A Previsão de Queda de 50% no Tráfego: A Gartner Está Certa?

Entendendo a Previsão da Gartner

Em fevereiro de 2024, a Gartner lançou uma previsão que causou grande impacto nas indústrias de marketing digital e otimização para mecanismos de busca: 25% do tráfego da web cairá até 2026, com esse número aumentando para 50% até 2028. Essa previsão sugere que o tráfego tradicional dos buscadores — atualmente responsável por trilhões de consultas anuais ao redor das 8 bilhões de buscas diárias no mundo — será fundamentalmente impactado pela ascensão de alternativas baseadas em inteligência artificial. A previsão desafia décadas de pressupostos sobre como os usuários descobrem informações online e representa uma das mudanças comportamentais digitais mais significativas desde o surgimento dos próprios buscadores.

A Metodologia por Trás dos Números

A previsão da Gartner surgiu do que a própria empresa descreveu como um “debate interno” em vez de uma rigorosa metodologia científica revisada por pares, o que é um alerta importante ao avaliar a confiabilidade da projeção. A análise se baseou em dados de sentimento do consumidor mostrando que 79% dos consumidores esperam usar busca aprimorada por IA em um ano e 70% têm pelo menos algum nível de confiança nos resultados de busca generativa por IA — números que sugerem um impulso genuíno rumo à descoberta por IA. A empresa examinou padrões de adoção em diferentes modalidades de busca e projetou trajetórias de crescimento baseando-se na disposição dos consumidores em mudar seu comportamento. Para contextualizar essa mudança, considere as taxas comparativas de adoção entre métodos tradicionais e emergentes de busca:

Essa tabela ilustra a dramática realocação de atenção do usuário que a Gartner prevê, com a busca tradicional diminuindo à medida que os usuários distribuem suas consultas por múltiplas plataformas e interfaces alimentadas por IA.

Os Fatores de Mudança

Diversos fatores interligados sustentam a previsão da Gartner, cada um representando uma mudança fundamental em como os usuários acessam informações:

• Chatbots de IA e Interfaces Conversacionais: Plataformas como ChatGPT, Claude e Perplexity mostraram que usuários preferem conversas em linguagem natural a consultas baseadas em palavras-chave, mudando fundamentalmente o modo de interação entre usuários e sistemas de informação.

• Novos Pontos de Entrada e Consolidação de Plataformas: A entrada de gigantes como Apple e Microsoft na busca por IA — exemplificada pela integração de recursos de IA no Siri da Apple e no ecossistema Copilot da Microsoft — significa que a busca não está mais restrita a motores de busca dedicados, mas está embutida em dispositivos e aplicativos já usados diariamente pelos usuários.

• Disrupção do Modelo de Negócios: O acordo anual de US$ 18 bilhões entre Google e Apple representa um ecossistema frágil que pode ser desestabilizado caso Apple ou outros fabricantes de dispositivos decidam direcionar buscas para seus próprios sistemas de IA ou parceiros preferenciais, alterando fundamentalmente a distribuição do tráfego.

• Mudança de Comportamento do Consumidor: Com 1,5 bilhão de iPhones Apple em circulação e números semelhantes de dispositivos Android, há infraestrutura para rápida adoção de métodos alternativos de busca caso fabricantes de dispositivos e sistemas operacionais priorizem a descoberta por IA em vez da integração tradicional de busca.

Os Contra-Argumentos

Apesar da previsão convincente da Gartner, há ceticismo substancial no setor sobre se uma queda de 50% é realista ou mesmo possível. Críticos argumentam que buscadores e chatbots de IA servem a propósitos fundamentalmente distintos: buscadores são ótimos para descobrir novas informações, comparar opções e explorar temas amplamente, enquanto chatbots são mais adequados para perguntas específicas que exigem respostas sintetizadas — o que significa que os usuários podem continuar utilizando ambos em vez de substituir um pelo outro. Historicamente, a internet mostra um padrão de expansão de tráfego e não de canibalização; o surgimento das redes sociais não eliminou a busca, e a busca mobile não substituiu a busca em desktop, mas expandiu o mercado total. A comparação com o declínio da AOL é instrutiva, mas imperfeita — a AOL fracassou por ser um jardim murado em uma internet cada vez mais aberta, enquanto Google e outros buscadores continuam plataformas abertas que podem integrar recursos de IA. Além disso, a metodologia da Gartner baseada em “debate interno” carece do rigor de estudos longitudinais ou experimentos controlados, tornando os percentuais mais especulativos do que preditivos.

