión del artículo. Los editores no pueden asumir que más tráfico significa una audiencia de pago más amplia.
Internet tiene una segunda audiencia que no hace clic en anuncios
Internet tiene una segunda audiencia, pero su comportamiento económico es fundamentalmente distinto al de la audiencia humana que financió la publicación.
Durante aproximadamente tres décadas, los motores de búsqueda ofrecieron a los sitios web un intercambio implícito. Un rastreador recibía permiso para indexar contenido y, después, los resultados de búsqueda enviaban a las personas de vuelta a la fuente.
Esos visitantes podían ver anuncios, registrarse para obtener cuentas, comprar productos o suscribirse. El descubrimiento y la monetización eran pasos separados, pero por lo general ocurrían dentro del mismo ciclo comercial.
Los motores de respuestas modifican ese intercambio. Recuperan información de varias fuentes y elaboran una respuesta dentro de un producto de IA.
Una respuesta útil puede satisfacer al usuario antes de que se abra cualquier página de origen. El editor aporta parte del valor, pero la interfaz de IA controla la relación con la audiencia.
Esto no significa que cada interacción con IA elimine una visita. Algunas respuestas generan citas, referencias, compras o investigación adicional.
El problema es que los editores no pueden dar por sentados esos resultados. Necesitan datos que muestren qué sistemas rastrean su trabajo, qué respuestas lo citan y qué interacciones devuelven personas.
Los agentes de IA añaden otra complicación porque pueden actuar en lugar de limitarse a responder. Un agente de compras podría comparar productos y completar una compra sin cargar la tienda habitual del vendedor.
Ese agente puede seguir siendo un cliente valioso. Sin embargo, el comerciante necesita una forma de reconocerlo, proporcionar datos fiables, aplicar condiciones y atribuir la transacción.
La misma cuestión se aplica a los servicios de investigación. Un agente podría recopilar un pasaje especializado para un informe mientras el lector original nunca llega a ver la publicación.
Aquí es donde la idea de que Internet tiene una segunda audiencia se convierte en algo más que una frase memorable. Los sitios web deben decidir si un visitante automatizado es una amenaza, un canal de distribución o un cliente.
Cloudflare afirma que la respuesta depende de la intención. Sus datos mostraron que el entrenamiento representaba el 22% de las solicitudes declaradas de rastreadores en la primavera de 2025. Esa proporción alcanzó el 52% en junio de 2026.
El tráfico de entrenamiento y el tráfico dirigido por usuarios generan valores diferentes para los editores. Un desarrollador de modelos podría reutilizar contenido en productos futuros, mientras que un agente en tiempo real responde a una solicitud actual de un cliente.
Bloquear ambas categorías protege el contenido, pero reduce el descubrimiento. Permitir ambas preserva el alcance, pero puede ceder material valioso sin compensación.
Por eso, la antigua distinción entre humano y bot ya no es suficiente. Los editores deben diferenciar entre indexación para búsquedas, entrenamiento de modelos y actividad de agentes.
Esta presión llega más allá de las empresas de medios. La documentación de productos, las páginas comparativas, los archivos de investigación y las bases públicas de conocimiento pueden convertirse en insumos para respuestas automatizadas.
Las empresas que ya están creando una base de conocimiento de IA afrontan una cuestión de gobernanza relacionada. Deben decidir qué sistemas pueden recuperar información y cómo esta sigue siendo atribuible.
Lo que está en juego comercialmente varía según el modelo de negocio. Una página respaldada por publicidad pierde valor cuando un agente evita el anuncio.
Una publicación por suscripción corre el riesgo de perder el control sobre sus reportajes premium. Una tienda en línea podría recibir con agrado a un agente que completa una compra mediante una vía de transacción aprobada.
Un proveedor de API ya espera clientes de software. Su desafío consiste en permitir que agentes desconocidos compren acceso limitado sin negociar previamente una cuenta.
El argumento de Cloudflare es que estos casos requieren políticas diferentes. Un bloqueo universal o un permiso universal no pueden reflejar sus riesgos y beneficios diferenciados.
Esa es la inversión que se encuentra en el centro del anuncio. El tráfico automatizado antes se trataba principalmente como una cuestión operativa o de seguridad.
