Indústria de IA | Medidas ocultas de redução de custos e pressão para economizar em IA generativa – incluindo a redução do número de palavras: menos é mais barato – Imagem: Xpert.Digital
A crise dos custos ocultos entre os fornecedores de inteligência artificial generativa
A grande ilusão da IA: bilhões em prejuízos e medidas de redução de custos – o que as gigantes da tecnologia estão escondendo de você
A inteligência artificial está vivenciando um crescimento sem precedentes, mas por trás da fachada brilhante dessa revolução tecnológica, escondem-se enormes desafios financeiros. O que os usuários percebem como pequenos ajustes técnicos, após uma análise mais detalhada, revelam-se tentativas desesperadas dos principais fornecedores de IA para controlar seus custos exorbitantes. Em setembro de 2024, o Google e a OpenAI fizeram mudanças quase simultaneamente que, à primeira vista, parecem não ter relação, mas revelam um problema maior que afeta todo o setor: a monetização dos serviços de IA está ficando muito aquém dos enormes investimentos e custos operacionais.
A IA generativa (Inteligência Artificial Generativa) é um subcampo da inteligência artificial especializado na geração de conteúdo novo, em vez de apenas analisar ou classificar dados existentes.
Este desenvolvimento é particularmente notável porque demonstra como até mesmo as gigantes da tecnologia, avaliadas em bilhões de dólares, estão sofrendo com as pressões financeiras de sua própria inovação. Enquanto a OpenAI, apesar de uma avaliação de US$ 157 bilhões, projeta prejuízos de US$ 5 bilhões para 2024, o Google está implementando discretamente medidas que aumentam drasticamente os custos de coleta e processamento de dados. Essas mudanças aparentemente pequenas têm consequências de longo alcance para todo o cenário digital e apontam para uma crise estrutural maior na indústria de IA.
A revolução silenciosa do Google
Desativar o parâmetro num=100
Em 14 de setembro de 2024, o Google implementou, sem muita divulgação, uma das mudanças mais significativas em sua infraestrutura de busca dos últimos anos. O parâmetro de URL `num=100`, que por décadas permitiu a exibição simultânea de 100 resultados de busca, foi completamente desativado. Essa mudança técnica teve consequências de longo alcance para todo o setor de SEO e aplicações de IA.
Embora o parâmetro fosse um recurso conveniente para usuários comuns, ele era de vital importância para o setor de SEO. Praticamente todos os principais provedores de SEO, como Ahrefs, Sistrix, SEMrush e ferramentas especializadas em classificação, utilizavam esse parâmetro para uma coleta de dados eficiente. Com uma única solicitação, eles conseguiam obter os 100 primeiros resultados de pesquisa, o que era mais econômico e rápido do que recuperar os resultados página por página.
Desativar esse parâmetro levou a uma explosão de custos no setor de SEO. As ferramentas de ranqueamento agora precisam realizar dez consultas separadas para obter a mesma quantidade de dados que antes era possível com uma única solicitação. Isso representa um aumento de dez vezes nos custos de consulta e já apresentou sérios desafios técnicos e financeiros para diversos fornecedores de ferramentas.
Impacto nos operadores de sites
Os efeitos foram imediatamente visíveis no Google Search Console: 87,7% de todos os sites analisados registraram uma queda drástica nas impressões medidas. Paradoxalmente, ao mesmo tempo, a posição média dos sites melhorou, com menos impressões de baixa classificação, entre as posições 11 e 100.
Muitas editoras relatam quedas drásticas no tráfego. Sites de notícias como o derwesten.de perderam 51% do tráfego de busca, o express.de 35% e o focus.de 33%. Os motivos são diversos: além das mudanças técnicas no Google, as avaliações geradas por inteligência artificial também contribuem, levando os usuários a clicarem menos em sites externos.
Motivação por trás da estratégia do Google
Os motivos para a decisão do Google são multifacetados. Por um lado, a mudança reduz significativamente a carga do servidor, já que menos dados precisam ser processados por solicitação. Por outro lado, torna mais difícil para bots e serviços de coleta de dados obterem informações em larga escala, o que é particularmente relevante dado o crescente interesse de empresas de IA nos dados do Google.
