Os pagamentos LLM estão transformando a economia do conteúdo digital. Neste artigo, vamos explorar como essas mudanças impactam editores e plataformas de busca, além de discutir os novos modelos de pagamento que estão surgindo.
Mudanças na Relação entre Editores e Motores de Busca
Por umas duas décadas, a gente viu uma parceria bem bacana entre os motores de busca e os editores de conteúdo. Era tipo um “toma lá, dá cá”: os editores deixavam os robôs dos buscadores “lerem” seus sites, e em troca, recebiam um monte de tráfego de volta. Esse tráfego, por sua vez, ajudava a bancar a criação de mais conteúdo, seja por anúncios ou assinaturas.
Mas, olha só, a chegada das funcionalidades de Inteligência Artificial (IA) — tipo o AI Overviews do Google, o ChatGPT e outros “motores de resposta” — está virando esse jogo de cabeça para baixo. Agora, a ideia é manter o usuário dentro da plataforma de IA, em vez de mandá-lo para o site original. O resultado? Os editores estão vendo o tráfego despencar, enquanto as empresas de IA continuam “devorando” cada vez mais conteúdo.
Com essa quebra do acordo antigo, novos modelos de pagamento estão começando a aparecer. Alguns envolvem dividir a receita com base no uso, outros são acordos de licenciamento com valores fixos, e alguns até já foram parar na justiça. A grande questão é: será que algum desses modelos vai conseguir sustentar o ecossistema de conteúdo que a própria IA tanto precisa?
Impacto da IA no Tráfego Orgânico
Quando o AI Overviews aparece nos resultados de busca, a perda de tráfego é bem visível. Apenas 8% dos usuários clicam em algum link, comparado a 15% quando não há resumos de IA. Isso representa uma queda de 46,7%! E, pasme, só 1% dos usuários clica nos links de citação dentro do próprio AI Overview.
As buscas sem cliques — aquelas em que o usuário encontra a resposta direto na página de resultados — aumentaram de 56% para 69% entre 2024 e 2025. No mesmo período, o tráfego orgânico para sites nos EUA caiu de 2,3 bilhões para menos de 1,7 bilhão de visitas.
Uma pesquisa da Digital Content Next com editores de peso mostrou quedas anuais no tráfego, com alguns sites registrando perdas de dois dígitos em semanas de maior impacto. A proporção entre o que é “lido” pelos robôs e o que gera tráfego de volta também está desequilibrada. Enquanto o Google Search mantém uma proporção de cerca de 10 páginas rastreadas para cada visita enviada, a OpenAI tem uma estimativa de 1.200:1 a 1.700:1. Menos visitas significam menos impressões de anúncios, menos conversões de assinaturas e menos receita de afiliados. É um desafio e tanto para quem vive de conteúdo.
Modelos de Pagamento Emergentes
Nesse cenário de mudanças, três modelos de pagamento principais estão surgindo para tentar equilibrar a balança.
1. Compartilhamento de Receita Baseado em Uso
A Perplexity, por exemplo, lançou seu programa Comet Plus em 2025. Eles dividem a receita de assinaturas com os editores, depois de cobrir os custos de processamento, embora a divisão exata não seja pública. Os editores recebem quando seus artigos aparecem nos resultados do navegador Comet, quando geram tráfego por ele, e quando agentes de IA usam o conteúdo. Nomes como TIME, Fortune, Los Angeles Times, Adweek e Blavity já fazem parte.
Outro exemplo é a ProRata, que oferece uma divisão de 50/50 através do seu motor de resposta Gist.ai, com o apoio da News/Media Alliance. Eles usam algoritmos de atribuição para saber o quanto cada artigo contribuiu. O desafio desses modelos é que, por enquanto, a grana que circula é pequena comparada à receita tradicional de busca, e o crescimento depende muito de transformar usuários gratuitos em assinantes pagantes.
2. Acordos de Licenciamento a Taxa Fixa
A OpenAI tem buscado acordos de licenciamento com editores. A News Corp, por exemplo, fechou um contrato de vários anos que, segundo relatos, vale centenas de milhões. Já a Dotdash Meredith assinou um acordo que teria sido de US$ 16 milhões. Outros acordos incluem Financial Times, The Atlantic, Vox Media e Associated Press.
Esses acordos geralmente incluem três direitos: acesso a dados de treinamento (usando arquivos para melhorar os modelos), exibição de conteúdo em tempo real com atribuição no ChatGPT e acesso à tecnologia, permitindo que os editores usem as ferramentas da OpenAI. Isso, porém, cria uma hierarquia: editores com vastos arquivos conseguem negociar acordos melhores, enquanto os menores ficam sem muita margem. A Microsoft também assinou um acordo de US$ 10 milhões com a Taylor & Francis, da Informa, para conteúdo acadêmico. O Google, por sua vez, começou a conversar sobre licenciamento com cerca de 20 veículos de notícias nacionais em julho, mas a maioria dos termos ainda não foi divulgada.
3. Precedentes de Acordos Legais
A Anthropic, por exemplo, fez um acordo de US$ 1,5 bilhão com autores após a decisão do juiz William Alsup em junho, no caso Bartz v. Anthropic. A decisão dizia que usar livros comprados legalmente para treinamento era uso justo, mas baixar de sites piratas era infração. Esse acordo mostra que as empresas de IA têm dinheiro para pagar, mesmo que argumentem em tribunal que não deveriam. E, embora os termos específicos sejam confidenciais, ele serve como um ponto de referência público para futuras negociações.