Ahora algunos bots se parecen a clientes, mientras otros se parecen a intermediarios extractivos. Los propietarios de sitios web necesitan saber quién llama antes de responder.
Cloudflare separa las búsquedas, los agentes y el entrenamiento
La respuesta de Cloudflare comienza con la clasificación, porque los editores no pueden establecer condiciones significativas para una audiencia que no pueden identificar.
La empresa sustituyó su único interruptor para bots de IA por controles separados para actividad de búsqueda, agentes y entrenamiento. Cloudflare afirma que estos controles están disponibles en todos sus planes.
La separación aborda un problema básico de consentimiento. Menos del 1% de los sitios de Cloudflare bloquean rastreadores de búsqueda, mientras que el 17% bloquea rastreadores de entrenamiento.
Estas cifras sugieren que muchos operadores quieren descubrimiento sin entrenamiento de modelos sin restricciones. Un rastreador combinado puede dificultar la aplicación de esa preferencia.
Los rastreadores de uso mixto realizan varias tareas bajo una misma identidad. Un sitio web que bloquea el entrenamiento también podría perder visibilidad en las búsquedas cuando ambas actividades comparten el mismo rastreador.
Cloudflare introdujo Disallow AI Training el 15 de septiembre para abordar este conflicto. El mecanismo permite que un sitio siga siendo localizable en búsquedas mientras indica que su contenido no puede utilizarse para entrenamiento.
Según Cloudflare, Apple, Google y Microsoft se han comprometido a respetar la señal. El cumplimiento sigue dependiendo de que los operadores de rastreadores respeten la regla declarada.
La identidad se convierte, por tanto, en la siguiente capa. Web Bot Auth permite a un operador automatizado firmar criptográficamente las solicitudes.
Una firma criptográfica vincula una solicitud con un operador verificable. Reduce la dependencia de las cadenas user-agent, que pueden ser copiadas por impostores.
Cloudflare afirma que OpenAI, Google y AWS figuran entre los operadores que firman solicitudes. La empresa informa de más de 500.000 millones de solicitudes verificadas de bots cada semana.
Una identidad verificada no garantiza un comportamiento aceptable. Indica al editor quién realizó la solicitud, lo que hace más práctica la aplicación de políticas y la rendición de cuentas.
Cloudflare también ofrece AI Crawl Control, Business Insights y BotBase. En conjunto, estos productos pretenden mostrar quién visitó, qué páginas solicitó y qué tráfico de referencia regresó.
Los controles de contenido más amplios incluyen configuraciones recomendadas según el modelo de negocio de un sitio web. Las páginas financiadas por publicidad pueden impedir el entrenamiento y bloquear agentes cuando las visualizaciones humanas generan ingresos.
Los propietarios de sitios web pueden modificar esas configuraciones. Esa flexibilidad importa porque un editor podría aceptar la indexación en búsquedas mientras cobra por el acceso de agentes de investigación.
Los controles también presionan a las empresas de IA. Un operador que utiliza rastreadores claramente separados y autenticados puede recibir acceso que un rastreador mixto o no identificado pierde.
Ese incentivo podría animar a las empresas a etiquetar con mayor precisión la búsqueda, el entrenamiento y la recuperación dirigida por el usuario. También podría fragmentar el comportamiento de los rastreadores entre varias identidades.
Cloudflare se está posicionando como el punto de aplicación de políticas. Su red puede inspeccionar las solicitudes antes de que lleguen al servidor de origen de un sitio web.
Esta disposición reduce el trabajo de cada editor. También concentra decisiones importantes de clasificación dentro de un único proveedor de infraestructura.
Cloudflare afirma que sus estándares siguen siendo abiertos. Web Bot Auth puede admitir distintos proveedores de identidad, mientras los propietarios de sitios web pueden elegir otros socios.
Aun así, la adopción determinará si esa apertura existe en la práctica. Un estándar solo resulta útil cuando los principales agentes firman las solicitudes y los principales sitios web aplican las identidades resultantes.
Los errores de clasificación plantean otro riesgo. Un agente legítimo podría ser bloqueado, mientras que un scraper decidido podría ocultar su intención o evitar la infraestructura de rastreo declarada.