Outro aspecto é a experiência do usuário: o Google quer direcionar os usuários de volta à experiência de busca clássica, na qual eles clicam em várias páginas e passam mais tempo no ambiente do Google. Isso fortalece a posição do Google como fonte central de informações e torna a empresa menos dependente do redirecionamento de usuários para sites externos.
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Controle de custos desesperado da OpenAI: a queda drástica nas citações
Em paralelo à mudança do Google, a OpenAI implementou uma alteração igualmente significativa no ChatGPT. Desde 11 de setembro de 2024, o chatbot de IA exibe consideravelmente menos citações de fontes e referências a sites externos. Essa redução afetou todos os setores e tipos de conteúdo igualmente, independentemente da qualidade do conteúdo ou da autoridade do domínio das fontes.
Os números são alarmantes: de acordo com análises, as citações no ChatGPT caíram até 90%. As contas gratuitas do ChatGPT são particularmente afetadas, enquanto os usuários das versões pagas enfrentam significativamente menos limitações. Esse cenário agrava a discrepância já existente entre o tráfego que os sites recebem do Google e o tráfego consideravelmente menor proveniente do ChatGPT.
O aumento explosivo do custo dos recursos de busca na web
A OpenAI está sob enorme pressão financeira. A empresa prevê perdas de cerca de cinco bilhões de dólares americanos para 2024, enquanto a operação do ChatGPT custa até 700 mil dólares americanos por dia. Reduzir as buscas e citações na web é uma medida óbvia de corte de custos, já que cada busca na web exige recursos computacionais adicionais e chamadas de API.
O custo do recurso de busca na web da OpenAI aumentou significativamente. Enquanto os modelos anteriores ofereciam acesso gratuito às buscas, os modelos mais recentes cobram o preço integral pelos tokens de busca. Um exemplo ilustra o dilema do custo: uma consulta usando o GPT-40 custou US$ 0,13, enquanto a mesma consulta usando o GPT-5, com os tokens de busca mais abrangentes, custou US$ 74.
Para seus modelos atuais com recursos de busca na internet, a OpenAI cobra US$ 25 por 1.000 requisições para o GPT-4o e o GPT-4.1, enquanto os modelos mais poderosos, como o GPT-5 e a série o, chegam a custar US$ 10 por 1.000 requisições. Essa precificação demonstra claramente por que a OpenAI está obtendo reduções drásticas de custos no fornecimento de informações baseadas na web.
A redução do número de palavras: menos é mais barato
Além da redução nas citações de fontes, os usuários notaram outra mudança, mais sutil: as respostas do ChatGPT tornaram-se visivelmente mais curtas e menos detalhadas. O que pode parecer inicialmente uma otimização para maior concisão é, na realidade, outra medida eficaz de redução de custos. Cada palavra gerada — ou, mais precisamente, cada token — consome poder computacional e, portanto, acarreta custos diretos. Ao encurtar sistematicamente as respostas, a OpenAI reduz os custos operacionais por solicitação.
Essa tendência fica particularmente clara quando comparada diretamente com concorrentes como o Claude da Anthropic ou o Gemini do Google. Esses modelos frequentemente continuam a fornecer respostas mais detalhadas, matizadas e aprofundadas para as mesmas consultas. Enquanto a concorrência ainda, por vezes, se baseia em uma riqueza de detalhes como critério de qualidade, a OpenAI parece estar reduzindo deliberadamente a quantidade de palavras para gerenciar o ônus financeiro de sua imensa base de usuários.
Para os usuários, isso significa esforço adicional. Em vez de uma resposta completa, eles frequentemente recebem apenas um resumo superficial e precisam extrair o nível de detalhe desejado por meio de perguntas de acompanhamento direcionadas (o chamado "encadeamento de prompts"). Cada uma dessas perguntas de acompanhamento é uma nova transação que, embora mais barata individualmente, custa mais tempo e esforço ao usuário. Essa medida se encaixa perfeitamente na estratégia de redução de citações: ambas representam uma deterioração da experiência do usuário, que, em conjunto, visam gerar economias significativas e compensar o enorme déficit financeiro da empresa.
