Um time de marketing comemora os números. O tráfego orgânico subiu 40% em seis meses. A estratégia foi adotar uma plataforma de IA para gerar artigos em escala, publicando dezenas por semana sobre tudo o que tivesse volume de busca, mesmo sem relação com o negócio. Seis meses depois, o mesmo time tentava entender por que o tráfego havia caído 75%.
Esse ciclo está se tornando mais comum. E há duas forças simétricas que o alimentam: o pânico com o fim dos cliques, de um lado, e a corrida irresponsável por volume, do outro. A resposta ao primeiro erro não pode ser o segundo.
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O medo do sumiço digital
Há uma narrativa em circulação que diz que os cliques estão acabando, que as IAs retêm o usuário dentro da conversa e que quem não aparecer nas citações das ferramentas de linguagem está fadado ao desaparecimento digital.
Os dados contam uma história com mais nuances. Tim Soulo, CMO da Ahrefs, analisou o tráfego de IA em cerca de 75 mil sites ao longo de 11 meses e encontrou uma queda de 3% no período, de 2,9 milhões para 2,8 milhões de acessos mensais. O dado chama atenção porque acontece num momento em que a adoção de IA está no pico histórico.
É claro que isso tem suas limitações e ressalvas. Mas, no momento, não há nada melhor.
— Tim Soulo, CEO da Ahrefs, sobre ferramentas de rastreamento de presença em IA
Soulo explica que os chatbots de IA são jardins murados, desenhados para manter o usuário dentro da conversa, não para enviá-lo a outros lugares. E, mesmo quando uma marca é mencionada, a menção pode estar ancorada em sites de terceiros, e não no site da empresa.
Existe, porém, um contraponto relevante. Dados recentes mostram que o tráfego de referência do ChatGPT subiu 43% em uma semana, com crescimento de 131% em B2B. A explicação provável está na lógica econômica das plataformas: um modelo de publicidade baseado em cliques exige que os usuários cliquem. Se o ChatGPT precisa de receita com anúncios, precisa de comportamento de clique, e isso significa passar a linkar para fora com mais frequência. O Google também anunciou que passará a rastrear LLMs como fonte de tráfego de referência no GA4.
O sinal ainda é inconsistente, mas a direção importa. A narrativa do sumiço total dos cliques não encontra sustentação empírica sólida. O que os dados mostram é uma possível transição, não uma extinção.
Escrevi sobre isso com mais detalhes na coluna anterior aqui no TecMundo: “A IA não matou o SEO, aumentou o custo de não tê-lo”. O Google ainda é 13 vezes maior que o ChatGPT em tráfego desktop, e as IAs usam o próprio Google como fonte principal via RAG e query fan-out. A maneira mais rápida de desaparecer das ferramentas de IA é perder posição no Google. O buscador não morreu. Virou a infraestrutura das respostas da IA.
A corrida pelo volume e seus cadáveres digitais
Se o pânico com os cliques é exagerado, a reação que ele provoca é muitas vezes pior do que o problema original.
Lily Ray, especialista em SEO com mais de uma década recuperando sites atingidos por atualizações do Google, monitorou durante meses mais de 220 sites identificados como clientes de plataformas de criação de conteúdo com IA. Os resultados confirmam a tese:
- 54% perderam 30% ou mais do pico de tráfego orgânico
- 39% perderam 50% ou mais
- 22% perderam 75% ou mais
O padrão que aparece repetidamente ela chama de “Monte AI”: crescimento abrupto em seis a doze meses, pico de tráfego três a seis meses depois do pico de publicação e, então, uma queda que frequentemente vai abaixo do patamar anterior ao início da operação. Aconteceu com alguns publishers aqui no Brasil.
Ray identificou oito tipos de conteúdo recorrentes nos sites em declínio: páginas de comparação em escala, glossários de “o que é X”, listas de “melhores X para Y”, listas autopromocionais nas quais a empresa se coloca em primeiro lugar, páginas de alternativas a concorrentes, conteúdo por localização e idioma gerado por template, farms de FAQ e, talvez o mais relevante para publishers, conteúdo publicado em escala sobre assuntos sem relação com o negócio real, simplesmente porque o tema tinha volume de busca.
O elemento que une todos esses padrões é o volume. São estratégias que só existem em escala, e a IA tornou essa escala democraticamente acessível. O que antes levaria meses para um time humano produzir, com fricção natural de qualidade e curadoria, agora leva dias. O Google não mudou o que penaliza. Mudou a velocidade com que um footprint de conteúdo artificial se torna detectável.
Não é o uso de IA que cria o problema. É a combinação entre IA, ausência de critério editorial e escala sem limite, ou, em outras palavras, falta de governança.
