O Claude anunciou em 2026 uma marca d’água invisível no conteúdo gerado por ele, e o debate no universo do marketing de conteúdo se voltou imediatamente para o que o Google acha disso. 

Lá em meados de 2020, com o lançamento do ChatGPT, o Google chegou a publicar um update que tinha, nas documentações, instruções específicas sobre como todo conteúdo gerado por IA teria menos performance no buscador. 

Na época, o Google colocava esse tipo de conteúdo na mesma lista que automações como data scraping e auto translation estavam. Vários sites, nesse época, perderam uma quantidade imensa de tráfego da noite para o dia. 

Quem está trabalhando com conteúdo gerado por escala com IA agora está apreensivo: se esse conteúdo é marcado como IA na origem, pelo próprio Claude, ele perde performance no Google? 

E será que no futuro ele pode perder?

É o que vamos entender no texto de hoje. Vamos falar tanto sobre páginas dedicadas a conteúdo quanto outros tipos, como páginas de produtos e categorias, landing pages e até sites completos. 

Vamos lá? 

Como funciona a marca d’água do Claude? 

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A marca d’água do Claude é completamente invisível, não altera o resultado final e é carregada, junto com o texto, para outros ambientes. 

Ou seja: não adianta colar o texto do Claude em outra ferramenta, como o bloco de notas. A marca d’água ainda estará lá. 

O funcionamento da marca d’água é direto no texto mesmo. Ela está na escolha de palavras, não em um código que pode ser removido. Remover a marca d’água é o mesmo que reescrever completamente o texto. 

A checagem da marca d’água opera em um nível diferente para imagens e vídeos, no modelo C2PA. você pode copiar e colar qualquer texto do Claude no verificador online, que procura pela marca d’água e te retorna um resultado positivo ou negativo. 

Porém, não há compartilhamento da chave criptografada. Por Lei, na União Européia o Claude é obrigado, assim como outras IAs estão sendo, a aplicar a marca d’água. Mas elas não precisam compartilhar a chave. 

Isso significa que outras ferramentas não vão conseguir detectar a marca d’água do Claude. O Google, por exemplo, não tem como ler essa marca d’água. 

No momento, todos os arquivos de mídia gerados pelo Claude têm marca d’água desde o Haiku 4.5 até o Fable 5.1. 

Mas a marca d’água de texto não está presente em todos os modelos — apenas nos mais próximos da inclusão, os modelos 5 das três famílias principais: Opus 5, Mythos 5.1 e Fable 5.1. 

Modelos anteriores a esse não possuem marca d’água na saída direta (quando você gera o texto direto no Claude) nem na saída de parceiros de nuvem, quando você usa integrações com a AWS, Google Cloud e Microsoft Foundry para gerar o conteúdo. 

Em poucas palavras: o Google consegue detectar conteúdo gerado por IA? 

No momento, ninguém além da própria Anthropic consegue detectar conteúdo textual com marca d’água gerado no Claude. 

Porém, o Google já consegue detectar conteúdo gerado por IA com o Gemini através do SynthID, sua própria marca d’água. Você pode adicionar áudio, vídeo, imagens ou texto diretamente no Gemini e fazer um prompt como “isso foi gerado por IA?”. 

Os resultados variam como todos os resultados do Gemini variam. 

Conteúdo de áudio e vídeo pode e é detectável, tanto pelo Gemini quanto pelo serviço da Anthropic, que não está disponível no Claude. Aqui o link novamente que te leva para a verificação. 

O “susto” que os profissionais tiveram com a marca d’água do Claude é mais relacionado com a possibilidade de talvez, no futuro, o Google e outros parceiros conseguirem identificá-la. 

O que é uma questão até válida. Há movimentações que indicam que essa preocupação é verdadeira. 

Vamos conversar sobre isso logo abaixo. 

No futuro, as marcas d’água de texto serão detectáveis por outros sistemas? 

