Newsletter

Cuộc cách mạng trả tiền cho mỗi lượt thu thập thông tin: Cách các nhà xuất bản có thể kiếm tiền từ lưu lượng truy cập AI

Il patto Google funzionava: crawler gratuiti in cambio di traffico referral. L'AI lo distrugge: rapporto crawl-to-refer devastante—Anthropic 38.000:1, OpenAI 1.700:1—con 80% crawling AI per training modelli e zero click verso editori. Cloudflare game-changer (luglio 2025): prima azienda infrastruttura internet a bloccare crawler AI per default su ogni nuovo dominio + marketplace Pay Per Crawl dove editori richiedono compensi diretti. TollBit pioniere monetizzazione già genera $71M/anno con traffico esploso 2.75M→13M accessi bot/giorno, CPM $15 = $195K/giorno. Pricing due livelli: summarization vs syndication rate. Soglie convenienza: <50K visite/mese meglio accesso libero strategico; 100K $75-750/mese; 1M+ $750-10K/mese implementazione immediata. DataDome rileva traffico AI triplicato 6 mesi (2.6%→8.2%), Skyfire costruisce rete pagamenti agenti AI ($8.5M). Commercio AI-to-AI proiezione $46B prossimi 3 anni. Non più "permetti/blocca" ma terza opzione: "fai pagare".

Kỷ nguyên thu thập nội dung web miễn phí sắp kết thúc. Sau đây là cách các nền tảng mới đang chuyển đổi bot AI từ khách truy cập không trả phí thành khách hàng thực sự.

Vấn đề: Khi AI phá vỡ thỏa thuận với các nhà xuất bản

Mô hình Google: Sự cân bằng hiệu quả

Trong hơn hai mươi năm, web hoạt động dựa trên một thỏa thuận bất thành văn: Google và các công cụ tìm kiếm khác lập chỉ mục nội dung của các nhà xuất bản miễn phí, hiển thị các đoạn trích và trích đoạn trên trang của họ, nhưng đổi lại, họ gửi lưu lượng truy cập khổng lồ trở lại các trang web gốc. Các nhà xuất bản chấp nhận "việc sử dụng" nội dung của họ vì họ nhận được khả năng hiển thị, lượng độc giả và do đó là doanh thu quảng cáo.

Google Tin tức đã hoàn thiện mô hình này: nó tổng hợp tin tức từ hàng ngàn nguồn, hiển thị tiêu đề và trích đoạn ngắn, nhưng mỗi lần nhấp chuột sẽ đưa người dùng trở lại trang web gốc. Một sự cân bằng đôi bên cùng có lợi đã hỗ trợ hệ sinh thái tin tức kỹ thuật số.

AI phá vỡ sự cân bằng

Giờ hãy tưởng tượng bạn đang điều hành một trang tin tức và phát hiện ra rằng mỗi ngày, hàng ngàn bot AI quét bài viết của bạn, sử dụng nội dung để cung cấp dữ liệu cho mô hình của chúng và đưa ra câu trả lời toàn diện cho người dùng mà không hề gửi lưu lượng truy cập trở lại trang web . AI không tạo liên kết hay nhấp chuột: nó phản hồi trực tiếp. Chào mừng bạn đến với thực tế của năm 2025.

Theo dữ liệu của Cloudflare , đến giữa năm 2025, 80% hoạt động thu thập dữ liệu AI sẽ được dành cho việc đào tạo mô hình, trong khi số lượt giới thiệu đến các nhà xuất bản (đặc biệt là từ Google) đang giảm mạnh. Mô hình đã hoạt động hiệu quả trong hai mươi năm qua đang sụp đổ : Bản thân Google, với tính năng Tổng quan về AI, đang gửi ngày càng ít lưu lượng truy cập đến các trang web gốc. Tỷ lệ "thu thập dữ liệu đến lượt giới thiệu" cho thấy những con số đáng kinh ngạc: Anthropic có tỷ lệ 38.000 lượt thu thập dữ liệu cho mỗi lượt truy cập vào trang web, trong khi OpenAI đạt 1.700:1.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu bot có thể trở thành khách hàng trả phí thay vì chỉ là người dùng nội dung miễn phí? Đã đến lúc cần một thỏa thuận mới : nếu AI không còn có thể đảm bảo lưu lượng truy cập trở lại như Google đã làm, thì ít nhất nó phải trả tiền để được truy cập nội dung.

