O SEO já era? Google Zero: A morte da Pesquisa Google, do Süddeutsche Zeitung e da Modelação de Mix de Media

Quando a IA responde à questão: Como preparar o seu site para a nova realidade do Google

A morte do clique: como a pesquisa por IA está a remodelar a economia da internet

As regras clássicas de otimização para motores de busca (SEO) já não se aplicam. Durante anos, a equação no marketing digital foi simples e fiável: um bom posicionamento no Google garantia cliques, tráfego consistente e, em última análise, receitas. Mas com a ampla introdução de resumos de IA — os chamados Resumos de IA — esta cadeia de causa e efeito, que durava há décadas, está a desfazer-se. O fenómeno do "Google Zero" ilustra uma mudança drástica: a maioria das consultas de pesquisa são agora respondidas diretamente na página de resultados, sem que os utilizadores tenham de clicar num link. Para as empresas, gestores de marketing e editores, esta dissociação entre visibilidade e visitas ao website representa um ponto de viragem fundamental. Aqueles que continuam a depender exclusivamente de métricas de cliques desatualizadas e do modelo de último clique não só perdem o foco em termos de medição, como também correm o risco de se tornarem economicamente invisíveis na nova era dos modelos de linguagem. Continue a ler para descobrir porque é que a economia da internet está a passar por uma transformação fundamental e que respostas estratégicas são agora essenciais.

A busca não desaparece, mas a visita

Se a visibilidade aumenta, mas o tráfego diminui, quem é que ainda está a medir a verdade?

Quando o jornal Süddeutsche Zeitung noticiou o fenómeno do "Google Zero" em meados de agosto de 2026, sob o título "A Morte da Pesquisa Google", não se tratava de um alerta para os especialistas, mas sim da confirmação de uma realidade já consolidada no e-commerce. A pesquisa tradicional na internet não está a morrer no sentido em que os utilizadores estão a deixar de fazer perguntas. Está a perder a sua anterior função económica de intermediária entre a consulta e a visita ao site. A mudança crucial reside não na queda das consultas de pesquisa, mas na quebra da cadeia anteriormente inseparável entre a consulta de pesquisa, a classificação e o clique. Uma empresa pode agora aparecer em destaque numa resposta gerada por IA, ser citada e, ainda assim, não atrair um único visitante para o seu próprio website. Esta dissociação entre visibilidade e tráfego é a verdadeira disrupção que os gestores de marketing, CEOs e investidores necessitam de compreender, pois coloca em causa a premissa fundamental de décadas de medição do sucesso no marketing digital.

Os números brutos corroboram fortemente esta tese. Estudos recentes baseados em dados de fluxo de cliques da Similarweb mostram que, nos primeiros quatro meses de 2026, cerca de 68% de todas as pesquisas no Google nos EUA terminaram sem um único clique num website, em comparação com cerca de 60% em 2024. Isto significa que, em cada 1.000 pesquisas, apenas 276 chegam à web aberta, enquanto em 2024 este número era de 374. Outras pesquisas atingem números ligeiramente mais baixos, mas igualmente expressivos, entre os 60% e os 65%, dependendo da metodologia e do período analisado. Independentemente da percentagem exata, todos os estudos disponíveis apontam na mesma direção: a proporção de consultas de pesquisa que levam a uma visita a um website externo está a diminuir continuamente e acelerou ainda mais desde a ampla introdução de resumos de IA.

Se a resposta já responde à questão

O principal fator impulsionador deste desenvolvimento são os chamados AI Summaries, resumos gerados por inteligência artificial que a Google exibe diretamente acima dos resultados de pesquisa tradicionais. Estes resumos combinam informações de múltiplas fontes e fornecem aos utilizadores uma resposta completa sem que estes tenham de visitar os sites originais. Dependendo do estudo, os Resumos de IA aparecem em entre 20% e quase 60% de todas as pesquisas do Google, com variações significativas de acordo com o setor, o tipo de consulta e o horário da pesquisa. Em setores como a saúde e a educação, onde os utilizadores colocam predominantemente questões informativas, a cobertura com resumos de IA é consideravelmente superior à média, chegando a ultrapassar os 80% em alguns casos.

