Cloudflare是做什麼的?一文解密「付費爬蟲」商模:逼AI巨頭們為新聞買單,有可能嗎?
Cloudflare是做什麼的?一文解密「付費爬蟲」商模:逼AI巨頭們為新聞買單,有可能嗎?

Cloudflare 執行長馬修·普林斯(Matthew Prince)日前宣布推出「pay-per-crawl」(按爬取付費)機制,意圖迫使 Google 及各大 AI 業者為網路內容付費。

普林斯近期在接受電子報《Crazy Stupid Tech》採訪時指出,隨著 AI 聊天機器人普及,傳統以廣告與流量分潤為基礎的網路新聞生態正遭受前所未有的衝擊,若不及時介入,全球新聞產業恐將崩潰。

普林斯表示,Cloudflare 以其龐大的技術基礎與市場滲透率,具備封鎖 AI 爬蟲的能力,並有望促使 Google 及其他 AI 業者進行產業談判,為網路內容創造新的商業模式。

這個願景的最大挑戰,是在搜尋巨頭 Google 開始為網路內容付費之前,很難說服其他 AI 業者為內容付費。

Google AI Mode
Google推出的新搜尋功能「AI Mode」,就像是直接把旗下的聊天機器人Gemini搬進Google裡。
圖/ Google

「這就是當我們宣布『按次爬取付費』(pay-per-crawl)時最害怕我們會做的事。」 普林斯說道。 「他們真的以為我們會一夜之間在 20% 的網路上封鎖 Googlebot。」

普林斯表示,目前還沒有這樣的計畫……,至少暫時沒有。「但這已經讓他們(Google)緊張了,因為他們認為:『你可能會讓搜尋功能崩潰。』」

為何要 AI 業者為內容付錢,要先說服 Google?

普林斯曾在科技領導力論壇演說時指出,在過去的 25 年中,Google 一直是網路最大的贊助商,「他們發明了搜尋引擎,提供了一張『藏寶圖』,讓使用者點擊連結瀏覽網頁,還建立了整個廣告生態系和出版商訂閱生態系統,為獨立網站提供了資金。」

但在 10 年之內,這種情況產生了兩次大變化。

第一次是在大約 2015 年,Google 開始在搜尋結果頁面(SERP)頂端顯示「知識面板」(Knowledge Panel),其會在搜尋結果旁的資訊框中提供即時答案。這使得用戶不用點擊任何網頁,使得內容創作者從 Google 獲取流量的難度增加了三倍。

而這種現在被稱之為「零點擊搜尋」的狀況,在 AI Overview 問世之後日益嚴重。最近一年,由於來自 Perplexity、OpenAI 和 Anthropic 等公司的壓力,Google 從「搜尋引擎」轉變為「答案引擎」。

搜尋引擎提供藏寶圖,而答案引擎直接提供答案,這讓使用者更沒有點擊外部連結的誘因。

零點擊搜尋變成主流.jpg
自 2024 年 5 月 Google 推出 AI Overviews 以來,新聞發布商的自然流量從超過 23 億次的高峰,下降至不足 17 億次。
圖/ Similarweb

這種轉變使內容創作者從 Google 獲取流量的難度又增加了三倍,總體而言比 10 年前難了 9 倍。對於 OpenAI,難度增加了 750 倍;對於 Anthropic,則增加了 37,000 倍,嚴重影響內容、新聞網站的廣告收入與生存空間。

延伸閱讀:6萬次爬蟲只換來1次點擊!AI搜尋促成「流量大斷崖」:Google如何改寫搜尋行規?

普林斯用一個比喻來形容這種變化:內容創作者就像鍋中的青蛙,Google 逐漸提高水溫,青蛙雖然感到不適,但別無他法。

簡單來說,普林斯認為 Google 長年以「免費爬取→導流→廣告分潤」的模式主宰網路生態,而其他 AI 公司擔心「自己付、Google 不付」會失去競爭力,因此不會率先全面付費,除非 Google 也付,才能形成「公平的遊戲場」。

Cloudflare 是做什麼的?為何有望逼 Google 為內容付費?

在解釋普林斯的動機之前,有必要先拆解 Cloudflare 的商業模式,以釐清這間公司身處於使用者、Google,以及其他 AI 巨頭中間的獨特位置。

按照 Cloudflare 官網的解釋,這是一家提供「全球連通雲」(Connectivity Cloud)的公司,透過統一的網路、安全與開發平台,加速並保護網站、應用程式與 API 的效能、可靠性與安全性。核心服務包含 CDN、DDoS 防護、DNS、WAF 與邊緣運算等,協助各規模組織在最接近使用者的節點交付內容與安全。

白話來說,Cloudflare 是一個幫網站「跑得更快、比較不會被攻擊、比較不會當掉」的雲端服務。它在全球很多據點幫忙傳資料、擋壞流量,讓上網體驗更順更安全。

一句話:Cloudflare 類似「內容保鑣」

可以把 Cloudflare 想成三個角色:快遞員、交通警察、保鑣。快遞員會把常用的圖片和檔案先放在離使用者最近的站點,開網頁就更快看到內容(這叫 CDN 快取);交通警察會幫資料挑最快的網路路線傳送,繞開塞車路段(像 Argo 智慧路由);保鑣會在門口擋掉奇怪或惡意的請求,像 DDoS 攻擊、機器人亂撞登入,避免網站被灌爆。

