O que isso diz sobre a economia do conteúdo quando o site mais visível da web perde tráfego significativo?
Um relatório de status da Wikipedia mostra um declínio significativo nas visualizações humanas de páginas nos últimos meses como resultado da IA generativa, “especialmente com mecanismos de pesquisa que fornecem respostas diretamente aos pesquisadores” (1).
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- Conteúdo perene = Conteúdo educacional cobrindo temas consagrados e atemporais.
- Conteúdo aditivo = Conteúdo que fornece novas tomadas, insights e conversas.
A Wikipedia é um site perene. Embora seja uma plataforma de conteúdo gerado pelo usuário (UGC), como Reddit ou YouTube, seu objetivo principal é fornecer definições abrangentes sobre tópicos estabelecidos. Reddit, YouTube e LinkedIn & Co. tópicos aditivos e percepções.
A IA destrói o valor de um enquanto aumenta o valor do outro.
O tráfego humano da Wikipedia caiu -5% em relação ao ano anterior, enquanto os scrapers cresceram 10,5% e os bots 162,4% (2). O fato de scrapers e bots juntos representarem quase tanto tráfego quanto os humanos é um símbolo da erosão do valor de responder a perguntas.
Embora o tráfego direto da Wikipedia tenha aumentado cerca de 23% e as referências do Chat GPT tenham aumentado 3,5x em relação ao ano anterior, as referências do Google caíram -35% porque as visões gerais da IA tornam redundante o clique dos usuários.
Ao mesmo tempo em que a Wikipédia perdeu cerca de 90 milhões de visitas, o Google começou a mostrar muito mais visões gerais de IA que respondem diretamente às perguntas dos usuários – muitas vezes com base no conteúdo da Wikipédia.
Quase 50% das consultas da Wikipedia exibem um grande AIO no topo dos resultados da pesquisa. Isso não é uma exceção: o Reddit está com 46% e o YouTube com 38%.
Google e ChatGPT recompensam conteúdo aditivo.
A taxa de citação do YouTube saltou de 37% para 54% (um aumento de 17 pontos percentuais), ao mesmo tempo que a Wikipedia caiu de 58% para 42% (uma queda de 16 pontos percentuais). O vídeo está substituindo o texto como principal fonte de respostas do Google.
O ChatGPT cita a Wikipedia 3x mais vezes do que menciona o site, enquanto o Reddit está no um para um e o YouTube em aproximadamente 250%! Já que os usuários não clique citações, as menções são muito mais valiosas. (3)
Antes da IA, a economia do conteúdo perene era positiva porque atraía cliques do Google, alguns dos quais convertidos em clientes. LLMs como ChatGPT, AI Overviews ou AI Mode não são incentivados a enviar tráfego, mas a dar a melhor resposta, o que torna a experiência mais semelhante ao TikTok do que à Pesquisa.
Os LLMs usam conteúdo da web como a Wikipedia para treinamento, mas oferecem citações invisíveis em vez de menções. O retorno líquido é negativo. A Wikipédia precisa convencer os doadores de que ainda vale a pena doar dinheiro, enquanto seu conteúdo é usado como utilidade para LLMs.
Nos últimos 12 meses, sites que oferecem UGC aditivo ganharam visibilidade LLM (4):
- Reddit.
- LinkedIn.
- YouTube.
- Quora.
- Yelp.
- Tripadvisor.
- Etc.
Ao mesmo tempo, sites de conteúdo que oferecem conteúdo perene perderam quantidades significativas de tráfego orgânico (e valor):
- Stackoverflow.
- Cheg.
- Britânica.
- Wikcionário.
- History. com.
- eComo.
- Etc.
Com menos e eventualmente talvez zero cliques chegando (5), o valor da criação de conteúdo perene é questionável – não apenas para a Wikipédia.
A solução é mudar o foco de tópicos perenes para novos insights:
- Invista mais em conteúdo aditivo: histórias de dados, pesquisas, histórias de sucesso de clientes, liderança inovadora, etc. Oura, Ramp, Okta e outros já estão fazendo a mudança e contratando economistas, jornalistas e pesquisadores. (6, 7, 8)
- Reduza seu investimento em conteúdo perene em favor de conteúdo aditivo. Não sabemos a combinação certa, mas 50/50 ou mesmo 70/30 parece melhor que 80/20.
- Quando manter o conteúdo perene: para a experiência do usuário (crítico para entender um tópico), Autoridade Tópicaou quando você pode automatizar e enriquecer com dados exclusivos.
- Ao criar conteúdo perene, concentre-se em tópicos de cauda hiperlonga alinhados com o seu personas do público e posicionamento para o qual ninguém mais está visível.
Avalie o conteúdo aditivo em relação ao pipeline influenciado, citações/menções/compartilhamento de voz do LLM e links/cobertura do editor.
Imagem em destaque: Paulo Bobita/Search Engine Journal