Reações dos Editores às Novas Dinâmicas
Diante de tudo isso, os editores se dividiram em diferentes grupos, cada um com sua estratégia.
Editores que Aceitam Acordos
Roger Lynch, da Condé Nast, comentou que a parceria com a OpenAI “começa a compensar parte da receita” perdida com as mudanças na busca tradicional. Neil Vogel, CEO da Dotdash Meredith, afirmou que “plataformas de IA deveriam pagar aos editores por seu conteúdo” ao anunciar o acordo de licenciamento. Os editores que aceitam esses acordos citam novos fluxos de receita, proteção legal contra reivindicações de direitos autorais, a chance de influenciar o desenvolvimento da IA e o reconhecimento de que a adoção da busca por IA parece inevitável. Muitos veem essas parcerias iniciais como uma forma de se posicionar para ter mais influência no futuro.
Editores que Buscam Litígios
Por outro lado, o The New York Times processou a OpenAI e a Microsoft em 2023. A queixa argumenta que as empresas criaram “um negócio multibilionário com fins lucrativos construído em grande parte sobre a exploração não licenciada de obras protegidas por direitos autorais”. A Forbes recusou uma proposta da Perplexity, dizendo que “subvalorizava tanto o nosso jornalismo quanto a marca Forbes”. Em outubro de 2024, as ações judiciais já incluíam propriedades da News Corp contra a Perplexity, e oito jornais diários contra a OpenAI e a Microsoft. Os editores que recusam acordos alegam que o dinheiro oferecido é muito baixo e temem que aceitar termos ruins agora legitime-os no futuro, além de que os resumos de IA competem diretamente com o trabalho deles.
Posições das Organizações do Setor
Danielle Coffey, CEO da News/Media Alliance, descreveu as práticas do Google AI Mode como “parasitárias, insustentáveis e que representam uma ameaça existencial real”. Ela enfatiza que os sistemas de IA são tão bons quanto o conteúdo que usam para treinar. Jason Kint, da Digital Content Next, observou que, apesar do Google enviar grandes cheques de receita mensal por meio de publicidade, 78% da receita digital dos membros ainda vem de anúncios. Cada ponto de tráfego de busca perdido “aperta os orçamentos que financiam o jornalismo investigativo”. Ambas as organizações exigem que os sistemas de IA ofereçam transparência, atribuam claramente o conteúdo, respeitem o papel dos editores, cumpram as leis de concorrência e não deturpem as obras originais.
Divisão Emergente: Web Licenciada vs. Web Aberta
As diferenças nos modelos de pagamento estão criando duas “camadas” de conteúdo na web, com economias distintas.
- A “Web Licenciada”: É composta por conteúdo premium, protegido por APIs e acordos de licenciamento. Editores com grandes arquivos, expertise especializada ou conjuntos de dados únicos estão negociando acordos de acesso direto com empresas de LLM. Esse conteúdo é usado para treinamento e recuperação em tempo real, com atribuição e compensação.
- A “Web Aberta”: Inclui páginas rastreáveis sem acordos de licenciamento. Pense em conteúdo gerado por usuários, material de marketing, informações mais genéricas e sites sem poder de negociação. Esse conteúdo ainda pode ser rastreado e usado, mas sem compensação direta além de um tráfego de referência mínimo.
Essa configuração pode gerar incentivos desalinhados. Editores que investem em conteúdo diferenciado e de alta qualidade podem ter opções de licenciamento para sustentar seu trabalho. Enquanto isso, aqueles que criam informações mais facilmente substituíveis podem enfrentar a comoditização, tornando mais difícil encontrar formas claras de gerar receita. Para nós, profissionais de SEO, o foco deve ser desenvolver pesquisas próprias, conjuntos de dados únicos, expertise especializada e reportagens originais. Isso aumenta tanto o valor tradicional de busca quanto o potencial valor de licenciamento para plataformas de IA.
Conclusão e Perspectivas Futuras
Os modelos de pagamento atuais para LLMs não estão alinhados com o que os editores ganhavam do tráfego de busca, nem com o que as empresas de IA extraem ao rastrear. Os editores estão se dividindo em grupos distintos: alguns buscam acordos, enquanto outros apostam que litígios estabelecerão termos melhores do que negociações individuais.
Organizações do setor estão pressionando por soluções regulatórias, mas as empresas de IA defendem que sua abordagem atual funciona. A OpenAI aponta para a expansão de parcerias e afirma que os acordos oferecem valor justo. A Perplexity argumenta que seu modelo de compartilhamento de receita alinha os incentivos. O Google não anunciou planos além dos arranjos existentes de compartilhamento de tráfego.
O que vem a seguir dependerá dos resultados dos litígios, das ações regulatórias e se a pressão do mercado forçará as plataformas de IA a melhorar os termos. Vários caminhos são possíveis, e, por enquanto, os editores enfrentam decisões imediatas sobre acesso de bots, estratégia de conteúdo e diversificação de receita, sem clareza sobre qual abordagem será sustentável.
Para aprofundar ainda mais, confira estes recursos: