Cloudflare、インターネットには「第2のオーディエンス」がいると指摘、ただしエージェントは人間のようには支払わない

Cloudflareによると、同社ネットワーク上でAIエージェントからの日次リクエストが1年間で1,700%超増加したことで、インターネットには第2のオーディエンスが現れている。現在、同社が観測するトラフィックの半分以上は自動化されたものだという。この変化は、オープンウェブを支えてきた基本的な経済前提を崩している。

人々はページを訪れ、広告を見て、サブスクリプションを購入し、ときには顧客になる。AIエージェントは、こうした成果を生むことなく有用な情報を抽出する場合が多い。それでも帯域幅、コンピューティング能力、パブリッシャーのコンテンツを消費する。

Cloudflareは現在、ウェブサイトがエージェントを別個のオーディエンスとして扱うべきだと考えている。同社のツールは自動化された訪問者を識別し、その目的を分け、アクセスルールを設定し、新しい決済モデルを試すものだ。主要な対立はもはや、パブリッシャー対すべてのボットではない。オープンな発見可能性と、対価のない抽出との対立である。

Cloudflareはこの対立において、異例なほど大きな影響力を持つ立場にある。同社によれば、ウェブ全体の20%以上がそのネットワークを利用している。また、主要AI企業の約80%が同社のインフラに依存しているという。

この到達範囲により、Cloudflareは生まれつつある市場の双方を見渡せる。同時に、パブリッシャーとAIサービスがアクセスを交渉する方法に対して、同社は相当な影響力を持つことになる。

この発表は、単なるボット管理のアップデートではない。Cloudflareは、人々の代理として動くソフトウェアがますます訪問するインターネットのために、経済的かつ技術的なレイヤーを提案している。

Cloudflareのトラフィック数値が示す構造変化

Cloudflareの中心的な主張は、自動化トラフィックが背景的な活動の域を超え、インターネットの主要なオーディエンスになったというものだ。

2024年末時点で、Cloudflareは毎秒平均6,300万件のHTTPリクエストを処理していた。同社は現在、平均1億1,500万件、ピーク時には1億5,000万件超を処理していると報告している。

Cloudflareは、この増加の一部をAIエージェントによるものとしている。同社ネットワーク全体での日次エージェントリクエストは、過去1年間で1,700%超増えたとされる。

これらの数値は、Cloudflareの9月30日付エージェント型ウェブに関する発表に掲載されたものだ。これはCloudflareを通過するトラフィックを示しており、すべてのインターネットリクエストを完全に集計したものではない。

この違いは重要だ。Cloudflareは巨大なネットワークを持つが、その顧客構成や分類手法がサンプルを形づくる。これらの数値は、世界全体の活動に関する独立した推定ではなく、同社が報告した測定値である。

この制約を踏まえても、その方向性を退けるのは難しい。自動化システムは、増大する規模でウェブコンテンツを取得、比較、インデックス化し、行動している。

Cloudflareによれば、最も急成長しているカテゴリーは従来型クローラーではない。人のために情報を取得したりタスクを完了したりするソフトウェア、すなわちエージェントだ。

学習用クローラーはモデル開発のためにページを収集する。検索クローラーはインデックスを構築する。対してエージェントは通常、チャットボットに質問への回答や行動の完了を依頼した人がいるために訪問する。

そのエージェントは、保険契約を比較し、レストランを探し、製品在庫を確認し、データセットへのアクセスを購入するかもしれない。人間はリクエストの背後にいるが、必ずしも元のウェブサイトを訪問するわけではない。

この行動により、エージェントトラフィックの経済的な意味は曖昧になる。顧客の意図を示す可能性がある一方、ウェブサイトが顧客向けに構築したインターフェースを迂回するからだ。

Cloudflareは、エージェントの活動が週次サイクルや季節変動を含め、人間のパターンに沿っているとしている。これは、少なくとも一部のトラフィックが無差別な収集ではなく、実際の需要を反映していることを示唆する。

しかし、人間の意図に結び付いたリクエストが、自動的にウェブサイトに価値を生むわけではない。エージェントは、広告、サブスクリプション、リード、直接販売を生むことなく回答を取得できる。

結果として、新しい会計上の問題が生じる。かつてページビューは、オーディエンスの注目度を大まかに示す指標だった。自動化リクエストは、その数を増やしながら商業的な意味を薄める可能性がある。

