Esta semana trouxe uma série de desdobramentos importantes para quem trabalha com otimização de sites e produção de conteúdo: um juiz federal levantou questionamentos sobre o uso de material de editoras pelo Google em suas respostas de inteligência artificial, o impacto da atualização anti-spam de agosto reacendeu o debate sobre publicação automatizada em larga escala, e a discussão entre SEO tradicional e GEO (otimização para mecanismos generativos) ganhou novos capítulos. Além disso, dados sobre citações de IA mostraram que recomendação de marca e link recebido nem sempre andam juntos.
Juiz questiona acordo do Google sobre conteúdo usado em IA
Durante audiência realizada na terça-feira no processo antitruste movido pela Penske Media, o juiz federal Amit Mehta colocou em xeque a forma como o Google classifica os AI Overviews como simples “melhoria de produto”.
Jason Kint, CEO da Digital Content Next, que acompanhou a sessão, relatou que Mehta classificou a situação como “realmente injusta”, afirmando que essa melhoria estaria sendo construída “às custas dos editores de conteúdo”. O magistrado ainda não decidiu sobre o pedido do Google para que o caso seja arquivado.
Esse processo coloca em disputa justamente o modelo de troca entre tráfego e conteúdo que sustenta a relação entre buscadores e sites de notícias — e insere essa discussão no centro de um litígio antitruste. Muitos veículos sentem que não têm liberdade real para bloquear o acesso do Google aos seus conteúdos, já que a empresa utiliza esse material como base para gerar respostas de IA.
“Mehta observou que os editores não têm controle sobre como o Google usa o conteúdo deles.”
Kint também argumentou, em publicação posterior na Digital Content Next, que abandonar o Google simplesmente não é uma opção viável para sites que dependem do tráfego de busca para sobreviver.
Atualização anti-spam coloca conteúdo de IA em larga escala sob suspeita
Embora o Google não tenha confirmado que sua atualização anti-spam de agosto teve como alvo específico conteúdo gerado por inteligência artificial, relatos de proprietários de sites afetados trouxeram esse tema de volta ao centro das atenções.
O jornalista Roger Montti reuniu exemplos de sites totalmente automatizados que perderam visibilidade nas buscas, enquanto páginas que combinavam IA com revisão humana se saíram melhor. Vale destacar que esses relatos são anedóticos, não uma confirmação oficial do que exatamente mudou no algoritmo.
Paralelamente, pesquisadores do Google divulgaram o sistema S-CTS, voltado à detecção de abuso sintético coordenado em plataformas de vídeo. Esse estudo não tem relação com a Busca do Google nem indica que o sistema tenha sido usado em alguma atualização recente.
O ponto central é que a autoria por IA, isoladamente, não explica quedas de ranqueamento. A política de spam do Google mira conteúdo produzido em massa com o objetivo principal de manipular resultados de busca — seja ele criado por uma pessoa ou por uma máquina.
O consultor de SEO Takuma Oka ressaltou que sua amostra de análise era pequena e que não pretendia apresentar o padrão observado como algo definitivo. Outros profissionais da área preferiram focar menos na origem do conteúdo (se humana ou por IA) e mais no método e na intenção por trás da produção em massa.
Google afirma que sua IA de busca não exige estratégias especiais de GEO
John Mueller, do Google, adicionou mais um capítulo ao debate entre SEO e GEO nesta semana. Questionado se existiriam setores em que o GEO ainda não faz diferença, ele escreveu no Bluesky:
“Do nosso ponto de vista, não há nada realmente especial que você precise fazer para as respostas de IA generativa na busca.”
O detalhe importante está no trecho “do nosso ponto de vista” — Mueller estava se referindo especificamente à Busca do Google, não ao ChatGPT, Perplexity ou a outros sistemas de IA no mercado.
Na prática, isso significa que quem já pratica boas técnicas de SEO para o Google não precisa criar uma lista técnica separada voltada aos AI Overviews ou ao AI Mode. Ainda assim, é importante lembrar que nem todos os motores de IA buscam ou selecionam fontes da mesma forma.
O especialista Dan Akeju resumiu a questão no LinkedIn:
“Os fundamentos são os mesmos. A camada de recuperação de dados é diferente.”
Essa frase talvez sintetize onde o debate deve se estabilizar: as bases continuam parecidas, mas a forma de medir resultados e buscar fontes pode variar conforme a plataforma.
Ferramentas de IA recomendam marcas, mas citam outros sites
Um novo levantamento no setor de e-commerce revelou que ser recomendado em uma resposta de IA não garante que o link vá para o site da própria marca.
A empresa Shero Commerce analisou 1.851 citações distribuídas entre Google AI Mode, ChatGPT e Perplexity. Páginas pertencentes às próprias marcas receberam apenas 2,8% das citações totais. Mesmo quando uma marca era recomendada nominalmente pela IA, sua própria página só recebeu a citação em 31% dos casos — na maioria das vezes, sites de terceiros levaram o crédito.
Isso mostra que visibilidade de marca e oportunidade de recebimento de tráfego podem seguir caminhos completamente distintos. Empresas que monitoram apenas menções ou recomendações da própria marca correm o risco de não perceber quem, de fato, está recebendo a citação — e o clique que vem junto com ela.
A especialista Aleyda Solís destacou essa diferença no LinkedIn:
“Sua marca pode ser recomendada na resposta… enquanto a citação (e o clique) vai para uma revista ou um marketplace.”
A análise se concentrou em identificar onde as citações apareciam, sem investigar por que os sistemas de IA escolheram essas fontes específicas ou se alterações no conteúdo das marcas poderiam influenciar esse resultado.
Com informações de searchenginejournal.com.
