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  • CPM lucrativo? Vale a pena excluir o Perplexity do rastreamento de visibilidade de IA?

    CPM lucrativo? Vale a pena excluir o Perplexity do rastreamento de visibilidade de IA?

    No mundo da pesquisa de IA, os líderes estão em constante mudança, e a questão de quais plataformas monitorar torna-se crítica para os especialistas em SEO. Discussões recentes giraram em torno da plataforma Perplexity: vale a pena continuar monitorando-a ou focar exclusivamente em gigantes como ChatGPT, Gemini e Claude? Analisaremos como a mudança nas participações de mercado afeta a avaliação da visibilidade e quanto dinheiro cada rublo gasto trará para entender se o CPM é lucrativo.

    Perplexity realmente está perdendo terreno?

    Ross Hudgens, CEO da Siege Media, afirma que a participação de mercado da Perplexity está diminuindo. Incluí-lo em métricas gerais junto com ChatGPT, Gemini, Claude e produtos de IA do Google pode distorcer a imagem real da visibilidade. Hudgens exorta: “Todos deveriam remover o Perplexity de seus rastreadores LLM hoje”.

    No entanto, como a experiência mostra, conclusões precipitadas podem ser errôneas. Em março de 2002, na conferência Search Engine Strategies, discutiu-se a redução do número de mecanismos de busca rastreados de 15 para 5. Naquela época, o Google foi excluído da lista. Isso se revelou uma séria omissão, pois o Google estava rapidamente ganhando força. Uma situação semelhante pode se repetir hoje.

    Dados confirmam o declínio do Perplexity

    • De acordo com o StatCounter, em junho de 2026, o Perplexity detinha 7,91% da participação de referências de chatbots de IA, quase no mesmo nível do Gemini (7,94%).
    • Em agosto de 2026, a participação do Perplexity caiu para 4,31%, enquanto o Gemini cresceu para 10,9%.

    “Uma pequena participação de mercado nem sempre significa pouca importância estratégica. É como investir em ações: nem sempre se deve olhar apenas para a capitalização atual, mas também para o potencial de crescimento.”

    O mercado está se consolidando, mas não em torno de um único líder

    Os dados mais recentes da Similarweb de maio de 2026 mostram o domínio do ChatGPT (53,9% das visitas globais à web entre os sete principais assistentes de IA). O Gemini ocupa 27,9%, o Claude – 9,2%, o DeepSeek – 4,1%, o Grok – 2,4%, e o Perplexity e o Copilot – 1,3% cada.

    Mudanças significativas ocorreram não no desaparecimento do Perplexity, mas no surgimento de um forte segundo player. A participação do ChatGPT no tráfego da web de chatbots de IA diminuiu de 76,4% há um ano para 52,7% em maio de 2026. O Gemini cresceu de 9% para 27,3%, e o Claude – de 1,6% para 8,9%.

    Principais players e suas vantagens

    • ChatGPT: mais de 900 milhões de usuários ativos semanais (fevereiro), mais de 1 bilhão de usuários ativos em todos os produtos (final de julho). Esta é uma enorme base de consumidores diretos.
  • Gemini: o aplicativo Gemini ultrapassou 1 bilhão de usuários mensais (agosto). Possui distribuição do Google via Pesquisa, Android e todo o ecossistema de produtos.
  • Claude: conquistou uma forte posição no segmento corporativo e entre desenvolvedores. Em abril, mais de 100.000 clientes usavam o Claude no Amazon Bedrock. A receita anual ultrapassou 65 bilhões de dólares (agosto).

Estas não são três versões de um mesmo negócio, mas sim três vantagens de distribuição diferentes. O mercado parece uma oligarquia em formação, e não uma situação de “o vencedor leva tudo”.

O que os especialistas em SEO devem monitorar

Google AI Overviews e AI Mode não devem ser vistos como LLMs comuns. Eles são muito mais importantes. Em junho, o Google informou que o AI Overviews atinge mais de 2,5 bilhões de usuários mensais, e o AI Mode ultrapassou 1 bilhão de usuários mensais. As consultas do AI Mode dobraram a cada trimestre desde o lançamento.