Giải pháp: Thanh toán theo lượt thu thập thông tin và thanh toán vi mô bằng AI

Cloudflare bắt đầu bữa tiệc

Vào tháng 7 năm 2025, Cloudflare thông báo họ đã trở thành công ty hạ tầng internet đầu tiên mặc định chặn các trình thu thập thông tin AI, đồng thời giới thiệu hệ thống "Trả tiền theo lượt thu thập thông tin". Bước phát triển mới là gì? Mỗi tên miền mới được đăng ký với Cloudflare giờ đây đều được hỏi rõ ràng liệu họ có muốn cho phép các trình thu thập thông tin AI truy cập nội dung của mình hay không.

Nhưng yếu tố thực sự thay đổi cuộc chơi chính là thị trường nơi các nhà xuất bản có thể yêu cầu các công ty AI bồi thường mỗi khi một trang web của họ bị quét. Không còn chỉ là "cho phép" hay "chặn", mà là một lựa chọn thứ ba: "tính phí".

TollBit: Nhà tiên phong về thanh toán vi mô bằng AI

Ngay cả trước khi Cloudflare ra đời, TollBit đã bắt đầu xây dựng cơ sở hạ tầng này. Công ty khởi nghiệp này, vừa huy động được 24 triệu đô la trong vòng gọi vốn Series A , đã tạo ra một nền tảng cho phép các bot AI có thể trực tiếp trả tiền cho các trang web để sử dụng nội dung của họ.

TIME và Adweek là một trong những khách hàng đầu tiên thử nghiệm mô hình này, phát hiện ra rằng AI đại diện cho một nhóm khách hàng mới có nhu cầu cụ thể.

Những con số: Bạn thực sự có thể kiếm được bao nhiêu?

Dự báo TollBit

Theo một phân tích chi tiết , TollBit có thể tạo ra khoảng 71 triệu đô la mỗi năm cho các đối tác xuất bản của mình. Cụ thể như sau:

  • Lưu lượng truy cập tăng theo cấp số nhân : Lưu lượng truy cập của bot AI vào các trang web của khách hàng TollBit đã tăng gấp đôi mỗi quý
  • Quý 4 năm 2024 : 2,75 triệu lượt truy cập bot mỗi ngày
  • Quý 1 năm 2025 : 6,5 triệu lượt truy cập
  • Dự báo quý 2 năm 2025 : 13 triệu lượt truy cập

Với CPM thông thường là 15 đô la cho các trang web nội dung, điều này tương đương với doanh thu tiềm năng 195.000 đô la mỗi ngày cho hệ sinh thái TollBit hoặc hơn 71 triệu đô la mỗi năm.

Mô hình định giá

TollBit đề xuất hai mức giá:

  • Tỷ lệ tóm tắt : Dành cho các bot muốn tóm tắt nội dung
  • Tỷ lệ phân phối : Cao hơn nhiều, đối với các bot muốn hiển thị toàn bộ bài viết

Sự khác biệt có thể rất đáng kể, khiến đây trở thành mô hình đặc biệt thú vị đối với nội dung cao cấp và chuyên biệt.

Dữ liệu thực tế từ hiện trường

Phân tích của TollBit trên 160 trang web cho thấy các công ty AI đã thu thập dữ liệu trung bình 2 triệu lần trong quý 4 năm 2024. Mỗi trang được thu thập trung bình 7 lần.

Toshit Panigrahi, đồng sáng lập TollBit, giải thích: "Lượng truy cập bot do các nền tảng AI này tạo ra gần như tương đương với lượng truy cập bot của các công cụ tìm kiếm đã tồn tại trong 20 năm, điều này thật đáng kinh ngạc."

Hệ sinh thái đang phát triển

DataDome: Bảo vệ và kiếm tiền

DataDome đã hợp tác với cả TollBit và các nền tảng khác để cung cấp giải pháp tích hợp: bảo vệ thời gian thực khỏi các bot độc hại và kiếm tiền từ các bot tuân thủ.

