A pergunta sobre quem decide o que a IA responde sobre saúde mental e geopolítica ainda não tem resposta satisfatória. A crise da economia editorial é uma crise de infraestrutura, não de conteúdo.

Um bilhão. Esse é o número de usuários que hoje navegam com alguma forma de bloqueio ativo de rastreamento, segundo levantamento recente da Ad-Shield. Não é um nicho de techies paranóicos. É uma fatia substancial de qualquer audiência que qualquer publisher considera sua. Eles chegam ao site, leem o artigo, talvez voltem amanhã. Mas para os sistemas de analytics e monetização da maioria dos veículos, eles simplesmente não existem.

A Penske Media Corporation, dona de títulos como Variety e Rolling Stone, chamou esse fenômeno de dark traffic e começou a tentar iluminá-lo. O que encontrou foi revelador: parte da audiência que ela já tinha, que já estava lendo, nunca havia sido contada.

Dustin Park, VP de operações de receita da empresa, resumiu o problema com uma precisão incômoda: “Se uma fatia significativa da sua audiência é invisível para seus sistemas de analytics e para sua pilha de anúncios, você esteve sistematicamente subavaliando os canais que a alcançam.”

O dark traffic é apenas a primeira camada de um problema maior. Porque ao mesmo tempo em que publishers descobrem que parte da audiência que têm é invisível, eles também descobrem que o conteúdo que produzem está sendo consumido por sistemas que não prestam contas. E que as perguntas que os leitores fazem a esses sistemas recebem respostas que ninguém audita. Três camadas de invisibilidade simultâneas, cada uma alimentando a seguinte.

O que é dark traffic e por que uma parte da sua audiência se tornou invisível

A lógica do dark traffic é simples e perturbadora. Usuários que usam VPNs corporativas, navegadores com bloqueio nativo, extensões de privacidade ou redes institucionais chegam ao site sem deixar rastro utilizável. Eles não são registrados pelo pixel de publicidade. Não alimentam o sistema de retargeting. Não aparecem nos relatórios que o publisher usa para vender espaço publicitário.

O resultado prático é que o publisher negocia com anunciantes a partir de um número menor do que o real. Ele cobra menos pelo que entrega mais. E quando as métricas de performance chegam, a comparação é sempre desfavorável: o publisher parece render menos do que as plataformas fechadas, onde todo clique é rastreado e todo usuário tem CPF.

O que a Penske descobriu ao trabalhar com tecnologia de recuperação de dark traffic é que o ganho potencial de audiência visível está entre 5% e 20%. Em alguns contextos, mais. Não é um ajuste marginal. É a diferença entre um veículo que parece estar em declínio e um veículo que estava sendo mal mensurado.

Mas o ponto mais relevante aqui não é a solução técnica. É o diagnóstico estrutural: a arquitetura da web evoluiu de um modo que prejudica sistematicamente quem produz conteúdo em favor de quem distribui. As plataformas fechadas têm acesso a dados que os publishers independentes nunca terão por padrão. E a solução, até agora, é contratar uma startup para tentar recuperar o que já deveria ser seu.

Licenciamento de conteúdo para IA: quem define o valor e por que a resposta é um problema

Enquanto o dark traffic corrói a capacidade do publisher de medir sua própria audiência, outro problema avança em paralelo. As empresas de inteligência artificial precisam de conteúdo para treinar seus modelos e para responder às perguntas de seus usuários. Esse conteúdo vem, em grande parte, do trabalho de publishers que levam anos construindo arquivos, editorias e vozes reconhecíveis.

Em 2025, as grandes empresas de IA comprometeram cerca de 2,9 bilhões de dólares em acordos de licenciamento com um número relativamente pequeno de publishers grandes. A cifra parece expressiva até que se percebe que esse mercado está sendo construído sem nenhuma infraestrutura neutra de verificação e pagamento.

David Kohl, fundador do Morgan Digital Ventures, descreveu o problema com uma metáfora certeira. A Microsoft, por exemplo, está desenvolvendo modelos de precificação que pagariam publishers com base no “valor demonstrado” do seu conteúdo. O problema, ele observou, é que a entidade responsável pela contabilidade é a mesma que compra o conteúdo. “É a raposa tomando conta do galinheiro”, escreveu.

O precedente histórico para esse tipo de dilema é bem documentado. A indústria da música enfrentou exatamente a mesma tensão há um século. A resposta foi o ASCAP, fundado em 1914, uma organização de compensação coletiva pertencente aos próprios criadores, sem stake nos acordos que administra.