Respostas mais curtas, menos fontes: você também percebeu como o ChatGPT está cortando custos secretamente?
O negócio deficitário das assinaturas premium
O que é particularmente problemático é que mesmo a assinatura mais cara do ChatGPT Pro, a US$ 200 por mês, está gerando prejuízos porque os usuários estão utilizando mais serviços do que o previsto. O CEO Sam Altman descreveu a situação como "absurda", confirmando assim as dificuldades em cobrir os custos.
O CEO da OpenAI, Sam Altman, admitiu que a empresa está atualmente perdendo dinheiro com sua assinatura de US$ 200: "As pessoas estão usando muito mais do que esperávamos". Essa descoberta surpreendente ilustra a dificuldade que as empresas de IA enfrentam para prever o custo real de uso e calcular preços adequados.
A surpreendente conexão entre as duas mudanças
A proximidade temporal desses dois eventos não é mera coincidência. O ChatGPT frequentemente utiliza informações da web atualizadas para suas respostas, acessando resultados do Google direta ou indiretamente por meio de serviços de scraping. Desativar o parâmetro num=100 impede significativamente que o ChatGPT e outros sistemas de IA coletem dados da web de forma eficiente.
Aplicações de IA como o ChatGPT dependem de dados web extensos e atualizados para gerar respostas relevantes e precisas. O parâmetro num=100 permitiu que esses sistemas coletassem grandes quantidades de resultados de pesquisa de forma rápida e econômica, selecionando as melhores fontes para suas respostas.
Desativar esse parâmetro força os sistemas de IA a realizar um número significativamente maior de consultas individuais, aumentando os custos exponencialmente. Isso explica por que a OpenAI reduziu simultaneamente a frequência de suas citações – o custo de fornecer informações atualizadas na web simplesmente deixou de ser economicamente viável.
A lacuna de financiamento de 800 bilhões de dólares
Previsão alarmante da Bain & Company
Um estudo recente da Bain & Company revela uma lacuna crítica de financiamento na indústria de IA. Até 2030, empresas de IA como OpenAI, Google e DeepSeek precisarão gerar aproximadamente US$ 2 trilhões anualmente para cobrir os custos crescentes de poder computacional e infraestrutura. No entanto, a consultoria prevê que o setor ficará aquém dessa meta em cerca de US$ 800 bilhões.
David Crawford, presidente da divisão global de tecnologia da Bain & Company, alerta enfaticamente: "Se as leis atuais de escalabilidade se mantiverem, a inteligência artificial pressionará cada vez mais as cadeias de suprimentos globais." Essa discrepância entre as receitas necessárias e as esperadas levanta questões fundamentais sobre a avaliação e os modelos de negócios da indústria de IA.
Investimentos maciços versus retornos incertos
Grandes empresas de tecnologia dos EUA estão elevando seus investimentos em IA a níveis sem precedentes. Microsoft, Meta e Google planejam investir um total de US$ 215 bilhões em projetos de IA até 2025. A Amazon anunciou um investimento adicional de US$ 100 bilhões. Esses gastos serão destinados principalmente à expansão de data centers e ao desenvolvimento de novos modelos de IA.
Os investimentos mais que dobraram desde o lançamento do ChatGPT. Já em 2024, as quatro maiores empresas de tecnologia haviam investido juntas US$ 246 bilhões em IA – um aumento de 63% em relação ao ano anterior. No início da década de 2030, os gastos anuais com IA poderão ultrapassar US$ 500 bilhões.
Desafios da demanda de energia e da infraestrutura
A Bain & Company prevê que a demanda global adicional por poder computacional poderá chegar a 200 gigawatts até 2030, metade disso nos Estados Unidos. O consumo de eletricidade dos centros de dados de IA aumentará de 50 bilhões de quilowatts-hora em 2023 para cerca de 550 bilhões de quilowatts-hora em 2030 – um aumento de onze vezes.