この変化はインフラ計画も変える。パブリッシャーは、測定可能な見返りがほとんどないリクエストであっても処理しなければならない。

Cloudflareによると、頻繁にクロールされる業界では、1年未満で人間によるトラフィックが最大40%減少したケースがある。同社は、こうしたカテゴリーとして小売、ソフトウェア、ITサービス、金融サービスを挙げている。

これは重要な主張だが、AIがすべての減少を引き起こした証拠として読むべきではない。検索の変化、市場環境、測定方法の違いも直接訪問を減らし得る。

Cloudflareの最も強い根拠は、トラフィック構成の同時的な変化にある。ソフトウェアからのリクエストは増加する一方、多くのウェブサイト訪問の商業的価値は弱まっている。

この組み合わせが、本記事の中心的な緊張点を生む。パブリッシャーは、トラフィックの増加が支払うオーディエンスの拡大を意味すると考えることはできない。

広告をクリックしないインターネットの第2のオーディエンス

インターネットには第2のオーディエンスがいるが、その経済行動は、出版を支えてきた人間のオーディエンスとは根本的に異なる。

およそ30年間、検索エンジンはウェブサイトに暗黙の交換を提示してきた。クローラーはコンテンツのインデックス化を許可され、その後、検索結果が人々を情報源へ送り返した。

そうした訪問者は広告を読み、アカウントに登録し、製品を購入し、あるいは購読した。発見と収益化は別々の段階だったが、通常は同じ商業的な循環の中で起きていた。

回答エンジンは、この交換を変える。複数の情報源から情報を取得し、AI製品の内部で回答を組み立てる。

有用な回答は、元の情報源ページが開かれる前にユーザーを満足させることがある。パブリッシャーは価値の一部を提供するが、AIインターフェースがオーディエンスとの関係を支配する。

これは、すべてのAIインタラクションが訪問をなくすことを意味しない。一部の回答は、引用、送客、購入、追加調査につながる。

問題は、パブリッシャーがこうした成果を前提にできないことだ。どのシステムが自社の成果物をクロールし、どの回答がそれを引用し、どのインタラクションが人々を戻しているのかを示すデータが必要になる。

AIエージェントは、単に回答するのではなく行動できるため、さらに複雑さを加える。ショッピングエージェントは、販売者の通常のストアフロントを読み込むことなく、製品を比較して購入を完了するかもしれない。

そのエージェントは依然として価値ある顧客になり得る。しかし販売者には、それを認識し、信頼できるデータを提供し、条件を適用し、取引を帰属させる方法が必要だ。

同じ問題はリサーチサービスにも当てはまる。エージェントがレポート用に専門的な一節を収集しても、元の読者がその出版物を見ることはないかもしれない。

ここで「インターネットには第2のオーディエンスがいる」という表現は、印象的なフレーズ以上の意味を持つ。ウェブサイトは、自動化された訪問者を脅威、流通チャネル、顧客のいずれとして扱うかを決めなければならない。

Cloudflareによると、答えは意図によって異なる。同社のデータでは、2025年春に学習目的が申告済みクローラーリクエストの22%を占めていた。この比率は2026年6月までに52%に達した。

学習トラフィックとユーザー主導のトラフィックは、パブリッシャーに異なる価値をもたらす。モデル開発者は将来の製品全体でコンテンツを再利用する可能性がある一方、ライブエージェントは現在の顧客リクエストに応答する。

両方のカテゴリーをブロックすればコンテンツは守られるが、発見可能性は低下する。両方を許可すれば到達範囲は維持できるが、価値ある素材を無償で手放すことになり得る。

そのため、人間とボットという従来の区別だけでは不十分になった。パブリッシャーは、検索インデックス化、モデル学習、エージェント活動を区別する必要がある。

この圧力はメディア企業にとどまらない。製品ドキュメント、比較ページ、研究アーカイブ、公開ナレッジベースはいずれも、自動化された回答の入力になり得る。

すでにAI knowledge baseを構築している企業も、関連するガバナンス上の問いに直面している。どの情報システムが情報を取得できるか、また、その情報の帰属をどう維持するかを決めなければならない。

商業的な利害はビジネスモデルによって異なる。広告収益型ページは、エージェントが広告を迂回すれば価値を失う。

サブスクリプション型の出版物は、プレミアム報道に対する管理を失うリスクがある。オンラインストアは、承認済みの取引経路を通じて購入を完了するエージェントを歓迎するかもしれない。

