O Google anunciou mudanças significativas no AI Mode para aumentar a visibilidade de links de fontes originais.
A medida representa uma resposta direta às críticas de publishers sobre a redução drástica de cliques causada pelas funcionalidades de inteligência artificial da empresa. Dados recentes do Pew Research Center revelam que usuários clicam em links tradicionais apenas 8% das vezes quando uma AI Overview aparece, comparado aos 15% em resultados convencionais.
Além disso, pesquisas mostram que as AI Overviews reduzem em até 47% os cliques em sites, criando um cenário preocupante para publishers que dependem de tráfego orgânico.
As novas funcionalidades incluem carrosséis de links incorporados, links inline mais inteligentes e expansão do Web Guide. Essas mudanças técnicas buscam equilibrar a experiência do usuário com a necessidade de direcionar tráfego para sites originais, respondendo às pressões crescentes do mercado editorial.
Carrosséis de links integrados chegam ao desktop
O Google lançou carrosséis que exibem múltiplos links de fontes diretamente dentro das respostas do AI Mode no desktop. Robby Stein, VP de Produto para Google Search, explicou que o sistema foi treinado para prever onde usuários desejam informações adicionais.
A funcionalidade apresenta links com contexto suficiente para ajudar pessoas a decidir onde ir em seguida, sem precisar procurar abaixo da resposta. O suporte para dispositivos móveis está previsto para as próximas semanas, segundo Stein.
Os carrosséis diferem da apresentação tradicional de links ao final das respostas. Por isso, podem influenciar o comportamento de cliques dependendo da consulta e apresentação. A empresa descobriu que usuários preferem e clicam mais em links incorporados dentro das respostas quando têm mais contexto sobre o destino.
Sistema de links inline mais inteligente
O Google está implementando atualizações de modelo que determinam automaticamente onde links inline aparecem dentro do texto da resposta. O sistema é treinado para posicionar links nos momentos em que pessoas têm maior probabilidade de clicar para ver a fonte da informação ou aprender mais.
Essa tecnologia utiliza aprendizado de máquina para analisar padrões de comportamento do usuário. Dessa forma, identifica pontos específicos no texto onde a curiosidade ou necessidade de verificação é maior. O resultado são links mais estrategicamente posicionados que aumentam as chances de cliques.
Stein alertou que usuários podem notar flutuações nas próximas semanas durante a implementação. Contudo, a meta de longo prazo é mostrar mais links inline de forma geral. A empresa considera essa abordagem como seu “norte verdadeiro” para melhorar a experiência tanto de usuários quanto de sites.
Web Guide expande além da aba específica
O experimento Web Guide utiliza um modelo Gemini customizado para agrupar links úteis por tópico. Inicialmente disponível apenas na aba “Web” do Search Labs, a funcionalidade começará a aparecer na aba principal “Todos” para usuários que optaram pelo recurso.
O sistema determina automaticamente quando o Web Guide pode ser útil para uma consulta específica. Assim, oferece organização inteligente de links mesmo para pesquisas complexas. O Google introduziu o Web Guide em julho e indicou que expandirá além da aba Web ao longo do tempo.
A expansão representa um reconhecimento de que usuários valorizam acesso organizado a múltiplas fontes. Por isso, a empresa está integrando essa capacidade de forma mais ampla na experiência de busca principal.
Resposta às pressões do mercado editorial
As mudanças no AI Mode surgem em um contexto de crescente pressão de publishers preocupados com a redução de tráfego. Estudos indicam que 26% dos usuários encerram completamente suas sessões após visualizar uma página com AI Overview, comparado aos 16% em páginas com resultados tradicionais.
Essa tendência sugere que os resumos de IA estão satisfazendo necessidades informacionais sem direcionar usuários para sites originais. Logo, cria-se um dilema para o ecossistema web que depende de visitação para sustentabilidade econômica.
O Google tem investido US$75 bilhões em IA durante 2025, sinalizando que considera as funcionalidades de inteligência artificial como o futuro da busca. No entanto, a empresa reconhece a necessidade de manter o equilíbrio com publishers que fornecem o conteúdo base para suas respostas.
Aspectos técnicos das mudanças implementadas
As atualizações envolvem três camadas técnicas principais. Primeiro, algoritmos de predição analisam o comportamento histórico do usuário para determinar onde links adicionais seriam mais úteis. Segundo, modelos de linguagem especializados decidem o posicionamento ótimo de links inline dentro do texto da resposta.
A terceira camada utiliza sistemas de agrupamento semântico para organizar links relacionados em carrosséis temáticos. Esses sistemas analisam o conteúdo das páginas de destino para criar agrupamentos lógicos que facilitam a navegação do usuário.
O treinamento desses modelos considera métricas como tempo de permanência na página de destino, taxa de retorno à busca e satisfação do usuário. Dessa forma, o sistema aprende continuamente sobre quais tipos de links geram maior engajamento e valor para os usuários.
Impacto esperado no comportamento de cliques
Dados preliminares sugerem que links incorporados com contexto recebem taxas de clique superiores aos links tradicionais listados ao final das respostas. Contudo, ainda não há evidências conclusivas de que essas melhorias compensarão totalmente a redução geral de cliques causada pelas AI Overviews.
A efetividade das mudanças dependerá de fatores como tipo de consulta, qualidade do contexto fornecido e relevância dos links apresentados. Consultas informacionais podem continuar gerando menos cliques, enquanto consultas transacionais ou de comparação podem se beneficiar mais dos novos formatos.
Publishers devem monitorar métricas específicas como posição nos carrosséis, frequência de aparição em links inline e qualidade do tráfego direcionado. Essas informações permitirão avaliar o impacto real das mudanças em suas estratégias de conteúdo.
Estratégias de adaptação para publishers
Publishers podem otimizar conteúdo para maior visibilidade nos novos formatos de links. Isso inclui criar resumos claros que funcionem bem em carrosséis, estruturar informações de forma que facilite extração para links inline e desenvolver conteúdo que complemente naturalmente as respostas de IA.
A implementação de dados estruturados torna-se ainda mais importante neste contexto. Schema markup bem configurado ajuda o Google a entender o contexto e relevância do conteúdo, aumentando as chances de inclusão nos carrosséis e links contextuais.
Além disso, focar em autoridade temática e expertise demonstrável pode aumentar a probabilidade de ser citado como fonte confiável. O Google tende a priorizar sites com histórico consistente de informações precisas e atualizadas em suas funcionalidades de IA.
Perspectivas para o futuro da busca
O Google continuará testando densidade de links, posicionamento e rotulagem conforme refina o AI Mode. A empresa busca equilibrar inovação com suporte aos publishers, reconhecendo a interdependência entre seu sucesso e a saúde do ecossistema web.
Espera-se que outras funcionalidades sejam adicionadas gradualmente, incluindo melhor integração com dados de e-commerce e suporte aprimorado para consultas locais. A evolução será guiada por métricas de satisfação do usuário e feedback de publishers.
As mudanças representam um primeiro passo na direção de um modelo mais sustentável para a busca com IA. Contudo, o sucesso dependerá da capacidade de gerar valor tanto para usuários quanto para criadores de conteúdo, mantendo o incentivo para produção de informações de qualidade na web.