O Que Isso Significa para Estratégias de Conteúdo

Independentemente dos percentuais exatos da Gartner se concretizarem, a tendência em direção à descoberta por IA exige adaptação estratégica imediata de criadores de conteúdo e marcas. As organizações devem priorizar serem fontes autoritativas que sistemas de IA citam e referenciam, o que requer produzir pesquisas, dados e insights originais que os modelos de IA queiram atribuir à sua marca, em vez de conteúdo genérico que pode vir de qualquer lugar. Essa mudança enfatiza qualidade ao invés de quantidade — um único guia definitivo sobre um tema é mais valioso do que dez artigos medianos sobre o mesmo assunto, pois sistemas de IA tendem a citar a fonte mais autoritativa. As marcas também devem diversificar suas fontes de tráfego além da busca, investindo em relacionamento direto com a audiência via email, redes sociais e canais próprios que não dependam de descoberta algorítmica. Construir autoridade genuína de marca por meio de conteúdo consistente e de alta qualidade se torna mais crítico do que nunca, pois sistemas de IA são mais propensos a citar e recomendar marcas que reconhecem como especialistas legítimos. Por fim, as organizações devem manter os fundamentos de SEO enquanto constroem presença em plataformas de IA — não é uma decisão de “ou/ou”, mas sim de “e/e”, protegendo-se contra incerteza sobre quais métodos de descoberta vão prevalecer.

O Papel das Ferramentas de Monitoramento de IA

À medida que os padrões de tráfego podem migrar para descobertas via IA, a capacidade de monitorar e mensurar a presença da sua marca em respostas geradas por IA torna-se tão crítica quanto acompanhar rankings em buscadores já foi. Ferramentas analíticas tradicionais medem cliques vindos dos resultados de busca, mas são praticamente cegas para citações dentro de respostas de chatbots de IA, resultados gerativos ou interfaces conversacionais — o que significa que marcas podem estar perdendo visibilidade sem perceber. Ferramentas de monitoramento que identificam se sua marca aparece nas respostas de IA, com que frequência é citada e em que contexto, tornam-se essenciais para entender seu real alcance e influência no novo cenário mediado por IA. Serviços como AmICited.com representam uma categoria emergente de ferramentas criadas especificamente para suprir essa lacuna, permitindo que marcas vejam quando e como seu conteúdo é referenciado por sistemas de IA. Sem essa visibilidade, organizações que assumem que esforços em SEO se traduzem diretamente em descoberta estarão “no escuro”, sem conseguir medir a efetividade de sua estratégia de conteúdo em um ecossistema cada vez mais impulsionado por IA.

Cronograma e Expectativas Realistas

O duplo cronograma da Gartner — queda de 25% até 2026 e 50% até 2028 — sugere uma transição relativamente rápida, mas diversas variáveis podem acelerar ou atrasar essa mudança significativamente. A meta de 2026 está a apenas dois anos, o que exigiria uma enorme mudança de comportamento dos consumidores em pouco tempo; esse prazo parte do pressuposto de que alternativas de busca por IA alcançarão quase o mesmo nível de satisfação e confiança dos buscadores tradicionais, o que pode ser otimista diante das limitações atuais de precisão e taxas de alucinação da IA. A meta de 2028 oferece mais tempo e pode ser mais realista, permitindo maturação dos sistemas de IA, desenvolvimento de regulamentações para conteúdo gerado por IA e consolidação das preferências dos consumidores em novos métodos de descoberta. Vale notar que a Gartner já demonstrou disposição para revisar suas previsões conforme surgem novos dados — a empresa regularmente revisa projeções quando as condições de mercado mudam, então esses números devem ser tratados como indicadores de direção, não profecias imutáveis. Organizações devem monitorar indicadores-chave como estatísticas de uso de chatbots de IA, anúncios de fabricantes sobre integração de buscas e pesquisas de adoção do consumidor para avaliar se o cronograma está acelerando ou desacelerando em relação às projeções da Gartner.

Preparando-se para Múltiplos Futuros

A incerteza inerente à previsão da Gartner sugere uma estratégia de proteção, não um “all-in” em um único cenário. Organizações devem, ao mesmo tempo, manter e otimizar sua presença em buscadores — SEO não morreu, e o tráfego de busca provavelmente continuará significativo mesmo que diminua — enquanto desenvolvem novas capacidades de presença em plataformas de IA e monitoramento de citações. Isso implica criar conteúdo otimizado não apenas para algoritmos de busca, mas também para sistemas de IA, que têm critérios e preferências de citação diferentes; sistemas de IA valorizam pesquisas originais, dados e perspectivas autoritativas mais do que buscadores tradicionais. A diversificação vai além da busca e IA, incluindo relacionamento direto com a audiência, canais próprios e construção de comunidades sem depender de intermediários algorítmicos. Marcas devem monitorar ativamente sua aparição nas principais plataformas de IA — ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude e Perplexity — para entender como seu conteúdo está sendo usado e citado, ajustando suas estratégias com base no que realmente ressoa com os sistemas de IA. Por fim, a abordagem mais prudente é tratar a previsão da Gartner não como certeza, mas como um cenário plausível que merece atenção; ao construir flexibilidade na estratégia de conteúdo e distribuição agora, você estará pronto para prosperar independentemente de o tráfego mudar no ritmo previsto, mais rápido ou mais devagar do que o esperado.