Dữ liệu của họ cho thấy lưu lượng AI đã tăng gấp ba chỉ trong sáu tháng , từ 2,6% lên 8,2% tổng lưu lượng bot đã được xác minh.

Skyfire: Mạng lưới thanh toán AI

Skyfire đại diện cho một cách tiếp cận khác , xây dựng toàn bộ mạng lưới thanh toán cho các tác nhân AI tự động. Với 8,5 triệu đô la được huy động và hợp tác với các công ty như DataDome, Skyfire đặt mục tiêu trở thành cơ sở hạ tầng thanh toán tiêu chuẩn cho nền kinh tế AI.

Tác động đối với các nhà xuất bản: Cơ hội và thách thức

Ưu điểm của bê tông

  1. Nguồn doanh thu mới : Đa dạng hóa ngoài quảng cáo truyền thống
  2. Kiểm soát chi tiết : Khả năng chọn bot nào được phép truy cập và ở mức giá nào
  3. Hiển thị toàn diện : Bảng thông tin chi tiết về những người đang truy cập nội dung của bạn và tần suất truy cập
  4. Bồi thường trực tiếp : Thanh toán ngay lập tức mà không cần trung gian quảng cáo

Những thách thức thực tế

  1. Việc áp dụng hạn chế : Không phải tất cả các công ty AI đều đồng ý trả tiền
  2. Định giá phức tạp : Khó xác định giá trị chính xác cho từng loại nội dung
  3. Thực thi : Nhiều bot sẽ tiếp tục bỏ qua các quy tắc (từ 3,3% vào năm 2024 lên 13% vào tháng 3 năm 2025)
  4. Yêu cầu về quy mô : Thanh toán nhỏ chỉ có ý nghĩa khi khối lượng lớn

Dự báo thực tế cho các nhà xuất bản

Ngưỡng tiện lợi: Chặn không phải lúc nào cũng thuận tiện

Trước khi phân tích các con số, điều quan trọng cần lưu ý là Pay Per Crawl không phù hợp với tất cả mọi người . Đối với các trang web có lưu lượng truy cập hạn chế, việc cho phép bot AI truy cập miễn phí có thể mang lại lợi thế chiến lược hơn: nó làm tăng khả năng khám phá nội dung trong các hệ thống AI, xây dựng mối quan hệ với các nền tảng mới nổi và định vị trang web là "thân thiện với AI" cho các cơ hội trong tương lai.

Kiếm tiền trực tiếp chỉ trở nên hấp dẫn khi khối lượng giao dịch biện minh cho sự phức tạp trong quản lý và chi phí thực hiện.

Dành cho các trang web nhỏ (10.000 lượt truy cập/tháng)

  • Lượng truy cập bot ước tính : 500-1.000 lượt truy cập AI/tháng
  • Doanh thu tiềm năng : 5-50 đô la/tháng (tùy thuộc vào CPM và tỷ lệ chấp nhận)
  • Tác động : Không đáng kể, thường tốt hơn là giữ mở để dễ nhìn thấy
  • Khuyến nghị : Theo dõi và đánh giá quyền truy cập miễn phí chiến lược

Đối với các trang web trung bình (100 nghìn lượt truy cập/tháng)

  • Lượng truy cập bot ước tính : 5.000-15.000 lượt truy cập AI/tháng
  • Doanh thu tiềm năng : 75-750 đô la/tháng
  • Tác động : Ngưỡng bắt đầu có ý nghĩa để xem xét kiếm tiền
  • Khuyến nghị : Thử nghiệm với nội dung trả phí cao cấp

Dành cho các nhà xuất bản lớn (1 triệu lượt truy cập/tháng)

  • Lượng truy cập bot ước tính : 50.000-200.000+ lượt truy cập AI/tháng
  • Tiềm năng doanh thu : 750-10.000 đô la trở lên/tháng
  • Tác động : Tiềm năng cho ngành kinh doanh mới đáng kể
  • Khuyến nghị : Đề nghị triển khai ngay lập tức

Tương lai của cấp phép nội dung

Prashanth Chandrasekar, CEO của Stack Overflow , đã tóm tắt một cách hoàn hảo: “Các nền tảng cộng đồng hỗ trợ LLM nên được đền bù cho những đóng góp của họ để họ có thể tái đầu tư vào cộng đồng của mình.”