APIプロバイダーは、すでにソフトウェアの顧客を想定している。その課題は、見知らぬエージェントが事前のアカウント交渉なしに限定的なアクセスを購入できるようにすることだ。

Cloudflareの主張は、こうしたケースには異なるポリシーが必要だということだ。全面的なブロックや全面的な許可では、それぞれの異なるリスクと利点を反映できない。

これが発表の中心にある逆転だ。自動化トラフィックはかつて、主に運用またはセキュリティ上の懸念として扱われていた。

今では、一部のボットは顧客に似ており、別の一部は搾取的な仲介者に似ている。ウェブサイト運営者は、応答する前に誰が戸を叩いているのかを知る必要がある。

Cloudflareは検索、エージェント、学習を分離する

Cloudflareの対応は分類から始まる。パブリッシャーは、識別できないオーディエンスに対して意味のある条件を設定できないためだ。

同社は単一のAIボット切り替え機能を、検索、エージェント、学習の活動ごとに分けた制御機能へ置き換えた。Cloudflareによれば、これらの制御機能はすべてのプランで利用できる。

この分離は基本的な同意の問題に対応する。Cloudflareサイトのうち検索クローラーをブロックしているのは1%未満である一方、学習クローラーをブロックしているのは17%だ。

この数値は、多くの運営者が無制限のモデル学習を許可せずに発見可能性を求めていることを示唆する。複合型クローラーは、この選好を適用しにくくする可能性がある。

混合用途のクローラーは、1つのIDのもとで複数のタスクを行う。学習をブロックするウェブサイトは、両方の活動が同じクローラーで行われる場合、検索での可視性も失う可能性がある。

Cloudflareは、この対立に対応するため、9月15日にDisallow AI Trainingを導入した。この仕組みにより、サイトは検索可能な状態を保ちながら、自社コンテンツを学習に利用できないことを示せる。

Cloudflareによると、Apple、Google、Microsoftはこのシグナルを尊重すると約束している。実際の準拠は、引き続きクローラー運営者が宣言されたルールを尊重するかどうかに依存する。

したがって、次のレイヤーはIDとなる。Web Bot Authにより、自動化された運営者はリクエストに暗号学的署名を付与できる。

暗号学的署名は、リクエストを検証可能な運営者に結び付ける。なりすまし者にコピーされ得るユーザーエージェント文字列への依存を減らす。

Cloudflareによると、OpenAI、Google、AWSはリクエストに署名している運営者に含まれる。同社は、検証済みボットリクエストが毎週5,000億件を超えると報告している。

検証済みのIDは、受け入れ可能な行動を保証するものではない。誰がリクエストを行ったかをパブリッシャーに示し、ポリシーの適用と説明責任をより実行しやすくする。

CloudflareはAI Crawl Control、Business Insights、BotBaseも提供している。これらの製品は、誰が訪問し、どのページを要求し、どの程度のリファラルトラフィックが戻ったかを示すことを目指している。

より広範なコンテンツ制御には、ウェブサイトのビジネスモデルに応じた推奨設定が含まれる。広告収益型ページは、学習を許可せず、人間の閲覧が収益を生む場合にはエージェントをブロックできる。

ウェブサイト運営者はこれらの設定を変更できる。この柔軟性は重要だ。パブリッシャーは検索インデックス化を歓迎しつつ、リサーチエージェントによるアクセスには料金を課すかもしれないからだ。

こうした制御機能は、AI企業にも圧力をかける。明確に分離され、認証されたクローラーを使う運営者は、混合型または未識別のクローラーが失うアクセスを得られる可能性がある。

そのインセンティブにより、企業は検索、学習、ユーザー主導の取得をより正確に分類するようになるかもしれない。一方で、複数のIDにまたがってクローラーの挙動が分断される可能性もある。

Cloudflareは自社をポリシー執行の要所として位置付けている。同社のネットワークは、リクエストがWebサイトのオリジンサーバーに到達する前に検査できる。

この仕組みにより、個々のパブリッシャーの負担は軽減される。ただし、重要な分類判断が単一のインフラプロバイダーに集中することにもなる。

Cloudflareは、自社の標準は引き続きオープンだとしている。Web Bot Authは異なるIDプロバイダーをサポートでき、Webサイトの所有者は別のパートナーを選択することも可能だ。