O impacto nas taxas de cliques (CTR) está claramente documentado. Um estudo abrangente da Seer Interactive, analisando 53 marcas, 5,47 milhões de consultas de pesquisa e 2,43 mil milhões de impressões entre janeiro de 2025 e fevereiro de 2026, constatou uma taxa de cliques orgânicos de apenas 0,61% para as consultas com um resumo de IA, em comparação com 1,62% sem esse resumo — uma queda de 61%. Os anúncios pagos também sofreram significativamente: a sua taxa de cliques caiu de 19,7% para 6,34%, uma redução de 68%, durante o mesmo período do estudo. O Pew Research Center chegou a uma conclusão semelhante num estudo de painel separado: os utilizadores clicaram num resultado de pesquisa orgânica apenas 8% das vezes quando um resumo de IA era apresentado, em comparação com 15% sem esse resumo — quase uma redução para metade. Outra estatística deste estudo é particularmente notável: apenas cerca de 1% dos utilizadores clicaram em algum dos links de origem citados no próprio resumo de IA. A fonte é mencionada, mas praticamente nunca visitada.

Um ligeiro suspiro de alívio, não uma reviravolta

Curiosamente, os dados mais recentes do primeiro trimestre de 2026 sugerem uma ligeira recuperação, embora seja necessária uma análise mais detalhada. A taxa de cliques (CTR) orgânica para consultas com a IA Overview subiu de um mínimo de 1,3% em dezembro de 2025 para 2,4% em fevereiro de 2026, um aumento de 85% em apenas dois meses. A Google parece ter otimizado o posicionamento dos links nos resumos, melhorando ligeiramente a visibilidade das fontes individuais. Surge um pormenor revelador: as páginas efetivamente citadas como fontes numa Visão Geral da IA ​​atingem uma CTR de cerca de 2,1%, enquanto as páginas não citadas na mesma página de resultados apenas alcançam 0,9%. No entanto, ambos os valores permanecem significativamente abaixo da linha de base de aproximadamente 3,3% medida para consultas de pesquisa sem qualquer resumo de IA. A recuperação é real, mas não representa um regresso ao normal anterior. Apenas eleva ligeiramente o novo patamar, permanentemente inferior.

Um segundo fator de diferenciação diz respeito ao tipo de consulta. Para as chamadas consultas de pesquisa por marca, em que os utilizadores pesquisam explicitamente por uma empresa ou produto específico, surge uma tendência contrastante: a taxa de cliques para estas consultas subiu de 2,8% no início de 2025 para 3,8% em fevereiro de 2026. Isto sugere que, embora os resumos de IA possam substituir os cliques para consultas gerais e exploratórias, ainda podem gerar uma visita quando já existe uma preferência pela marca, possivelmente até com mais frequência do que antes, porque a resposta da IA ​​aguça ainda mais o interesse pela marca. Esta observação é economicamente significativa porque mostra que a posição no funil de decisão de compra desempenha um papel crucial na conversão da visibilidade em tráfego.

A visibilidade não é sinónimo de vendas, mas também não é inútil

A tese central de que um ranking pode gerar visibilidade sem desencadear uma visita é claramente confirmada pelos dados disponíveis, sem, no entanto, cair no extremo oposto de declarar a visibilidade irrelevante. Diversos estudos apontam para um efeito indireto que permanece sistematicamente invisível nas métricas de cliques tradicionais. Por exemplo, as marcas mencionadas numa análise de IA recebem, em média, 2,1 vezes mais pesquisas pela marca em 24 horas do que as marcas que não foram mencionadas. Este efeito significa que, embora uma menção na IA não desencadeie um clique imediato, pode provocar uma procura posterior e deliberada pela marca, que certamente leva a uma visita ou transação. Tal relação causal é praticamente impossível de mapear com modelos de atribuição tradicionais que se concentram principalmente no último clique antes de uma conversão, porque vários dias ou até semanas podem se passar entre a menção inicial na IA e a conversão propriamente dita, e não existe nenhuma ligação técnica entre os dois eventos.

