AI Bot 的確有「偏好目標」

自從我們開始追蹤 AI Bot 流量，已有明確的模式浮現：
某些產業比其他領域更容易吸引大量 AI Bot 活動。

透過正式化的 AI Bot 分類方法，我們可以更深入了解：
哪些 AI Bot 會攻擊哪些產業，以及背後原因。

圖 1 顯示 AI Bot 在 Akamai 網路上針對各產業的流量分布：
超過 45% 的流量瞄準電商客戶，其次是出版/數位媒體，再來是高科技產業。

一見鍾情：為何電商最吸引 AI Bot？

為什麼 AI Bot 最常攻擊電商？
因為 AI Bot 熱愛「結構化、高價值的資料」，而線上零售正好提供這些特質。

商品資訊、定價、評論、庫存等資料乾淨、規則一致、且持續更新，使其成為 AI 模型理想的訓練素材。

在所有 AI Bot 類別中，電商的占比最高；AI agents 的占比目前較低，但 AI fetchers 的分布更為分散（Figure 2）。

AI 平台與 Agentic Commerce 正是建立在這些資料之上。

AI 購物助理、比價引擎、市場情報工具愈來愈依賴電商資料來提供訓練與服務。
我們也看到生態圈內新的合作關係正在形成，商家與支付服務商共同推動「可驗證、可交易的 AI 體驗」，讓 AI 能安全地瀏覽、比較並代表使用者進行購買。

旅遊與飯店品牌也在推動與 AI 平台的技術合作，導入 MCP（Model Context Protocol）伺服器等技術，使其內容更容易被 AI理解與安全引用。

出版與內容創作者：不那麼「甜蜜」的關注

出版與數位媒體是第二大 AI Bot 目標，占 Akamai 網路 AI Bot 流量 超過 14%。
但這並非友善的興趣。

AI 平台愈來愈常在未經授權的情況下擷取原創文章、影音與作品，用於模型訓練、AI 搜尋與摘要生成 ——卻沒有署名、補償或回饋。

這導致：

• 廣告與訂閱收入減少

• 品牌完整性被稀釋

• 著作權與數位內容的所有權界線變得模糊

Akamai 與全球最大出版與數位媒體品牌合作，協助他們管理 AI Bot 與內容間的互動方式，以落實授權、商業化以及智慧財產權保護，確保內容為 AI 所用的方式是「負責任的」，而非「剝削性的」。

高科技產業：訓練下一代 AI 的目標來源

高科技產業在 AI Bot 活動中排名第三，涵蓋 SaaS 平台、雲供應商與超大規模基礎架構提供者。

AI Bot 鎖定此領域，因為：

• 技術文件

• 公開 API

• 產品說明

對模型訓練與競爭情報都極具價值。

換句話說：
自動化世界的建造者，也成為下一代自動化系統的訓練來源。

圖 2：按類別和產業劃分的 AI 機器人流量

AI平台與代理型商業正是基於此基礎發展。代理型購物助理、比價引擎與市場情報工具日益依賴零售數據進行訓練與運作。

我們也觀察到生態系中正形成新的合作關係，商家與支付供應商聯手支援可驗證的交易型AI體驗，讓代理能安全地代使用者瀏覽、比價甚至購買。

旅遊與飯店業品牌進一步深化這類合作，嘗試採用模型情境協定伺服器與技術聯盟，使其內容更容易被AI平台安全地理解與引用。

出版業與內容創作者處境迥異

出版與數位媒體在AI機器人目標中排名第二，佔Akamai網路總AI機器人流量的14%以上。然而這波關注熱潮並非善意。

AI平台日益抓取原創文章、影片與創作內容，用於訓練模型、驅動AI搜尋並生成摘要，卻未標示來源或提供補償。此舉不僅稀釋廣告與訂閱收入，削弱品牌完整性，更模糊了數位內容的所有權界線。

Akamai堅定支持出版業與原創內容創作者。我們正與全球頂尖出版商及數位媒體品牌合作，透過落實授權、營利與智慧財產權保護，主動管理AI機器人與其內容的互動方式，確保內容以負責任而非剝削的方式推動AI發展。

Akamai 的 AI Bot 類別

我們在先前的 AI Pulse 中介紹了全新的 AI Bot分類方式，以協助更準確地定義各種類型的 AI Bot 所執行的任務。

三大類如下：

1. AI Training Crawlers
   自動掃描並蒐集大量網站資訊，用於 LLM 訓練。

2. AI Search Crawlers
   掃描並索引網站，用於 AI 搜尋體驗。

3. AI Fetchers
   即時擷取特定網頁，依照使用者需求供 AI 助理回答問題、摘要內容等。

AI Bot 細分類

自從追蹤 AI Bot 以來，我們已分類超過 40 種 AI Bot。
有趣的是，真正產生大量流量的只有其中 9 種。

最活躍的包括：

• ChatGPT-User

• Bytespider

• Meta-ExternalAgent

• GPTBot

• ClaudeBot

• OAI-SearchBot

• Google-CloudVertexBot

• PerplexityBot

• TikTokSpider

其他類型的流量占比極低。

AI Bot 與產業分布

Figure 3 顯示不同 AI Bot 在各產業的流量分布。
再度證實：電商幾乎是所有主要 AI Bot 的共同首要目標。

但我們注意到一個新趨勢：
GPT-User 在公共部門的流量近期快速上升。

我們推測，因 GPT-User 作為 Fetcher會根據使用者要求擷取內容，這可能與當前政治環境（尤其美國）有關—民眾愈來愈關注政府資訊，因此觸發更多請求。

圖3：按AI機器人與產業劃分的流量

阻擋還是不阻擋？企業的抉擇

許多企業正在調整其 AI Bot 流量控管策略。
在上一篇文章中，我們提到跨產業和地區的 AI Bot mitigation 正在上升。

Akamai 提供三種主要的控管方式：

1. Deny（完全封鎖）

2. Tarpit（激進措施：透過保持連線開啟卻不回應，或傳輸極緩慢的連續數據流，拖慢整個連線速度，使機器人陷入無限循環或耗盡資源直至超時）

3. Delay（延遲數秒回應，使 Bot 成本提高）

自 6 月以來，遭到控管的 AI Bot 流量翻倍，
主要由公共部門帶動（圖 4）。

我們觀察到幾個現象：

• 電商的 AI Bot mitigation
  雖曾上升，但已呈現穩定，因為許多電商開始「接受」某些 AI Bot，並善用其帶來的價值。

• 公共部門接收大量 ChatGPT-User 流量。某個特定 AI Bot 大量攻擊美國某政府機構—

從 9 月底到 10 月中，僅此一 Bot 就占每日總 mitigation 行為的近半數，
這是始料未及的。

重點整理

AI Bot 已是常態，且會隨著 Agentic Era 的到來持續演進。

• 電商： Agentic Commerce 會讓 AI 與商業的互動更加緊密

• 出版： Akamai 將持續協助內容創作者抵禦未授權擷取

• 高科技： 持續成為下一代 AI 的關鍵訓練來源

Akamai 正與以下生態圈合作：

• 商業化聯盟

• 支付服務商

• 產業夥伴

• 開發者

• AI 平台

共同打造 可管理、可驗證、可問責的 AI Bot 生態系統。

原文出處: AI Pulse: AI Bots Are Targeting Commerce, Publishers, and High Tech|Akamai