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A busca meio que virou lixo

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O AI Overview do Google já disse que astronautas encontraram gatos na Lua1. Sugeriu pôr cola na pizza pro queijo não escorregar2. Por um breve período no começo de 2025, afirmou que ainda estávamos em 20243. Não são casos isolados. São sintomas de um problema muito maior, que está desmontando a base econômica da internet.

Enquanto as big techs correm pra enfiar resumos feitos por LLM em tudo, os publishers estão sangrando tráfego e receita. A conta é brutal, as alucinações são preocupantes e a receita de anúncios, que deveria manter os publishers de pé, está caindo.

US$ 2 bi perdidos e contando

Os números assustam. Entre maio de 2024 e maio de 2025, os 500 sites de notícias mais visitados do mundo perderam mais de 600 milhões de visitas, caindo de 2,3 bilhões para 1,7 bilhão4. São 64 milhões de visitas perdidas por mês em média, o que dá uma perda estimada de US$ 2 bi em receita de anúncios5.

As quedas de tráfego são consistentes e severas. A CNN perdeu 30%. Business Insider e HuffPost perderam 40% cada.4 Mas o caso mais dramático é o The Planet D, um blog de viagens que fechou depois de perder 90% do tráfego com a chegada do AI Overviews, embora a queda de tráfego provavelmente não tenha sido o único motivo do fim6.

Isso não é um período de ajuste passageiro. É uma mudança estrutural. As buscas sem clique subiram de 56% para 69% em apenas um ano7. Quando o Google mostra um AI Overview, os usuários clicam nos sites dos publishers 8% das vezes em vez de 15%, uma redução de 46,7% na taxa de cliques8.

A pesquisa do IAB Tech Lab diz sem rodeios: os publishers estão tendo uma “20-60% traffic reduction (up to 90% for niche sites).”5 Pra maioria deles, essa é a diferença entre se sustentar e quebrar.

Anúncio não conserta o que os LLMs estão levando

Aqui a economia fica realmente perversa. Digamos que o ChatGPT leve adiante os planos de publicidade. Segundo a análise da Incrmntal, “ChatGPT could increase revenues by 16.5x to 24.8x, potentially reaching $26 billion annually” ao adotar um modelo financiado por anúncios comparável ao da Meta ou do Google9.

Parece ótimo, até você perceber: quem criou o conteúdo original não recebe absolutamente nada.

A economia dos crawlers conta a história. A análise da Cloudflare mostra que a proporção de rastreamento por indicação da Anthropic é de 50.000:1. Pra cada vez que o Claude manda tráfego pra um publisher, o ClaudeBot já rastreou o site 50.000 vezes. A OpenAI é melhor, com 887:1, e a Perplexity chega a 118:1, mas continuam sendo relações extrativas fantasiadas de simbiose10.

E piora. O tráfego de treinamento responde por 80% do rastreamento de bots de IA.10 Esses bots nem fingem devolver tráfego. Eles aspiram o conteúdo pra construir modelos que vão reduzir ainda mais a necessidade de o usuário visitar as fontes originais.

Mesmo que o ChatGPT chegue a esses US$ 26 bilhões em receita, os publishers continuam com o mesmo problema: o conteúdo deles gera dinheiro em outro lugar enquanto o tráfego, e portanto a receita de anúncios, segue desabando. O ARPU atual do ChatGPT é de $0,67, contra $5,12 do Google e $3,38 da Meta. Sam Altman já disse abertamente que “OpenAI is losing money on the $200-per-month subscription tier.”9

O modelo de negócio, no fundo, é extração. Não é parceria.

Nem informação correta você recebe

A ironia é que os LLMs destroem a receita dos publishers e ainda por cima não entregam informação correta em troca.

Os melhores modelos de 2025, como o Gemini-2.0-Flash do Google, o GPT-4o e o Claude 3.5, alcançam taxas de alucinação de 0,7% a 2% em benchmarks controlados11. Parece aceitável até você colocá-los em operação em escala, em bilhões de buscas.

E esses são os modelos bons. O Falcon-7B-Instruct tem uma taxa de alucinação de 29,9%: quase uma a cada três respostas está errada com toda a confiança. O desempenho por área varia muito: informação jurídica tem 6,4% de alucinação, enquanto conhecimento geral fica em 0,8%11.

A pesquisa do SEI sobre a precisão de resumos feitos por LLM afirma que “Accuracy generally measures how closely hallucinations output by the LLM” se alinham ao material de origem, e a distância muitas vezes é grande12.

Os AI Overviews do Google viraram um estudo de caso de erro com confiança. Além dos gatos na Lua e da cola na pizza, esses resumos aparecem em 69% das buscas e muitas vezes são a única informação que o usuário vê. Quando você erra de 1 a 2% das vezes em bilhões de consultas, está poluindo o ecossistema de informação de forma sistemática.

A BBC já aprendeu isso do jeito difícil, quando os resumos de notificações gerados por LLM começaram a produzir bobagem. 77% das empresas dizem se preocupar com alucinações de IA, segundo pesquisas recentes, e fazem bem em se preocupar11.

Estamos numa situação bizarra: fatos e alucinações misturados num formato que parece autoridade, servidos a usuários sem como distinguir um do outro, enquanto os verificadores de fatos e jornalistas originais perdem a receita de que precisam pra produzir conteúdo correto.

Produzir conteúdo está ficando inviável economicamente

Isso cria um ciclo econômico vicioso. Publishers que perdem 25 a 40% do tráfego4 não conseguem manter o mesmo nível de investimento em jornalismo de qualidade. Menos receita significa checagem menos rigorosa, menos repórteres especializados e mais dependência de conteúdo barato.

