IA cresce 300% e amplia pressão sobre tráfego, receita e custos dos publishers
Ferramentas de inteligência artificial estão remodelando, em alta velocidade, o ecossistema de mídia digital. O modo como o público busca informação migrou de forma acelerada para assistentes de IA e chatbots, reduzindo a necessidade de visita aos sites originais e colocando em risco modelos de negócios baseados em publicidade, assinaturas e paywalls.
Um levantamento recente do relatório State of the Internet (SOTI), da Akamai, mostra que a explosão de bots de IA criou uma combinação delicada para publishers: queda de tráfego humano qualificado, erosão de receitas tradicionais e aumento de custos de infraestrutura para lidar com acessos automatizados em larga escala.
Segundo o estudo, o tráfego gerado por bots de IA cresceu cerca de 300% em 2025. O setor de mídia – onde se encaixam veículos jornalísticos, portais de conteúdo e demais publishers – já é o segundo mais afetado globalmente, concentrando aproximadamente 13% de toda essa atividade. Dentro desse universo, organizações de publicação respondem por cerca de 40% do volume total de acessos de bots voltados ao segmento.
Esse crescimento não é apenas quantitativo, mas estrutural. A forma como os usuários interagem com a informação está mudando: em vez de buscar links em mecanismos de pesquisa tradicionais e clicar no resultado, muitas pessoas têm obtido respostas diretamente em assistentes de IA. Dados da TollBit apontam que chatbots de IA geram algo em torno de 96% menos tráfego de referência quando comparados a buscadores clássicos, como o Google. E, ainda mais crítico, apenas cerca de 1% dos usuários chega a clicar nas fontes citadas nas respostas geradas por IA.
Na prática, o conteúdo dos publishers continua sendo usado como base, mas a audiência não chega mais aos sites com a mesma intensidade. Esse “descolamento” entre quem cria e quem captura a atenção do usuário mexe no coração do modelo de negócios da mídia digital.
Patrick Sullivan, chief technology officer de estratégia de segurança da Akamai, resume o cenário ao destacar que a mudança no comportamento de consumo de informação já está tendo efeitos concretos: os bots de IA corroem fontes vitais de receita, como anúncios e assinaturas, ao mesmo tempo em que elevam despesas operacionais e reduzem a visibilidade de marca dos veículos.
Um dos fatores centrais por trás desse fenômeno é o uso massivo de scraping – a coleta automatizada de conteúdos por bots, muitas vezes sem autorização ou sem qualquer tipo de compensação aos detentores dos direitos. Plataformas de IA utilizam esses dados para treinar modelos e responder a perguntas praticamente em tempo real, o que faz com que as respostas sejam entregues dentro do próprio ambiente da IA, dispensando o clique para o site original.
Isso afeta ao menos três pilares do negócio dos publishers:
1. Receita (menos impressões de anúncios, menor conversão em assinaturas).
2. Visibilidade de marca (o usuário interage com a resposta da IA, não com o veículo).
3. Propriedade intelectual (conteúdo reaproveitado sem controle, sujeito a distorções).
O relatório da Akamai detalha que os chamados AI training crawlers – bots voltados à coleta de dados para treinamento de modelos – compõem a maior fatia da atividade. Eles respondem por cerca de 63% dos bots direcionados ao setor de mídia, com 37% desse volume incidindo diretamente sobre publishers. Embora quase invisíveis para o usuário comum, são eles que alimentam a base de conhecimento das grandes plataformas, extraindo material em grande escala.
Outro grupo relevante são os AI fetchers, responsáveis por algo em torno de 24% da atividade mapeada. Diferentemente dos crawlers de treinamento, esses bots atuam em tempo quase real, visitando páginas para capturar informações atualizadas que serão usadas na resposta a consultas feitas a assistentes de IA. O impacto é imediato, especialmente em nichos onde o fator tempo é crucial, como notícias de última hora, análises de mercado, esportes e atualização de dados públicos.
Grandes empresas de tecnologia – incluindo nomes como OpenAI e outras gigantes do setor – estão entre as principais responsáveis por esse tráfego, refletindo a rápida popularização de assistentes de IA e de ferramentas baseadas em grandes modelos de linguagem. Para os publishers, isso significa conviver com um novo tipo de “leitor invisível”: bots que consomem enormes quantidades de conteúdo, mas não geram pageviews monetizáveis.
Esse contexto sinaliza uma transformação estrutural no setor de mídia. A relação direta entre veículo e audiência, construída durante décadas – primeiro no papel, depois na web e nas redes sociais -, fica enfraquecida quando a interface principal de consumo passa a ser uma camada intermediária controlada por plataformas de IA. O engajamento cai, o reconhecimento de marca se dilui e a disposição do público em pagar por conteúdo perde força em um cenário onde respostas “gratuitas” parecem estar sempre disponíveis.
