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A Wikipédia enfrenta um problema paradoxal na pesquisa com IA: os seus conteúdos são utilizados maciçamente por sistemas de IA, mas a relação direta com as pessoas pode enfraquecer. Zach McCune, Global Head of Brand Marketing da Wikimedia Foundation, descreve esta tensão à ADWEEK: a Wikipédia está omnipresente nas respostas da IA, mas a marca por trás dela está a tornar-se cada vez mais invisível para os utilizadores.
A Wikimedia Foundation já tinha comunicado, 2025 depois de rever a sua deteção de bots, uma queda nas visualizações de páginas da Wikipédia por humanos de cerca de 8 por cento face aos mesmos meses do ano anterior. Ao mesmo tempo, o acesso automatizado está a crescer fortemente. Para a Wikipédia, isto não é apenas uma questão de tráfego, mas um problema estrutural: menos visitantes humanos significam, potencialmente, menos pessoas a detetar erros, a acrescentar artigos ou a tornar-se, mais tarde, editores.
O alcance na IA não substitui automaticamente a relação com a marca
Para os editores clássicos, menos tráfego de pesquisa significa sobretudo menos oportunidades de publicidade e de subscrições. A Wikipédia financia-se de outra forma, mas enfrenta uma questão de distribuição semelhante. Quando os utilizadores recebem uma resposta diretamente num motor de busca ou num chatbot, a fonte original fica facilmente em segundo plano.
McCune formula isto à ADWEEK como um problema de marca: a Wikipédia não tem de lutar para estar presente nos sistemas de IA. O seu material já lá está há muito tempo. O desafio é outro: que as pessoas continuem a saber de onde vem a informação e quem a mantém atualizada.
É precisamente por isso que a campanha dos 25 anos da Wikimedia Foundation tem um papel mais importante do que a mera comunicação de aniversário. A organização quer tornar as pessoas por trás da Wikipédia mais visíveis e reforçar a ligação entre utilização, confiança e participação ativa.
Para marcas e editores, há aqui uma lição importante: a visibilidade em respostas generativas não é o mesmo que impacto de marca. Este mesmo problema preocupa agora também os meios de comunicação clássicos. A Google procura, entre outras coisas, dar maior visibilidade aos editores nas AI Overviews e no AI Mode através do Preferred Sources.
A Wikimedia Enterprise transforma o acesso para IA num produto
Em paralelo ao trabalho de marca, a Wikimedia está a desenvolver uma resposta técnica e comercial à procura de IA: a Wikimedia Enterprise disponibiliza conteúdos da Wikipédia e da Wikidata através de APIs para volumes elevados de consultas, produtos de pesquisa, grafos de conhecimento e sistemas de IA.
A Foundation indica, entre outros, a Amazon, a Google e a Meta como parceiros existentes. No ano passado, segundo o comunicado oficial da Wikipédia sobre os 25 anos, juntaram-se, entre outros, a Microsoft, a Mistral AI, a Perplexity, a Ecosia, a Pleias e a ProRata. Os parceiros recebem os dados num ritmo e numa estrutura adequados aos seus sistemas, apoiando ao mesmo tempo a infraestrutura sem fins lucrativos.
Este modelo assemelha-se a uma tendência que se nota atualmente em vários editores: em vez de esperar que os sistemas de IA mantenham os padrões clássicos de tráfego de referência, surge um mercado próprio para acesso legível por máquinas a conteúdos fiáveis. A Axios segue agora uma direção semelhante com o Axios Direct e planeia feeds para modelos internos de IA e agentes de IA pessoais.
Também a Google está a experimentar uma remuneração baseada na utilização dos conteúdos dos editores nas respostas de IA.
Os bots sobrecarregam ainda a infraestrutura
A Wikimedia também destaca a carga técnica causada pelo acesso automatizado. A Fundação informa que o tráfego de bots aumentou fortemente e que os scrapers para IA generativa podem gerar custos de infraestrutura consideráveis. Serviços como o Firecrawl estão, por isso, a mudar do scraping clássico para as APIs empresariais oficiais da Wikimedia.
Isto evidencia um segundo desenvolvimento: para os fornecedores de conteúdos, passa a ser cada vez mais importante não apenas se os seus conteúdos são utilizados por sistemas de IA, mas também como esse acesso acontece, se a atribuição é mantida e se a utilização técnica é economicamente sustentável.
Esta fronteira entre agentes úteis e tráfego de bots que sobrecarrega os sistemas também é relevante para a medição de marketing. Os acessos automatizados podem distorcer as análises e o retargeting se não forem corretamente identificados – um problema que já abordámos no artigo sobre agentes de IA e tráfego de bots no marketing.
O que os profissionais de marketing podem retirar daqui
A Wikipédia mostra de forma particularmente clara para onde poderá evoluir a distribuição digital. Um conteúdo pode aparecer em cada vez mais sistemas e, mesmo assim, gerar menos visitas diretas. Para marcas, editores e criadores, torna-se assim mais importante saber se a sua fonte, marca e relação com o utilizador continuam visíveis na resposta de IA.
A resposta não deverá limitar-se ao SEO. Feeds técnicos, dados estruturados, modelos de licenciamento, parcerias diretas com plataformas e uma forte vinculação à marca ganham importância em paralelo. A Wikipédia tem aqui uma vantagem: a organização não precisa de monetizar cada visualização de página perdida. Ainda assim, este exemplo mostra que mesmo uma presença máxima em respostas de IA não cria automaticamente uma relação direta e sustentável com o público.
Fontes: ADWEEK sobre a entrevista da Brandweek à Wikipédia, Wikimedia Foundation sobre a alteração dos padrões de tráfego, Wikimedia Foundation sobre a Wikipédia 25 e as parcerias empresariais, Wikimedia Enterprise.