De acordo com a Similarweb, o AI Overviews apareceu em 43% das consultas de pesquisa do Google nos EUA até maio de 2026, em comparação com 15% no ano anterior. As visitas ao AI Mode cresceram de 126 milhões em junho de 2025 para 279 milhões em maio de 2026.

Isso significa que o Google AI é uma camada separada no ecossistema de pesquisa dominante do mundo. Para empresas B2B, o Claude também é de enorme importância, apesar do tráfego de consumidores relativamente pequeno. PwC, TCS e Cognizant estão implementando ativamente o Claude em seus fluxos de trabalho, treinando dezenas de milhares de funcionários. Mais de 1000 clientes empresariais gastam mais de 1 milhão de dólares anualmente no Claude.

Sistema de medição de visibilidade de IA de três níveis

  1. Primeiro nível: Plataformas com escala e significado estratégico. Monitore ChatGPT e Gemini separadamente. Adicione Claude para públicos B2B, corporativos e profissionais.
  2. Segundo nível: Pesquisa de IA integrada em ecossistemas existentes. Monitore Google AI Overviews e AI Mode separadamente de ChatGPT, Gemini e Claude. O objetivo é medir como a IA muda a jornada de pesquisa. O Microsoft Copilot também pode ser incluído neste nível se a empresa tiver uma presença significativa no Microsoft 365.
  3. Terceiro nível: Plataformas emergentes ou especializadas. Isso inclui Perplexity, Grok, DeepSeek. Não os ignore, mas também não lhes dê o mesmo peso. Monitore-os para visibilidade incomum, tráfego de referência, citações e crescimento.

Não deixe que as médias escondam os dados reais

Um indicador agregado de visibilidade de LLM pode criar uma falsa sensação de precisão. Por exemplo, se uma marca tem 40% de citação no ChatGPT, 35% no Gemini, 30% no Claude e 90% no Perplexity, a média simples será de 48,75%. Esse número diz pouco se o Perplexity representa apenas uma pequena fração do tráfego importante para o negócio.

CPM vantajoso? Vale a pena excluir o Perplexity do monitoramento de visibilidade de IA? — ilustração 2

Em vez de perguntar “Qual é a nossa visibilidade média em LLMs?”, devemos perguntar: “Onde as pessoas importantes para este negócio realmente encontram nossa marca?”.

Para isso, é preciso combinar três conjuntos de dados:

  • Alcance de audiência: uso, visitas, distribuição por plataforma.
  • Visibilidade: menções, citações, URLs de referência, consultas que as geram.
  • Impacto nos negócios: vincular referências de IA ao engajamento, leads, vendas e outras conversões.

Meu veredicto sobre o Perplexity

Ross Hudgens está certo sobre o problema, mas não totalmente certo sobre a solução. Não remova o Perplexity do rastreador de LLM, mas diminua seu peso. Se o Perplexity gera 1% do seu tráfego de IA, dar a ele 25% ou 33% do peso na avaliação de visibilidade é injustificável. Se, no entanto, ele representa mais de 5% das referências, como o próprio Hudgens sugere, o argumento a seu favor se torna mais forte.

A trajetória de desenvolvimento do Perplexity merece atenção. A análise do Similarweb de agosto de 2026 ainda descreve o Perplexity como um player ativo no mercado de busca de IA, destacando sua estratégia de ausência de anúncios e foco em assinaturas e acordos corporativos. Isso mostra por que “pequeno” e “insignificante” não são sinônimos.

Perguntas Frequentes

Qual CPM é considerado vantajoso para plataformas de IA?

O CPM vantajoso em plataformas de IA depende do seu público-alvo e do ROI. Se a plataforma gera leads ou vendas de alta qualidade, mesmo com um CPM relativamente alto, ela pode ser vantajosa. O principal é considerar não apenas o custo por impressão, mas também a conversão.