それでも、実際にオープン性が機能するかどうかは導入状況によって決まる。主要なエージェントがリクエストに署名し、主要なWebサイトがそのIDを執行して初めて、標準は有用になる。

分類の誤りも別のリスクとなる。正当なエージェントがブロックされる一方、執拗なスクレイパーは意図を偽装したり、宣言済みのクローラーインフラを回避したりするかもしれない。

悪意あるアクセスを完全に解決できる技術的な制御は存在しない。当面の価値は、ルールに従う事業者を識別・管理しやすくすることにある。

したがってCloudflareのアプローチは、すべての敵対的なスクレイパーではなく、協力的な多数派を対象としている。自らを明示する意思のあるパブリッシャーとAI企業の間に、構造化された交渉を生み出すものだ。

次の問いは、その交渉が情報を供給するWebサイトを支えるのに十分な収益を生み出せるかどうかである。

支払いがボット管理を市場への賭けに変える

Cloudflareはアクセス制御の枠を超え、個々のエージェントとのやり取りが機能するコンテンツ市場を支えられるかを検証している。

大手パブリッシャーとAI企業はすでにライセンス契約を締結している。Cloudflareによると、2023年以降、パブリッシャーとAI企業の間で50件を超える契約が結ばれた。

その大半は大規模組織同士の二者間契約である。専門ブログ、独立系メディア、小規模データプロバイダーにとって、現実的な経路とは言いにくい。

Cloudflareは、より広範な二つの仕組みを試験している。Pay Per Useは、コンテンツが定義済みのAI製品の成果に貢献した場合にパブリッシャーへ報酬を支払う。

Monetization Gatewayは、エージェントがページ、データセット、API、モデル、ツールにアクセスした際に課金する。これらの製品は、ID、計測、価格設定、決済、分析のコンポーネントを共有している。

Pay Per Useは、支払いを下流で生じる価値と結び付けようとするものだ。購入者は、引用や推薦など、対価を支払うイベントを定義する。

パブリッシャーはオファーを確認し、参加するかどうかを決める。その後、AI企業は対象となる利用をCloudflare経由で報告する。

Cloudflareは、報告された各利用が登録済みのパブリッシャーに属することを確認する。請求を処理し、発生した支払いを分配する。

同社のPay Per Use betaは、すべてのクロールに課金する方式の弱点に対応する。AIサービスは、最終的に利用するより多くのコンテンツを取得することが多い。

アクセスのみへの課金では、探索コストが高くなり得る。実際の利用に対して支払うことで、料金を購入者が宣言した価値に合わせる。

このモデルには別の弱点がある。利用報告は購入者から提供されるため、パブリッシャーは商取引条件と報告プロセスの双方を信頼しなければならない。

Cloudflareによると、パブリッシャーは何が、いつ利用され、いくらの収益を得たかを確認できる。一部の購入者は、コンテンツが表示された質問も報告できる。

このフィードバックは編集判断に影響し得る。専門パブリッシャーは、エージェントが定期的に引用する資料を更新したり、需要の高い情報を取得しやすくしたりできる。

Monetization Gatewayは、リクエスト自体が価値を生むサービスを対象にしている。APIやツールはすでにこのように機能しているが、エージェントの購入者には既存のアカウントがない場合がある。

リクエストが販売者のルールに一致すると、ゲートウェイはHTTP 402 Payment Requiredを返す。その後、エージェントはオープンな決済プロトコルであるx402を通じて支払いできる。

クローズドベータは、対象となる米国のCloudflare顧客に提供されている。販売者は、上限を含め、リクエスト、クエリ、トークンごとの価格を定義できる。

Cloudflareは、エージェントがリーグの統計データを要求した際に課金するスポーツデータサービスを例として挙げている。人間のユーザーは、広告で支えられたページを訪問せずに答えを受け取る。

Cloudflareは、自社のAI Gateway推論サービスにもこのゲートウェイを利用している。この内部導入により、外部顧客が依存する前に運用上の問題を明らかにできる。

Pay Per Crawlは関連するアクセスモデルとして残っている。Cloudflareのドキュメントによれば、Webサイトの所有者は個々のクローラー運営者をブロック、許可、または課金できる。

同社のcrawler payment rulesは、同じページへの繰り返しのリクエストを含め、アクセスの成功ごとに課金する。robots.txtやsitemap.xmlなどの標準ファイルは引き続き無料だ。

