Cloudflare fügt der Benutzeroberfläche neue Tools hinzu, um mit einer zunehmend präsenten Zielgruppe im Web umzugehen: KI-Agenten, die Informationen entdecken, Optionen vergleichen und möglicherweise im Namen des Nutzers handeln. Das Unternehmen verbindet seine bisherige Arbeit an Agent Readiness mit einem neuen Tool namens Answer Engine Optimization (AEO), damit Websitebetreiber erkennen können, ob Agenten ihre Websites nutzen können und ob intelligente Assistenten sie Nutzern empfehlen.
Cloudflare zufolge stammen mittlerweile weniger als die Hälfte der HTML-Seitenanfragen von Menschen, während der verbleibende Anteil von Maschinen kommt. Dabei weist das Unternehmen darauf hin, dass nicht alle diese Anfragen Agenten repräsentieren, die im Namen von Menschen handeln. Nach Ansicht des Unternehmens hängt Auffindbarkeit nicht mehr nur vom Erscheinen auf Suchergebnisseiten ab, sondern umfasst auch die Fähigkeit von Agenten, Inhalte zu finden, zu lesen, ihnen zu vertrauen und sie anschließend zu empfehlen.
Agent-Readiness-Prüfungen
Der Bereich Diagnostics stellt die technische Prüfung innerhalb von Agent Readiness dar. Er untersucht die Website so, wie ein Agent sie möglicherweise lesen würde, prüft, ob der Agent Zugriff erhält und Inhalte entdecken kann, ruft anschließend eine maschinenlesbare Version ab und sucht nach Schnittstellen, die er aufrufen kann.
Zu den Prüfungen gehören robots.txt-Dateien, XML-Sitemaps, Antwort-Header, eine Markdown-Version der Inhalte sowie veröffentlichte Daten zur Authentifizierung und zu Tools. Die Ergebnisse werden zu einer Gesamtbewertung zusammengeführt, die von „Nicht bereit“ bis „Bereits agentenbereit“ reicht. Jede Prüfung wird als erfolgreich, fehlgeschlagen oder neutral eingestuft und mit einer Anmerkung versehen, die ihre Bedeutung erklärt, sowie mit einem Protokoll, das die untersuchte Anfrage und Antwort ausweist.
Cloudflare unterteilt die vorgeschlagenen Verbesserungen in mehrere Stufen. Dazu gehören schnelle Grundlagen wie eine lesbare robots.txt-Datei, eine XML-Sitemap, Regeln für KI-Crawler und die Bereitstellung von sauberem Markdown; die technische Grundlage wie Content Signals, ein API-Verzeichnis, Link-Header und Anweisungen zur Agenten-Anmeldung; sowie fortgeschrittene Integrationen wie OAuth-Erkennung, MCP- und A2A-Karten, ein Fähigkeitenverzeichnis, Web Bot Auth und WebMCP.
Der Bereich zeigt außerdem aufkommende Handelsstandards für agentenbasierte Zahlungen, darunter x402, ACP, Universal Commerce Protocol und AP2. Cloudflare erklärt, dass diese Informationen derzeit nur als Orientierung dienen und nicht in die Bewertung einfließen. Die Vorschläge enthalten zudem nächste Schritte: Von Cloudflare unterstützte Einstellungen sind mit der Option „In Cloudflare einrichten“ verknüpft, während eine Eingabeaufforderung kopiert werden kann, die vorschlägt, was ein Programmieragent zum Aufbau der übrigen Verbesserungen benötigt.
Messung der Empfehlungen intelligenter Assistenten
Der Bereich AEO konzentriert sich auf folgende Frage: Wenn ein Kunde einem intelligenten Assistenten eine Frage innerhalb der Kategorie der Website stellt, empfiehlt der Assistent dann diese Website oder einen Wettbewerber? Cloudflare leitet das Themengebiet und die Kategorie der Website ab und testet anschließend zwei führende Assistenten, Claude von Anthropic und GPT von OpenAI, anhand von Eingabeaufforderungen, die Empfehlungsfragen, Produktvergleiche und allgemeine Ratschläge simulieren.
Das Tool zeigt mehrere Kennzahlen an, darunter die Citation Rate, also den Anteil der Antworten, die die Website als Quelle zitieren; Prominence, das misst, wie präsent die Website ist und an welcher Stelle sie in der Antwort erscheint; die Mention Rate, die angibt, wie oft der Markenname erwähnt wird, unabhängig davon, ob die Website als Quelle aufgeführt ist; sowie den Share of Voice, der den Anteil der Zitate der Website mit den Anteilen ihrer Wettbewerber vergleicht.
Bevor Cloudflare eine bestimmte Website bewertet, erstellt das Unternehmen für jede Branche und Kategorie eine Grundlage, indem es Eingabeaufforderungen sendet, die keine bestimmte Marke nennen, und anschließend die zitierten Websites, ihre Positionen und das Ausmaß ihrer Präsenz erfasst. Diese Daten werden für Berechnungen innerhalb derselben Kategorie wiederverwendet. Dadurch können Ergebnisse sofort geladen und wiederholte Modellaufrufe reduziert werden. Außerdem hilft dies bei der Ermittlung des Industry Fit Score, der misst, wie häufig die Website neben ihren tatsächlichen Wettbewerbern erscheint.
Aktivitätsdaten und früher Zugang
Um die unterschiedlichen Antworten der Modelle zu berücksichtigen, verwendet Cloudflare das AI Gateway, um Eingabeaufforderungen mehrmals über verschiedene Modelle zu senden und anschließend die Antworttexte sowie die zitierten Quellen zu analysieren. Wenn eine bewertungsbasierte Beurteilung erforderlich ist, setzt Cloudflare Workers AI ein, ergänzt durch eine direkte Textanalyse, anstatt das Modell seine eigenen Ausgaben bewerten zu lassen.
Das Tool zeigt außerdem die Aktivitäten von KI-Betreibern, darunter Crawling- und Verweisvorgänge nach Betreiber, etwa OpenAI und Google, und weist auf Fehler hin, die bei Anfragen auftreten, darunter 403 und 404. Cloudflare zufolge ermöglichen diese Daten Websitebetreibern, die Prüfung erneut durchzuführen und die Auswirkungen von Änderungen auf Fragen zu messen, die ihnen Geschäfte bringen. Agent Readiness ist über den Tab Overview in der Benutzeroberfläche erreichbar, während das Unternehmen die Beantragung eines frühen Zugangs zu AEO Visibility ermöglicht.