Cliques no Google em queda? Veja o que a empresa disse a respeito

As recentes declarações de Liz Reid, responsável por Search no Google, ajudam a entender como os cliques no Google se comportam com a introdução dos AI Overviews.

Em entrevistas, Reid afirmou que alguns tipos de consulta podem registrar menos cliques em anúncios, mas o volume total de buscas cresce quando a resposta fica mais rápida ou fácil de obter, o que tende a equilibrar o cenário de desempenho publicitário. Ela também destacou que a experiência de busca com recursos como Google Lens reduz o esforço para perguntar, elevando a quantidade de consultas realizadas.

A seguir, reunimos os principais pontos dessas entrevistas para orientar a leitura de donos e gestores de empresas. O objetivo é esclarecer como essas mudanças impactam o ecossistema de busca e a exposição de conteúdo editorial e comercial.

Impacto em anúncios e volume de buscas

Reid descreveu o momento atual como uma transição comparável ao salto para o mobile: inicialmente alvo de dúvidas, mas que no fim impulsionou o crescimento. Hoje, com AI Overviews, o efeito agregado relatado por Reid é de receita publicitária “relativamente estável”: algumas consultas perdem cliques em anúncios, porém mais buscas acontecem, compensando a diferença.

Pontos centrais informados por Reid:

• estabilidade relativa de receita com AI Overviews. há consultas com menos cliques em anúncios, porém o total de buscas cresce quando a resposta chega com menos atrito;
• consultas comerciais continuam gerando ação. mesmo com um resumo em AI Overviews, o usuário que pretende comprar ainda precisa concluir a compra, o que preserva a relevância dos anúncios;
• posicionamento dos anúncios varia. os anúncios podem aparecer acima ou abaixo de AI Overviews, e o impacto depende do layout e da natureza da consulta;
• Muitas buscas nunca exibiram anúncios. consultas informativas, com ou sem AI Overviews, frequentemente não têm inventário publicitário;
• recursos como Lens reduzem barreiras. ao diminuir o esforço para formular a pergunta, cresce o número de pesquisas por pessoa.

Para quem administra orçamento de mídia, a mensagem de Reid aponta mais para redistribuição do comportamento de clique do que para um encolhimento estrutural do funil pago.

Preferências do público e formatos em alta

Segundo Reid, o que aparece na busca (inclusive em AI Overviews) responde às preferências dos usuários, observadas por meio de pesquisas, experimentos e, principalmente, comportamento real de navegação. Isso inclui priorização de formatos como vídeos de curta duração, fóruns e conteúdo gerado por usuários, tendências mais visíveis entre públicos mais jovens.

Sinais destacados nas entrevistas:

• o sistema aprende com a audiência: se as pessoas interagem mais com determinados formatos (texto, vídeo, fóruns), a busca tende a refletir essa preferência;
• menos “cliques de retorno” quando há profundidade: em AI Overviews, os padrões de clique mostram melhor engajamento quando o destino oferece conteúdo mais rico e profundo, com perspectiva própria;
• mudança de consumo afeta editores: atualizações de ranking sempre geram “ganhadores e perdedores”, mas a mudança de hábitos (mais curtas, fóruns e podcasts) também desloca a atenção de parte do público.

Para empresas, isso significa que a distribuição da atenção pode oscillar por tipo de consulta e formato, com efeitos nos indicadores de tráfego conforme o conteúdo entregue e a forma como ele atende à intenção de quem pesquisa.

Critérios de qualidade: expansão do conceito de “spam” e foco em profundidade

Reid afirmou que o Google ampliou o conceito de spam para abranger conteúdo de baixo valor, não apenas o spam clássico, mas também materiais que “contam o que todo mundo já sabe” e não trazem perspectiva, análise ou profundidade. Em paralelo, a busca procura valorizar páginas que comunicam experiência, dedicação e ponto de vista próprio.

