AI ਏਜੰਟ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਤੁਹਾਡੇ ਐਪ ਅਤੇ API ਲਈ AI ਏਜੰਟ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਹਰ ਰੂਟ ਅਨੁਸਾਰ ਵੇਖੋ ਕਿ ਲੋਕ, AI-ਸਹਾਇਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਏਜੰਟ ਤੁਹਾਡੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਦਿਖਣਯੋਗ ਸਬੂਤ ਵੀ ਹੋਣ।

ਅਗਾਊਂ ਪਹੁੰਚ ਲਵੋ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਵੇਖੋ

ਦੁਆਰਾ Toshendra SharmaFounder & CEO, AgentCredia · Updated November 13, 2026

ਤੁਹਾਡੇ dashboards ਉਸ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਗਿਣ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਬਦਲ ਚੁੱਕੀ ਹੈ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ analytics stacks ਇਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਬਣੇ ਸਨ: ਮੇਰੀ site ਉੱਤੇ ਲੋਕ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ? Sessions, page views, funnels ਅਤੇ campaigns ਸਭ ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ ਕਿ ਹਰ interaction ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਹੈ।

ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਹੁਣ ਹਰ interaction ਲਈ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਰਹੀ। AI assistants users ਵੱਲੋਂ pages ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ; ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, OpenAI ਇੱਕ ChatGPT-User agent ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤਦ pages ਵੇਖਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ user ChatGPT ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ (OpenAI crawler documentation). ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ agents ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਲਈ APIs ਅਤੇ MCP tools ਨੂੰ call ਕਰਦੇ ਹਨ। ਲੋਕ ਇੱਕੋ session ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਵਾਰ ਇਸ ਨੂੰ declare ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਨਹੀਂ। Crawlers ਅਤੇ scripts ਉਹ ਸਭ ਕੁਝ ਪੜ੍ਹਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਤੱਕ ਉਹ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਉਹ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੁੱਪ ਬੇਤਾਲੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। Conversion rates ਅਜਿਹੇ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਹਿਲਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕੋਈ ਵਜ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ। ਇੱਕ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ API route ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਹੀ automated clients ਵੱਲੋਂ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ। ਜੋ spike marketing ਜਿੱਤ ਜਿਹਾ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਸੀ, ਉਹ agents ਵੱਲੋਂ documentation ਪੜ੍ਹਨਾ ਸੀ। actor context ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਹਰ chart ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ behavior ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੀ line ਵਿੱਚ ਮਿਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ tools ਉਹ ਤਸਵੀਰ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਘਟਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ: Google ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ Google Analytics known bots ਅਤੇ spiders ਤੋਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀ traffic ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ exclude ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਕਿ ਕਿੰਨੀ traffic exclude ਹੋਈ (Google Analytics: known bot-traffic exclusion).

AI agent traffic analytics ਹਰ interaction ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਆਯਾਮ ਜੋੜ ਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਕੌਣ ਜਾਂ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਿੰਨੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ। how to tell if website traffic comes from AI agents ਬਾਰੇ blog post ਉਸ ਆਯਾਮ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ signals ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ websites use case ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ production site 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

actor-aware analytics ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ

Proof of Actor ਤੁਹਾਡੀ traffic ਨੂੰ ਚਾਰ classes ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ Human, AI-assisted or agent: a taxonomy for app traffic ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਨਾਲ evidence ਜੁੜਿਆ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

Human: ਉਹ interactions ਜਿੱਥੇ observable signals ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Human + AI: ਉਹ interactions ਜਿੱਥੇ AI ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ declare ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਜਾਂ supported integration ਰਾਹੀਂ observe ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
Agent: automated ਜਾਂ agent-origin interactions, ਜੋ verifiable identity ਜਾਂ ਧਿਆਨ ਨਾਲ qualify ਕੀਤੀ inference ਦੁਆਰਾ supported ਹਨ।
Unknown: ਉਹ interactions ਜਿੱਥੇ evidence ਭਰੋਸੇਯੋਗ determination ਨੂੰ support ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਹਰ result ਨਾਲ ਇੱਕ basis ਵੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: verified, declared, inferred ਜਾਂ unknown। ਇਹ ਦੂਜਾ ਆਯਾਮ analytics ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ dashboard ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ API traffic ਦਾ ਤੀਜਾ ਹਿੱਸਾ agents ਹੈ, ਉਸਦਾ ਅਰਥ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਨਤੀਜੇ verified signatures ਹਨ ਜਾਂ request patterns ਤੋਂ ਆਈਆਂ inferences। Proof of Actor ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਦੋਵੇਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਅਨੁਸਾਰ filter ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਰੂਟ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਅਨੁਸਾਰ

Actor mix ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Public documentation, pricing ਅਤੇ catalog pages ਅਕਸਰ agents ਅਤੇ assistants ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। Signup, checkout ਅਤੇ account settings ਘੱਟ agents ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਜਦੋਂ ਉਹ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। API routes ਅਤੇ MCP tools automated clients ਦੁਆਰਾ ਹਾਵੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। Proof of Actor ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ route ਅਤੇ workflow ਅਨੁਸਾਰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਟੀਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਹਿੱਸੇ ਦੀ slice ਦਿਸੇ।

ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ

Trends ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ product ਕਿਧਰ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵੇਖੋ ਕਿ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ routes ਉੱਤੇ agent ਅਤੇ AI-assisted activity ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਵੇਖੋ ਕਿ ਕਦੋਂ ਕੋਈ ਨਵਾਂ agent operator ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਪੜ੍ਹਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ track ਕਰੋ ਕਿ ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ ਹੋਰ clients ਆਪਣੇ requests sign ਕਰਦੇ ਹਨ, Unknown ਤੋਂ verified ਵੱਲ ਕਿੰਨੀ traffic ਸਿਰਕਦੀ ਹੈ।

ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਸਮੇਤ

Dashboard ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅੰਕੜੇ ਨੂੰ individual interactions ਤੱਕ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਤੁਸੀਂ class, basis, ਕੀ ਜਾਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਕੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ policy output ਲਾਗੂ ਹੋਵੇਗਾ, ਦੇਖਦੇ ਹੋ। ਇਹੀ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ chart ਨੂੰ ਐਸਾ ਕੁਝ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ product, platform ਅਤੇ security ਟੀਮਾਂ ਮਿਲ ਕੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਣ।

ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

Proof of Actor evidence-first path ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਪੂਰਾ ਵਰਣਨ How It Works 'ਤੇ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਇੱਕ request ਜਾਂ event ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ page view, ਇੱਕ API call, ਇੱਕ MCP tool call ਜਾਂ ਇੱਕ in-app action.
ਤੁਹਾਡੀ integration ਉਸ context ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ signals ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੀ ਹੈ: server ਉੱਤੇ request context ਅਤੇ signatures, ਜਿੱਥੇ collector ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਉਸ browser ਵਿੱਚ interaction signals, clients ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵੱਲੋਂ declarations.
Signals ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, basis ਅਨੁਸਾਰ label ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰਕੇ ਇੱਕ classification ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
Result ਨੂੰ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਸਦੀ basis ਅਤੇ evidence summary ਸਮੇਤ, ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ analytics ਵਿੱਚ ਵਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ observe ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕੋਈ policy ਲਾਗੂ ਕਰਨੀ ਹੈ।

ਕਿਉਂਕਿ analytics ਅਤੇ decisions ਇੱਕੋ result ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਜੋ numbers ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਹੀ numbers ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਉੱਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ policies ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨਗੀਆਂ। Dashboard ਜੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜੋ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਖਾਈ ਨਹੀਂ ਹੈ।

Detect, Understand, Route

AI agent traffic analytics ਤਿੰਨ Proof of Actor capabilities ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

Detect

ਹਰ integration ਲਈ ਉਪਲਬਧ actor signals ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ ਅਤੇ verified assertions ਨੂੰ behavioral inferences ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰੋ। Unknown ਆਪਣੀ ਹੀ class ਵਜੋਂ visible ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ coverage gaps ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਹੋਰ number ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਾ ਛੁਪਣ।

Understand

ਇਹ analytics layer ਹੈ: actor breakdowns, interaction trends, route-level views ਅਤੇ explainable classifications। ਟੀਮਾਂ ਇਹ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ ਇਹ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ routes agents ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿਸੇ workflow ਵਿੱਚ AI-assisted activity ਕਿੰਨੀ ਹੈ, ਅਤੇ evidence ਕਿੱਥੇ ਕਾਫ਼ੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ policy ਨੂੰ support ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