Esse conteúdo mais barato vira dado de treinamento da próxima geração de LLMs, que produz ainda mais alucinações, que reduzem ainda mais a necessidade de visitar os sites dos publishers, que reduzem ainda mais a receita deles. É uma espiral da morte pra informação de qualidade.

A conta não perdoa. 64 milhões de visitas perdidas por mês multiplicadas pela receita de anúncios típica por visita significam milhões em receita que os publishers não conseguem repor. Quando Condé Nast, The New York Times, Gannett e Reddit apoiam a nova iniciativa de controle de crawlers da Cloudflare, é porque eles enxergam onde isso termina13.

Os pequenos já estão fechando. Os médios estão cortando gente. Os grandes tentam desesperadamente negociar acordos de treinamento de IA só pra recuperar uma fração do que perdem em tráfego. Nada disso se sustenta.

O IAB Tech Lab observou um aumento de 117% no tráfego de bots, que sobrecarrega a infraestrutura dos publishers sem entregar valor nenhum em troca5. Os publishers pagam por banda e servidores pra alimentar bots que minam diretamente o próprio modelo de negócio.

O caminho proposto

A intervenção da Cloudflare é um começo. O sistema Pay Per Crawl, que bloqueou crawlers de IA por padrão a partir de 1º de julho de 2025, já atraiu mais de um milhão de clientes. O CEO Matthew Prince foi direto: “If the Internet is going to survive the age of AI, we need to give publishers the control they deserve.”13

Roger Lynch, da Condé Nast, acrescentou que a “permission-based approach makes way for new business model.”13 É disso que se precisa: permissão de verdade, pagamento de verdade, sustentabilidade de verdade.

O framework do IAB Tech Lab propõe várias soluções: estruturas de preço por rastreamento, monetização baseada em API de consulta e integração com o Model Context Protocol. São pontos de partida sensatos, mas exigem que as empresas de IA participem de boa-fé.

Hoje, os incentivos estão todos errados. As empresas de IA podem raspar à vontade, treinar modelos com o conteúdo dos publishers, servir resumos que impedem o clique e então talvez, talvez, dividir uma fração minúscula da receita de anúncios que não chega nem perto de repor o que os publishers perderam.

Não é diferente de raspar o texto de obras literárias ou a transcrição de um filme. Embora a postura da Cloudflare nisso também possa ser vista como um esforço pra proteger os próprios interesses de negócio.

Mais desconforto

O modelo de negócio da internet nunca foi perfeito. Banners e manipulação de SEO criaram problemas próprios. Mas pelo menos havia uma troca de valor que funcionava: os publishers criavam conteúdo, os usuários visitavam os sites, os anunciantes pagavam pela atenção e o ciclo continuava.

Os LLMs quebraram esse ciclo. Eles extraem conteúdo em escala gigantesca (lembra daquela proporção de 50.000:1), sintetizam tudo em resumos de precisão variável e servem esses resumos no lugar das fontes originais. Os criadores originais ganham uma redução de 46,7% no tráfego e uma sugestão educada de que deveriam ser gratos pelas migalhas que sobraram.

Isso não se sustenta. Você não pode destruir o modelo de receita que financia o jornalismo de qualidade e esperar que o jornalismo de qualidade continue existindo. Você não pode treinar modelos com o conteúdo dos publishers e, ao mesmo tempo, eliminar o modelo de negócio que paga pela criação desse conteúdo.

Olhe pro The Sun ou pro Daily Mail, antes gigantes do jornalismo britânico, hoje sombras do que foram… mas provavelmente não por causa da IA.

Ou as empresas de IA passam a pagar de verdade os publishers por dados de treinamento e atribuição, ou vamos acabar numa internet em que só se cria o conteúdo que consegue sobreviver sem tráfego e sem receita. É uma corrida pro fundo do poço que termina com LLMs treinados em conteúdo cada vez pior, produzindo respostas cada vez menos confiáveis, pra usuários que não encontram mais informação correta em lugar nenhum.

As 600 milhões de visitas perdidas não vão voltar. A questão é se vamos construir um sistema que pague de verdade quem cria o conteúdo ou se vamos assistir ao ecossistema inteiro desabar enquanto as empresas de IA comemoram o crescimento da receita de anúncios.

Eu sei em qual resultado eu apostaria, e não é o otimista.

References

Footnotes

  1. WION News, Google’s AI search under fire for falsely claiming Obama is Muslim, astronauts played with cats on Moon, May 2024 ↩

  2. NBC News, Glue on pizza? Google’s AI faces social media mockery, May 2024 ↩

  3. TechCrunch, Google fixes bug that led AI Overviews to say it’s now 2024, May 2025 ↩

  4. Infactory, The Numbers Don’t Lie: Publishers Are Losing 25% of Their Traffic to AI Platforms, 2025 ↩ ↩2 ↩3

  5. IAB Tech Lab, LLM Framework, 2025 ↩ ↩2 ↩3

  6. IAB Tech Lab, Dude, AI ate my traffic, 2025 ↩

  7. StanVentures, Similarweb: Zero-Click Searches Surge to 69% Since Google AI Overviews Launched, 2025 ↩

  8. Pew Research Center, Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results, July 2025 ↩

  9. Incrmntal, LLM Advertising, 2025 ↩ ↩2

  10. Cloudflare, AI crawler traffic by purpose and industry, 2025 ↩ ↩2

  11. Multiple sources including web search data on LLM hallucination rates, 2025 ↩ ↩2 ↩3

  12. Carnegie Mellon University Software Engineering Institute, Evaluating LLMs for Text Summarisation: Introduction, 2025 ↩

  13. Cloudflare, Cloudflare just changed how AI crawlers scrape the internet at large, 2025 ↩ ↩2 ↩3