Ao mesmo tempo, os dados mostram também que este efeito retardado não chega perto de compensar a perda imediata de tráfego. Pesquisas da consultora Bain sugerem que cerca de 80% dos consumidores dependem de resultados sem cliques em pelo menos 40% das suas pesquisas, reduzindo o tráfego orgânico total da web em cerca de 15% a 25%. Para as empresas cujo modelo de negócio depende do tráfego orgânico de pesquisa como principal fonte de aquisição, isto representa uma erosão estrutural na aquisição de clientes que não pode ser compensada por medidas de otimização isoladas, mas exige um realinhamento fundamental da sua estratégia digital.

Porque é que a posição um já não significa a posição um

A evolução da taxa de cliques (CTR) para a posição tradicionalmente mais valiosa nos resultados de pesquisa — o primeiro resultado orgânico — é particularmente reveladora. Uma análise da Ahrefs, fornecedora de ferramentas de SEO, mostra que a CTR para a primeira posição nas consultas de pesquisa utilizando o AI Overview caiu 58%, com o valor absoluto a cair de 7,3% em dezembro de 2023 para apenas 1,6% em dezembro de 2025. Este número é notável porque, durante anos, a primeira posição foi considerada o objetivo final de toda a otimização para motores de busca, e modelos de negócio inteiros, estruturas de preços para serviços de backlinks e estratégias de conteúdo foram construídos com base neste único objetivo. Quando até a posição supostamente mais valiosa nos resultados de pesquisa entrega agora apenas uma fração do seu valor anterior, o ranking clássico como único indicador de sucesso perde uma importância considerável.

Outro fator que contribui para isto é que as pesquisas sem Resumos de IA são também afetadas por uma queda geral na taxa de cliques, embora em menor escala. A taxa de cliques para inquéritos sem Resumos de IA desceu de 7,6% para 3,9% durante o mesmo período. Isto demonstra que toda a página de resultados de pesquisa está a mudar, e não apenas as áreas onde é apresentado um resumo de IA. Ao longo dos anos, a Google introduziu elementos adicionais, como painéis de conhecimento, carrosséis de imagens, pré-visualizações de vídeo e outros módulos interativos que, juntamente com os Resumos de IA, captam a atenção dos utilizadores na própria página de resultados, mesmo antes de um link azul tradicional chamar a sua atenção.

A simplicidade enganadora do modelo de último clique

Do ponto de vista económico, a verdadeira disrupção reside não na tecnologia em si, mas na lógica de medição que as empresas têm vindo a utilizar há décadas para avaliar o sucesso do seu marketing digital. O chamado modelo de atribuição de último clique, em que o último clique antes da conversão recebe todo o crédito pelo sucesso da venda, sempre foi uma simplificação que ignora o processo de tomada de decisão real, muitas vezes longo e multifásico, dos consumidores. Esta simplificação foi tolerada durante anos por ser fácil de implementar, fácil de comunicar e aparentemente objetivamente verificável. Desde que houvesse um número suficiente de cliques, este método fornecia pelo menos uma indicação aproximada, mesmo que sobrestimasse sistematicamente certos canais de marketing e subestimasse outros.

Com a queda do número de cliques, porém, esta muleta acaba por desmoronar. Se 60% a 68% de todas as pesquisas online já não geram cliques, mas ainda influenciam as decisões de compra, então o modelo do último clique mede apenas uma parte cada vez menor do impacto real do marketing. Paradoxalmente, esta lacuna cria um ambiente de mercado favorável para os fornecedores de novas ferramentas de medição e análise que se posicionam como a solução para a incerteza resultante, sem que estas ferramentas proporcionem necessariamente uma compreensão fundamentalmente melhor da causalidade real. O desejo de medir algo é compreensível tanto do ponto de vista humano como empresarial, mas não deve levar as empresas a acreditar numa suposta precisão onde, na realidade, persiste uma incerteza significativa.