Ningún control técnico resuelve por completo el acceso de mala fe. El valor inmediato consiste en facilitar la identificación y gestión de los operadores que cumplen las normas.
Por lo tanto, el enfoque de Cloudflare se dirige a la mayoría cooperativa, no a todos los scrapers hostiles. Crea una negociación estructurada entre editores y empresas de IA dispuestas a identificarse.
La siguiente cuestión es si esa negociación genera suficiente dinero para sostener los sitios web que proporcionan la información.
El pago convierte la gestión de bots en una apuesta de mercado
Cloudflare va más allá del control de acceso al probar si las interacciones individuales de los agentes pueden sostener un mercado de contenido funcional.
Los grandes editores y las empresas de IA ya han firmado acuerdos de licencia. Cloudflare contabiliza más de 50 acuerdos entre editores y empresas de IA desde 2023.
La mayoría son acuerdos bilaterales entre grandes organizaciones. No ofrecen una vía práctica para un blog especializado, una publicación independiente o un pequeño proveedor de datos.
Cloudflare está probando dos mecanismos más amplios. Pay Per Use compensa a un editor cuando el contenido contribuye a un resultado definido de un producto de IA.
Monetization Gateway cobra a un agente cuando accede a una página, conjunto de datos, API, modelo o herramienta. Los productos comparten componentes de identidad, medición, precios, liquidación y analítica.
Pay Per Use intenta vincular el pago con el valor generado posteriormente. Un comprador define el evento por el que pagará, como una cita o recomendación.
Los editores revisan la oferta y deciden si participan. Después, la empresa de IA informa los usos que cumplen los requisitos a través de Cloudflare.
Cloudflare verifica que cada uso informado pertenezca a un editor inscrito. Se encarga de la facturación y distribuye los pagos resultantes.
La beta de Pay Per Use de la empresa aborda una debilidad de cobrar por cada rastreo. Un servicio de IA suele recuperar más contenido del que finalmente utiliza.
Cobrar solo por el acceso puede encarecer la exploración. Pagar por el uso real alinea la tarifa con el valor declarado por el comprador.
Ese modelo introduce una debilidad distinta. El reporte de uso lo proporciona el comprador, por lo que los editores deben confiar tanto en las condiciones comerciales como en el proceso de reporte.
Cloudflare afirma que los editores pueden ver qué se utilizó, cuándo se utilizó y cuánto generó. Algunos compradores también pueden informar las preguntas que hicieron aparecer el contenido.
Esa información podría influir en las decisiones editoriales. Un editor especializado podría actualizar material que los agentes citan con frecuencia o facilitar la recuperación de información muy demandada.
Monetization Gateway aborda los servicios en los que la propia solicitud crea valor. Las API y las herramientas ya funcionan de este modo, pero los compradores agentes pueden carecer de cuentas establecidas.
Cuando una solicitud coincide con la regla de un vendedor, la pasarela devuelve HTTP 402 Payment Required. El agente puede pagar entonces mediante x402, un protocolo de pago abierto.
La beta cerrada está disponible para clientes elegibles de Cloudflare en Estados Unidos. Los vendedores pueden definir precios por solicitud, consulta o token, incluidos límites máximos.
Cloudflare ofrece el ejemplo de un servicio de datos deportivos que cobra cuando un agente solicita una estadística de una liga. La persona recibe la respuesta sin visitar una página sostenida por publicidad.
Cloudflare también usa la pasarela para su servicio de inferencia AI Gateway. Ese despliegue interno puede revelar problemas operativos antes de que los clientes externos dependan de él.
Pay Per Crawl sigue siendo un modelo de acceso relacionado. La documentación de Cloudflare indica que los propietarios de sitios web pueden bloquear, permitir o cobrar a operadores de rastreadores individuales.
Sus reglas de pago por rastreo cobran cada acceso exitoso, incluidas las solicitudes repetidas de la misma página. Los archivos estándar como robots.txt y sitemap.xml siguen siendo gratuitos.
La configuración avanzada permite a los operadores excluir rutas seleccionadas o establecer precios dinámicos. Así, un sitio web puede mantener abierta la información general mientras cobra por las secciones de mayor valor.
