Cloudflare, web üzerinde giderek daha fazla varlık gösteren bir kitleyle, yani bilgileri keşfeden, seçenekleri karşılaştıran ve kullanıcı adına hareket edebilen yapay zekâ aracılarıyla ilgilenmek üzere kontrol paneline yeni araçlar ekliyor. Şirket, sahiplerinin aracıların sitelerini kullanıp kullanamadığını ve akıllı asistanların sitelerini kullanıcılara önerip önermediğini anlayabilmesi için Agent Readiness alanındaki önceki çalışmalarını Answer Engine Optimization (AEO) adlı yeni bir araçla birleştiriyor.
Cloudflare, HTML sayfası isteklerinin yarısından azının artık insanlardan geldiğini, kalan payın ise makinelerden geldiğini söylüyor; ancak bu isteklerin tamamının insanlar adına hareket eden aracıları temsil etmediği konusunda uyarıda bulunuyor. Şirkete göre keşfedilebilirlik artık yalnızca arama sonuçları sayfalarında görünmekle ilgili değil; aracıların içeriği bulabilmesini, okuyabilmesini, ona güvenebilmesini ve ardından içeriği önerebilmesini de kapsıyor.
Agent Readiness kontrolleri
Diagnostics bölümü, Agent Readiness içindeki teknik kontrolü oluşturuyor. Bu bölüm siteyi bir aracının okuyabileceği şekilde inceliyor; erişimine izin verilip verilmediğini ve içeriği keşfedip keşfedemediğini kontrol ediyor, ardından makine tarafından okunabilir bir sürüm getiriyor ve çağırabileceği arayüzleri arıyor.
Kontroller arasında robots.txt dosyaları, XML site haritaları, yanıt üst bilgileri, içeriğin Markdown sürümü ve yayımlanmış kimlik doğrulama ile araç verileri bulunuyor. Sonuçlar, “hazır değil” ile “aracılar için zaten hazır” arasında değişen tek bir değerlendirmede toplanıyor. Her kontrol başarılı, başarısız veya nötr olarak sınıflandırılıyor; önemini açıklayan bir not ve incelenen istek ile yanıtı gösteren bir kayıt da ekleniyor.
Cloudflare, önerilen iyileştirmeleri hızlı temeller, teknik temel ve gelişmiş entegrasyonlar olmak üzere seviyelere ayırıyor. Hızlı temeller arasında okunabilir bir robots.txt dosyası, XML sitemap, yapay zekâ tarayıcı kuralları ve temiz Markdown sunulması yer alıyor. Teknik temel; Content Signals, API arayüz dizini, bağlantı üst bilgileri ve aracıların oturum açma talimatlarını içeriyor. Gelişmiş entegrasyonlar arasında ise OAuth keşfi, MCP ve A2A kartları, beceri dizini, Web Bot Auth ve WebMCP bulunuyor.
Bölüm ayrıca aracılar üzerinden ödeme için ortaya çıkan ticaret standartlarını da gösteriyor; bunlar arasında x402, ACP, Universal Commerce Protocol ve AP2 yer alıyor. Cloudflare, bu bilgilerin şu anda yalnızca yol gösterici olduğunu ve değerlendirme sonucuna dahil edilmediğini belirtiyor. Öneriler sonraki adımları da içeriyor: Cloudflare tarafından desteklenen ayarlar “Cloudflare’da ayarla” seçeneğine bağlanırken, diğer iyileştirmeler için gerekenleri bir kodlama aracısının oluşturmasını öneren bir istem kopyalanabiliyor.
Akıllı asistan önerilerini ölçme
AEO bölümü şu soruya odaklanıyor: Bir müşteri, sitenin kategorisiyle ilgili bir soruyu akıllı bir asistana yönelttiğinde asistan bu siteyi mi, yoksa bir rakibi mi öneriyor? Cloudflare, sitenin alanını ve kategorisini çıkarıyor; ardından öne çıkan iki asistanı, Anthropic’in Claude’unu ve OpenAI’ın GPT’sini, öneri sorularını, ürün karşılaştırmalarını ve genel tavsiyeleri taklit eden istemlerle test ediyor.
Araç, aralarında Citation Rate yani sitenin kaynak olarak alıntılandığı yanıtların oranının; sitenin yanıt içindeki varlığını ve görünme konumunu ölçen Prominence değerinin; sitenin kaynak olarak eklenip eklenmediğine bakılmaksızın marka adının kaç kez geçtiğini gösteren Mention Rate değerinin; ayrıca sitenin alıntı payını rakiplerinin paylarıyla karşılaştıran Share of Voice ölçümünün de bulunduğu çeşitli göstergeler sunuyor.
Belirli bir siteyi değerlendirmeden önce Cloudflare, belirli bir markayı belirtmeyen istemler göndererek her sektör ve kategori için bir temel oluşturuyor; ardından alıntılanan siteleri, konumlarını ve görünürlük düzeylerini kaydediyor. Aynı kategori içindeki hesaplamalarda bu verileri yeniden kullanmak, sonuçların anında yüklenmesini ve modellerin tekrar tekrar çağrılmasının azaltılmasını sağlıyor. Ayrıca sitenin gerçek rakiplerinin yanında ne ölçüde göründüğünü ölçmek için Industry Fit score değerinin çıkarılmasına yardımcı oluyor.
Etkinlik verileri ve erken erişim
Model yanıtlarındaki farklılıkları dikkate almak için Cloudflare, istemleri farklı modeller üzerinden birkaç kez göndermek üzere AI Gateway geçidini kullanıyor ve ardından yanıt metinlerini ve alıntılanan kaynakları analiz ediyor. Şirket, değerlendirme hükme dayandığında Workers AI kullanıyor; modelin kendi çıktılarını kendisinin değerlendirmesine bırakmak yerine doğrudan metin analizi de uyguluyor.
Araç ayrıca OpenAI ve Google gibi operatörlere göre tarama ve yönlendirme işlemleri de dahil olmak üzere yapay zekâ operatörlerinin etkinliklerini gösteriyor ve isteklerin karşılaştığı 403 ve 404 gibi hataları görüntülüyor. Cloudflare, bu verilerin site sahibinin yeniden kontrol yapmasına ve kendisine iş getiren sorular üzerindeki değişikliklerin etkisini ölçmesine olanak tanıdığını söylüyor. Agent Readiness’e kontrol panelindeki Overview sekmesinden erişilebilir; şirket ise AEO Visibility için erken erişim talep etme olanağı sunuyor.