Essa expansão massiva está acarretando impactos ambientais significativos. Apesar do aumento das fontes de energia renováveis, as emissões de gases de efeito estufa provenientes de data centers aumentarão de 212 milhões de toneladas em 2023 para 355 milhões de toneladas em 2030. O consumo de água para refrigeração quase quadruplicará, chegando a 664 bilhões de litros durante o mesmo período.
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O choque do DeepSeek como ponto de virada
Inovação economicamente viável da China
A startup chinesa DeepSeek revolucionou a indústria de IA com seu modelo R1. Com custos de desenvolvimento estimados em apenas US$ 5,6 milhões, a empresa criou um modelo capaz de competir com modelos americanos significativamente mais caros. Para efeito de comparação, o GPT-40 da OpenAI custou aproximadamente US$ 80 milhões para ser desenvolvido.
Os preços da DeepSeek são muito mais baixos que os da concorrência. Os modelos da empresa são de 20 a 40 vezes mais baratos que modelos comparáveis da OpenAI. O modelo Reasoner da DeepSeek custa 53 centavos de dólar por milhão de tokens implantados, enquanto o modelo o1 da OpenAI custa US$ 15 pela mesma quantidade.
Impacto na dinâmica da indústria
O sucesso da DeepSeek desafia pressupostos estabelecidos na indústria de IA. A empresa prova que IA de ponta é possível mesmo sem orçamentos bilionários, exercendo uma pressão significativa sobre os preços dos fornecedores já consolidados. Esse desenvolvimento revela um efeito colateral interessante das restrições de exportação dos EUA: as limitações técnicas forçaram a empresa a inovar em software para otimizar o uso do hardware disponível.
Em apenas algumas semanas, o assistente de IA da DeepSeek conquistou 21% do mercado global de usuários de LLM (Licensed Licensing Management) e desbancou o ChatGPT como o aplicativo gratuito mais popular na App Store da Apple. Essa rápida penetração no mercado ilustra a volatilidade do setor de IA e a ameaça que ele representa para fornecedores consolidados com modelos de negócios de alto custo.
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Do local ao global: PMEs conquistam o mercado mundial com uma estratégia inteligente - Imagem: Xpert.Digital
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A IA cria vencedores e perdedores: quem sobreviverá à nova ordem da internet?
O impacto dramático no tráfego do site
O declínio através de visões gerais de IA
Um estudo da Authoritas mostra uma queda significativa na taxa de cliques (CTR) de sites de editores no Reino Unido devido aos Resultados de IA, de aproximadamente metade. De acordo com o estudo, a CTR cai 47,5% em computadores e 37,7% em dispositivos móveis quando os Resultados de IA estão presentes. Mesmo quando um site está entre os primeiros colocados nos Resultados de IA do Google, a melhora nos cliques é mínima.
Um novo estudo conduzido pelo especialista em SEO Kevin Indig e pelo pesquisador de UX Eric Van Buskirk examina sistematicamente o uso dos recursos de Visão Geral de IA do Google. Em uma configuração complexa, 70 usuários foram observados realizando oito tarefas de busca realistas. Isso resultou em aproximadamente 400 interações baseadas em IA, fornecendo insights sobre o quanto o comportamento de busca na web está mudando sob a influência da IA.
Os resumos com IA reduzem significativamente a taxa de cliques em links externos. Em computadores, a taxa de cliques cai em até dois terços e, em dispositivos móveis, em quase metade. Os usuários dependem cada vez mais das informações presentes nos resumos com IA, principalmente para consultas simples ou padronizadas.
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O colapso do tráfego web tradicional
Desde que o Google integrou respostas geradas por IA em seus resultados de busca nos EUA, em maio de 2024, e na Alemanha, no final de março de 2025, provedores de conteúdo como sites de notícias, blogs e fóruns têm observado, com preocupação, uma queda significativa no número de visitantes. Se a resposta já está exibida na página de busca, os usuários geralmente não clicam na fonte original.
A taxa de cliques (CTR) do Mail Online caiu mais de 56% devido às Visões Gerais com IA. Alguns sites registraram uma queda no tráfego orgânico de 18% a 64%. A CTR orgânica pode cair até 70% quando as Visões Gerais com IA estão em uso.
