Baseado no trabalho do grupo AIPREF, do IETF, o novo sinal deve ser suportado pelo Google em 2027 e abre uma decisão estratégica: separar treinamento de modelos e uso do conteúdo em respostas de IA
Hoje, quem quer impedir que o próprio conteúdo seja usado pra treinar modelos de IA precisa manter uma lista de regras no robots.txt, uma pra cada empresa: um bloqueio pro Google, outro pra OpenAI, outro pra Anthropic, e assim por diante. Cada novo fornecedor exige uma nova linha. E esquecer uma delas significa deixar a porta aberta.
Em 30 de outubro, o Google anunciou que pretende adotar um controle compartilhado no robots.txt, permitindo que proprietários de sites expressem preferências sobre o uso de conteúdo no treinamento de IA de uma vez só, pra vários fornecedores. A proposta nasce do grupo AIPREF, da Internet Engineering Task Force (IETF), e o suporte está previsto pra 2027.
A novidade simplifica a gestão das permissões, mas traz uma discussão importante pra SEO: treinar modelos e fundamentar respostas não são a mesma coisa. Continue a leitura a seguir.
Um único sinal pra vários fornecedores de IA
O anúncio foi feito por John Mueller, no blog do Google Search Central. A ideia é usar um “policy token” compartilhado dentro do robots.txt, o __usage_ai-training, pra comunicar a preferência de treinamento a todos os fornecedores que adotarem o mecanismo.
O Google não está sozinho. No mesmo dia, OpenAI, Microsoft e Anthropic também anunciaram que vão respeitar o sinal. Os principais pontos do mecanismo são:
- Configuração única: um grupo no robots.txt com o token compartilhado comunica a preferência a todos os provedores participantes.
- Foco em treinamento: o sinal cobre o uso do conteúdo no treinamento de modelos, e não todos os usos possíveis.
- Controles individuais mantidos: regras específicas, como o Google-Extended, continuam funcionando e podem ser combinadas com o sinal geral.
- Prazo: o Google prevê começar a suportar o sinal no início de 2027.
Segundo a documentação, se o robots.txt recusar o treinamento pelo token compartilhado e não mencionar o Google-Extended, o Google pretende tratar a regra como um bloqueio do Google-Extended.
Treinar modelos e fundamentar respostas não são a mesma coisa
Aqui está o ponto que mais interessa a quem trabalha com SEO e GEO. Permitir ou recusar o uso de um conteúdo no treinamento de modelos é diferente de permitir que ele seja usado pra fundamentar respostas geradas por IA, o chamado grounding.
No ecossistema do Google, os controles atuais se dividem assim:
- Google-Extended: cobre o treinamento do Gemini e também a fundamentação de respostas no app Gemini.
- Controle de IA generativa no Search Console: cobre AI Overviews, AI Mode e recursos de IA no Discover, de forma separada.
- Token compartilhado: cobre o treinamento, pros provedores que adotarem o sinal.
Na prática, isso significa que bloquear o Google-Extended pode tirar o site da base de respostas do Gemini, e não só do treinamento. Restringir determinados usos, portanto, pode ter consequências pra presença da marca em experiências de IA, dependendo dos controles escolhidos.
Por que o anúncio ainda pede cautela
O sinal é baseado no trabalho do AIPREF, mas ainda não é um padrão finalizado do IETF. A especificação está num rascunho individual, assinado por Kevin Kelley, da Anthropic, que não tem endosso formal do IETF. Nate Hake, participante das discussões, ressaltou publicamente que o processo não foi concluído e que ainda há áreas importantes em disputa.
Além disso, vale lembrar que o robots.txt continua sendo uma declaração de preferência. O sinal não bloqueia o rastreamento, e o respeito a ele depende da adesão voluntária de cada empresa. Pra impedir o acesso de um robô, continua sendo preciso usar regras de rastreamento ou proteção no servidor.
Por outro lado, o movimento tem respaldo regulatório. O Google afirma que a iniciativa está alinhada ao código de conduta da Lei de IA da União Europeia pra provedores de modelos de propósito geral, que reconhece o robots.txt como forma legível por máquina de expressar preferências.
O que muda pra SEO na prática
Por enquanto, não há nada a mudar no robots.txt com urgência. O suporte só começa em 2027, e a sintaxe final ainda pode mudar. O momento é de mapear decisões:
- Revisar o robots.txt atual: identifique quais bloqueios de robôs de IA já existem e por que foram adicionados.
- Separar objetivos: defina se a empresa quer recusar treinamento, aparecer em respostas de IA, ou ambos.
- Avaliar o impacto em GEO: antes de bloquear o Google-Extended, considere o efeito sobre a presença no Gemini.
- Acompanhar a padronização: o vocabulário do AIPREF ainda está em discussão e pode trazer novas categorias de uso.
A decisão não é técnica, é de negócio. Como mostramos no guia de estratégia GEO multiplataforma, a presença em cada assistente depende de sinais diferentes, e um bloqueio mal calibrado pode tirar a marca justamente das respostas em que ela quer aparecer.
Mais controle exige mais estratégia, e a Educa acompanha cada passo
O controle compartilhado tende a simplificar a vida de quem gerencia permissões de IA, mas também deixa mais explícita uma escolha que muitas empresas vinham adiando: o que é aceitável fazer com o próprio conteúdo. Treinamento, fundamentação de respostas e exibição na busca passam a ser decisões separadas.
Interpretar essas mudanças com cuidado, sem bloquear por impulso nem liberar sem critério, é o tipo de análise que a Educa faz no dia a dia com quem atua em SEO e GEO. Quem acompanha esse movimento de perto na Educa sai na frente pra definir a política de conteúdo antes que o novo sinal entre em vigor.
Referências
Search Engine Roundtable. Google Adopts New AI Training Control. Disponível em: https://seroundtable.com/google-ai-training-control-42430.html
RightBlogger. How to Opt Out of AI Training Without Losing AI Search Traffic. Disponível em: https://rightblogger.com/blog/ai-training-opt-out
AI Weekly. OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic Back One AI Opt-Out Token. Disponível em: https://aiweekly.co/alerts/openai-google-microsoft-anthropic-back-one-ai-opt-out-token
