A Busca do Google na Era da Inteligência Artificial: Uma Reorientação Econômica da Economia da Informação Digital

A inteligência artificial como uma ameaça imediata ao modelo de negócio clássico dos motores de busca – ou um desenvolvimento estratégico de um mercado já dominado?

No primeiro trimestre de 2025, o Google ainda se apresenta oficialmente como o governante incontestável do cenário global de buscas. Com uma participação de mercado de 91,55%, a empresa processa aproximadamente 8,9 bilhões de consultas de busca diariamente, o que se traduz em cerca de 103.000 consultas por segundo, ou um total de 2,6 trilhões anualmente. Em dispositivos móveis, o Google mantém uma posição praticamente hegemônica, com uma participação de mercado de 96,3%. Esses números transmitem uma imagem de domínio inabalável, mas por trás da superfície estatística, esconde-se um quadro muito mais complexo e volátil de turbulência econômica. A participação de mercado, por si só, mascara uma transformação fundamental na natureza da relação de valor entre volume de buscas, comportamento do usuário e fluxos de receita realizados.

Nos últimos meses de 2024, ocorreu um fenômeno raro: a participação de mercado global do Google caiu abaixo do patamar simbólico de 90% pela primeira vez em uma década. Em outubro de 2024, a participação era de 89,34%, em novembro de 89,99% e em dezembro de 89,73%. Essa é a primeira queda consistente abaixo dessa marca desde 2015. Embora analistas atribuam esse declínio, em parte, a mudanças regionais na Ásia, o fato sinaliza a convergência de diversas forças estruturais que começam a desestabilizar fundamentalmente o ecossistema tradicional dos mecanismos de busca. Trata-se menos de um êxodo radical de usuários existentes do que de uma transformação no comportamento de busca e nos caminhos econômicos associados ao sucesso.

O modelo de negócios do Google se baseia em uma arquitetura elegante, porém cada vez mais frágil. Em 2024, a empresa gerou aproximadamente US$ 307 bilhões em receita total, dos quais cerca de US$ 175 bilhões foram provenientes de publicidade em mecanismos de busca. Isso representa não apenas 57% da receita total, mas também constitui a espinha dorsal financeira de toda a estrutura corporativa. A mecânica desse modelo é simples, porém eficaz: os usuários formulam consultas de busca com intenção de compra explícita ou implícita; o Google exibe anúncios de anunciantes que pagam por cliques; os usuários clicam nesses anúncios ou nos resultados de busca orgânica; e um mercado de três lados é criado entre usuários, editores e anunciantes.

Essa arquitetura é fundamentalmente desafiada pela integração da inteligência artificial, particularmente por meio da tecnologia de "Visões Gerais de IA".

Análises de IA como destruidoras de modelos de negócios: as métricas de declínio

A introdução do AI Overviews pelo Google marca um ponto de virada. Essa tecnologia apresenta aos usuários resumos sintetizados de informações, gerados por modelos generativos, diretamente na página de resultados de pesquisa, sem que eles precisem clicar em links para sites externos. A implementação foi notavelmente rápida: em janeiro de 2025, o AI Overviews aparecia em 6,49% de todas as pesquisas. Em março de 2025, essa participação havia dobrado para aproximadamente 13,14%. Isso significa que, hoje, em mais de uma em cada sete pesquisas do Google no mercado americano, a iniciativa de coletar informações por meio da síntese de IA é cumprida antes mesmo de o usuário clicar em um resultado de pesquisa orgânica tradicional ou em um anúncio pago.

As consequências econômicas dessa expansão rapidamente se tornaram evidentes. As taxas de cliques (CTR), a métrica fundamental de todos os modelos econômicos do capitalismo digital, reagiram drasticamente. Para consultas de busca que utilizavam o AI Overviews, a taxa de cliques orgânicos despencou de 1,76% em junho de 2024 para 0,61% em setembro de 2025. Isso representa uma queda de aproximadamente 65%, ou, em termos comerciais, o ativo "clique em resultado de busca orgânica" tornou-se cerca de dois terços mais volátil sob a pressão da inteligência artificial. Ao mesmo tempo, os anúncios de busca paga sofreram uma queda ainda mais drástica: a taxa de cliques caiu de 19,7% para 6,34%, uma redução de 68%.

É particularmente notável a interação entre esses dois efeitos: a redução nas taxas de cliques causada pelos Resumos de IA não se limita às consultas de pesquisa em que os Resumos de IA são efetivamente exibidos. As taxas de cliques orgânicos também caíram aproximadamente 41% em relação ao ano anterior para consultas de pesquisa sem Resumos de IA. Isso sugere um efeito comportamental mais profundo: os usuários estão adaptando fundamentalmente seus padrões de interação. Eles estão aprendendo que os resultados de pesquisa não valem mais a pena clicar, porque os sistemas de IA já fornecem as respostas na página de resultados. De uma perspectiva teórica, esse efeito de aprendizado pode ser entendido como uma forma de aversão irracional ao risco ou formação de rotina; na realidade, porém, os usuários estão reagindo racionalmente a um cenário de informação em transformação.

Os efeitos agregados dessa transformação são impressionantes em sua intensidade. A proporção de "buscas sem cliques" — buscas que não resultam em um clique em um resultado externo — saltou de 56% para 69%. Em contrapartida, apenas 31% das consultas de busca agora levam a um clique em um destino externo. Para editores e criadores de conteúdo, isso representa uma perda de tráfego de proporções catastróficas. Uma análise da Similarweb revelou que o tráfego orgânico para sites de notícias despencou de mais de 2,3 bilhões de visitas mensais para menos de 1,7 bilhão em um ano — uma perda de aproximadamente 600 milhões de visitas por mês, ou cerca de 26% do volume de tráfego anterior. Editores individuais relatam números ainda mais dramáticos: uma importante revista americana de estilo de vida observou uma redução em sua taxa de cliques de 5,1% para 0,6%, o que representa uma redução de cerca de 88%.

Isso não é um ajuste gradual e evolutivo do cenário dos mecanismos de busca. É uma revolução. A implicação para o próprio Google é ambígua e paradoxal: por um lado, a integração do AI Overview leva a menos cliques, enquanto, por outro, o Google resiste à pressão para implementar esse recurso, argumentando que cada clique que não é perdido para o ChatGPT é valioso — e, portanto, mesmo um número reduzido de cliques é melhor do que nenhum clique. Um memorando interno do Google, que foi divulgado, articulou sucintamente essa tensão cognitiva: o Google prefere perder buscas em declínio para o Gemini (o modelo de IA proprietário do Google) do que para o ChatGPT, porque isso preservaria a possibilidade de reter usuários dentro do ecossistema do Google. Em outras palavras, o Google está arriscando uma redução no volume de tráfego monetizável a médio prazo para manter sua posição de mercado contra concorrentes de IA descentralizados a longo prazo.

Essa estratégia reflete um dilema fundamental do capitalismo de plataforma: quando a medida tradicional de valor — a geração de cliques — fica sob pressão, é preciso desenvolver caminhos alternativos para a criação de valor. O Google está experimentando isso com o desenvolvimento do Modo IA, uma experiência de busca mais abrangente e conversacional, projetada para gerar engajamento do usuário a longo prazo. O modelo de negócios está migrando de modelos transacionais (“o usuário clica no anúncio”) para modelos potencialmente mais integrados ou até mesmo baseados em assinatura. A projeção da receita de marketing de busca para 2025, de aproximadamente US$ 190,6 bilhões — um aumento de cerca de 7% em comparação com 2024 — mantém um otimismo nominalista diante dessas tendências. No entanto, é provável que esse crescimento seja alcançado principalmente por meio de aumentos de preços (aumento do custo por clique) em vez de aumento do volume.

A filosofia de produto de Robby Stein: do Snapchat à busca por IA

Nesse contexto, a biografia e a estratégia de produto explícita de Robby Stein, vice-presidente de produto da Busca do Google, assumem particular relevância. Stein tornou-se uma figura-chave na tentativa do Google de orquestrar a transformação das buscas. Sua trajetória profissional é reveladora para a compreensão da lógica estratégica subjacente aos planos de IA.