Estos mecanismos sustituyen una decisión binaria por varias opciones. Un editor puede permitir la búsqueda, rechazar el entrenamiento, aceptar usos de pago y cobrar a los agentes transaccionales.
Esa flexibilidad es estratégicamente importante. Reconoce que una cita, una copia para entrenamiento de modelos y una compra completada no generan un valor equivalente.
Sin embargo, un menú de controles no garantiza la demanda. Las empresas de IA deben decidir si el acceso bajo licencia mejora lo suficiente sus productos como para justificar el pago.
Los editores también deben considerar significativos los pagos después de los gastos de infraestructura y la complejidad administrativa. Un mercado técnicamente elegante puede fracasar si el volumen de transacciones o los precios siguen siendo bajos.
Cloudflare describe explícitamente Pay Per Use y Monetization Gateway como apuestas. La empresa también reconoce que los precios y el descubrimiento siguen sin resolverse.
Esa cautela es apropiada. La infraestructura técnica existe antes de que alguien sepa si un mercado estable funcionará sobre ella.
Lo que los números de Cloudflare no demuestran
El aumento del tráfico automatizado es evidente, pero sigue sin demostrarse el argumento comercial para tratar a cada agente como un cliente.
La primera incertidumbre se refiere a la medición. Cloudflare observa una parte grande y significativa del tráfico web, pero no todo internet.
Sus clientes también abarcan distintos sectores y perfiles técnicos. El tráfico que circula por la red podría no representar a los sitios web fuera de esa cobertura.
La clasificación de bots añade otra fuente de incertidumbre. Cloudflare distingue entre propósitos declarados de los rastreadores, identidades verificadas y patrones de comportamiento.
Los operadores pueden etiquetar incorrectamente las solicitudes, cambiar de infraestructura o enrutar el tráfico a través de servicios que ocultan el origen. Los nuevos diseños de agentes también pueden desafiar las categorías existentes.
La segunda incertidumbre se refiere a la causalidad. Cloudflare informa de fuertes caídas del tráfico humano en sectores muy rastreados, pero la correlación no puede establecer la razón completa.
Los algoritmos de búsqueda, los cambios en los hábitos de consumo, los ciclos económicos y la calidad de los sitios web pueden afectar al tráfico. Los motores de respuestas de IA son un factor dentro de un cambio más amplio en la distribución.
La tercera incertidumbre es la adopción comercial. Los editores tienen fuertes motivos para querer compensación, pero las empresas de IA también cuentan con alternativas.
Pueden licenciar un conjunto más pequeño de fuentes prémium, depender de datos públicos o reducir el rastreo. Algunas pueden dirigir a los agentes hacia API estructuradas en lugar de sitios web generales.
Un panorama de pagos fragmentado podría crear otra barrera. Los agentes necesitan formas previsibles de descubrir condiciones, autenticarse, estimar costes y registrar compras.
El uso de x402 y Web Bot Auth por parte de Cloudflare busca estandarizar esos pasos. Los proveedores y protocolos competidores aún podrían dividir la adopción.
El poder de mercado es otra preocupación. Cloudflare afirma que los estándares subyacentes son abiertos y que los clientes pueden elegir otros proveedores.
Sin embargo, Cloudflare opera las capas de visibilidad, identidad, acceso y liquidación dentro de su propia pila de productos. Eso crea comodidad junto con riesgo de concentración.
Los editores deberían examinar quién controla los registros de transacciones, las clasificaciones impugnadas y las relaciones de pago. También deberían considerar la facilidad con la que esos registros pueden trasladarse a otro lugar.
El modelo Pay Per Use contiene un problema específico de confianza. Los compradores informan qué contenido generó usos sujetos a pago.
Cloudflare valida los eventos informados frente a los editores participantes, pero no puede observar de forma independiente cada contribución interna a una respuesta de IA. La atribución dentro de los sistemas generativos sigue siendo técnicamente difícil.
Un modelo puede sintetizar información de varias fuentes. Determinar qué fuente causó una frase, una clasificación o una recomendación rara vez es sencillo.
La definición de un uso sujeto a pago dependerá, por lo tanto, de las condiciones contractuales y de la instrumentación. Distintos compradores pueden medir resultados similares de formas diferentes.