A Built In relata que o tráfego orgânico de busca para editores pode diminuir em 25% até 2026. Mesmo as três primeiras posições estão sofrendo quedas drásticas na taxa de cliques (CTR) devido às compras dentro do aplicativo (AIOs) impulsionadas por IA; as posições de quatro a dez estão apresentando quedas de até 50%. Um estudo com 1.000 sites de pequenas e médias empresas (PMEs) constatou que 68% sofreram perdas significativas de tráfego orgânico após a implementação de recursos de busca com IA.
O foco em algumas fontes
O tráfego de referência do ChatGPT para sites diminuiu 52% desde julho de 2024. As citações no Reddit aumentaram 87% e agora representam mais de 10% de todas as citações do ChatGPT. A Wikipédia teve um aumento de 62% em relação à sua mínima em julho e alcançou quase 13% da participação nas citações.
Os três principais sites – Wikipedia, Reddit e TechRadar – foram responsáveis por 22% de todas as citações, um aumento de 53% em apenas um mês. O ChatGPT agora privilegia algumas fontes que priorizam as respostas, enquanto sites de marcas perdem visibilidade e deixam de receber milhões de cliques de referência em potencial.
Imprevistos sob pressão de tempo
Problemas de geração de imagens do Google
Os problemas atuais com o Google Gemini estão se manifestando em vários níveis. Há semanas, usuários vêm relatando falhas fundamentais na tecnologia Imagen, principalmente na geração de imagens nos formatos desejados. O problema generalizado afeta principalmente a criação de imagens 16:9, que antes era possível sem problemas, mas agora não é mais implementada.
Ainda mais grave é o fenômeno de imagens supostamente geradas, mas que não podem ser exibidas. Os usuários recebem a confirmação de que a imagem foi criada com sucesso, mas veem apenas áreas vazias ou mensagens de erro. Esse problema ocorre tanto na versão web quanto no aplicativo móvel, tornando a função de geração de imagens praticamente inutilizável.
Falha de comunicação e falta de transparência
A forma como o Google lida com esses erros óbvios do sistema é particularmente problemática. A empresa não está comunicando proativamente esses problemas aos usuários, mesmo que eles existam há semanas. Em vez disso, o sistema continua afirmando que todas as funções estão funcionando corretamente, enquanto o desempenho real está significativamente prejudicado.
As dificuldades atuais não devem ser vistas isoladamente, mas sim como parte de uma série de problemas com os sistemas de IA do Google. Em fevereiro de 2024, o Google teve que desativar completamente a representação humano-humana no Gemini depois que o sistema gerou imagens historicamente imprecisas. Soldados alemães foram retratados com traços asiáticos e vikings com dreadlocks – erros que revelaram problemas fundamentais na preparação dos dados de treinamento.
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Problemas estruturais no desenvolvimento da IA
A pressa das publicações
Os problemas recorrentes apontam para fragilidades sistêmicas no desenvolvimento de IA do Google. A empresa parece estar sob imensa pressão de tempo para acompanhar concorrentes como a OpenAI, resultando em produtos lançados às pressas. Essa mentalidade de "agir rápido e quebrar coisas" pode funcionar em outros setores tecnológicos, mas se mostra problemática para sistemas de IA, já que os erros têm um impacto mais direto na experiência do usuário.
As condições de trabalho nas empresas subcontratadas responsáveis pela moderação de conteúdo e melhoria do sistema agravam esses problemas. Relatos de pressão por prazos, baixos salários e falta de transparência na cadeia de suprimentos levantam dúvidas sobre a qualidade da otimização manual do sistema.
Fragmentação da arquitetura do sistema
A falta de integração entre os diferentes serviços do Google revela deficiências estruturais. Enquanto o Google Fotos recebe novos recursos de edição de imagens com IA, a geração básica de imagens no Gemini não funciona corretamente. Essa fragmentação aponta para uma coordenação interna insuficiente e agrava os problemas para os usuários finais.
As consequências econômicas
Impacto em diferentes grupos de usuários
Os problemas descritos têm um impacto concreto em diversos grupos de usuários. Criadores de conteúdo e profissionais de marketing que dependem da geração confiável de imagens são obrigados a recorrer a soluções alternativas. Isso não só leva a interrupções no fluxo de trabalho, mas também a custos adicionais com outras ferramentas.