Stein é conhecido por desenvolver o Instagram Stories. Essa decisão de produto oferece um estudo de caso esclarecedor sobre o desenvolvimento de produtos em condições de extrema incerteza e sobre como plataformas estabelecidas podem neutralizar concorrentes por meio de cópias "boas o suficiente". Em 2013, o Snapchat lançou o "Stories", um recurso inovador de conteúdo efêmero e que desaparece automaticamente nas redes sociais. A inovação foi tecnicamente elegante e disruptiva em termos de comportamento do usuário, estabelecendo uma nova categoria de interação nas redes sociais. O Snapchat atingiu aproximadamente 150 milhões de usuários ativos diários em 2016. O Instagram, já parte do ecossistema do Facebook e com mais de 500 milhões de usuários ativos diários, copiou o recurso em 2 de agosto de 2016.

As consequências foram devastadoras para o Snapchat. O Instagram Stories alcançou mais de 150 milhões de usuários diários em seis meses. As visualizações do Snapchat Stories despencaram de 15% a 40%. Em um ano, o Snapchat havia sido praticamente neutralizado nesse segmento. O que diferenciava o Instagram Stories do Snapchat Stories não era a superioridade técnica, mas sim a operacional: o Instagram integrou o recurso a um ecossistema já dominante, ofereceu melhores análises para os criadores, permitiu a marcação de marcas e usuários (algo que o Snapchat não oferecia) e operou em uma infraestrutura técnica existente. Este foi um exemplo clássico de economia de plataforma: escala, capacidade de integração e excelência operacional superaram a inovação em mercados fragmentados.

Em entrevistas recentes, Stein descreve sua filosofia de desenvolvimento de produtos como sendo guiada por três elementos principais: Primeiro, “melhoria incessante” — um foco obsessivo na otimização iterativa. Segundo, uma compreensão profunda do comportamento do usuário dentro do contexto de sistemas tecnológicos complexos. Terceiro, a disposição de tomar decisões contra-intuitivas quando os dados assim o exigem.

Essa filosofia se manifesta na estratégia de IA do Google. Stein declarou publicamente que o Google identificou três componentes essenciais para a "próxima geração de buscas": Visão Geral com IA (sinopses rápidas geradas por IA), busca multimodal (imagens, vídeos, Lens) e Modo IA (uma experiência de busca conversacional, baseada na alternância de turnos, até então desconhecida pelo Google). Esses três elementos devem "convergir" para criar uma experiência de busca mais integrada e abrangente.

A velocidade de implementação é notável. O Modo IA passou do conceito ao lançamento em cerca de um ano, o que é excepcionalmente rápido para uma empresa desse porte. Isso reflete como os novos líderes de produto do Google — explicitamente guiados pelos princípios de Stein — estão superando a antiga lentidão organizacional.

No entanto, a filosofia de Stein também apresenta uma fragilidade estrutural: ela pressupõe uma compreensão de "melhoria incessante" como um processo focado no produto em si, e não em seus efeitos ecossistêmicos e distributivos. De uma perspectiva puramente centrada no usuário, análises agressivas de IA podem representar um acesso "aprimorado" à informação. Mas, da perspectiva dos editores e do ecossistema da web em geral, que depende da geração de cliques, elas constituem uma intervenção destrutiva. Isso cria um dilema: o gerente de produto que busca o máximo entusiasmo do usuário pode, simultaneamente, prejudicar o modelo de negócios da empresa, pois a experiência do usuário e a realização comercial não são congruentes.

Dispersão acadêmica: três pilares de uma transformação fragmentada

Em entrevistas recentes, Stein ofereceu uma estrutura conceitual para as transformações no cenário de buscas: três pilares não equivalentes. Essa categorização é mais significativa do que parece inicialmente, pois revela como o Google entende internamente a fragmentação de sua estratégia de busca.

O primeiro pilar são os Resumos de IA. Trata-se de resumos de informações gerados por IA e apresentados na página de resultados de pesquisa. Eles funcionam com um modelo Gemini especializado (o modelo de linguagem proprietário do Google) que interpreta a consulta de pesquisa, executa uma estratégia de busca (chamada de "variação de consulta") na qual o modelo formula e executa automaticamente dezenas de consultas auxiliares para coletar contexto e, em seguida, gera uma resposta estruturada. Os Resumos de IA são voltados para consultas informativas — "temperatura de ebulição da água", "melhores restaurantes em Berlim", "como funciona o Bitcoin". Eles não são adequados para consultas de navegação (em que o usuário busca um destino específico). Também não são ideais para consultas comerciais de alta prioridade (intenção de compra), pois os formatos de anúncios tradicionais e as listas de produtos ainda têm um desempenho superior nessas áreas.