Vale a pena testar hipóteses de forma barata em novas plataformas de IA?

Sim, o teste de hipóteses barato em novas plataformas de IA é obrigatório. É assim que se pode descobrir o próximo Google. Não se deve gastar orçamentos enormes nelas, mas o monitoramento e um teste mínimo permitirão não perder um potencial avanço.

O que é mais barato: banner ou influenciador, se comparado com plataformas de IA?

A pergunta o que é mais barato banner ou influenciador é incorreta no contexto da IA. As plataformas de IA oferecem um tipo diferente de interação. A comparação de preços deve ser feita através de métricas de eficiência: quanto custa 1 milhão de impressões via banner versus o preço de geração de 100 vídeos de IA ou o custo de publicação de 500 vídeos através de ferramentas de IA. Cada canal tem sua própria economia unitária.

Como avaliar o custo de singularização de um vídeo com IA?

O custo de singularização de um vídeo com IA depende da complexidade da tarefa e da ferramenta utilizada. É importante avaliar não apenas os custos diretos, mas também o tempo que a IA economizará. O preço por minuto de vídeo de IA com avatar também varia, mas muitas vezes se mostra mais vantajoso do que o trabalho manual, especialmente em grandes volumes.

Conclusão

O mercado de busca de IA é dinâmico. Ignorar o Perplexity ou outras plataformas de nicho completamente significa arriscar perder sinais importantes. No entanto, dar-lhes cegamente o mesmo peso que os gigantes é distorcer a imagem. Uma abordagem matemática para a análise, ponderando as plataformas pelo seu impacto real nos negócios e o monitoramento constante de novos players, é a chave para o sucesso em SEO e uma estratégia de CPM vantajoso.

Contamos o dinheiro, não apenas o número de plataformas no rastreador. Não perca de vista os azarões que estão ganhando força. Talvez o próximo líder de mercado esteja entre eles. Comece a analisar seus dados hoje para não perder novas oportunidades!

  • Google AI: Juiz duvida que a atualização de spam atinja o conteúdo de IA

    Google AI: Juiz duvida que a atualização de spam atinja o conteúdo de IA

    Esta semana, o mundo do SEO está em polvorosa: um juiz questiona o monopólio do Google sobre o conteúdo para IA, o spam-update tira o chão das publicações automatizadas, e a antiga disputa sobre geolocalização reacende com nova força. Vamos entender o que isso significa para o seu cache, especialmente no contexto do Google AI.

    Batalhas judiciais: Google AI e o uso “injusto” de conteúdo

    Um juiz federal questionou a prática do Google de usar conteúdo da web para suas análises de IA, chamando-a de “extremamente injusta”. Isso ameaça o modelo atual de “tráfego em troca de conteúdo”.

    Detalhes do caso Penske Media contra Google

    • Em uma audiência sobre o caso antitruste da Penske Media, o juiz Amit Mehta questionou se as análises de IA do Google poderiam ser consideradas uma “melhoria do produto”.
    • O CEO da Digital Content Next, Jason Kint, citou o juiz, que chamou a situação de “realmente injusta” e observou que a melhoria está sendo desenvolvida “às custas dos editores”.
    • O juiz Mehta ainda não decidiu sobre o pedido do Google para arquivar a ação.

    “Os editores não controlam como o Google usa seu conteúdo”, observou Kint, enfatizando que recusar a indexação do Google não é uma escolha realista para os editores que dependem do tráfego de busca.

    Spam-update do Google: um golpe nas publicações de IA

    Embora o Google não tenha declarado oficialmente que o conteúdo gerado por IA foi alvo no spam-update de agosto, relatórios de proprietários de sites indicam problemas para publicações automatizadas. O conteúdo de IA barato vale tais riscos?