O Código de Prática da UE sobre Transparência de Conteúdo Gerado por IA (do qual Anthropic e Google são signatários) tem um requisito explícito de interoperabilidade de detecção, com prazo definido: 2 de fevereiro de 2027.

O texto do Código exige que os provedores implementem soluções de detecção que sejam "efetivas, confiáveis, robustas e interoperáveis". 

Até 2 fevereiro de 2027, os laboratórios signatários deverão ter  "um padrão industrial interoperável publicamente disponível" para rotear consultas de detecção entre diferentes sistemas.

O Código também exige que os provedores disponibilizem suas próprias ferramentas de detecção (APIs ou software) gratuitamente para reguladores, verificadores de fatos e sociedade civil.

Mas isso não quer dizer que o Google vai conseguir analisar automaticamente todo conteúdo buscando por marcas d’água. Nem que o Claude vai conseguir detectar a marca d’água do Google.

O texto do próprio Código descreve dois modelos possíveis de interoperabilidade:

• Um padrão industrial compartilhado que várias empresas implementam — todo mundo poderia ler a marca de todo mundo;
  
  
• Um mecanismo de "sinalização" (signpost) — algo como um roteador que, ao encontrar um texto, indica "esse conteúdo deve ser checado no detector do provedor X" e te manda pra API daquele provedor especificamente.

Ou seja: ainda não sabemos se o Google vai conseguir detectar qualquer marca d’água diretamente no seu modelo algorítmico de checagem de conteúdo. 

Os crawlers até o momento não têm essa capacidade, e é debatível se eles vão tê-la em fevereiro de 2027. 

O quão confiável é a marca d’água das IAs? 

A verdade é que, pelo menos em texto, as marcas d’água que estão assustando profissionais por aí não são tão robustas assim. 

Uma reescrita com paráfrases simples e sinônimos mais simples ainda, em cerca de 30% do texto, já é tido como o suficiente para retirar a marca d’água. 

Da mesma forma, texto reescrito por IA vai trazer a marca d’água. Tudo isso deixa a verificação bem menos objetiva.

Os sinais são adicionados diretamente no texto, e por isso são bastante frágeis. Marcas d’água em imagens e vídeos são muito mais complexos de retirar, e a verificação tende a ser mais fácil por conta disso. 

Quem está mais preocupado com isso, na verdade, é quem gera conteúdo com IA por escala. 

Ou seja: ao invés de usar o Claude para fazer um primeiro rascunho e depois ir adaptando o conteúdo, páginas inteiras são geradas e publicadas sem revisão e alteração humana. 

Existem ferramentas sendo vendidas hoje que fazem exatamente isso, aliás. Geram landing pages completas com conteúdo e estrutura já prontas em escala. 

Existem sistemas integrados a softwares bem reconhecidos, como o próprio SemRush e a RD Station aqui no Brasil, que oferecem esse serviço. Elas criam blog posts em escala com IA e já fazem a publicação automaticamente de acordo com o seu cronograma. 

Esse conteúdo, por ter baixa ou nenhuma interferência humana, vai ter marcas d’água bem evidentes. 

A questão que fica é: o quão preocupado o Google está em notar essas marcas d’água como parte do seu crawl de SEO? 

O Google liga para as marcas d’água em conteúdo gerado por IA?

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Sim e não. Essa é a pergunta do momento, mas na verdade ela já está até sendo respondida frequentemente. 

O posicionamento do Google sobre conteúdo gerado por IA não é um mistério: “Recompensando conteúdo de alta qualidade, não importa como foi produzido” é o seu mantra central. 

“Nosso foco na qualidade do conteúdo, e não na forma como ele é produzido, é uma orientação que nos ajudou a entregar resultados confiáveis e de alta qualidade aos usuários há anos.”

Esse posicionamento do Google é até bastante razoável, na verdade. Ao longo desse link, que é a página que contém os guidelines para produção com IA Generativa, o Google faz inclusive uma analogia bem interessante. 