O segundo pilar é a busca multimodal, mediada principalmente pelo Google Lens. Isso permite que os usuários pesquisem com informações visuais — tirando uma foto de um objeto e perguntando ao Google o que é esse objeto, como consertá-lo e onde comprá-lo. As taxas de crescimento do Google Lens são impressionantes: 15% ao ano, atingindo aproximadamente 20 bilhões de consultas mensais. Este é um pilar significativo porque demonstra que a busca do Google não se baseia apenas em texto — o meio de interação está se diversificando.

O terceiro pilar é o Modo IA. Este é o experimento mais recente e conceitualmente mais ambicioso. Enquanto as Visões Gerais de IA são voltadas para respostas diretas (pergunta → resposta → fim), o Modo IA opera por meio de uma interação conversacional de longo prazo. Um usuário pode fazer perguntas complexas, com várias etapas (“Estou procurando um restaurante em Berlim, meu amigo tem alergia a amendoim, gostaria de uma mesa ao ar livre, orçamento de cerca de 60 euros por pessoa”), e o Modo IA fornecerá recomendações passo a passo, esclarecendo e refinando-as, além de apresentar alternativas. É menos um mecanismo de busca e mais um agente de informação interativo.

Essa diferenciação da estratégia de busca em três modos não totalmente equivalentes reflete uma metaestratégia de flexibilidade e opcionalidade. O Google se abstém de definir uma "nova busca" monolítica e, em vez disso, apresenta um portfólio de modos de busca que atendem a diferentes tipos de consulta e preferências do usuário. Isso é estrategicamente inteligente porque permite fazer várias apostas simultaneamente, sem se comprometer com uma única inovação que possa não ser universalmente bem-sucedida.

No entanto, essa estratégia de portfólio também revela uma profunda incerteza. Monetizar uma experiência de busca fragmentada é mais difícil do que monetizar uma arquitetura unificada. Quando os usuários escolhem entre diferentes modos, criam instabilidade de expectativas, o que leva à perda de usuários. E se o Google oferece diferentes modos internamente, um modo pode canibalizar o outro.

A pesquisa de IA muda tudo: como essa solução SaaS está revolucionando suas classificações B2B para sempre.

O cenário digital para empresas B2B está passando por rápidas mudanças. Impulsionadas pela inteligência artificial, as regras de visibilidade online estão sendo reescritas. Sempre foi um desafio para as empresas não apenas serem visíveis para as massas digitais, mas também serem relevantes para os tomadores de decisão certos. As estratégias tradicionais de SEO e gestão de presença local (geomarketing) são complexas, demoradas e, muitas vezes, uma batalha contra algoritmos em constante mudança e concorrência acirrada.

Mas e se houvesse uma solução que não apenas simplificasse esse processo, mas o tornasse mais inteligente, preditivo e muito mais eficaz? É aí que entra a combinação de suporte B2B especializado com uma poderosa plataforma SaaS (Software como Serviço), projetada especificamente para as necessidades de SEO e GEO na era da pesquisa por IA.

Esta nova geração de ferramentas não depende mais apenas de análises manuais de palavras-chave e estratégias de backlinks. Em vez disso, utiliza inteligência artificial para entender com mais precisão a intenção de busca, otimizar automaticamente os fatores de ranqueamento local e conduzir análises competitivas em tempo real. O resultado é uma estratégia proativa e orientada por dados que oferece às empresas B2B uma vantagem decisiva: elas não apenas são encontradas, mas percebidas como a autoridade máxima em seu nicho e localização.

Veja a simbiose entre o suporte B2B e a tecnologia SaaS com tecnologia de IA que está transformando o SEO e o marketing GEO e como sua empresa pode se beneficiar disso para crescer de forma sustentável no espaço digital.

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A Câmara de Eco do Modelo Gemini: Arquitetura Técnica e suas Implicações para os Negócios

A arquitetura técnica subjacente do Gemini, o modelo de IA que alimenta o Modo IA, as Visões Gerais de IA e a busca multimodal, é relevante para entender por que o Google está impulsionando essa transformação. Ao contrário de muitos modelos de linguagem, o Gemini foi projetado para ser multimodal desde o início. Isso significa que o modelo integra texto, imagens, áudio e vídeo em uma única rede neural, em vez de adicionar essas modalidades posteriormente. Isso confere ao Gemini uma elegância estrutural do ponto de vista teórico.

