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La revolución del pago por rastreo: cómo los editores pueden rentabilizar el tráfico de IA

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".
Fabio Lauria
Consejero Delegado y Fundador de Electe‍
La era de la recopilación gratuita de contenidos de la web está llegando a su fin. He aquí cómo las nuevas plataformas están convirtiendo los bots de IA de visitantes que no pagan en clientes reales.

El problema: cuando la IA rompe el pacto con los editores

El modelo Google: un equilibrio que funciona

Durante más de veinte años, la web funcionó sobre la base de un pacto no escrito: Google y otros motores de búsqueda indexaban gratuitamente los contenidos de los editores, mostraban fragmentos y resúmenes en sus páginas, pero a cambio enviaban un tráfico masivo a los sitios originales. Los editores aceptaban este "uso" de sus contenidos porque recibían visibilidad, lectores y, en consecuencia, ingresos por publicidad.

Google News ha perfeccionado este modelo: agrega noticias de miles de fuentes, muestra titulares y breves extractos, pero cada clic lleva al usuario al sitio original. Un equilibrio beneficioso para todos que ha sostenido el ecosistema de la información digital.

La IA rompe el equilibrio

Ahora imagine que dirige un sitio de noticias y descubre que cada día miles de robots de IA escanean sus artículos, utilizan el contenido para alimentar sus plantillas y sirven respuestas completas a los usuarios, sin enviar nunca tráfico de vuelta a su sitio. Una IA que no genera enlaces ni clics: responde directamente. Bienvenido a la realidad de 2025.

Según datos de Cloudflarea mediados de 2025, el 80% de la actividad de rastreo de la IA se destinará a modelos de entrenamiento, mientras que las referencias a los editores (especialmente desde Google) están disminuyendo drásticamente. El modelo que funcionó durante veinte años se está desmoronando: el propio Google, con sus panoramas de IA, envía cada vez menos tráfico a los sitios originales. El ratio crawl-to-refer muestra cifras escandalosas: Anthropic tiene un ratio de 38.000 crawls por visitante enviado al sitio, mientras que OpenAI alcanza 1.700:1.

Pero, ¿y si los bots pudieran convertirse en clientes de pago en lugar de meros consumidores gratuitos de contenidos? Es hora de llegar a un nuevo acuerdo: si la IA ya no puede garantizar el tráfico de retorno como hacía Google, al menos debe pagar por el acceso a los contenidos.

La solución: pago por rastreo y micropagos de IA

Cloudflare abre los bailes

Julio de 2025, Cloudflare anunció que se había convertido en la primera empresa de infraestructuras de Internet en bloquear por defecto los rastreadores de IA, introduciendo simultáneamente el sistema "Pay Per Crawl". ¿La noticia? A partir de ahora, a cada nuevo dominio que se registre en Cloudflare se le preguntará explícitamente si desea permitir que los rastreadores de IA accedan al contenido.

Pero lo que realmente cambia las reglas del juego es el mercado en el que los editores pueden cobrar honorarios de las empresas de IA cada vez que una de sus páginas es escaneada. Ya no se trata solo de "permitir" o "bloquear", sino de una tercera opción: "cobrar".

TollBit: el pionero en micropagos con inteligencia artificial

Incluso antes de Cloudflare, TollBit había comenzado a construir esta infraestructura. La startup, que recientemente recaudó 24 millones de dólares en Serie Aha creado una plataforma en la que los robots de inteligencia artificial pueden pagar directamente a los sitios web por utilizar sus contenidos.

TIME y Adweek son algunos de los primeros clientes que están experimentando con este modelo, descubriendo que la IA representa una nueva categoría de clientes con necesidades específicas.

Las cifras: ¿cuánto se puede ganar realmente?