Por exemplo, cerca de 10 anos atrás, havia preocupações compreensíveis em relação a um aumento no conteúdo produzido em massa, mas gerado por humanos. Ninguém teria achado razoável declarar uma proibição de todo o conteúdo gerado por pessoas em resposta. Em vez disso, fazia mais sentido melhorar nossos sistemas para recompensar conteúdo de qualidade, e foi o que fizemos.

Ou seja: a produção em massa não é interessante para o buscador. Aquela que busca “burlar” o sistema, aplicar métodos de automação exagerados para entregar conteúdo de baixa qualidade. 

O problema não está exatamente na prática de usar IA, mas sim em usar a IA para criar o que o Google entende como conteúdo spam. 

Vamos conversar um pouco melhor sobre isso logo abaixo: 

O que o Google consideraria como AI slop? 

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Em 2025, slop foi a palavra do ano para o Miriam-Webster.

Todo conteúdo criado sem esforço, sem revisão humana, sem ideias humanas é considerado slop. E isso não pelo Google, mas por nós, consumidores de conteúdo. 

Há inclusive um caso bastante famoso no mundo do SEO sobre o maior “roubo” já praticado na história da área, e provavelmente de todo o marketing digital. 

Esse caso foi noticiado no Search Engine Land em 2024, e aconteceu em 2023, bem na época do boom da Inteligência Artificial. 

Na época, Jake Ward, profissional de marketing,  importou o sitemap de competidores, copiou as URLs e criou artigos de IA com os títulos de cada um dos links. 

A ideia seria publicar todo o site copiado novamente, em um novo site, e tentar rankear melhor do que ele. Como o site copiado era bastante competitivo, logo o experimento ganhou tração. 

O tráfego orgânico do hacker atingiu 4 milhões em tráfego orgânico, além de 3 milhões de backlinks. Tudo isso em cerca de 18 meses. 

O complicado é que esse método logo entrou no radar do Google, que já vinha aplicando medidas para coibir justamente essa situação. 

Logo o site perdeu tração e todo o seu tráfego, voltando para a estaca zero e sendo criticado pelo próprio CEO do Google. 

Essa não é uma exclusividade do Google 

Algumas plataformas já estão começando a promover ações contra esse AI-Slop. Mas nenhuma delas está preocupada necessariamente com o uso de IA. Só se o conteúdo é de baixo esforço. 

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Essa imagem, por exemplo, é retirada do LinkedIn, que está testando e aplicando seu botão de AI slop em 2026. 

O problema nunca foi usar IA, o problema é ter baixa relevância com a pesquisa, não entregar nada de diferente, ter um conteúdo roubado de várias fontes, etc. 

A marca d’água não é uma preocupação real para quem produz conteúdo sério, mesmo você usando IA em todo o seu processo. 

Marcas que estão realmente preocupadas com a marca d’água do Claude deveriam se perguntar se seu conteúdo depende demais da IA. 

Não se a IA está envolvida de alguma forma, mesmo que indireta, no seu conteúdo. Como vimos ao longo do artigo, isso nem é possível de ser mensurado completamente. Com poucas alterações, um texto perde a marca d’água. 

Criando conteúdo que performa independente da IA 

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A verdade é que boas ideias, boas pautas, necessidade do conteúdo e aceitação do público ainda são as principais métricas de conteúdo que você precisa levar em consideração hoje. 

Há uma diferença bem clara entre o uso de IA e a criação deliberada de AI-slop. Quem está envolvido na produção de slop costuma saber o que está fazendo.

O conteúdo deve ser visto como um ativo importantíssimo da empresa. É a voz da empresa sendo empenhada, e métricas como tráfego orgânico, mesmo em queda, ainda definem como as vendas no Inbound acontecem. 

Aliás, temos um texto que fala exatamente sobre isso aqui no blog. Ele é ótimo para continuarmos a leitura a partir daqui. Acesse logo abaixo e vamos continuar na conversa! 

➡️ As estratégias de inbound marketing que ainda dão certo (e as que não dão)