Cliques caíram 42%, LinkedIn alcançou queda de 47%: o que os números realmente mostram

A raiva que encheu seu feed do LinkedIn este mês, os discursos do algoritmo, as reclamações de descoberta do Substack, os ensaios anunciando que as máquinas finalmente venceram, são construídos em números reais que apontam para a conclusão errada. Esse é o argumento que Tony Uphoff apresentou em sua postagem no Substack. (Uphoff e eu trabalhamos na Ziff-Davis entre 1988 e 1993. Mesmo assim, cada mudança de plataforma na publicação comercial era tratada por alguém do setor como o fim do negócio.)

De acordo com a postagem Substack de Uphoff, os cliques orgânicos caíram cerca de 42% desde que as visões gerais de IA do Google foram dimensionadas nos resultados de pesquisa, um número alcançado pelo Define Media Group ao extrair dados do Search Console em 64 sites e que corresponde a um painel antigo da Pew Research que descobriu que apenas 8% dos pesquisadores clicam em um resultado orgânico quando uma visão geral de IA aparece, contra 15% quando isso não acontece.

O alcance orgânico do LinkedIn caiu 47% ano após ano desde que a plataforma reconstruiu sua classificação de feed em torno do 360Brew, um modelo de 150 bilhões de parâmetros que lê a experiência e o tempo de permanência de uma postagem em vez de contar as reações. Uma varredura do Pangram Labs de mais de um milhão de postagens descobriu que 41% do conteúdo de formato longo do LinkedIn agora é totalmente escrito por IA, a maior parcela de qualquer plataforma medida, o que é parte do motivo pelo qual o LinkedIn adicionou um botão de relatório “parece lixo de IA” em 30 de julho.

Depois, há o número da força de trabalho. A pesquisa Global Talent Trends 2026 da Mercer colocou o medo dos funcionários de perder um emprego para a IA em 40% em todo o mundo, acima dos 28% de dois anos atrás. A Challenger, Gray & Christmas rastreou a IA como o motivo citado em mais de 101.000 cortes de empregos anunciados durante o primeiro semestre de 2026, quase o dobro do ritmo do ano inteiro de 2025.

Alinhe as datas e Uphoff afirma que nada disso parece gradual. Substack revisou a descoberta do Notes no final do ano passado. As visões gerais de IA do Google passaram de uma pequena parcela de consultas no lançamento para cerca de metade delas nesta primavera. O LinkedIn lançou o 360Brew no mesmo trimestre. Três empresas não relacionadas mudaram-se no mesmo período de seis meses, e é exatamente por isso que não parece uma coincidência para as pessoas que vivem nesse período.

A ruptura estrutural não é o mesmo problema que o declínio

O argumento real de Uphoff não é especificamente sobre nenhuma dessas plataformas. Trata-se de uma distinção que ele acha que continua faltando na indústria. Declínio significa que o que você está fazendo não tem versão que valha a pena salvar, mas a ruptura estrutural significa que a função ainda é importante e a forma que ela assume está mudando abaixo de você.

Ele já viveu essa lacuna antes, na ThomasNet, quando os diretórios impressos se tornaram digitais, e na UBM TechWeb, quando a crise financeira de 2008 atingiu o mesmo mês do colapso da impressão para o digital. Em ambos os casos, a reação mais ruidosa no edifício não foi estratégica; eram as pessoas irritadas com o canal que estava desaparecendo, e não a aposta que a empresa havia feito em permanecer ligada a ele. A frase final de Uphoff é a que vale destacar em negrito: “As máquinas não estão tirando nada de você que você ainda não tenha concordado em alugar.”

As conferências de estratégias de mecanismos de pesquisa na década de 2000 estavam cheias de pessoas convencidas de que a próxima atualização do algoritmo do Google mataria seu modelo de negócios. Algumas dessas empresas morreram. Os que sobreviveram pararam de discutir com o algoritmo e começaram a perguntar que função eles realmente desempenhavam para um leitor ou comprador, e então reconstruíram em torno dessa função em vez do canal. Acho que é a parte que os profissionais ignoram mais rapidamente, porque discutir com o algoritmo parece mais fazer algo do que reconstruir.

Onde eu recuaria

É aqui que quero mais precisão do que a coluna de Uphoff oferece. Nem todos os números em sua seção de “recibos” sobreviveram ao contato com meu escrutínio.

O colapso de 85% do tráfego do Business Insider que Uphoff cita veio de um Jornal de Wall Street gráfico que o Jornal foi corrigido em 22 de julho, três semanas antes de seu artigo ser publicado. Os números corrigidos dos últimos 12 meses colocam o declínio do Business Insider em 43%, e não 85%, juntamente com uma queda de 28% para EUA hoje e uma queda de 44% para O Washington Post. O gráfico original já havia circulado amplamente pela indústria de SEO, inclusive em postagens que atraíram dezenas de milhares de visualizações, antes que a correção o alcançasse.

Isso não prejudica o argumento de Uphoff. Uma perda de tráfego de 43% ainda apoia “isto é estrutural, não um declínio”. Mas é um lembrete de que os números da era da IA ​​​​se movem rápido o suficiente para que a versão que você viu compartilhada no mês passado já possa estar obsoleta, e citar um número corrigido sem notar a correção é exatamente o tipo de coisa que corrói a confiança em todos os outros números da peça.

O que realmente fazer sobre isso

A coluna de Uphoff termina com uma verificação instintiva em vez de uma estratégia, o que é uma escolha justa para um ensaio de liderança, mas deixa os profissionais de SEO sem o próximo passo. Aqui está minha versão construída para esse público.

Primeiro, separe as métricas do seu canal das métricas da sua função. Rastreie cliques orgânicos e o alcance do LinkedIn, se desejar, mas crie seu painel real em torno de se os sistemas de IA citam seu conteúdo, se os assinantes de e-mail convertem e se o tráfego direto para páginas próprias está crescendo. Esses são os números que informam se a função que você executa está intacta, mesmo quando os números dos canais antigos caem.

Em segundo lugar, audite o que você realmente possui. Listas de e-mail, dados próprios e relacionamentos diretos com clientes não são reavaliados por uma atualização de algoritmo ou um botão de relatório. Se a maior parte da sua visibilidade ainda depende do humor de uma única plataforma, isso é um risco comercial a ser corrigido neste trimestre, e não um ponto de discussão para sua próxima postagem.

Terceiro, pare de medir o conteúdo pela classificação e comece a medi-lo pela obtenção de uma citação, um salvamento ou uma resposta. O próprio algoritmo do LinkedIn agora recompensa os salvamentos e envia reações. As visões gerais de IA do Google recompensam conteúdo estruturado para extração e fornecimento nomeado. Escrever para o sinal antigo num sistema construído sobre o novo é a forma mais rápida de confundir perturbação estrutural com declínio.

Minha visão é mais simples do que o ensaio de Uphoff faz parecer. Cada plataforma mencionada nesta coluna mudou o que recompensa este ano. Nenhum deles deixou de recompensar o valor. Os profissionais que passarem o resto de 2026 provando que ainda o transmitem, em qualquer canal que realmente o transmita, parecerão muito mais espertos daqui a 12 meses do que aqueles que ainda discutem com um algoritmo de feed nos comentários.

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Imagem em destaque: Roman Samborskyi/Shutterstock