Proyecciones de TollBit

Según un análisis detalladoTollBit podría generar ya unos 71 millones de dólares al año para sus socios editores. Así es como:

  • Tráfico en crecimiento exponencial: el tráfico de bots de IA a los sitios de clientes de TollBit se duplicó cada trimestre.
  • 4T 2024: 2,75 millones de accesos diarios a bots
  • 1er trimestre de 2025: 6,5 millones de visitas
  • Proyección Q2 2025: 13 millones de accesos

Utilizando un CPM típico de 15 dólares para sitios de contenido, esto se traduce en 195.000 dólares diarios de ingresos potenciales para el ecosistema TollBit, o más de 71 millones de dólares anuales.

El modelo de precios

TollBit sugiere dos niveles de precios:

  • Tasa de resumen: para bots que quieren resumir contenidos
  • Tasa de sindicación: mucho mayor, para los bots que quieren mostrar el artículo completo.

La diferencia puede ser sustancial, lo que hace que este modelo sea especialmente atractivo para contenidos premium y especializados.

Datos reales sobre el terreno

Un análisis de TollBit de 160 sitios web reveló que las empresas de IA escanearon una media de 2 millones de veces en el cuarto trimestre de 2024. Cada página se escaneó una media de 7 veces.

Toshit Panigrahi, cofundador de TollBit, explica: "El tráfico de bots generado por estas plataformas de IA es casi equivalente al tráfico de bots de los motores de búsqueda que existen desde hace 20 años, lo cual es increíble."

El ecosistema en evolución

Cúpula de datos: Protección y monetización

DataDome se ha asociado con TollBit y otras plataformas para ofrecer una solución integrada: protección en tiempo real contra bots maliciosos y monetización de los que cumplen las normas.

Sus datos muestran que el tráfico de IA se triplicó en sólo seis meses, pasando del 2,6% al 8,2% de todo el tráfico bot verificado.

Skyfire: la red de pagos con inteligencia artificial

Skyfire representa un enfoque diferenteal construir toda una red de pagos para agentes autónomos de IA. Con 8,5 millones de dólares recaudados y asociaciones con empresas como DataDome, Skyfire aspira a convertirse en la infraestructura de pago estándar para la economía de la IA.

Impacto para los editores: oportunidades y retos

Beneficios concretos

  1. Nueva fuente de ingresos: diversificación más allá de la publicidad tradicional
  2. Control granular: Posibilidad de elegir qué bots dejar entrar y a qué precio.
  3. Visibilidad completa: cuadros de mando detallados sobre quién accede a los contenidos y con qué frecuencia.
  4. Compensación directa: pagos inmediatos sin intermediarios publicitarios

Retos realistas

  1. Adopción limitada: no todas las empresas de IA aceptarán pagar
  2. Precios complejos: difícil determinar el valor correcto por tipo de contenido
  3. Cumplimiento: muchos bots seguirán ignorando las normas (del 3,3% en 2024 al 13% en marzo de 2025).
  4. Escala requerida: los micropagos sólo son significativos a grandes volúmenes

Previsiones realistas para los editores

El umbral de la comodidad: bloquear no siempre compensa

Antes de analizar las cifras, es importante subrayar que el pago por rastreo no conviene a todo el mundo. Para los sitios con tráfico limitado, permitir el acceso gratuito a los robots de IA puede ser estratégicamente más ventajoso: aumenta la capacidad de descubrimiento de contenidos en los sistemas de IA, establece relaciones con las plataformas emergentes y posiciona al sitio como "favorable a la IA" para futuras oportunidades.

La monetización directa sólo resulta atractiva cuando los volúmenes justifican la complejidad de la gestión y los costes de implantación.