Tecnicamente, o Gemini utiliza uma arquitetura chamada transformador-decodificador, otimizada para eficiência. O modelo é executado nas Unidades de Processamento de Tensores (TPUs) do Google Cloud, o que confere ao Google uma vantagem exclusiva em velocidade de inferência — o Google consegue executar modelos de IA mais rapidamente e a um custo menor do que os concorrentes que utilizam infraestruturas de nuvem de uso geral. O Gemini consegue realizar raciocínio em cadeia — ele pode desagregar problemas complexos em várias etapas conceituais antes de formular uma resposta. Isso possibilita estruturas lógicas mais profundas do que a geração superficial de tokens dos modelos de lógica latente (LLMs) anteriores.

Fundamentalmente, o Gemini está integrado aos repositórios de dados proprietários do Google. O Google Shopping Graph contém aproximadamente 50 bilhões de produtos, atualizados 2 bilhões de vezes por hora por meio de feeds de comerciantes. O Google tem acesso a 250 milhões de locais e informações de mapas. O Google tem acesso a dados financeiros, informações do mercado de ações em tempo real e toda a web como fonte de contexto. Esses repositórios de dados não são de acesso público — são recursos proprietários acessíveis apenas ao Google. Isso confere ao Gemini (e, portanto, ao AI Mode, AI Overviews, etc.) uma vantagem fundamental que concorrentes como ChatGPT ou Perplexity não possuem. A OpenAI precisa depender de dados disponíveis publicamente e dados obtidos por meio de APIs. O Perplexity precisa usar web scraping. O Google já possui os dados internamente.

Essa arquitetura ilustra por que a integração da IA ​​do Google deve ser vista como estrategicamente necessária, e não meramente opcional. A infraestrutura já está implementada. Os dados já existem. A capacidade computacional já está disponível. O curso de ação economicamente racional é utilizar esses recursos. A única questão é o quão agressivamente a monetização deve ser buscada, considerando os efeitos colaterais no modelo de negócios tradicional.

O problema da perplexidade: competição no ruído

Um aspecto frequentemente negligenciado na discussão sobre buscas com IA é o papel da Perplexity AI. Fundada em 2022 por Aravind Srinivas, um ex-estagiário do Google, a Perplexity se posiciona explicitamente como uma interface de busca nativa de IA. Em agosto de 2024, a Perplexity contava com aproximadamente 15 milhões de usuários ativos mensais. A empresa reportou projeções de receita em torno de US$ 40 milhões para 2024. A OpenAI reportou receitas projetadas de aproximadamente US$ 11,6 bilhões para 2025 por meio de suas ofertas de API e do uso comercial do ChatGPT Search.

No entanto, os dados agregados de usuários revelam um quadro surpreendente: a Perplexity e a ChatGPT Search, juntas, processam atualmente cerca de 37,5 milhões de solicitações por dia para a ChatGPT, além de um número muito maior para a Perplexity (estimado conservadoramente em torno de 10 a 20 milhões), resultando em um total de aproximadamente 47,5 a 57,5 ​​milhões de solicitações de busca por IA por dia. Enquanto isso, o Google processa cerca de 14 bilhões de consultas de busca por dia. Isso significa que o Google processa cerca de 250 a 370 vezes mais consultas de busca do que a Perplexity e a ChatGPT juntas. O tráfego agregado de buscas por IA representa aproximadamente 0,1% a 0,25% do tráfego total da web global. Isso é ruído, não um sinal de uma mudança de paradigma.

Isso é significativo porque demonstra que, apesar do enorme investimento de capital de risco em startups de busca com IA, apesar da grande repercussão midiática em torno da "revolução da busca" e apesar das genuínas melhorias técnicas do Perplexity e do ChatGPT Search, a busca clássica do Google continua sendo a principal fonte de informação. Isso não significa que o Perplexity e o ChatGPT Search sejam irrelevantes — eles sinalizam uma mudança nas expectativas dos usuários. Mas também não significa que a posição de mercado do Google esteja sob ameaça existencial.