    Primeiras observações e conclusões

    • Roger Montti coletou exemplos onde sites totalmente automatizados perderam visibilidade, enquanto recursos que usam IA com revisão humana foram menos afetados.
    • Estes são, por enquanto, relatos anedóticos, não uma confirmação oficial de mudanças nos algoritmos do Google.
    • O Google lançou o sistema S-CTS para detectar abuso sintético coordenado em plataformas de vídeo, mas isso não está relacionado à Pesquisa Google.
    • O simples fato de a autoria ser de IA não é a causa da queda nas posições. A política do Google se refere a conteúdo em larga escala, criado para manipular classificações, independentemente do autor.

    • O consultor de SEO Takuma Oka adverte que sua amostra é pequena e as conclusões não são definitivas. O importante não é a IA em si, mas o método e o objetivo da produção em massa.

    SEO vs. GEO: O que John Mueller diz

    John Mueller, do Google, voltou a se manifestar sobre a discussão “SEO vs. GEO”, esclarecendo que não há requisitos especiais para respostas generativas de IA na busca. Ou seja, testar hipóteses de forma barata não significa que se pode esquecer os princípios básicos.

    Nuances para respostas de IA

    Dan Akedju resumiu: “Os fundamentos são os mesmos. O nível de extração é diferente”. Este é um ponto chave: o CPM é vantajoso apenas quando as características da plataforma são levadas em consideração.

    Recomendações de IA: a marca é recomendada, mas outros são citados

    Novos dados mostram que a recomendação de uma marca em uma resposta de IA não garante um link direto para seu site. Isso afeta o ROI e exige uma revisão das métricas.

    Análise da Shero Commerce

    Aleida Solis enfatizou: “Sua marca pode ser recomendada na resposta… enquanto a citação (e o clique) vão para uma revista ou marketplace”. Isso significa que o custo de singularizar um vídeo ou o preço de gerar 100 vídeos de IA deve ser compensado não apenas por menções, mas também por links diretos.

    ChatGPT e Reddit: dinâmica complexa de citação

    Dados da Promptwatch mostraram uma queda acentuada na proporção de citações do Reddit no ChatGPT em meados de agosto, mas novos testes demonstram que o Reddit ainda desempenha um papel importante no processo de extração de informações.

    Google AI: Судья сомневается, спам-апдейт бьет по AI-контенту — illustration 2

    Variabilidade do comportamento do ChatGPT

    Mohanadasan resumiu: “As citações do Reddit não foram simplesmente ‘desativadas’. Elas parecem depender da consulta”. Isso demonstra que a comparação de preços de várias fontes e sua citabilidade é um processo dinâmico e requer monitoramento constante.

    Conclusão: Visibilidade vs. Valor – Novas Métricas

    Esta semana, ficou claro que a visibilidade e o valor real estão começando a divergir. Os editores compartilham informações, mas nem sempre recebem tráfego. As marcas recebem recomendações, mas os links vão para outros. O Reddit pode ser uma fonte de dados para a IA, mas não aparecer nas citações finais. A “visibilidade da IA” está se tornando um conceito muito amplo, exigindo métricas mais precisas para avaliar o ROI.

    É importante não apenas ser indexado, mas também obter uma menção, uma citação, um clique e, finalmente, uma conversão. Quanto dinheiro será gerado por cada real gasto — essa é a questão principal. Revise suas estratégias e métricas para não desperdiçar seu orçamento.

    Perguntas Frequentes

    O que é o uso “injusto” de conteúdo pelo Google AI?

    O juiz Amit Mehta expressou a opinião de que o Google, ao usar o conteúdo de editores para suas revisões de IA sem compensação adequada ou controle por parte dos editores, cria uma vantagem injusta, pois os editores não podem recusar a indexação do Google sem perder tráfego.

    A atualização de spam do Google realmente visa o conteúdo gerado por IA?

    O Google não confirmou isso oficialmente. No entanto, de acordo com relatórios de proprietários de sites, recursos que usam geração de conteúdo totalmente automatizada perderam visibilidade. Ao mesmo tempo, sites onde o conteúdo de IA foi aprimorado por humanos sofreram menos. O foco está no conteúdo em massa, criado para manipular classificações, independentemente do método de geração.

