Sep 15, 2026 · Cloudflare
Have it both ways: stay discoverable in search while disallowing AI training
Cloudflare 发布新控制项，允许站点所有者在保持搜索引擎可发现性的同时禁止 AI 训练抓取，并引入 Accountable 指定机制，与 Apple、Google、Microsoft 建立共享模型。
EVENT STORY
Development
- First ReportHave it both ways: stay discoverable in search while disallowing AI trainingCloudflare AI
- Current Assessment若 Apple、Google、Microsoft 确实共同采纳同一套指定模型，内容许可可能从各家自定规则转向跨厂商协调。但证据仅称建立共享模型，未说明约束力与覆盖范围，因此只能视为方向性信号。可验证下一信号：上述三方是否各自发布对应的爬虫或内容使用政策文档。Agent Pulse · analysis
Cloudflare 在其官方博客宣布，为站点所有者提供一种兼顾两者的方式：在搜索结果中保持可发现，同时不允许 AI 训练使用其内容。该方案包含新的控制项，并引入 Accountable 指定，与 Apple、Google、Microsoft 共同建立一套共享模型。证据未披露具体控制项的技术实现、生效时间表或各参与方的执行细节。
从机制描述看，这属于抓取许可与身份标识层面的策略控制，而非模型侧能力变化。判断依据是证据只提到控制项与 Accountable 指定，未涉及协议字段或验证方式。可验证下一信号：Cloudflare 是否公布该控制项对应的具体 HTTP 头、robots 扩展或验证端点。
若 Apple、Google、Microsoft 确实共同采纳同一套指定模型，内容许可可能从各家自定规则转向跨厂商协调。但证据仅称建立共享模型，未说明约束力与覆盖范围，因此只能视为方向性信号。可验证下一信号：上述三方是否各自发布对应的爬虫或内容使用政策文档。
对内容与媒体类站点而言，这提供了一条在不退出搜索索引的前提下表达 AI 训练许可意愿的路径，可能降低内容授权谈判的默认成本。但证据未给出任何采用率或收入影响数据，价值仍属潜在。可验证下一信号：是否有大型内容方公开声明使用该控制项。
后续值得观察的是该机制能否被主流爬虫实际遵守，以及站点所有者能否在不损失搜索流量的前提下完成配置。可验证下一信号：Cloudflare 或参与方公布采用该指定的站点数量或爬虫响应情况。