No entanto, esses números podem ser enganosos. Embora o Perplexity represente apenas 0,01% do volume diário de buscas do Google globalmente, sua penetração entre grupos específicos de usuários (jovens, com conhecimento de tecnologia e que consomem muita informação) é significativamente maior. Um analista de investimentos poderia argumentar que o Perplexity não está competindo com o Google, mas sim criando o tipo de usuário que formará o grupo dominante de usuários em dez anos. Este é um argumento clássico de disrupção. Contudo, isso é especulação; os dados atuais sugerem uma coexistência de modelos de busca, e não um processo de substituição.

O colapso das editoras: destruição econômica ou reestruturação do modelo de negócios?

Para uma análise econômica completa, é preciso examinar o processo destrutivo causado pela integração da IA ​​do Google para as editoras. Este é um fenômeno real e imediato, não apenas uma projeção. As editoras relatam perdas de tráfego de 70% a 80%. Uma importante revista de notícias americana perdeu de 27% a 38% do seu tráfego entre 2024 e 2025. Um blog especializado em reformas residenciais perdeu aproximadamente 86% da sua receita, caindo de cerca de US$ 7.000 a US$ 10.000 por mês para cerca de US$ 1.500 por mês.

As consequências econômicas são dramáticas. O setor de notícias nos EUA perdeu aproximadamente 600 milhões de visitas mensais em menos de um ano — uma redução de cerca de 26%. Para um setor baseado em receita publicitária, isso se traduz diretamente em menos impressões, menos cliques em anúncios, taxas de CPM mais baixas (devido à competição por um inventário de impressões mais escasso) e queda na receita geral.

Este é um caso clássico de externalização econômica de efeitos negativos. O Google internaliza os lucros da melhoria na experiência do usuário (os usuários não precisam clicar, recebem respostas instantâneas), mas externaliza os custos para os editores, que deixam de gerar tráfego. Essa distribuição assimétrica de custos é uma característica estrutural das economias de plataforma, onde os operadores de plataforma têm poder de negociação para deslocar os centros de custo.

Algumas editoras estão começando a experimentar modelos que incorporam essa nova realidade: em vez de otimizar para o volume de tráfego, elas estão otimizando para menções visíveis/da marca nos resultados da IA. Se o Google gerar uma resposta para "melhores restaurantes em Berlim", a menção de um restaurante específico pode ser mais valiosa para esse restaurante do que um clique, porque a menção fortalece o reconhecimento da marca e cria um ponto de entrada "na mente do consumidor". Usuários que leem respostas da IA ​​que mencionam um restaurante específico podem estar mais propensos a visitar esse restaurante posteriormente, mesmo que não cliquem imediatamente.

Isso não consola os editores que dependem da monetização imediata do tráfego. Mas aponta para uma possível reestruturação dos modelos de negócios dos editores: de “volume de tráfego × CPM de anúncios” para “autoridade da marca × assinatura de conteúdo premium” ou “autoridade da marca × parcerias de alto valor”.

A questão de faturamento ainda sem solução: quem paga pelos dados de treinamento?

Uma questão sutilmente importante, mas sistematicamente negligenciada, é a da atribuição dos dados de treinamento. Os modelos de IA que alimentam o AI Overviews, o AI Mode e o ChatGPT Search foram treinados com dados da web que foram 99% criados por entidades não relacionadas à IA. Editoras pagam jornalistas para escrever artigos. Agências de notícias pagam correspondentes para coletar informações. Cientistas investem tempo em pesquisas para publicar suas descobertas. Todas essas entidades financiam suas operações por meio de modelos de negócios geralmente baseados na geração de tráfego ou em assinaturas diretas. Mas a criação de conteúdo para a web é considerada um "bem público" se não for compensada por meio de monetização direta.

O processo de treinamento de IA nunca compensou esses criadores de conteúdo. A OpenAI treinou o GPT-4 com bilhões de artigos sem compensar os editores. O Google treinou o Gemini com conteúdo da web sem compensação. A Perplexity treina seus modelos de forma semelhante. Isso é tecnicamente e legalmente possível porque envolve "uso justo" (sob a lei de direitos autorais dos EUA), mas é ética e economicamente assimétrico: os criadores de conteúdo financiam o treinamento da IA, mas não recebem nenhuma compensação direta. Em vez disso, são prejudicados pela redução na geração de tráfego.