Với hoạt động thương mại AI-to-AI dự kiến ​​đạt 46 tỷ đô la trong ba năm tới , các nhà xuất bản định vị mình sớm trong hệ sinh thái này có thể thấy mình có lợi thế cạnh tranh đáng kể.

Kết luận: Đã đến lúc hành động chưa?

"Trả tiền theo lượt thu thập" không còn là khoa học viễn tưởng nữa mà đã trở thành hiện thực. Đối với các nhà xuất bản, câu hỏi không phải là liệu mô hình này có được ưa chuộng hay không, mà là liệu họ có thể thích ứng để nắm bắt giá trị của nó hay không và khi nào .

La verità scomoda: non tutti dovrebbero monetizzare subito. Per siti con traffico limitato (<50K visite/mese), mantenere accesso libero ai bot AI può essere più vantaggioso strategicamente, costruendo visibilità e relazioni per future opportunità. La soglia di convenienza per la monetizzazione diretta si raggiunge generalmente con volumi di traffico significativi.

Các dự báo cho thấy tiềm năng doanh thu hấp dẫn cho các nhà xuất bản vừa và lớn, đặc biệt là đối với nội dung chất lượng và lưu lượng truy cập đáng kể. Tuy nhiên, thành công sẽ phụ thuộc vào khả năng:

  1. Đánh giá ngưỡng thuận tiện của riêng bạn (khối lượng so với độ phức tạp của quản lý)
  2. Lựa chọn chiến lược phù hợp (truy cập mở, chặn hoàn toàn hoặc kiếm tiền)
  3. Chọn nền tảng phù hợp (Cloudflare, TollBit hoặc các giải pháp tích hợp)
  4. Đặt giá cạnh tranh nhưng vẫn có lợi nhuận
  5. Duy trì chất lượng nội dung hợp lý cho các khoản thanh toán nhỏ
  6. Liên tục theo dõi và tối ưu hóa phương pháp tiếp cận

Đối với các nhà xuất bản có lượng truy cập đáng kể, sẵn sàng thử nghiệm, năm 2025 có thể là năm AI không còn chỉ là một khoản chi phí mà cuối cùng sẽ trở thành một cơ hội kinh doanh. Đối với những người khác, đây có thể là thời điểm xây dựng nền tảng để nắm bắt cơ hội này trong tương lai.

Nguồn chính:

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Hướng dẫn đầy đủ về phần mềm Business Intelligence dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

Sáu mươi phần trăm các doanh nghiệp vừa và nhỏ của Ý thừa nhận những lỗ hổng nghiêm trọng trong đào tạo dữ liệu, 29% thậm chí không có con số chuyên dụng—trong khi thị trường BI của Ý bùng nổ từ 36,79 tỷ đô la lên 69,45 tỷ đô la vào năm 2034 (Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 8,56%). Vấn đề không phải là công nghệ, mà là cách tiếp cận: Các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang chìm trong dữ liệu nằm rải rác trên các CRM, ERP và bảng tính Excel mà không biến chúng thành quyết định. Điều này áp dụng cho cả những người bắt đầu từ con số 0 và những người muốn tối ưu hóa. Các tiêu chí lựa chọn chính: khả năng sử dụng kéo và thả mà không cần nhiều tháng đào tạo, khả năng mở rộng phát triển cùng bạn, tích hợp gốc với các hệ thống hiện có, TCO hoàn chỉnh (triển khai + đào tạo + bảo trì) so với chỉ giá cấp phép. Lộ trình bốn giai đoạn—các mục tiêu SMART có thể đo lường được (giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ 15% trong 6 tháng), lập bản đồ các nguồn dữ liệu sạch (đầu vào rác = đầu ra rác), đào tạo nhóm về văn hóa dữ liệu, các dự án thí điểm với vòng phản hồi liên tục. AI thay đổi mọi thứ: từ BI mô tả (những gì đã xảy ra) đến phân tích tăng cường giúp khám phá các mô hình ẩn, phân tích dự đoán ước tính nhu cầu trong tương lai và phân tích theo quy định gợi ý các hành động cụ thể. Electe dân chủ hóa quyền lực này cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Hệ thống làm mát AI của Google DeepMind: Trí tuệ nhân tạo cách mạng hóa hiệu quả năng lượng của trung tâm dữ liệu như thế nào