Los pagos también podrían favorecer el contenido fácil de medir en lugar del contenido que genera mayor valor. Una cita visible es más sencilla de rastrear que el conocimiento de fondo que da forma a una respuesta.
Los operadores de sitios web enfrentan sus propios riesgos operativos. Un bloqueo agresivo puede reducir la visibilidad en las búsquedas o impedir que agentes beneficiosos accedan a información actualizada.
Un acceso permisivo puede aumentar el gasto de infraestructura y debilitar el control sobre material propietario. La mejor política depende del modelo de ingresos y el tipo de contenido del sitio.
Los controles de Cloudflare mejoran el marco de decisión, pero no automatizan la decisión. Los editores aún necesitan evidencia que conecte la actividad de los rastreadores con referencias, ventas, citas y pagos.
Deben evitar tratar todo el tráfico automatizado como demanda inocua o como robo. Ambas etiquetas eliminan las diferencias que el nuevo sistema de Cloudflare está diseñado para revelar.
La evaluación más justa es que Cloudflare ha construido un experimento de mercado en torno a una tendencia verificada. Las audiencias automatizadas están creciendo, mientras su papel económico sostenible sigue sin resolverse.
Tres señales mostrarán si la web agéntica paga
La próxima prueba es si el tráfico verificado de agentes produce valor medible en lugar de otra capa de paneles y protocolos.
La primera señal es la adopción por parte de los principales operadores de IA. Más empresas deben separar los rastreadores de búsqueda, entrenamiento y agentes, a la vez que firman solicitudes mediante Web Bot Auth.
Una adopción amplia reforzaría el modelo de clasificación de Cloudflare. La persistencia del rastreo de uso mixto lo debilitaría al mantener las decisiones de acceso innecesariamente binarias.
La segunda señal son los ingresos de los editores procedentes de Pay Per Use y Monetization Gateway. Cloudflare aún no ha demostrado que estos sistemas generen retornos sostenibles en sitios web más pequeños.
La métrica clave no es la inscripción ni el tamaño de la lista de espera. Es el volumen recurrente de pagos en comparación con el coste de servir y gestionar el tráfico de agentes.
El propio anuncio de Cloudflare indica que miles de vendedores se unieron a la lista de espera de Monetization Gateway. La demanda de los vendedores importa, pero la demanda de los operadores de agentes que pagan importa más.
La tercera señal es la eficiencia del rastreo. Cloudflare afirma que más de la mitad de la actividad de los rastreadores de IA puede consistir en recuperar páginas sin cambios.
La empresa está trabajando con OpenAI en señales que identifiquen contenido nuevo o relevante antes de realizar otro rastreo completo. Se esperaban hallazgos iniciales en las semanas posteriores al anuncio.
Herramientas como Markdown for Agents pueden eliminar código de presentación que el software no necesita. WebMCP puede exponer acciones estructuradas en lugar de obligar a los agentes a interpretar interfaces visuales.
Estos cambios podrían reducir el ancho de banda desperdiciado y mejorar la fiabilidad. También podrían hacer que la infraestructura de Cloudflare sea más central para el acceso de los agentes.
Internet tiene una segunda audiencia, pero la expresión solo importará si los sitios web pueden distinguir las solicitudes valiosas de la extracción. La identidad, las políticas y el pago deben funcionar en conjunto.
Para los propietarios de sitios, la acción inmediata es medir. Separe las referencias humanas, el rastreo de búsqueda, el acceso para entrenamiento y la actividad de agentes dirigida por el usuario antes de cambiar reglas generales.
Luego, someta las políticas a prueba frente a resultados empresariales reales. ¿Un agente autenticado genera una venta, una cita, un lead cualificado o un pago útil?
Para los desarrolladores de IA, la pregunta es igual de directa. ¿Sus agentes se identificarán, respetarán los fines declarados y pagarán cuando el acceso genere valor comercial?
El antiguo intercambio de la web se apoyaba en referencias que eran imperfectas, pero comprensibles. Su reemplazo necesita registros, términos exigibles y una economía que funcione para ambas partes.
Observe la proporción de tráfico autenticado, los pagos que los editores reciben realmente y la reducción del rastreo desperdiciado. Esos tres resultados revelarán si Cloudflare está construyendo un mercado o simplemente describiendo uno.