Isso pode representar um risco a longo prazo para a indústria de IA. Se as editoras não forem compensadas pelos dados de treinamento, terão menos incentivo para criar conteúdo de alta qualidade. A qualidade da web irá declinar. Isso criará um problema posterior para os modelos de IA treinados com dados da web — eles estarão sendo treinados com conteúdo de qualidade inferior. Este é um clássico problema da "tragédia dos comuns". Alguns atores (notavelmente a OpenAI, com seus recursos comerciais, e o Google, com sua integração intrínseca à web) já começaram a experimentar com fontes de dados licenciadas (por exemplo, a OpenAI em parceria com editoras de notícias para feeds de conteúdo). Isso pode levar a uma norma emergente em que o treinamento de IA seja parcialmente licenciado. Mas, por enquanto, isso ainda é a exceção, não a regra.

Desestabilização da cadeia de valor: da publicidade para… o quê?

Um problema econômico fundamental criado pela integração da IA ​​do Google é a questão das vias alternativas de monetização quando a publicidade tradicional se torna menos eficaz. A cadeia de valor clássica do Google era: o usuário formula uma consulta → o Google apresenta resultados orgânicos + anúncios → o usuário clica → o editor ou anunciante recebe tráfego ou uma conversão. Essa cadeia de valor formou a base da economia digital por 25 anos.

O AI Overviews desestabiliza essa cadeia de valor ao eliminar a etapa do "clique". O Google precisa estabelecer novas cadeias de valor. Diversas abordagens estão sendo testadas:

Primeiro: integrar anúncios diretamente nas Visões Gerais de IA e no Modo IA. Isso é difícil porque os usuários entendem explicitamente essas respostas geradas por IA como "não anúncios". Integrar anúncios às respostas da IA ​​pode corroer a confiança do usuário. O Google está sendo cauteloso nesse aspecto.

Segundo: Monetização por assinatura. O Google está experimentando versões premium do Modo IA, que podem eventualmente se tornar pagas. Isso significaria que a busca por IA conversacional seria um recurso premium, enquanto a busca padrão permaneceria gratuita. Trata-se de um modelo freemium, semelhante ao do Spotify ou da Adobe. O desafio é manter uma taxa de penetração suficientemente alta para as versões pagas, a fim de compensar a perda de receita publicitária.

Terceiro: Monetização por meio de modelos de negócios que não se baseiam na monetização de usuários individuais. Por exemplo, o Google poderia oferecer uma "API para Busca de IA Empresarial", na qual clientes corporativos alugariam modelos Gemini específicos para suas necessidades internas de busca. Isso transformaria o modelo de negócios em um modelo B2B, semelhante ao Google Cloud.

Quarto: Monetização por meio da monetização de dados. Quando o Google realiza milhões de interações de IA conversacional com usuários, ele gera enormes quantidades de dados de intenção do usuário. Esses dados são incrivelmente valiosos para a segmentação de anúncios. O Google poderia usar esses dados para aprimorar a segmentação de anunciantes, mesmo que as taxas de cliques diminuam. Essa é uma forma de monetização indireta.

Nenhuma dessas alternativas é obviamente tão lucrativa quanto a fórmula clássica de "clique × CPM". Mas, em conjunto, elas podem potencialmente criar um novo ecossistema de geração de valor.

O Dilema Estratégico da Melhoria Incessante

A filosofia de Stein de "melhoria incessante" esbarra em uma estrutura de conflito fundamental: o processo de aprimoramento do produto sob a perspectiva do usuário entra em conflito direto com a estabilidade do modelo de negócios. Um produto melhor (visões gerais de IA que fornecem respostas instantâneas) prejudica o modelo de negócios (os cliques em anúncios diminuem). Este não é um dilema gradual e moderado — é um dilema estruturalmente radical.

O problema é ainda mais complexo porque envolve o momento certo. Teoricamente, o Google poderia desacelerar ou interromper o lançamento do AI Overviews. Isso protegeria a receita publicitária no curto prazo. Mas também significaria que o Perplexity e o ChatGPT Search se tornariam tecnicamente superiores, e os usuários migrariam para essas plataformas. Em outras palavras, ao não agir, o Google corre o risco de perder participação de mercado para concorrentes que priorizam a experiência do usuário. Isso cria um dilema do prisioneiro: todos os participantes são forçados a maximizar a experiência do usuário, mesmo que isso leve coletivamente a uma crise de monetização.