高度な設定では、運営者は特定のパスを除外したり、動的価格を設定したりできる。したがってWebサイトは、一般情報を公開したまま、高価値のセクションには課金できる。

これらの仕組みは、二者択一の判断を複数の選択肢に置き換える。パブリッシャーは検索を許可し、学習を拒否し、有料利用を受け入れ、取引型エージェントに課金できる。

この柔軟性は戦略的に重要だ。引用、モデル学習用のコピー、完了した購入は、同等の価値を生むものではないことを認めている。

しかし、制御のメニューが需要を保証するわけではない。AI企業は、ライセンスされたアクセスが支払いを正当化するほど製品を改善すると判断しなければならない。

パブリッシャーも、インフラ費用と管理の複雑さを差し引いた後に、支払いが意味のあるものかを見極める必要がある。技術的に洗練された市場であっても、取引量や価格設定が弱ければ失敗し得る。

CloudflareはPay Per UseとMonetization Gatewayを明確に「賭け」と表現している。価格設定と発見可能性が未解決であることも認めている。

この慎重さは妥当だ。安定した市場がそこで動くかどうかはまだ分からない段階で、技術的なレールが先に整備されている。

Cloudflareの数字が証明しないこと

自動化トラフィックの増加は明白だが、すべてのエージェントを顧客として扱う事業的根拠は依然として証明されていない。

最初の不確実性は計測に関するものだ。CloudflareはWebトラフィックの大きく重要な部分を把握しているが、インターネット全体を見ているわけではない。

同社の顧客も、異なる業界や技術的特性にまたがっている。ネットワークを流れるトラフィックが、その範囲外のWebサイトを代表しているとは限らない。

ボットの分類も不確実性の要因となる。Cloudflareは、宣言されたクローラーの目的、検証済みID、行動パターンを区別している。

運営者はリクエストに誤ったラベルを付けたり、インフラを変更したり、発信元を隠すサービス経由でトラフィックをルーティングしたりできる。新たなエージェント設計も既存カテゴリーに課題を突き付ける可能性がある。

二つ目の不確実性は因果関係にある。Cloudflareは、クロールが多い分野で人間のトラフィックが急減していると報告しているが、相関関係だけでその理由のすべてを確定することはできない。

検索アルゴリズム、消費者習慣の変化、経済サイクル、Webサイトの品質はいずれもトラフィックに影響し得る。AI回答エンジンは、より大きな配信構造の変化における一要因だ。

三つ目の不確実性は商業的な導入である。パブリッシャーには補償を求める強い理由がある一方、AI企業にも代替策がある。

より少数の高品質な情報源をライセンスし、公開データに依存し、クロールを減らすことができる。一部は一般的なWebサイトではなく、構造化APIへエージェントを誘導するかもしれない。

支払い環境の分断は、別の障壁になり得る。エージェントには、条件を発見し、認証し、コストを見積もり、購入を記録するための予測可能な方法が必要だ。

Cloudflareによるx402とWeb Bot Authの活用は、こうした手順の標準化を狙っている。それでも、競合するプロバイダーやプロトコルによって導入が分断される可能性はある。

市場支配力も懸念事項だ。Cloudflareは、基盤となる標準はオープンであり、顧客は他のプロバイダーを選べるとしている。

しかしCloudflareは、自社の製品スタック内で可視化、ID、アクセス、決済の各レイヤーを運営している。これは利便性と同時に集中リスクを生む。

パブリッシャーは、取引記録、異議のある分類、支払い関係を誰が管理するのかを検討すべきだ。また、それらの記録をどれだけ容易に他へ移せるかも考慮する必要がある。

Pay Per Useモデルには、特有の信頼性の問題がある。購入者が、支払い対象の利用を生んだコンテンツを報告するためだ。

Cloudflareは報告イベントを参加パブリッシャーと照合して検証するが、AIの回答に対する内部的な寄与をすべて独立して観測することはできない。生成AIシステム内の帰属は、依然として技術的に難しい。