Para sitios pequeños (10.000 visitas/mes)

  • Tráfico estimado de bots: 500-1.000 accesos AI/mes
  • Ingresos potenciales: 5-50 $/mes (dependiendo del CPM y de la tasa de aceptación)
  • Impacto: Marginal, a menudo es mejor permanecer abierto para tener visibilidad.
  • Recomendación: supervisar y evaluar el libre acceso estratégico

Para sitios medianos (100.000 visitas/mes)

  • Tráfico estimado de bots: 5.000-15.000 accesos AI/mes
  • Ingresos potenciales: 75-750 $/mes
  • Impacto: Umbral en el que empieza a tener sentido plantearse la monetización.
  • Recomendación: Experimente con contenidos premium de pago

Para grandes editoriales (más de 1 millón de visitas al mes)

  • Tráfico estimado de bots: 50.000-200.000+ accesos AI/mes
  • Ingresos potenciales: 750-10.000+ $/mes
  • Impacto: Posible nueva línea de negocio
  • Recomendación: Se recomienda la aplicación inmediata

El futuro de las licencias de contenidos

Prashanth Chandrasekar, consejero delegado de Stack Overflowresume perfectamente la situación: "Las plataformas comunitarias que impulsan los LLM deben ser compensadas por sus contribuciones para que puedan reinvertir en sus comunidades."

En el comercio entre IA alcanzará los 46.000 millones de dólares en los próximos tres añoslos editores que se posicionen pronto en este ecosistema podrían encontrarse con una ventaja competitiva significativa.

Conclusión: ¿Es hora de actuar?

El "pago por rastreo" ya no es ciencia ficción, sino una realidad operativa. Para los editores, la cuestión no es si este modelo se impondrá, sino si podrán adaptarse y cuándo para captar el valor.

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.

Las previsiones muestran un potencial de ingresos atractivo para los editores medianos y grandes, sobre todo si los contenidos son de calidad y el tráfico importante. Sin embargo, el éxito dependerá de la capacidad de:

  1. Evalúe su umbral de conveniencia (volumen frente a complejidad de gestión)
  2. Elegir la estrategia adecuada (libre acceso, bloqueo total o monetización)
  3. Elegir la plataforma adecuada (Cloudflare, TollBit o soluciones integradas)
  4. Precios competitivos pero rentables
  5. Mantener una calidad de contenidos que justifique los micropagos
  6. Supervisar y optimizar constantemente el planteamiento

Para los editores con un tráfico importante dispuestos a experimentar, 2025 podría ser el año en que la IA deje de ser sólo un coste y se convierta por fin en una oportunidad de negocio. Para todos los demás, puede ser el momento de sentar las bases para aprovechar esta oportunidad en el futuro.

Fuentes principales:

Recursos para el crecimiento empresarial

9 de noviembre de 2025

Regulación de la IA para aplicaciones de consumo: cómo prepararse para la nueva normativa de 2025

2025 marca el final de la era del "Salvaje Oeste" de la IA: AI Act EU operativa a partir de agosto de 2024 con obligaciones de alfabetización en IA a partir del 2 de febrero de 2025, gobernanza y GPAI a partir del 2 de agosto. California es pionera con el SB 243 (nacido tras el suicidio de Sewell Setzer, una niña de 14 años que entabló una relación emocional con un chatbot), que impone la prohibición de sistemas de recompensa compulsiva, detección de ideación suicida, recordatorio cada 3 horas de "no soy humano", auditorías públicas independientes, sanciones de 1.000 dólares por infracción. SB 420 exige evaluaciones de impacto para "decisiones automatizadas de alto riesgo" con derechos de apelación de revisión humana. Cumplimiento real: Noom citada en 2022 por bots que se hacían pasar por entrenadores humanos, acuerdo de 56 millones de dólares. Tendencia nacional: Alabama, Hawai, Illinois, Maine, Massachusetts clasifican la falta de notificación de los chatbots de IA como infracción de la UDAP. Enfoque de tres niveles de sistemas de riesgo crítico (sanidad/transporte/energía) certificación previa al despliegue, divulgación transparente de cara al consumidor, registro de uso general+pruebas de seguridad. Mosaico normativo sin prioridad federal: las empresas de varios estados deben navegar por requisitos variables. UE a partir de agosto de 2026: informar a los usuarios de la interacción con la IA a menos que sea obvio, etiquetar el contenido generado por la IA como legible por máquina.
9 de noviembre de 2025

Regular lo que no se crea: ¿corre Europa el riesgo de la irrelevancia tecnológica?