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• A solução quase interna: como a Xpert.Digital elimina as lacunas operacionais em marketing e vendas B2B – Negócios Inteligentes Orientados por Conteúdo

Modelação de Media Mix como resposta a uma pergunta antiga

Neste contexto, uma metodologia com décadas de existência está a ganhar renovada relevância: a modelação de mix de media. Esta abordagem estatística avalia a influência dos diferentes canais de marketing na receita total sem depender de dados individuais de cliques ou cookies, mas sim de dados agregados de séries temporais e modelos econométricos. No passado, muitos anunciantes rejeitavam a modelação do mix de media por a considerarem demasiado complexa, demasiado lenta e pouco detalhada, principalmente porque o modelo de último clique parecia oferecer uma resposta mais simples e rápida à questão de qual o canal que gerava cada receita. Contudo, esta aparente simplicidade, como se vê agora, era uma ilusão baseada na disponibilidade de dados de cliques, que inevitavelmente perdem o seu poder explicativo à medida que a sua disponibilidade diminui.

O regresso a modelos de medição holísticos, como a modelação do mix de media, é, portanto, menos uma moda passageira do que uma necessidade estrutural. As empresas que continuam a depender exclusivamente de métricas baseadas em cliques correm o risco de tirar conclusões sistematicamente incorretas sobre a eficácia dos seus investimentos em marketing e de alocar orçamentos de forma inadequada. Um modelo que considere a receita total, o reconhecimento da marca e fatores externos, como a sazonalidade, a atividade da concorrência ou as condições macroeconómicas, pode, pelo menos parcialmente, revelar os efeitos indiretos na perceção da marca gerados pelos resumos de IA, mesmo que a atribuição de causalidade a pontos de contacto individuais continue a ser difícil.

Os cliques provenientes de respostas de IA têm um desempenho fraco, mas não são os piores

Outra descoberta importante diz respeito à qualidade real dos cliques que resultam da informação gerada pela IA. Os dados de desempenho disponíveis indicam que os cliques originados a partir de respostas de IA, como resumos ou respostas diretas de modelos de linguagem, têm um desempenho abaixo da média em comparação com praticamente todos os outros canais de marketing de performance, medido por métricas como a taxa de conversão ou o tempo gasto na página de destino. Os anúncios nas redes sociais são uma exceção notável, com a qualidade dos cliques ainda mais baixa em análises comparáveis. Esta observação desafia a suposição generalizada de que os resultados de pesquisa por IA fornecem automaticamente tráfego qualificado e pronto para compra simplesmente porque o utilizador já recebeu uma resposta sofisticada antes mesmo de aceder a um website.

A explicação mais óbvia para este padrão reside na alteração do estado da informação disponível para o utilizador no momento do clique. Aqueles que já receberam uma resposta completa, gerada por IA, à sua questão tendem a clicar apenas por curiosidade residual, para verificar um detalhe ou por interesse geral, mas não primordialmente com a intenção imediata de comprar. Em muitos casos, a decisão de conversão já foi tomada antes do clique ou é tomada na totalidade sem visitar o website, por exemplo, diretamente na interface de chat de um assistente de IA. Para as empresas, isto significa que, embora o tráfego remanescente proveniente de fontes de IA seja mensurável, pode revelar pouco sobre o impacto real da visibilidade da IA ​​nos negócios.