モデルは複数の情報源から情報を統合できる。どの情報源が文章、順位付け、推薦を生じさせたかを判断することは、めったに単純ではない。

したがって、支払い対象となる利用の定義は、契約条件と計測基盤に左右される。異なる購入者が、似た成果を異なる方法で測定することもある。

支払いは、最も大きな価値を生むコンテンツではなく、測定しやすいコンテンツを優遇する可能性もある。目に見える引用は、回答を形作る背景知識より追跡しやすい。

Webサイト運営者も独自の運用リスクに直面する。積極的なブロックは、検索での可視性を低下させたり、有益なエージェントが最新情報に到達することを妨げたりする可能性がある。

寛容なアクセスは、インフラ費用を増やし、独自コンテンツに対する管理を弱める可能性がある。最適なポリシーは、サイトの収益モデルとコンテンツの種類によって決まる。

Cloudflareの制御機能は判断の余地を改善するが、判断を自動化するものではない。パブリッシャーには、クローラー活動と紹介、売上、引用、支払いを結び付ける証拠が依然として必要だ。

すべての自動化トラフィックを、無害な需要または窃盗のいずれかとして扱うべきではない。どちらの表現も、Cloudflareの新システムが明らかにしようとする違いを消し去ってしまう。

最も公平な評価は、Cloudflareが検証済みの傾向を軸に市場実験を構築したということだ。自動化された受け手は増加しているが、その持続可能な経済的役割はまだ定まっていない。

エージェント型Webが収益を生むかを示す三つのシグナル

次の試金石は、検証済みのエージェントトラフィックが、ダッシュボードやプロトコルを一層増やすだけでなく、測定可能な価値を生み出すかどうかである。

第一のシグナルは、主要AI事業者による導入だ。より多くの企業が検索、学習、エージェント向けクローラーを分離し、Web Bot Authを通じてリクエストに署名する必要がある。

幅広い導入はCloudflareの分類モデルを強化する。用途が混在したクロールが続けば、アクセス判断を不必要に二者択一にとどめることになり、このモデルは弱まる。

第二のシグナルは、Pay Per UseとMonetization Gatewayによるパブリッシャー収益だ。Cloudflareは、これらのシステムが小規模Webサイト全体で持続可能な収益を生むことをまだ示していない。

重要な指標は、登録数やウェイティングリストの規模ではない。エージェントトラフィックを提供・管理するコストと比べた、継続的な支払い額である。

Cloudflare自身の発表によれば、数千の販売者がMonetization Gatewayのウェイティングリストに参加した。販売者側の需要は重要だが、支払うエージェント運営者からの需要の方がさらに重要である。

第三のシグナルは、クロールの効率性だ。Cloudflareによると、AIクローラーの活動の半分以上は、変更されていないページの取得を伴う可能性がある。

同社はOpenAIと協力し、再度の完全クロールの前に最新または関連性の高いコンテンツを特定するシグナルに取り組んでいる。初期の知見は発表から数週間以内に示される見込みとされていた。

Markdown for Agentsのようなツールは、ソフトウェアが必要としない表示用コードを取り除ける。WebMCPは、エージェントに視覚的インターフェースを解釈させる代わりに、構造化されたアクションを公開できる。

こうした変更により、無駄な帯域幅を減らし、信頼性を向上させられる可能性がある。同時に、エージェントアクセスにおけるCloudflareのインフラをより中心的なものにするかもしれない。

インターネットには第二の受け手がいる。しかしこの言葉が意味を持つのは、Webサイトが価値あるリクエストと単なる搾取を区別できる場合に限られる。ID、ポリシー、支払いが連携して機能しなければならない。

サイト所有者にとって、当面の行動は計測だ。広範なルールを変更する前に、人間からの参照、検索クロール、学習目的のアクセス、ユーザー主導のエージェント活動を分けて把握する必要がある。

その次は、実際のビジネス成果に照らしてポリシーを検証する段階だ。認証済みのエージェントは、売上、引用、見込み度の高いリード、あるいは有用な支払いを生み出しているのか。

AI開発者にとっても、問いは同じくらい明快だ。自社のエージェントは身元を明らかにし、宣言された目的を尊重し、アクセスが商業的価値を生む場合には対価を支払うのか。

従来のウェブ上の交換は、不完全ながらも理解しやすいリファラルに依存していた。その代替には、記録、強制力のある条件、そして双方にとって成立する経済性が必要だ。

認証済みトラフィックの比率、パブリッシャーが実際に受け取る支払い、そして無駄なクローリングの削減。この3つの成果が、Cloudflareが市場を構築しているのか、それとも単にそれを説明しているだけなのかを明らかにする。