**TÍTULO: Ley Europea de Inteligencia Artificial - La paradoja de quién regula lo que no se desarrolla** **SÍNTESIS:** Europa atrae sólo una décima parte de la inversión mundial en inteligencia artificial, pero pretende dictar las normas mundiales. Este es el "efecto Bruselas": imponer normativas a escala planetaria mediante el poder del mercado sin impulsar la innovación. La Ley de IA entra en vigor de forma escalonada hasta 2027, pero las multinacionales tecnológicas responden con estrategias de evasión creativas: invocando secretos comerciales para evitar revelar datos de entrenamiento, elaborando resúmenes técnicamente conformes pero incomprensibles, utilizando la autoevaluación para rebajar los sistemas de "alto riesgo" a "riesgo mínimo", forum shopping eligiendo Estados miembros con controles menos estrictos. La paradoja de los derechos de autor extraterritoriales: la UE exige que OpenAI cumpla las leyes europeas incluso para la formación fuera de Europa, un principio nunca visto en el derecho internacional. Surge el "modelo dual": versiones europeas limitadas frente a versiones globales avanzadas de los mismos productos de IA. Riesgo real: Europa se convierte en una "fortaleza digital" aislada de la innovación global, con los ciudadanos europeos accediendo a tecnologías inferiores. El Tribunal de Justicia en el caso de la puntuación crediticia ya ha rechazado la defensa de los "secretos comerciales", pero la incertidumbre interpretativa sigue siendo enorme: ¿qué significa exactamente "resumen suficientemente detallado"? Nadie lo sabe. Última cuestión sin resolver: ¿está la UE creando una tercera vía ética entre el capitalismo estadounidense y el control estatal chino, o simplemente exportando burocracia a un ámbito en el que no compite? Por ahora: líder mundial en regulación de la IA, marginal en su desarrollo. Amplio programa.
9 de noviembre de 2025

Outliers: donde la ciencia de datos se encuentra con las historias de éxito

La ciencia de datos ha dado la vuelta al paradigma: los valores atípicos ya no son "errores que hay que eliminar", sino información valiosa que hay que comprender. Un solo valor atípico puede distorsionar por completo un modelo de regresión lineal -cambiar la pendiente de 2 a 10-, pero eliminarlo podría significar perder la señal más importante del conjunto de datos. El aprendizaje automático introduce herramientas sofisticadas: Isolation Forest aísla los valores atípicos construyendo árboles de decisión aleatorios, Local Outlier Factor analiza la densidad local, Autoencoders reconstruye los datos normales e informa de lo que no puede reproducir. Hay valores atípicos globales (temperatura de -10 °C en los trópicos), valores atípicos contextuales (gastar 1.000 euros en un barrio pobre), valores atípicos colectivos (picos sincronizados de tráfico en la red que indican un ataque). Paralelismo con Gladwell: la "regla de las 10.000 horas" es discutida-Paul McCartney dixit "muchas bandas han hecho 10.000 horas en Hamburgo sin éxito, la teoría no es infalible". El éxito matemático asiático no es genético sino cultural: el sistema numérico chino es más intuitivo, el cultivo del arroz requiere una mejora constante frente a la expansión territorial de la agricultura occidental. Aplicaciones reales: los bancos británicos recuperan un 18% de pérdidas potenciales gracias a la detección de anomalías en tiempo real, la industria manufacturera detecta defectos microscópicos que la inspección humana pasaría por alto, la sanidad valida datos de ensayos clínicos con una sensibilidad de detección de anomalías superior al 85%. Lección final: a medida que la ciencia de datos pasa de eliminar los valores atípicos a comprenderlos, debemos ver las trayectorias no convencionales no como anomalías que hay que corregir, sino como valiosas trayectorias que hay que estudiar.