O verdadeiro problema é a invisibilidade, não os cliques perdidos

Talvez a constatação mais importante, e menos discutida, do debate atual seja a de que a queda das taxas de cliques não é o problema mais urgente para muitas empresas. Muito mais grave é o facto de um número significativo de empresas simplesmente não aparecer nos resultados dos principais motores de busca. Embora o setor do SEO tenha desenvolvido métodos sofisticados para alcançar visibilidade nos resultados de pesquisa tradicionais nas últimas duas décadas, a otimização para motores de busca, frequentemente chamada de Otimização Generativa para Motores de Busca (Generative Engine Optimization) ou otimização de visibilidade por IA, ainda está numa fase inicial e experimental. Muitas empresas de média dimensão ainda não desenvolveram uma estratégia ou sequer têm consciência de se e como são mencionadas no ChatGPT, Gemini, Perplexity ou nos resumos de IA da Google.

Esta falta de visibilidade é potencialmente mais significativa economicamente do que a mera perda de cliques, pois pode significar a exclusão total do mercado. Uma empresa que, apesar de uma taxa de cliques mais baixa, ainda é mencionada com destaque nos resultados gerados pela IA, mantém pelo menos algum acesso ao processo de tomada de decisão do consumidor. Por outro lado, uma empresa que simplesmente não existe nos sistemas de IA perde completamente o acesso à crescente quota de decisões de compra que são agora iniciadas através de assistentes de IA, em vez dos motores de busca tradicionais. Dado que, segundo a Gartner, 71% dos processos de pesquisa B2B já começam com uma consulta de pesquisa genérica, mas menos de metade delas resulta numa visita a um website, é claro o quão elevados são os riscos para as empresas que não estão presentes nestas fases iniciais do processo de tomada de decisão.

Comparar SEO com GEO é uma questão errada

O intenso debate entre os especialistas sobre se a otimização tradicional para motores de busca (SEO) deve ser substituída por uma nova disciplina chamada Otimização Generativa para Motores de Busca (GEO) ignora o verdadeiro desafio estratégico, de acordo com uma análise dos dados disponíveis. Não se trata de uma escolha entre duas disciplinas de otimização concorrentes, mas sim da necessidade de uma estratégia de presença integrada em múltiplas camadas de informação estruturalmente diferentes. Em última análise, o que importa não é o rótulo sob o qual uma métrica é implementada, mas sim se uma marca está igualmente presente nos resultados de pesquisa orgânica tradicionais, nos resumos de IA dentro do motor de busca e nas respostas de aplicações independentes de modelação de linguagem.

Esta presença online precisa de se traduzir em procura real, seja sob a forma de pesquisas diretas pela marca, crescimento do tráfego orgânico ou, em última instância, receitas mensuráveis. Embora os mecanismos técnicos pelos quais um website se classifica nos resultados de pesquisa tradicionais sejam diferentes daqueles que determinam se um modelo de linguagem cita uma marca na sua resposta, ambos os mecanismos baseiam-se num fundamento comum: conteúdo estruturado, fiável, com autoridade e frequentemente citado. As empresas que focam a sua estratégia de conteúdos exclusivamente num destes dois mundos perdem sistematicamente o potencial do outro.

O que ficou da otimização clássica para motores de busca?

Apesar de todas as alterações, seria prematuro declarar obsoleta a otimização tradicional para motores de busca. Segundo as estimativas atuais, o Google ainda processa aproximadamente 8,5 mil milhões de consultas de pesquisa por dia, uma grande proporção das quais, embora não resultem em cliques, ainda levam a visitas a sites. Particularmente para as consultas de pesquisa transacionais, em que os utilizadores têm a intenção imediata de comprar, a taxa de zero cliques continua a ser significativamente mais baixa, entre 38% e 49%, em comparação com as consultas puramente informativas, que por vezes atingem taxas de zero cliques superiores a 80%. Para empresas com um forte perfil de pesquisa transacional, como no e-commerce com pesquisas específicas de produtos, o canal tradicional biológico continua a ser economicamente importante, embora com tendência decrescente.

A consequência estratégica, portanto, não é o abandono completo da otimização tradicional para motores de busca, mas sim uma reavaliação das expectativas e dos principais indicadores de desempenho (KPIs). O SEO tradicional continua a ser relevante para as pesquisas transacionais e com um forte pendor comercial, mas está a perder eficácia sistematicamente para as consultas informativas, exploratórias e comparativas, que são cada vez mais respondidas diretamente na página de resultados da pesquisa ou por um assistente de IA, sem necessidade de um clique.

