Google perde 10% após IA canibalizar busca

O clique sumiu antes da receita chegar

A busca com IA do Google cresceu rápido demais para o próprio modelo de negócio aguentar. No terceiro trimestre, a receita de search subiu 12%, abaixo dos 15% que Wall Street esperava, e a ação chegou a cair até 10% em um dia. Não foi um colapso operacional, foi um sinal que investidor temia há dois anos. Pela primeira vez, o próprio Google admitiu que o AI Mode gera muita consulta e pouco dinheiro. É o paradoxo clássico de quem opera produto de IA em escala. Você entrega uma resposta melhor, o usuário ama, as queries disparam no maior ritmo em cinco anos, mas o caixa não acompanha porque ninguém clicou em nada.

O fato sem maquiagem

O que aconteceu é direto. O Google reportou crescimento de 12% em receita de busca, um número sólido em qualquer outro contexto, mas abaixo da projeção. O executivo Philipp Schindler reconheceu no call de resultados que o forte crescimento das queries em AI Mode teve impacto por causa da monetização menor, entre outros fatores. Ao mesmo tempo, o app Gemini bateu 1 bilhão de usuários, o que a empresa chamou de produto de crescimento mais rápido da história. As APIs dos próprios modelos processam quase 32 bilhões de tokens por minuto, mais de quatro vezes o volume de um ano atrás. E a nuvem mais que dobrou, com receita de 30,7 bilhões de dólares, alta de 103% ano contra ano. Para sustentar isso, o capex do trimestre foi de 51,4 bilhões de dólares, com previsão anual de 195 a 205 bilhões para 2026 e um valor significativamente maior em 2027.

Como funciona na visão de quem opera

Para entender o buraco na monetização, pense na arquitetura. A busca tradicional é barata e lucrativa. Uma query gera dez links, um leilão de anúncios em milissegundos, CTR alto, custo de inferência quase zero. O AI Mode inverte essa lógica. Ele precisa recuperar documentos, montar contexto longo, rodar um modelo de raciocínio, gerar uma resposta sintetizada e ainda citar fontes. Isso é latência maior, muito mais tokens por query e custo de GPU e TPU por resposta. O Google fala em 32 bilhões de tokens por minuto, mas parte disso provavelmente é inflação de tokens, porque modelos de raciocínio e fluxos agentivos gastam 5 a 10 vezes mais tokens para responder a mesma pergunta que antes custava uma passada simples. Ou seja, o custo marginal por busca subiu enquanto a receita marginal por busca caiu. Não é bug, é desenho do produto.

A empresa já tenta fechar essa conta com engenharia. O CEO Sundar Pichai falou em versões menores e destiladas do novo modelo Carbon, equilibrando qualidade e velocidade de resposta, para rodar em um runtime de nuvem sempre ativo e servir a bilhões de usuários. O modelo Carbon completo ficaria restrito, no início, a especialistas em cibersegurança e ao governo dos Estados Unidos. É uma estratégia típica de operador. Você usa o modelo grande como fronteira e destila para um modelo pequeno e barato para o tráfego massivo. Só que destilar leva tempo, exige avaliação e ainda não resolve o outro lado da equação, que é onde colocar o anúncio sem quebrar a experiência conversacional.

O anúncio ainda não cabe no chat

No call, o Google disse que vai expandir o programa de anúncios para chatbots nos Estados Unidos e internacionalmente. Faz sentido, mas quem já testou ads em resposta gerada sabe que o formato é complicado. No link azul, você tem intenção clara e comparação de preço. No chat, a resposta já resolveu o problema, então o clique vira atrito. A taxa de clique tende a ser menor, o inventário é menor e o leilão é menos competitivo. Minha inferência técnica, e aqui é inferência, não dado oficial, é que o Google está testando três caminhos em paralelo. Primeiro, anúncios contextuais embutidos na resposta. Segundo, sugestões patrocinadas no follow up. Terceiro, cobrança por API e por Cloud para compensar a margem perdida no consumidor. Nenhum desses escala tão rápido quanto o search clássico escalou.