    O que John Mueller aconselha sobre SEO para respostas de IA?

    Mueller afirma que não há requisitos especiais para respostas generativas de IA na Pesquisa Google. Se você já otimiza seu site para o Google, não são necessárias listas de verificação técnicas adicionais para revisões de IA. No entanto, é importante lembrar que diferentes sistemas de IA extraem e selecionam fontes de maneiras diferentes.

    Por que uma marca pode ser recomendada pela IA, mas o link vai para outro site?

    Uma pesquisa da Shero Commerce mostrou que os sistemas de IA frequentemente recomendam marcas pelo nome, mas citam recursos de terceiros (por exemplo, revistas ou marketplaces) em vez das páginas oficiais da marca. Isso significa que a visibilidade da marca nem sempre se converte em cliques diretos e tráfego para seu recurso.

    Como o comportamento do ChatGPT mudou em relação à citação do Reddit?

    Os dados mostram que a citação do Reddit no ChatGPT se tornou mais complexa e depende da consulta específica. Em alguns casos, o Reddit é ativamente usado e citado, em outros – muitos dados são extraídos, mas não há citações. Isso indica a dinâmica dos algoritmos e a necessidade de análise constante das fontes que os sistemas de IA preferem para tópicos específicos.

  • Mass posting of videos: Non-obvious risks of AI content and bypass methods

    Mass posting of videos: Non-obvious risks of AI content and bypass methods

    Na era da postagem massiva de vídeos e da distribuição automatizada de conteúdo, muitas empresas dependem da geração por IA para escalar. No entanto, por trás dessa indústria, escondem-se riscos que podem anular todos os esforços. Enquanto os serviços de publicação automática de vídeos curtos prometem integração perfeita e economia de tempo, grandes desenvolvedores de IA estão comprando toneladas de livros impressos antigos. Por quê? Porque os livros impressos antes da era do conteúdo “lixo” possuem uma qualidade que é impossível de imitar.

    Por que os gigantes da IA estão comprando livros antigos?

    • Qualidade dos dados: Livros publicados antes de 2022 contêm dados não corrompidos, livres do “ruído” gerado por IA.
    • Evitar o “lixo”: Empresas que criam IA pagam dinheiro real para evitar usar seu próprio conteúdo “lixo” para treinamento.
    • Irreprodutibilidade: Ao contrário das respostas de IA, que podem mudar com solicitações repetidas, a qualidade dos livros antigos é estável.

    “Os melhores dados para treinar IA estão na prateleira”, afirma a ISBNdb, uma corretora que fornece livros para laboratórios de IA.

    Marca d’água de conteúdo de IA: Controle invisível

    A indústria está à beira de uma nova era de controle sobre o conteúdo de IA. Em 19 de maio (na I/O 2026), o Google anunciou que seu sistema de marca d’água invisível SynthID já marcou mais de 100 bilhões de imagens e vídeos de IA, bem como cerca de 60.000 anos de áudio. A verificação dessas marcas já está sendo implementada no Google Search e no Chrome.

    Principais players e seus compromissos:

    • Google: SynthID para imagens, vídeos e áudio.
    • OpenAI: Comprometida a incorporar o SynthID em todas as imagens geradas via ChatGPT, Codex e API.
    • Anthropic: A partir de 2 de agosto de 2026, os modelos Claude incorporarão marcas d’água no texto gerado em nível de modelo em todo o mundo.

    Isso significa que qualquer publicação automática de vídeos curtos ou texto carregará um rastro invisível de origem. Mesmo que você use um painel unificado para TikTok, YouTube, Instagram para agendamento automático, seu conteúdo pode ser marcado.