Diante da pressão crescente, publishers começam a redesenhar sua estratégia em várias frentes:
1. Modelos de licenciamento de conteúdo para IA
Muitos veículos estudam ou já negociam acordos formais para licenciar seus arquivos editoriais a empresas de IA. Em vez de deixar que o scraping aconteça de forma unilateral, o objetivo é criar contratos que definam escopo de uso, contrapartidas financeiras, limites técnicos e regras de atribuição de crédito. Para alguns grupos, isso pode abrir uma nova frente de receita; para outros, é uma forma de reduzir o uso indiscriminado de seu acervo.
2. Políticas técnicas de controle de bots
Ajustes em arquivos de controle de rastreamento, implementação de soluções de detecção de bots, uso de firewalls de aplicações e até bloqueios seletivos a determinados agentes automatizados já fazem parte do arsenal de muitos publishers. No entanto, esse tipo de medida exige equilíbrio: bloquear completamente bots de IA pode proteger o conteúdo, mas também limitar a exposição da marca em respostas onde a citação da fonte ainda é relevante.
3. Revisão do modelo de paywall e assinatura
Com menos tráfego orgânico vindo de buscadores, publishers precisam repensar como capturam e retêm usuários. Modelos híbridos de paywall, ofertas mais personalizadas, bundles com outros serviços digitais e benefícios exclusivos para assinantes tendem a ganhar espaço. A ideia é aumentar o valor percebido do relacionamento direto com o veículo, indo além do simples acesso ao texto.
4. Fortalecimento de canais próprios de relacionamento
Newsletters, aplicativos, notificações push, podcasts e eventos digitais se consolidam como formas de reduzir a dependência de intermediários – sejam buscadores clássicos, redes sociais ou plataformas de IA. Ao construir bases próprias de contatos e comunidades, os veículos ganham algum grau de proteção diante das mudanças de algoritmos e dos novos filtros impostos por assistentes de IA.
5. Conteúdo com maior valor agregado e difícil de resumir
Quanto mais facilmente um conteúdo puder ser sintetizado por um modelo de IA em poucos parágrafos, maior o risco de que o usuário se satisfaça com a resposta e não visite o site original. Isso empurra publishers a investir em formatos que agreguem análise profunda, contexto, dados proprietários, interatividade e experiências que vão além de uma simples resposta textual – algo mais difícil de “substituir” por um resumo automatizado.
6. Monitoramento e auditoria do uso de conteúdo por IA
Outra frente emergente é o uso de ferramentas capazes de rastrear onde e como o conteúdo de um publisher está sendo reutilizado em respostas de IA. Embora ainda seja um campo em desenvolvimento, essa visibilidade é essencial para embasar negociações, ações legais ou estratégias comerciais, além de apoiar decisões sobre bloqueio ou liberação de determinados agentes automatizados.
7. Integração da própria IA às operações dos publishers
A mesma tecnologia que hoje pressiona o negócio também pode ser usada a favor dos veículos. Automação de tarefas de edição, apoio na produção de pautas, otimização de SEO, personalização de recomendações de leitura e atendimento a leitores são exemplos de uso interno que podem reduzir custos, aumentar produtividade e liberar jornalistas para atividades de maior valor editorial.
8. Discussões regulatórias e de direitos autorais
O avanço dos bots de IA levanta questões legais complexas: até que ponto o uso de conteúdo para treinamento é permitido? Que tipo de consentimento é necessário? Como deve ser feita a compensação financeira? Em diferentes países, cresce a pressão por regras mais claras, que definam limites para o scraping e estabeleçam formas de proteger a propriedade intelectual dos publishers, sem travar o desenvolvimento tecnológico.
9. Reavaliação de métricas de sucesso
Em um ambiente onde parte relevante do consumo de informação acontece fora dos sites, métricas tradicionais – como pageviews ou tempo de permanência – já não contam a história completa. Publishers começam a olhar com mais atenção para indicadores como reconhecimento de marca, influência, impacto social, qualidade da audiência e engajamento em canais próprios, tentando capturar melhor o real valor que produzem.
10. Estratégias de cooperação entre veículos e com o ecossistema
Isoladamente, muitos publishers têm pouca capacidade de negociação com grandes empresas de tecnologia. Tendem a ganhar relevância iniciativas coletivas para discutir padrões técnicos de acesso, modelos de licenciamento mais equilibrados e boas práticas de proteção de conteúdo. A cooperação também pode incluir o desenvolvimento de plataformas conjuntas, consórcios de dados ou produtos editoriais compartilhados.
A combinação entre explosão de bots de IA, mudança no comportamento dos usuários e fragilidade dos modelos de monetização tradicionais coloca o setor de mídia em uma encruzilhada histórica. Ignorar o fenômeno já não é uma opção; o desafio é encontrar um ponto de equilíbrio em que a IA seja, ao mesmo tempo, fonte de eficiência e de novas oportunidades, sem transformar o conteúdo editorial em insumo gratuito e invisível dentro de sistemas que concentram atenção e receita em poucas mãos.
Nesse contexto, a capacidade dos publishers de inovar em produto, dados, tecnologia e modelo de negócios será tão determinante quanto a qualidade do jornalismo que produzem. O avanço da IA não deve retroceder; o que está em jogo é como os criadores de conteúdo conseguirão se posicionar nesse novo mapa, preservando sustentabilidade financeira, relevância pública e autonomia editorial.