O que isso muda na prática para quem constrói

Quem ganha no curto prazo é a infra. A divisão Cloud dobrou porque todo mundo está pagando computação, armazenamento para memória de agentes e banco de dados para raciocínio, como disse o chefe de Cloud Thomas Kurian. O Google ganha dos dois lados, no produto próprio e alugando TPU para terceiros, embora a direção não tenha revelado a margem dessa venda mesmo quando perguntada duas vezes. Quem perde, por enquanto, são publishers e afiliados que viviam de SEO, porque a resposta sintética reduz o clique de saída, e anunciantes que dependiam de volume barato de busca transacional. Se você opera tráfego, produto ou conteúdo, precisa assumir que parte da sua demanda do Google não vai mais virar visita, vai virar citação dentro de uma resposta.

Na prática, tem ajuste para fazer agora. Primeiro, meça quanto do seu tráfego de descoberta já virou zero clique. Use Search Console, compare impressões contra cliques por tipo de query informacional, e separe o que é transacional de verdade. Segundo, teste criativo pensado para AI Mode, não apenas search tradicional. Resposta direta, prova, preço e diferenciação nos primeiros 40 caracteres, porque o modelo vai resumir você. Terceiro, se você constrói com Gemini ou outra LLM via API, recalcule custo por tarefa resolvida, não por token. Com raciocínio e agentes, o token por resposta explodiu. Um fluxo que custava centavos em 2024 pode custar 5 vezes mais hoje se você deixou o loop agentivo sem limite de passos e sem cache.

Checklist rápido para o próximo trimestre

• Mapeie queries que o AI Mode canibaliza e priorize páginas com intenção de compra onde o anúncio ainda converte.
• Limite custo de inferência com modelo destilado para triagem e modelo grande só para decisão final.
• Teste anúncios em experiências conversacionais nos Estados Unidos antes de escalar para outros mercados.

A tensão que ninguém quer admitir

Aqui está a dúvida real. Isso escala ou só move o gargalo de lugar. O Google está gastando 51,4 bilhões em um trimestre para construir capacidade que talvez demore anos para se pagar em ads conversacionais. A nuvem cresce 103%, o que é ótimo, mas nuvem tem capex pesado e competição brutal de preço. Se agentes em produção exigirem ainda mais computação, como prevê Kurian, a receita sobe, mas o custo sobe junto. E tem outro ponto incômodo. O crescimento recorde de queries em cinco anos é ótimo para narrativa, mas se cada query nova vale menos e custa mais, crescer pode piorar a margem no curto prazo. Resolveram o problema do usuário, que queria resposta direta, e criaram um problema para o acionista, que queria clique pago. Vale a pena queimar margem agora para não perder o usuário para um concorrente. Provavelmente sim, mas não dá para fingir que é de graça.

Também fico pensando no efeito de declarar a busca tradicional morta cedo demais. Ela foi dada como morta por anos e continua crescendo, mesmo que um pouco abaixo do esperado. O comportamento do usuário não virou 100% conversacional da noite para o dia. Muita gente ainda quer lista de links, comparar, abrir dez abas. O risco do Google não é a IA matar a busca amanhã, é a transição ficar no meio do caminho por muito tempo, com dois sistemas caros para manter, dois formatos de anúncio para vender e nenhum dos dois com a eficiência do modelo antigo. É operar com o pé em dois barcos enquanto o mar fica mais caro.

Conclusão

No fim, o resultado mostra que a busca com IA funciona como produto e ainda patina como negócio. O Google tem escala, nuvem e modelos destilados para atravessar isso, mas vai custar centenas de bilhões em infra até a conta fechar. A pergunta que fica para quem opera é simples. Se o clique está morrendo dentro da resposta, onde você vai construir sua próxima fonte de receita.