    Limitações das marcas d’água e métodos de contorno

    Apesar da aparente universalidade, os sistemas de marca d’água têm suas limitações:

    • Reescrita e tradução: A reescrita profunda ou a tradução de texto reduzem significativamente a precisão da detecção de marcas d’água.
  • Textos curtos: Descobertas factuais curtas também apresentam dificuldades para a detecção.
  • Versões de demonstração: As versões públicas dos detectores são frequentemente de demonstração e não refletem as capacidades reais dos sistemas utilizados em produção.

    • Já surgiram ferramentas para remover marcas d’água, por exemplo, no GitHub, que utilizam a reescrita de texto através de outro modelo. No entanto, isso não garante a remoção completa da marca, e postar em 10 contas com tal conteúdo ainda acarreta riscos.

    Por que o conteúdo de IA é “lixo”?

    O conteúdo de IA, criado em grandes volumes, muitas vezes não entra no corpo principal dos dados de treinamento usados para criar a memória paramétrica dos modelos. Isso significa que ele não forma valor a longo prazo e não contribui para o reconhecimento da marca.

    Uma pesquisa da geoSurge mostrou que os modelos procuram mais o que já conhecem. Marcas que estão no top 10 da memória do modelo foram mencionadas em pesquisas 3,2 vezes mais frequentemente (55,7% contra 17,4%). Isso sugere que mesmo publicar em 5 plataformas não ajudará se o conteúdo não entrar na “memória” da IA.

    Google Research confirma: os modelos frontais codificam 95-98% dos fatos, mas não conseguem lembrar um quarto ou um terço deles diretamente. Isso significa que, mesmo que seu conteúdo de IA seja codificado, ele pode não estar acessível sem prompts especiais.

    Mass posting de vídeo: Riscos não óbvios do conteúdo de IA e métodos de contorno — ilustração 2

    Conclusão: Apostar na qualidade, não na quantidade

    Apostar no mass posting de vídeo, gerado por IA, é um risco que pode levar à perda de valor do conteúdo. Empresas que produzem IA estão ativamente combatendo o conteúdo “lixo”, comprando dados de qualidade e implementando sistemas de detecção.

    Se você usa um serviço de mass posting, lembre-se: o valor real não está no volume, mas na qualidade e originalidade. A estratégia de longo prazo deve ser focada na criação de conteúdo que formará uma memória paramétrica estável nos modelos de IA, e não em tentativas de enganar os sistemas de detecção. O custo de 500 publicações pode ser zero se seu conteúdo for marcado como “lixo”.

    Mantenha-se atualizado com os últimos desenvolvimentos em IA e SEO para que seu pacote de mass posting mensal traga um retorno real. Descubra como integrar IA e SEO para máxima eficácia.

    Perguntas frequentes

    O que é SynthID e como ele afeta o mass posting de vídeo?

    SynthID é um sistema de marca d’água invisível do Google que marca imagens, vídeos e áudios gerados por IA. Ele afeta a postagem em massa de vídeos, pois permite identificar conteúdo criado por inteligência artificial, o que pode influenciar seu ranqueamento e distribuição.

    É possível remover marcas d’água de textos gerados por IA?

    Existem métodos para remover marcas d’água, como a reescrita profunda do texto ou sua tradução por meio de outro modelo. No entanto, a eficácia desses métodos não é garantida, e as empresas desenvolvedoras de IA estão constantemente aprimorando seus sistemas de detecção.

    Por que as empresas de IA estão comprando livros impressos antigos?

    As empresas de IA estão comprando livros impressos antigos para treinar seus modelos, pois esses livros contêm dados de alta qualidade e não corrompidos, criados antes do surgimento do conteúdo gerado por IA em massa. Isso ajuda a melhorar a qualidade e a confiabilidade dos sistemas de IA.

    Como escolher um serviço de postagem em massa considerando os riscos do conteúdo de IA?

    Ao escolher um serviço de postagem em massa, dê preferência àqueles que focam na qualidade do conteúdo, e não apenas no volume. Procure soluções que ajudem a criar conteúdo único e valioso, capaz de formar uma memória duradoura nos modelos de IA, em vez de simplesmente gerar “lixo”.