A situação é particularmente problemática para os usuários da versão paga Gemini Pro. Eles pagam por recursos adicionais, mas frequentemente recebem um desempenho inferior ao prometido. Muitos já cancelaram suas assinaturas porque as melhorias prometidas não se concretizaram.
A perda de confiança nos fornecedores de IA
A falta de confiabilidade dos sistemas está levando a uma perda de confiança no Google como fornecedor de IA. Usuários que dependem da precisão e disponibilidade dos serviços estão cada vez mais recorrendo a fornecedores alternativos. Isso pode enfraquecer a posição do Google no mercado altamente competitivo de IA a longo prazo.
Embora o DALL-E da OpenAI ou o Claude da Anthropic apresentem resultados mais consistentes, o Google enfrenta problemas funcionais fundamentais. É particularmente notável que até mesmo alternativas gratuitas muitas vezes funcionem de forma mais confiável do que as soluções premium do Google.
Paralelos com a bolha da internet
Dinâmicas de mercado semelhantes
Os desenvolvimentos atuais mostram paralelos impressionantes com a bolha da internet no início do milênio. Naquela época, a euforia em torno da internet levou a avaliações extremas e terminou em um colapso espetacular. Hoje, as empresas de IA enfrentam desafios semelhantes: avaliações astronômicas colidem com modelos de negócios pouco claros, enquanto a lacuna entre investimentos e receitas reais continua a aumentar.
A avaliação atual do S&P 500 é 38 vezes superior aos seus lucros dos últimos dez anos. Apenas durante a bolha da internet essa avaliação foi maior, como apontam estrategistas do Morgan Stanley. Henry Blodget, ex-analista de destaque da era da bolha da internet, alerta para paralelos assustadores com o atual boom da inteligência artificial.
A verdade bizarra por trás do boom econômico dos EUA
George Saravelos, do Deutsche Bank, coloca a questão de uma forma chocante: "As máquinas de IA estão literalmente salvando a economia dos EUA neste momento." A análise revela uma situação paradoxal: o crescimento econômico não provém de aplicações revolucionárias de IA, mas da mera construção de "fábricas para gerar capacidade de IA".
Particularmente alarmante: o banco observa que, sem esses gastos relacionados à tecnologia, os Estados Unidos já estariam em recessão. Um castelo de cartas construído sobre bilhões em investimentos está mantendo a maior economia do mundo à tona. Essa extrema dependência de investimentos em IA acarreta riscos sistêmicos que vão muito além do setor de tecnologia.
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Soluções e perspectivas futuras
Modelos de negócios alternativos
O aumento dos custos está forçando os fornecedores de IA a desenvolver novos modelos de negócios. A OpenAI está testando tarifas baseadas no uso, em que os clientes pagam apenas pela capacidade computacional que realmente utilizam. APIs de processamento em lote já oferecem economia de até 50% para solicitações não urgentes.
Para alcançar a lucratividade, a OpenAI estaria considerando aumentar os preços de seus diversos planos de assinatura. A empresa planeja aumentos drásticos: o ChatGPT Plus deve subir de US$ 20 para US$ 22 até o final de 2024 e chegar a custar US$ 44 por mês em 2029.
Especialização como estratégia de sobrevivência
O aumento dos custos dos sistemas de IA de uso geral pode levar ao desenvolvimento de soluções especializadas. Em vez de tentar responder a todas as consultas com os dados da web atuais, os sistemas de IA poderiam proceder de forma mais seletiva e recorrer a buscas na web dispendiosas apenas para tipos de consulta específicos.
Isso incentivaria a diversificação do mercado de IA, com diferentes fornecedores desenvolvendo diferentes especializações. Alguns poderiam se concentrar em informações atuais, outros em conhecimento especializado aprofundado sem necessidade de conexão com a internet.