Google DeepMind đạt được mức tiết kiệm năng lượng làm mát trung tâm dữ liệu là -40% (nhưng chỉ -4% tổng mức tiêu thụ, vì làm mát chiếm 10% tổng mức tiêu thụ)—độ chính xác 99,6% với lỗi 0,4% trên PUE 1.1 bằng cách sử dụng học sâu 5 lớp, 50 nút, 19 biến đầu vào trên 184.435 mẫu đào tạo (2 năm dữ liệu). Đã xác nhận tại 3 cơ sở: Singapore (triển khai lần đầu năm 2016), Eemshaven, Council Bluffs (đầu tư 5 tỷ đô la). PUE trên toàn đội xe của Google là 1,09 so với mức trung bình của ngành là 1,56-1,58. Kiểm soát dự đoán mô hình dự đoán nhiệt độ/áp suất cho giờ tiếp theo đồng thời quản lý tải CNTT, thời tiết và trạng thái thiết bị. Bảo mật được đảm bảo: xác minh hai cấp, người vận hành luôn có thể vô hiệu hóa AI. Hạn chế quan trọng: không có xác minh độc lập từ các công ty kiểm toán/phòng thí nghiệm quốc gia, mỗi trung tâm dữ liệu yêu cầu một mô hình tùy chỉnh (8 năm, không bao giờ được thương mại hóa). Triển khai: 6-18 tháng, yêu cầu một nhóm đa ngành (khoa học dữ liệu, HVAC, quản lý cơ sở). Áp dụng ngoài các trung tâm dữ liệu: nhà máy công nghiệp, bệnh viện, trung tâm mua sắm, văn phòng công ty. 2024-2025: Google chuyển sang làm mát bằng chất lỏng trực tiếp cho TPU v5p, cho thấy những hạn chế thực tế của việc tối ưu hóa AI.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Tại sao Toán học lại khó (Ngay cả khi bạn là AI)

Các mô hình ngôn ngữ không thể nhân—chúng ghi nhớ kết quả giống như chúng ta ghi nhớ số pi, nhưng điều đó không làm cho chúng có năng lực toán học. Vấn đề nằm ở cấu trúc: chúng học thông qua sự tương đồng về mặt thống kê, chứ không phải sự hiểu biết về thuật toán. Ngay cả những "mô hình suy luận" mới như o1 cũng thất bại trong các nhiệm vụ tầm thường: nó đếm đúng chữ 'r' trong "strawberry" sau vài giây xử lý, nhưng lại thất bại khi phải viết một đoạn văn mà chữ cái thứ hai của mỗi câu lại viết thành một từ. Phiên bản cao cấp 200 đô la một tháng mất bốn phút để giải quyết những gì một đứa trẻ có thể làm ngay lập tức. DeepSeek và Mistral vẫn đếm sai chữ cái vào năm 2025. Giải pháp mới nổi? Một phương pháp tiếp cận kết hợp—các mô hình thông minh nhất đã tìm ra thời điểm cần gọi một máy tính thực sự thay vì tự mình thực hiện phép tính. Chuyển đổi mô hình: AI không cần phải biết cách làm mọi thứ, nhưng phải sắp xếp các công cụ phù hợp. Nghịch lý cuối cùng: GPT-4 có thể giải thích lý thuyết giới hạn một cách xuất sắc, nhưng lại thất bại trong các bài toán nhân mà máy tính bỏ túi luôn giải đúng. Chúng rất tuyệt vời cho việc học toán - chúng giải thích với sự kiên nhẫn vô hạn, đưa ra ví dụ và phân tích lập luận phức tạp. Để tính toán chính xác? Hãy tin vào máy tính, chứ không phải trí tuệ nhân tạo.