O sistema bancário resolveu problema semelhante com o ACH network: a Nacha define as regras, a Clearing House opera a infraestrutura, e nenhuma das duas tem interesse financeiro nas transações que processa.

A editorial de conteúdo está chegando a um ponto de inflexão semelhante. A complexidade dos acordos bilaterais entre publishers e plataformas de IA vai crescer em ordens de magnitude nos próximos anos. Sem uma infraestrutura neutra de settlement, o que vai emergir é uma versão amplificada do mesmo disfuncionamento que o programático criou: intermediários com incentivos desalinhados extraindo valor de uma cadeia que fingem servir.

Quem decide o que a IA responde sobre saúde mental, geopolítica e finanças

A terceira camada é talvez a mais difícil de quantificar, mas é a que tem as implicações mais amplas. Quando um usuário pergunta a um modelo de linguagem sobre geopolítica, saúde mental, finanças ou processos seletivos, alguém decidiu como aquela resposta seria formulada. Quem foi?

Campbell Brown, que foi a primeira e única chefe de jornalismo do Facebook e hoje dirige a Forum AI, passou anos tentando responder a essa pergunta. Sua empresa avalia como os modelos de fundação performam em “tópicos de alto risco”, aqueles onde não há respostas binárias e onde erros têm consequências reais.

O que ela encontrou não foi tranquilizador: um modelo puxando fontes ligadas ao Partido Comunista Chinês para histórias sem relação com a China, vieses políticos identificáveis em quase todos os sistemas testados, ausência sistemática de contexto e perspectiva.

O que Brown nomeou foi algo que a indústria de mídia social nunca quis enfrentar diretamente: otimizar para engajamento tem sido péssimo para a sociedade. As plataformas de IA foram construídas com foco em código e matemática porque esses domínios têm respostas verificáveis. A informação é mais difícil. Mas mais difícil, como ela argumentou, não é opcional.

Por que as startups que prometem resolver a crise editorial são parte do problema

Há um detalhe que atravessa as três fontes deste cluster e que vale nomear diretamente: cada uma delas apresenta uma startup como parte da solução.

A Ad-Shield recupera dark traffic. A TollBit e a ProRata constroem infraestrutura para licenciamento de conteúdo a LLMs. A Forum AI quer colocar especialistas humanos como árbitros do que a IA diz. São iniciativas legítimas. Documentam problemas reais. Mas há algo estruturalmente problemático em tratá-las como respostas.

A Ad-Shield tem investidores que se beneficiam enquanto o dark traffic continuar sendo um problema que publishers precisam resolver individualmente, empresa por empresa. A TollBit e a ProRata são intermediários numa cadeia de pagamento sem árbitro neutro, o que significa que carregam os mesmos incentivos que o programático carregou e que transformaram aquele ecossistema num campo de extração de valor.

A Forum AI levantou 3 milhões de dólares e contratou Niall Ferguson e Tony Blinken para tentar auditar o que o Gemini responde sobre conflitos internacionais. É uma tentativa séria de um problema sério. Mas é uma tentativa privada, movida por capital de risco, de resolver o que deveria ser responsabilidade coletiva da indústria.

O ASCAP não nasceu de uma startup. Nasceu de compositores que perceberam que acordos bilaterais não escalam e que a única forma de garantir remuneração justa é construir infraestrutura neutra coletiva, pertencente a quem cria, sem interesse nos resultados individuais.

A crise editorial pós-IA não vai ser resolvida por quem tem incentivo financeiro para que ela continue existendo como conjunto de problemas separados, cada um com sua solução proprietária. Ela vai ser resolvida, se for, quando a indústria parar de terceirizar a construção da sua infraestrutura para empresas cujo sucesso depende da perpetuação do problema.

Até lá, cada novo round de investimento em mais uma startup de “solução editorial” é, também, um dado sobre a profundidade da crise.

Resumindo para você sair daqui com um repertório diferente

Três camadas de invisibilidade, um diagnóstico comum. O publisher pós-IA não está enfrentando uma crise de relevância ou de modelo de negócio. Está enfrentando uma crise de infraestrutura: os sistemas que deveriam permitir que ele medisse sua audiência, recebesse pelo seu conteúdo e mantivesse algum controle sobre como suas informações circulam foram construídos por terceiros com interesses distintos dos seus.

O que a história de outros setores ensina é que esse tipo de problema tem solução conhecida. Requer organização coletiva, infraestrutura neutra e disposição para construir algo que não pertença a nenhum acionista em particular. A editorial de conteúdo ainda não chegou lá. Mas os sintomas estão documentados, os modelos existem e o custo de não agir cresce a cada ciclo.

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