Opções de negócio na nova realidade

Diversas consequências estratégicas concretas podem ser derivadas dos dados disponíveis, indo além das recomendações gerais. Em primeiro lugar, as empresas devem rever fundamentalmente a sua medição de sucesso e migrar de uma lógica puramente baseada em cliques e conversões para um modelo multidimensional que considere a visibilidade da marca, a frequência das menções nos sistemas de IA e as tendências de procura da marca a longo prazo como métricas independentes e igualmente importantes. Em segundo lugar, é necessária uma revisão sistemática para determinar se e como a marca aparece em modelos de linguagem relevantes, dado que muitas empresas carecem atualmente desta avaliação básica. Em terceiro lugar, o conteúdo de alta qualidade, claramente estruturado e baseado em factos está a ganhar importância, uma vez que os modelos de linguagem tendem a favorecer conteúdo fiável, bem documentado e formulado de forma inequívoca ao selecionar fontes citáveis.

Em quarto lugar, os orçamentos de marketing devem estar mais focados na construção de relações diretas com a marca, por exemplo, através de listas de e-mail, comunidades ou relações recorrentes com os utilizadores, que não dependam da intermediação de um motor de busca ou modelo de linguagem. Em quinto lugar, recomenda-se o regresso a modelos de medição econométricos holísticos, como a modelação do mix de media, para compensar, pelo menos parcialmente, as lacunas na medição do desempenho que surgiram devido à mudança no cenário de cliques. As empresas que fizerem estes ajustamentos precocemente obterão uma vantagem estrutural sobre os concorrentes que continuarem a depender exclusivamente de um modelo de medição cuja base está em constante declínio.

Uma mudança estrutural sem retorno

Os dados disponíveis não deixam dúvidas de que a tendência actual não é uma anomalia temporária, mas antes uma mudança estrutural permanente na economia digital. A proporção de pesquisas sem cliques tem vindo a aumentar constantemente ao longo de vários anos, de cerca de 50% em 2019 para os atuais 60% a 68%, e as previsões apontam para um aumento ainda maior, para 68% a 72%, até 2028. Esta tendência é ainda mais acentuada pela crescente prevalência de assistentes de IA independentes, como o Perplexity, cuja taxa de zero cliques, segundo os dados disponíveis, ronda os 93%, uma vez que estas aplicações são concebidos desde o início para responder a perguntas de forma direta e completa, sem redirecionar o utilizador para um site externo.

Para as empresas, editoras e criadores de conteúdos, isto significa que a questão central nos próximos anos não será como recuperar cliques perdidos, mas sim como gerar valor económico mesmo quando os cliques, enquanto evento mediador, se tornam cada vez mais raros. Isto exige uma mudança fundamental de mentalidade que vai além dos ajustes táticos nas campanhas de marketing individuais e reexamina questões básicas sobre o posicionamento, a monetização de conteúdos e a definição de sucesso no espaço digital. Aqueles que ainda pensam exclusivamente dentro da lógica da última década e definem o sucesso principalmente por rankings, taxas de cliques e tráfego orgânico estão a tornar-se cada vez mais cegos para a criação de valor que há muito transcendeu estas métricas, e igualmente cegos para a erosão real da sua própria presença no mercado num ecossistema de pesquisa que está a sofrer uma reorganização fundamental.

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Em vez de se basear em promessas de marketing impactantes, este modelo coloca o relacionamento em primeiro plano. As empresas começam com medidas claramente definidas e facilmente calculáveis ​​e, em seguida, decidem, com base na própria experiência, até que ponto desejam expandir a colaboração. Um fator essencial para esse processo de construção de confiança sem interrupções: a plataforma evita completamente anúncios publicitários intrusivos, de modo que o foco editorial permaneça exclusivamente na expertise das empresas.

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