O Google confirmou essa posição em seu guia oficial de otimização para AI Search, publicado em maio de 2026: conteúdo gerado com ferramentas de IA é aceitável desde que atenda aos padrões de qualidade das Search Essentials. Conteúdo ruim é penalizado independentemente do método de produção.
O caso Rite Aid e a mecânica do conteúdo fabricado
Na sexta-feira de uma semana comum, “Rite Aid” tinha interesse praticamente nulo no Brasil no Google Trends. Na segunda-feira seguinte, chegou a 100. Em menos de 48 horas, ao menos 11 veículos brasileiros publicaram versões da mesma matéria sobre uma sorveteria americana que funcionava dentro das farmácias Rite Aid.
Rite Aid no Brasil: de irrelevante a 100 no Google Trends em menos de 48 horas.
A matéria original tratava de uma falência americana, um Chapter 11 com anos de dívida acumulada. O que chegou ao leitor brasileiro foi outra coisa: versões geradas a partir de uma keyword trending detectada, com tags estruturadas injetadas para passar sinal de urgência aos crawlers, capturar o clique, monetizar com publicidade de baixa qualidade e descartar o conteúdo quando o interesse caísse.
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11 versões da mesma matéria. Nenhuma com jornalismo.
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O conteúdo fabricado ocupou o espaco do conteúdo original nos resultados de busca.
O mau uso de dados estruturados está no centro dessa mecânica. A tag que deveria indicar ênfase editorial passa a ser uma instrução fabricada para mecanismos de busca. Goodhart descreveu esse mecanismo em 1975: quando uma métrica vira meta, ela deixa de ser uma boa métrica. As pessoas distorcem o comportamento para atingi-la. O clique virou meta, e a informação passou a ser apenas um meio para alcançá-la, sem compromisso com o leitor.
Documentei esse caso no LinkedIn quando aconteceu. O que me chamou atenção não foi apenas o volume, mas a velocidade com que o conteúdo fabricado ocupou o espaço de quem fez jornalismo de verdade nos resultados de busca. Visibilidade sem autoridade e volume inócuo.
O que o Google diz
O Google publicou em maio de 2026 seu guia oficial de otimização para AI Search. Vale ler sem intermediários.
A mensagem central é que o SEO continua relevante porque os recursos de IA generativa no Google Search estão ancorados nos mesmos sistemas de ranking e qualidade da busca tradicional. As IAs do Google usam RAG, que busca páginas relevantes no índice antes de formular uma resposta. Se a página não está bem ranqueada, não alimenta a resposta.
O guia descreve o que chama de “non-commodity content”: conteúdo com ponto de vista único, baseado em experiência real, que vai além do que qualquer modelo de IA poderia gerar sozinho. A definição não é técnica. É editorial.
O documento também lista o que pode ser ignorado. Não é necessário criar arquivos llms.txt ou qualquer marcação especial para aparecer em AI Search. O Google confirmou que esses arquivos não são usados como sinal e ainda desperdiçam o orçamento de rastreamento do site. Também não é necessário fragmentar conteúdo para facilitar a leitura por IA, reescrever textos em formatos específicos para sistemas de linguagem ou buscar menções oportunistas em terceiros.
Sobre dados estruturados, a posição do Google é precisa: não existe schema especial que garanta citação. Eles continuam úteis como parte da estratégia geral de SEO, mas não como atalho para visibilidade em IA. O caso Rite Aid mostrou, na prática, exatamente o oposto: o abuso de dados estruturados como tentativa de hackear o sistema é detectado como spam.
O que a Microsoft diz, mas pouco se comentou
Na mesma semana em que o guia do Google circulou em centenas de posts no LinkedIn, a Microsoft publicou um documento tecnicamente mais denso e estrategicamente mais relevante para quem pensa em governança digital. Quase não reverberou.
Um post no LinkedIn que resumiu o documento afirmou que Google e Bing publicaram conselhos opostos sobre GEO. A leitura é tentadora, mas incorreta, ou, ao menos, incompleta. O artigo da Microsoft não é sobre recomendações para criadores de conteúdo. É sobre a evolução da arquitetura de indexação para suportar grounding de IA.
A tese central do documento, assinado por engenheiros da Microsoft AI, é que busca tradicional e grounding são dois problemas de otimização distintos que compartilham a mesma infraestrutura. A busca tradicional pergunta: quais páginas um usuário deve visitar? O grounding pergunta: que informação um sistema de IA pode usar responsavelmente para construir uma resposta? As perguntas parecem similares. Mas não são.