以「pay-per-crawl」機制為例(上段中提到的保鑣),AI 機器人(AI Crawler)想要拿到網站上的資料,必須經過一連串的檢查和審核:

  1. AI 機器人發出請求
    機器人就像一個想進入網站的訪客,先敲門。
  2. Cloudflare 第一關:自訂規則(WAF)
    這一關像是保全人員,會根據網站設定的規則(例如:這個訪客是不是黑名單、是不是行為怪異)來決定要不要放行。
  3. Cloudflare 第二關:AI 審查(AI Audit)
    這一關是更聰明的保全,會用 AI 技術判斷這個訪客是不是不受歡迎的機器人,如果是,就直接擋下來。
  4. Bot Solutions(機器人專用通道)
    如果前面都通過,還會再經過一個專門處理機器人的通道,進一步檢查這個訪客是不是正常的機器人。
  5. AI 審查:按次付費(Pay Per Crawl)
    最後,如果這個機器人真的想進來,還要付錢才能拿到網站的資料。
  6. 成功進入網站內容
    只有通過所有關卡、而且有付錢的機器人,才能真正看到網站上的內容。
Cloudflare爬蟲機制.jpeg
Cloudflare阻擋AI爬蟲的機制。
圖/ Cloudflare

普林斯有何動機?為何要幫內容網站向「AI們」收錢?

另一個值得思考的問題是,在科技業進入.com世代以後,就幾乎沒有科技巨頭真正站在內容網站的權益這端(或說,搜尋與內容的利益分配天平長時間傾向前者),為何現在 AI 時代普林斯卻回頭關心這些?

一句話來說,他既想「救網路與新聞」,也想讓 Cloudflare 賺大錢。

動機一:喜歡油墨味,網路與新聞都「不能死」

在理念層面,普林斯被描述為非典型只追求「新」的矽谷 CEO,更像是披著駭客外皮的文藝復興。這種解讀與普林斯的「文組」背景有關。

普林斯在大學期間主修英國文學和電腦科學,但也曾就讀法學院三年並獲得學位,隨後也進入商學院就讀。他曾表示,在他所獲得的學位中,英國文學學位在擔任公司執行長時,在溝通、寫作和團隊協調方面發揮了最大的作用;而他擔任反壟斷律師的經驗,對於 Cloudflare 在「未來網路」的發展中可能遇到的挑戰將極具價值。

值得一提的是,就讀芝加哥大學法學院時,普林斯曾創辦法律雜誌。在《Crazy Stupid Tech》的側寫中,普林斯「喜歡油墨味、重視報業」,甚至與妻子收購了家鄉報紙《Park City Record》。

總而言之,在願景這一端,普林斯希望「拯救網路與新聞」,避免知識被少數 AI 平台壟斷。在極端的「黑鏡式」未來中,這些 AI 公司會僱用所有記者和研究人員,可能使知識被分割成獨立的「筒倉」。

動機二:充當「中間人」錢景可觀

而在商業模式這端,充當一般用戶與 AI 巨頭之間的「中間人」,絕對也是一門好生意。

普林斯指出,目前 80% 的 AI 公司已經是 Cloudflare 的客戶,普林斯與 Sam Altman(OpenAI 執行長)等業界領袖保持著緊密關係;同時,很大一部分的網路內容已經透過 Cloudflare 的網路運行,且全球所有主要內容出版商都在遷移到 Cloudflare。

這種獨特的「中間人」地位,Cloudflare 一方面嘗試為內容創作者建立新的市場機制,類似 iTunes 和 Spotify 振興音樂產業。他認為這有機會將每年 100 億美元的資金流回出版生態系統;另一方面,Cloudflare 能夠與 Google、Microsoft、Apple 等公司的高層對話,推動他們成為未來網路的贊助商。

spotify.jpg
Prince以音樂產業的轉變為例,iTunes和Spotify等服務最終為音樂創作者帶來了遠超以往的收益。

普林斯坦承,未來若協助出版商談成授權與分潤,Cloudflare 會像經紀人一樣,從 AI 公司支付的授權費中抽取一定比例,或向內容網站收取技術服務費。技術上,Cloudflare 能在客戶授權下封鎖或標記 AI 爬蟲,形成談判槓桿,並以合規、可執法的方式提升「不付費就更麻煩」的成本。

白話來說,Cloudflare 可同時向內容網站與 AI 公司兩方收費或抽成。

AI 巨頭態度不一!Perplexity 被歸類「壞壞 AI」

在談到目前 AI 巨頭的合作態度,普林斯特別點名 OpenAI 在授權與合作上態度積極,願意談授權與分潤,甚至有望成為「新一代內容守護者」。

反觀 Perplexity 等公司,則被指控試圖繞過封鎖、甚至冒用媒體名義生成內容,被普林斯視為「不法之徒」,未來將加強技術與法律手段應對。

Cloudflare 能成功當上普林斯口中的「中間人」,在未來賺得盆滿缽滿嗎?Pay Per Crawl 又能否成為全球內容網站的收入救星?仍有待時間驗證。

延伸閱讀:Perplexity是資料小偷?Cloudflare揭偽裝Chrome爬蟲,遭反嗆「我看你是不懂AI助理」
舊時代SEO規則死透了?專家曝「點擊雪崩」5大關鍵:AI搜尋時代,該如何讓網站往前靠?

資料來源:Investing 101、Crazy Stupid Tech

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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