Pontos-chave:

• origem (humana ou IA) não é critério suficiente: conteúdo gerado por IA não é automaticamente spam; o foco é a qualidade percebida, não a tecnologia usada;
• “upweighting” para conteúdo “rico e profundo”: usuários clicam mais quando percebem insight, domínio do assunto e trabalho dedicado; já materiais superficiais tendem a perder espaço;
• menos valor para repetição sem análise: a repetição do que é “amplamente conhecido” entra no radar de rebaixamento.

Ou seja, a qualidade medida pelo engajamento e pela utilidade ganha peso. Para páginas exibidas após um AI Overview, isso se traduz em menores taxas de rejeição quando há substância adicional.

AI Overviews, editores e o papel dos links

Reid reforçou que a saúde do ecossistema web é prioritária para a busca. Entre as iniciativas, ela citou links “inline” que atribuem as informações a uma fonte visível (exemplo: “segundo X”) e facilitam o clique para o site referenciado. A lógica é equilibrar o acesso rápido a um panorama com a porta de entrada para aprofundamento em páginas de criadores e editores.

Além do mais:

• ads e AI Overviews convivem: a exibição conjunta em diferentes posições busca preservar a utilidade do anúncio dentro do contexto da consulta;
• biblioteca de formatos: há menções a maneiras adicionais de exibir vídeos conforme o interesse do usuário, bem como a recursos pessoais em produtos como Top Stories e Discover, que aproximam fontes preferidas do leitor.

Esses movimentos apontam para uma integração gradual de resumo + descoberta, com o objetivo de atribuir e direcionar tráfego quando o usuário precisa validar, comparar ou comprar.

O que observar nos indicadores da sua empresa

Embora as entrevistas não tragam métricas públicas detalhadas, elas indicam algumas frentes de monitoramento para quem avalia desempenho digital.

1) Volume de consultas x conversão publicitária

Reid reporta estabilidade relativa na receita de anúncios, com mais buscas compensando menos cliques em determinados cenários. Monitorar tendências de impressões, cliques e CTR por tipo de consulta ajuda a identificar deslocamentos de atenção.

2) Profundidade do conteúdo e comportamento pós-clique

AI Overviews parecem privilegiar páginas que acrescentam algo além do resumo, reduzindo “cliques de retorno” quando a página tem análise e perspectiva. Indicadores como tempo na página e páginas por sessão são sinais importantes.

3) Mix de formatos e fontes

A preferência por short video, fóruns e conteúdo de usuários afeta o mix de resultados em algumas categorias. A mensuração por tipo de SERP e por origem de tráfego ajuda a contextualizar variações.

4) Qualidade e originalidade

O alargamento do conceito de spam para incluir baixo valor e repetição reforça a importância de clareza, evidência e esforço editorial. Acompanhamento de padrões de engajamento pode sinalizar se o conteúdo está atendendo às expectativas.

Conclusão: atenção ao contexto dos cliques no Google

As declarações de Liz Reid convergem para um cenário em que AI Overviews reorganizam o comportamento de busca: certas consultas podem registrar menos cliques no Google em anúncios, mas o total de pesquisas aumenta, compensando perdas e mantendo desempenho publicitário estável no agregado.

Ao mesmo tempo, usuários clicam mais em páginas que apresentam profundidade e visão própria, enquanto materiais superficiais tendem a perder espaço, inclusive por uma definição de spam ampliada para abarcar baixo valor .

Para empresas, acompanhar volume de buscas, tipo de consulta, formato preferido e sinais de qualidade é essencial para interpretar a evolução dos cliques no Google dentro desse novo contexto.

Aliás, precisa trazer mais conversões para o seu site a partir de buscas no Google? Então, entre em contato conosco e saiba como podemos te ajudar a chegar lá!

Ivan de Souza

CEO da Agência Henshin e consultor de marketing digital, fascinado por marketing de conteúdo e admirador da cultura japonesa.