Route

ਜਦੋਂ analytics ਕੋਈ ਸਾਫ਼ pattern ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਆਪਣੇ rules ਨਾਲ ਉਸ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰੋ। Verified agents ਨੂੰ ਉਹ content ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਰਾਹ ਦਿਓ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਸ਼ਾ ਵਾਲੀਆਂ sessions ਲਈ standard experience ਕਾਇਮ ਰੱਖੋ। Sensitive actions ਲਈ review ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਵੇਲੇ ਜੋੜੋ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। Unknown ਅਤੇ timeouts ਲਈ explicit fallbacks ਤੈਅ ਕਰੋ।

Apps, APIs ਅਤੇ MCP servers ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ

Agent activity ਉਹਨਾਂ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਇਕੱਠੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ machines ਸਵਾਗਤਯੋਗ ਹਨ: APIs, documentation, catalogs ਅਤੇ tools। ਇਸੇ ਲਈ Proof of Actor page views ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

SaaS apps ਅਤੇ websites browser sessions ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਵਾਲੀਆਂ server routes ਲਈ actor context ਵੇਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੋਰ ਜਾਣੋ SaaS Apps & Websites ਵਿੱਚ।
APIs ਨੂੰ request-level context ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਜੋ signed client identity ਨੂੰ API credentials ਅਤੇ authorization ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਜਾਣੋ APIs ਵਿੱਚ।
MCP servers ਨੂੰ ਹਰ tool call ਲਈ actor context ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ clients ਕਿਹੜੇ tools ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਹੋਰ ਜਾਣੋ MCP Servers ਵਿੱਚ।

Founding teams ਸਾਡੇ engineers ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਮਦਦ ਨਾਲ integrate ਕਰਦੇ ਹਨ। adding actor context to a Node.js app ਵਾਲੀ guide ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ typical request handler ਵਿੱਚ ਇਹ integration ਕਿੱਥੇ ਬੈਠਦੀ ਹੈ।

Volume ਨਾਲੋਂ evidence ਕਿਉਂ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ

Agent traffic ਲਈ ਵੱਡਾ number ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਹਰ request ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ browser fingerprint ਦੇ count ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ automation ਕਹਿ ਦਿਓ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਐਸਾ number ਕਿਸੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ support ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿੰਨਾ ਹਿੱਸਾ ਅਸਲ ਹੈ।

Proof of Actor ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਹਰ number defend ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। Verified results ਉਹ checks ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ pass ਹੋਏ। Declarations ਨੂੰ declarations ਵਜੋਂ label ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Inferences ਨੂੰ inferences ਵਜੋਂ label ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Unknown ਨੂੰ Unknown ਵਜੋਂ report ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ agent traffic ਆਪਣੀ leadership, security team ਜਾਂ customers ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਸਹੀ ਤੌਰ ਤੇ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਹਰ ਅੰਕੜਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ ਹੈ।

ਇਹ analytics ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਰ ਲਾਭਕਾਰੀ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ agent operators RFC 9421 HTTP Message Signatures 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ signed requests ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ Web Bot Auth ਵਰਗਾ standards work IETF webbotauth working group ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੀ traffic ਦਾ ਹੋਰ ਹਿੱਸਾ verified basis ਵਿੱਚ ਚਲਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ charts ਹੋਰ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਇਸਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਬਦਲੋ।

ਪਹਿਲਾਂ observe ਕਰੋ, ਫਿਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ

ਹਰ Proof of Actor deployment observation mode ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। Results ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, analytics ਭਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਿਲਕੁਲ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਂਗ ਹੀ respond ਕਰਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਉਸ ਅਵਧੀ ਨੂੰ baseline ਬਣਾਉਣ, ਉਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉਹ ਪਹਿਲੇ routes ਪਛਾਣਣ ਲਈ ਵਰਤਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ policy ਹਕੀਕਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਹੋਵੇਗੀ।

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਤਿਆਰ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ workflow ਲਈ policy enable ਕਰਦੇ ਹੋ, ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਉੱਥੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋ। Proof of Actor install ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਕੁਝ ਵੀ blocked ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਹਰ enforcement decision ਤੁਹਾਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

founding developer program ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੋ

Proof of Actor private beta ਵਿੱਚ ਹੈ। ਚੁਣੀਆਂ ਹੋਈਆਂ founding developer ਟੀਮਾਂ agreed usage limits ਦੇ ਅੰਦਰ, hands-on product feedback ਦੇ ਬਦਲੇ, 12 months ਤੱਕ ਦਾ ਮੁਫ਼ਤ access ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਹਾਨੂੰ direct integration support, ਨਵੀਆਂ capabilities ਲਈ early access, ਅਤੇ roadmap ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਐਸਾ AI agent traffic analytics ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਪੂਰੀ ਟੀਮ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕੇ, ਤਾਂ apply for early access. ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਉਹ routes ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਵਾਹ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਵਾਲ ਦੱਸੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ analytics ਤੋਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

Proof of Actor ਦੇਖੋ, how it works ਵੇਖੋ, ਜਾਂ what the evidence can establish ਪੜ੍ਹੋ।

Sources

Overview of OpenAI crawlers, OpenAI.
Known bot-traffic exclusion, Google Analytics Help.
RFC 9421: HTTP Message Signatures, IETF, February 2024.
Web Bot Auth (webbotauth) working group charter, IETF.

ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ

What your code receives

Every interaction resolves to one result record. Your application reads the class and the basis and applies its own policy.

Result record

{
  "route": "GET /api/v1/catalog",
  "class": "agent",
  "basis": "verified",
  "evidence": [
    { "signal": "http_message_signature", "result": "valid", "keyid": "assistant.example" },
    { "signal": "client_declaration", "value": "assistant.example" }
  ],
  "observed_at": "2026-11-13T10:42:07Z"
}

class: Human, Human + AI, Agent ਜਾਂ Unknown।
basis: ਸਬੂਤ ਕਿੰਨਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ: verified, declared, inferred ਜਾਂ unknown।
evidence: result ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ signals, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ team ਵੇਖ ਸਕੇ ਕਿ ਕਿਉਂ।

observation mode ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: results ਨੂੰ ਆਪਣੇ logs ਦੇ ਨਾਲ record ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ policy ਨਾ ਚੁਣੋ, ਕੁਝ ਵੀ ਨਾ ਬਦਲੋ। Node.js integration guide ਪੜ੍ਹੋ

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

AI ਏਜੰਟ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀ ਹੈ?

ਇਹ ਇਹ ਮਾਪਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦਾ ਕਿੰਨਾ ਹਿੱਸਾ ਲੋਕਾਂ, AI ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਅਣਪਛਾਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਰੂਟ, ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਅਨੁਸਾਰ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਮੇਰੇ web analytics ਟੂਲ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?

Web analytics ਟੂਲ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਜ਼ਿਟਾਂ ਅਤੇ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਨੂੰ ਗਿਣਣ ਲਈ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। Proof of Actor ਇਹ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੌਣ ਜਾਂ ਕੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਸਬੂਤ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਪੰਨਿਆਂ ਹੀ ਨਹੀਂ, APIs ਅਤੇ MCP servers ਨੂੰ ਵੀ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ API ਅਤੇ MCP ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ?

ਹਾਂ। Server-side ਅਤੇ MCP integrations API calls ਅਤੇ tool calls ਵਿੱਚ actor context ਲਿਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਉਹ ਥਾਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ agent activity ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਕੀ ਅੰਕੜੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ?

ਹਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਆਪਣਾ ਆਧਾਰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ: verified, declared, inferred ਜਾਂ unknown। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ analytics ਨੂੰ ਆਧਾਰ ਅਨੁਸਾਰ filter ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਸ ਲਈ verified agent traffic ਅਤੇ inferred agent traffic ਕਦੇ ਇਕੱਠੇ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੇ।

ਕੀ ਇਹ ਮੇਰੇ ਐਪ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ?

ਮੂਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ। Analytics observation mode ਵਿੱਚ ਚਲਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡਾ ਐਪ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਵੇਲੇ behavior ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਕੋਈ policy enable ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਮੈਂ access ਕਿਵੇਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?

early access ਲਈ apply ਕਰੋ। ਚੁਣੀਆਂ ਹੋਈਆਂ founding developer ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ agreed usage limits ਦੇ ਅੰਦਰ 12 months ਤੱਕ ਦਾ ਮੁਫ਼ਤ access ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਜਾਣੋ ਤੁਹਾਡਾ app ਕੌਣ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹੈ।

Founding developers ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ group ਲਈ private beta।

ਅਗਾਊਂ ਪਹੁੰਚ ਲਵੋ ਕੀਮਤ ਵੇਖੋ

ਪਹਿਲਾਂ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਪਸੰਦ ਕਰੋਗੇ? founders ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