Outra forma de entender isso: a integração de IA não é apenas uma decisão sobre recursos; é uma estratégia existencial contra a concorrência descentralizada. O Google precisa incorporar recursos de IA, ou a busca migrará para o ChatGPT. Mas essa integração cria problemas imediatos para o modelo de negócios. O Google aceita esse sacrifício de curto prazo como necessário para sua posição de mercado a longo prazo.

O paradoxo do crescimento com múltiplos de receita decrescentes

Um último ponto importante: o volume de buscas do Google continua a crescer. A taxa de crescimento anual das buscas foi de cerca de 4,7% em 2025, em comparação com 4,1% em 2024. Isso significa que o volume absoluto de buscas está se expandindo. No entanto, essa expansão ocorreu em paralelo com a queda dos multiplicadores de monetização. Uma busca no Google vale menos do que valia há um ano, porque a probabilidade de um clique é menor.

Se essa tendência continuar — crescimento do volume × queda na taxa de monetização — isso levará a uma economia de "banquete sobre ruínas", onde o Google gera mais tráfego, mas extrai menos receita dele. Embora isso seja melhor para o usuário (mais buscas, melhor qualidade), é ruim para o Google (menos receita por busca, potencialmente queda na receita total).

A projeção de receita de marketing de busca de US$ 190,6 bilhões para 2025 (em comparação com US$ 178,2 bilhões em 2024) sugere que o Google está compensando as perdas de volume por meio de aumentos agressivos no CPM (forçando os anunciantes a pagar preços mais altos). Trata-se de uma estratégia de curto prazo — os anunciantes eventualmente migrarão para canais alternativos (por exemplo, diretamente para varejistas, Amazon Ads, TikTok Ads) se a eficiência do Google continuar a declinar. A atual "projeção" pode ser uma projeção em terreno instável, e não em bases sólidas.

Inovação sob pressão e o cenário das circunstâncias

A transformação do Google de um mecanismo de busca clássico para uma interface de busca nativa de IA não é uma mudança voluntária de estratégia; é uma adaptação forçada diante de múltiplas disrupções simultâneas: ChatGPT/OpenAI como nova concorrência, Perplexity AI como um novo canal de busca, pressão tecnológica interna (Gemini e outros modelos de IA já estão construídos; é irracional não usá-los) e uma mudança nas expectativas dos usuários (os usuários esperam recursos de IA em todos os produtos digitais).

A filosofia de desenvolvimento de produtos de Robby Stein — melhoria incessante, otimização obsessiva da experiência do usuário e prontidão para conversão — funciona quando a melhoria da experiência do usuário e a estabilidade do modelo de negócios estão alinhadas. No entanto, no contexto da disrupção causada pela IA, esses objetivos entram em conflito. A abordagem de Stein permite que o Google busque agressivamente a inovação em IA, mas não oferece soluções imediatas para os problemas de modelo de negócios que essa inovação cria.

O cenário a longo prazo é incerto. Existem várias possibilidades: (1) O Google se estabiliza em uma nova base econômica onde a busca por IA, assinaturas premium, serviços B2B e segmentação de anunciantes aprimorada se combinam para criar um novo portfólio de receitas. (2) O Google perde gradualmente participação de mercado para o Perplexity, o ChatGPT Search e outros modelos descentralizados, porque esses concorrentes oferecem melhores experiências de usuário e não são limitados por modelos de negócios que priorizam a monetização. (3) Uma crise regulatória impede o Google de aproveitar sua vantagem de dados, e o cenário competitivo permanece fragmentado.

Atualmente, o cenário 1 é o mais provável, pois as vantagens estruturais do Google (banco de dados, base de usuários, infraestrutura) ainda são substanciais. Mas a incerteza é real, e a transformação é permanente e estrutural, não meramente gradual. De qualquer forma, uma coisa é certa: a era da monetização de buscas baseada puramente em cliques está chegando ao fim. Algo novo está surgindo, mas sua forma ainda não se consolidou.

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