A indexação de pesquisa foi criada para ajudar as pessoas a decidir o que ler. O Grounding está sendo desenvolvido para ajudar os sistemas de IA a decidir o que dizer
— Microsoft AI, Evolving Role of the Index, maio de 2026
O documento é explícito ao afirmar que grounding não substitui busca. Ele se constrói sobre a mesma infraestrutura de crawling e sinais de qualidade, mas adiciona uma nova camada de otimização. A diferença está no que cada sistema é responsável por entregar. A busca apresenta opções; o grounding é responsável pela qualidade das evidências que um sistema de IA usará para se comprometer com uma resposta.
A verdadeira contradição entre os dois documentos não está na tática, mas na medição. O Google fala de continuidade: continue fazendo bom SEO, porque os fundamentos seguem válidos. A Microsoft aponta um problema ainda sem solução estabelecida: décadas de prática para medir qualidade de busca, mas ainda pouco consenso sobre como medir qualidade de grounding com rigor. Não é otimismo nem pessimismo. É um gap de conhecimento ainda não resolvido.
Dois sabores de GEO competem por orçamento agora. Um vende atalhos. O outro rastreia citações e tenta entender o problema de medição. O Google eliminou o primeiro. A Microsoft está construindo instrumentação para o segundo. Mas o mercado prestou atenção apenas no mais simples de entender.
O documento da Microsoft é exatamente o tipo de conteúdo que os próprios algoritmos de busca e IA tendem a premiar: perspectiva original, baseada em engenharia real, com implicações que não estão disponíveis em nenhum outro lugar. Ainda assim, foi o guia mais direto e mais simples do Google que dominou o debate. Isso diz muito sobre como o mercado processa informação, e pouco sobre o que realmente importa para quem precisa tomar decisões.
O que separa quem cresce de quem some
Nos 220 sites monitorados por Lily Ray, os que continuaram crescendo compartilham características que não dependem de nenhuma ferramenta: conteúdo que não cabe nos oito templates de risco, perspectiva que um concorrente não conseguiria replicar com o mesmo prompt e autoridade temática construída ao longo do tempo em torno do negócio da empresa.
IA como ferramenta de pesquisa, briefing, organização de ideias e aceleração de processos é aliada. IA como substituta de perspectiva é um risco. A diferença está na decisão editorial de quem assina o conteúdo, não na tecnologia usada para produzi-lo.
A primeira pessoa é um ativo estratégico. Experiência vivida, opinião fundamentada, dado próprio e erro documentado são os elementos que o Google descreve como resistentes ao tempo, e que os sistemas de busca e IA continuarão promovendo. Não porque sejam nostálgicos da escrita humana, mas porque são únicos e não podem ser reproduzidos em escala.
Antes de publicar qualquer conteúdo, valem três perguntas: alguém realmente precisaria disso? Um concorrente poderia publicar o mesmo texto com o mesmo prompt? Há algum dado, opinião ou experiência nessa página que não esteja disponível nos dez primeiros resultados que a IA ranqueia para essa busca?
O problema sai das buscas e chega às redes profissionais
O efeito não fica contido em mecanismos de busca e ferramentas de IA. O LinkedIn anunciou em maio de 2026 que está combatendo ativamente o que chama de “AI slop”, conteúdo gerado por IA sem perspectiva original, expertise ou substância.
A plataforma registrou crescimento de 14% ano a ano na criação de conteúdo. O número parece positivo até que se leia o restante: boa parte desse volume é composta por conteúdo de baixa qualidade produzido com ferramentas de IA. A plataforma está usando uma abordagem que ela própria descreve como “IA resolvendo IA”, com sistemas capazes de distinguir pensamento original de posts que apenas repetem ideias existentes sem acrescentar nada novo.
A posição do LinkedIn é a mesma do Google. A plataforma não quer punir quem usa IA; quer penalizar quem publica conteúdo sem valor. Posts de baixa qualidade não serão removidos, mas terão sua distribuição reduzida, ficando restritos a conexões de primeiro grau, sem alcançar uma audiência mais ampla.
Para o público executivo que lê esta coluna, o dado tem uma implicação direta. O LinkedIn é hoje o principal canal de construção de autoridade profissional no ambiente digital corporativo. Quando a plataforma passa a reduzir a distribuição de conteúdo genericamente gerado por IA, o executivo ou empresa que apostou em volume sem substância não perde visibilidade apenas no Google. Perde no ambiente em que sua reputação profissional é construída post a post, ao longo do tempo.
O ciclo se fecha. Google, Microsoft e LinkedIn, três das principais plataformas digitais do mundo, convergem para a mesma conclusão: Conteúdo ruim, independentemente de como foi produzido, não tem lugar sustentável em nenhuma delas.