Novos modelos de cooperação
Novos modelos de cooperação já estão surgindo entre fornecedores de IA e criadores de conteúdo. Algumas editoras estão negociando contratos de licenciamento direto com empresas de IA para receberem a devida compensação pelo uso de seu conteúdo. Esse desenvolvimento pode levar a um novo ecossistema no qual os criadores de conteúdo sejam diretamente remunerados pelo uso de seu conteúdo em sistemas de IA.
Recomendações para diversas partes interessadas
Para operadores de sites e criadores de conteúdo
Os operadores de sites devem diversificar suas estratégias e não depender exclusivamente do tráfego de mecanismos de busca. Construir relacionamentos diretos com os usuários por meio de newsletters, mídias sociais e outros canais está se tornando cada vez mais importante. Ao mesmo tempo, eles devem melhorar a qualidade do conteúdo para serem mencionados em respostas geradas por inteligência artificial.
Em vez de focar na quantidade, a qualidade está se tornando mais importante. Os criadores de conteúdo devem se concentrar em produzir conteúdo útil e exclusivo que ofereça valor agregado real. Os dias em que a otimização pura e simples para SEO era suficiente para alcançar as 100 primeiras posições acabaram.
Para agências e ferramentas de SEO
As agências de SEO precisam adaptar seus serviços e focar mais nas 20 primeiras posições, pois são elas que geram a maior parte do tráfego real. A era das análises abrangentes do top 100 está chegando ao fim, o que pode liberar recursos para otimizações mais aprofundadas.
Fornecedores de ferramentas como Semrush e Accuranker estão trabalhando arduamente para adaptar seus sistemas, mas o aumento de custos inevitavelmente será repassado aos clientes. Muitas ferramentas consolidadas atualmente exibem dados incompletos ou errôneos porque sua lógica de rastreamento era baseada no antigo parâmetro num=100.
Para empresas de IA
As empresas de IA enfrentam o desafio de desenvolver modelos de negócios sustentáveis que funcionem tanto para elas quanto para os criadores de conteúdo. As práticas atuais de uso de conteúdo gratuito não são sustentáveis a longo prazo se minarem a base de suas fontes de dados.
Para reconquistar a confiança dos usuários, empresas como o Google precisam fazer mudanças fundamentais em sua abordagem. Em primeiro lugar, é essencial uma comunicação mais transparente sobre problemas do sistema e manutenções planejadas. Os usuários têm o direito de saber quando os recursos não estão funcionando corretamente.
Medidas ocultas de redução de custos e suas consequências: o novo poder das gigantes da tecnologia
As mudanças técnicas aparentemente insignificantes no Google e no ChatGPT marcam uma virada fundamental no cenário da informação digital. Elas demonstram o quão dependente todo o ecossistema da internet está das decisões de algumas grandes empresas de tecnologia.
O efeito combinado de ambas as mudanças acelera a transformação de uma internet baseada em links para uma internet mediada por IA. Esse desenvolvimento traz tanto oportunidades quanto riscos: os usuários recebem respostas mais rápidas para suas perguntas, mas os fundamentos econômicos da criação de conteúdo são fundamentalmente desafiados.
O setor está passando por um período de reorientação, no qual novos equilíbrios entre fornecedores de tecnologia, criadores de conteúdo e usuários precisam ser estabelecidos. Os próximos anos revelarão quais participantes conseguirão se adaptar com sucesso às mudanças e quais novos modelos de negócios surgirão.
A lacuna de financiamento de US$ 800 bilhões prevista pela Bain & Company pode levar à consolidação do setor. Apenas as empresas financeiramente mais fortes sobreviveriam, enquanto provedores menores e startups poderiam desaparecer do mercado. Se a bolha da IA se transformará em uma correção controlada ou em um colapso dramático dependerá da capacidade do setor de desenvolver modelos de negócios viáveis a tempo.
As medidas ocultas de redução de custos nos principais fornecedores de IA são apenas a ponta do iceberg de uma crise estrutural muito maior. Enquanto o público permanece fascinado pelas possibilidades da inteligência artificial, essas empresas lutam desesperadamente por sua sobrevivência financeira nos bastidores. A revolução silenciosa já está em pleno andamento – seus efeitos moldarão o cenário digital nos próximos anos.
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