Como transformar artigos de notícias em ativos para busca de IA

A IA está provocando a desconstrução do artigo de notícias tradicional. Editores preocupados com a diminuição da visibilidade nas buscas devem adaptar seus fluxos de trabalho de distribuição de conteúdo para aparecer nas funcionalidades da SERP e LLMs da Google, que são impulsionadas por IA.

Os algoritmos baseados em IA estão reformulando a forma como o conteúdo de notícias é apresentado, com o público preferindo vídeo em uma experiência híbrida de busca social. O artigo não está morto, mas os editores podem precisar pensar além dele e abraçar o conteúdo líquido.

Nikita Roy capturou essa mudança durante sua apresentação na ONA25:

• “O artigo não é mais a unidade de jornalismo em um mundo mediado por IA.”

Roy também desafiou a audiência:

• “Se você não soubesse nada sobre redações, apenas que as pessoas precisam de informações confiáveis e verificadas, o que você construiria com a tecnologia de hoje?”

O que é conteúdo líquido?

Ainda não há consenso sobre o que “conteúdo líquido” significa, assim como no debate sobre GEO/AEO/AI SEO. Eu gosto da definição compartilhada no relatório de tendências e previsões de 2026 do Instituto Reuters: 

• “[Conteúdo líquido] descreve conteúdos ou histórias que não são estáticas, mas se adaptam em tempo real com base no contexto, localização, tempo ou interação do espectador. A IA facilita isso ao personalizar o conteúdo para preferências individuais. Exige que as empresas de mídia tradicionais se afastem da autoria de ‘artigos’ em direção a objetos atômicos mais flexíveis.”

Os componentes tradicionais do artigo ainda estão presentes e são valiosos:

• Informação verificada.
• Citações.
• Dados.
• Recursos.

Em vez de trancá-los em um contêiner rígido de artigo, os componentes são conectados a pipelines de entrega de conteúdo flexíveis. O valor se desloca do artigo como um todo para os fatos e números dentro dele.

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Como o conteúdo multimodal se encaixa no conteúdo líquido

Conteúdo multimodal e conteúdo líquido são às vezes usados de forma intercambiável. Pode ser mais útil pensar no conteúdo multimodal como o que flui através de um sistema de distribuição de conteúdo líquido, impulsionado por dois componentes críticos:

• Formato.
• Personalização.

A chave é alinhar as forças tópicas de um editor com as preferências de formato de seu público.

Um gerador de conteúdo multimodal bem conhecido é o Google’s Gemini Notebook (anteriormente conhecido como NotebookLM). Dê a ele um PDF de uma decisão judicial, um vídeo explicativo ou um relatório investigativo de 2.000 palavras, e ele pode converter a informação em uma variedade de outros formatos: briefings, infográficos, quizzes, podcasts e apresentações. 

Tive experiências mistas ao converter relatórios de análise de dados em infográficos precisos, mas isso é esperado com a tecnologia de IA. Ainda é uma ferramenta valiosa para testar opções multimodais. Aqui está o infográfico que o NotebookLM gerou para este artigo.

Aprofunde-se: Conteúdo de notícias utilitário: Como vencer além dos cliques na busca de IA

Adaptando fluxos de trabalho de redação para conteúdo líquido

Para construir fluxos de trabalho de conteúdo líquido, o CMS de uma redação deve ter a capacidade de converter um artigo em diferentes formatos. No entanto, isso não deve ser um processo totalmente automatizado. A contribuição humana é essencial. 

Em vez de forçar uma história a se encaixar em um formato de artigo padrão, a história é permitida a ditar como será apresentada de uma maneira que ressoe melhor com seu público-alvo. Steven Wilson-Beales recomenda perguntar: 

• “Qual é a semente essencial da história e quais são os melhores formatos que permitirão que essa semente floresça?”

Reformatar conteúdo não é uma prática nova, e os editores já estão bem familiarizados com testes A/B de títulos. Com a IA, eles podem testar formatos de maneira semelhante para descobrir o que ressoa melhor com seu público.

A parte mais desafiadora é a camada de personalização.

A emissora finlandesa Yle tem trabalhado em esforços de personalização por mais de uma década. A tecnologia de IA agora pode ajudar a trazer alguns de seus conceitos à realidade, como oferecer formatos de histórias adaptados à necessidade atual de um usuário (uma versão em áudio para um motorista versus um artigo baseado em texto para um passageiro do metrô).

Os editores já estão experimentando conteúdo multimodal e líquido de diferentes maneiras: