O que acontece ao revenue share dos afiliados quando a IA responde primeiro à pergunta
Atualizado 27 out. 2026•Publicado 27 out. 2026
Principais conclusões
- A IA elimina o clique, não a influência — um publisher pode moldar a decisão de um jogador sem aparecer em nenhum ponto dos seus dados de encaminhamento.
- A taxa de cliques no Google cai para metade quando surge um resumo gerado por IA, passando de 15% das visitas para 8%, e os links citados recebem cliques em cerca de 1%.
- O revenue share sobrevive ao desempenho na angariação, pelo que um parceiro pode liderar o seu relatório de receitas enquanto envia menos jogadores novos a cada trimestre.
- A pressão da IA recai sobre o crescimento futuro e o CPA, e não sobre as receitas recorrentes de jogadores já angariados.
- Alguns afiliados ganham influência à medida que o tráfego diminui, porque as respostas de IA continuam a basear-se em sites comparadores, análises e publishers especializados.
- Separe as receitas por data de angariação antes de avaliar qualquer parceiro, e analise em conjunto a visibilidade, os encaminhamentos e o valor do jogador.
- Reveja as condições de cada parceiro com base em dados desse parceiro, e nunca a partir de uma leitura global do canal assente na quebra do tráfego de afiliados.
Imagine que o seu segundo maior afiliado perde um terço dos encaminhamentos de novos jogadores, mas as receitas quase não se alteram. Os seus relatórios indicariam que algo importante mudou?
Não há nada de contraditório nisso. Os jogadores encaminhados há meses ou anos podem continuar a gerar receitas muito depois do registo. O que se torna mais difícil de determinar é se o afiliado responsável por essas receitas continua a ser igualmente eficaz a encontrar a próxima geração de jogadores.
A pesquisa com IA acrescenta outra complicação. Hoje, os jogadores podem pesquisar e comparar operadores sem seguir o percurso habitual: do resultado de pesquisa para a página do afiliado e, daí, para um encaminhamento registado. E os sites que ajudaram a fundamentar essa decisão podem continuar a ter influência, mesmo que nunca recebam o clique.
Em última análise, isto levanta uma questão prática. Se a IA muda a forma como os jogadores descobrem as marcas de jogo, como saber se um afiliado perdeu valor ou se simplesmente se tornou mais difícil de medir?
A resposta pode não estar, neste momento, no topo das suas prioridades. Mas errar pode significar reduzir o investimento num parceiro que continua a influenciar a angariação, ou continuar a pagar condições premium a outro cujos melhores anos de angariação já ficaram para trás.
A IA pode eliminar o encaminhamento, mas não a influência
A mudança já está a acontecer no comportamento de pesquisa. Um estudo do Pew Research Center sobre quase 69.000 pesquisas no Google concluiu que os utilizadores clicaram num resultado de pesquisa tradicional em 8% das visitas quando surgia um resumo gerado por IA, face a 15% quando não surgia. Os links citados nos resumos de IA receberam cliques em apenas 1% das visitas.
Para os afiliados, menos cliques criam um problema óbvio, mas não indicam se o publisher deixou de influenciar a decisão do jogador. Uma resposta de IA pode recolher informação de sites de terceiros e apresentá-la antes de o jogador visitar qualquer um deles. Assim, um site comparador ou de análises pode contribuir para aquilo que o jogador fica a saber sobre um operador sem aparecer em nenhum ponto do percurso de encaminhamento posterior.
Para o operador, isto torna a quebra do tráfego de referência mais difícil de interpretar. Pode significar que um afiliado está a influenciar menos jogadores, mas também que parte dessa influência está a acontecer sem um encaminhamento registado.
As receitas podem sobreviver ao desempenho na angariação
O revenue share torna esta mudança particularmente fácil de passar despercebida. Um afiliado que angariou jogadores valiosos há vários anos pode continuar hoje a ganhar com a atividade desses jogadores, independentemente de quantos jogadores novos esteja atualmente a enviar.
Trata-se de uma característica bem estabelecida do funcionamento do revenue share. No seu Relatório Anual 2025, a Better Collective explica que, depois de um jogador ser angariado, as alterações posteriores no comportamento de pesquisa não afetam diretamente a sua base recorrente de revenue share já existente. Segundo a empresa, o impacto da pesquisa baseada em IA poderá fazer-se sentir no crescimento futuro do revenue share e no CPA. Em termos simples: se um afiliado lhe trouxe um jogador no passado, esse jogador pode continuar a gerar receitas para o afiliado, mesmo que a IA venha a mudar a forma como os novos jogadores encontram sites de jogo.
Para perceber melhor em que diferem estas estruturas de pagamento, veja o nosso vídeo sobre os modelos de afiliação de CPA, revenue share e híbridos.
Para os operadores, isto cria uma diferença importante entre as receitas já incorporadas numa relação com um afiliado e o desempenho atual dessa relação na angariação. Um parceiro pode manter-se perto do topo de um relatório de receitas de afiliados enquanto traz cada vez menos clientes novos. Como explorámos no artigo Os quatro números que faltam ao seu relatório de angariação, separar o valor gerado pelas diferentes fontes de angariação e grupos de jogadores pode oferecer uma imagem muito mais clara do desempenho atual.
A IA pode tornar alguns afiliados mais valiosos, e não menos
Até aqui, analisámos o que a IA pode retirar ao percurso tradicional do afiliado. Mas, no contexto atual, também pode mudar quais os afiliados com maior influência. Menos cliques não se traduzem necessariamente em menos valor para todos os afiliados. Os sistemas de IA continuam a precisar de informação para construir as suas respostas, e os sites comparadores, as análises e os publishers especializados podem fazer parte dessa fonte de informação.
No entanto, é pouco provável que o efeito se distribua de forma uniforme. A investigação sobre padrões de citação da IA revela diferenças consideráveis nas fontes citadas pelas plataformas de IA, e essas fontes também podem mudar ao longo do tempo. Para os afiliados de jogo, isto abre a possibilidade de resultados muito diferentes. Um publisher pode perder tráfego de referência e continuar a ser influente na descoberta assistida por IA. Outro pode manter receitas substanciais de jogadores angariados no passado, ao mesmo tempo que perde visibilidade junto de novos jogadores, tanto na pesquisa convencional como na IA.
Por isso, os operadores devem evitar tratar a quebra do tráfego de afiliados como um veredicto sobre o canal em todo o mercado. A pergunta mais útil é se cada parceiro está a ganhar, a manter ou a perder a capacidade de influenciar a descoberta por parte de novos jogadores.
O que devem os operadores medir em alternativa?
Se a IA afeta cada afiliado de forma diferente, os operadores precisam de conseguir ver que relações estão a mudar e de que forma. A quebra nos encaminhamentos pode ser um sinal de alerta num parceiro e apenas parte da história noutro. As perguntas seguintes podem ajudar a distinguir um desempenho em queda de padrões de descoberta em mudança, sem perder de vista o valor comercial de cada relação.
| Pergunta | O que analisar |
|---|---|
| O afiliado continua a trazer jogadores novos? | Volumes de jogadores novos e a sua evolução ao longo do tempo |
| Esses jogadores novos continuam a ser valiosos? | Conversão, NGR, retenção e valor dos jogadores angariados recentemente |
| De onde vêm as suas receitas atuais? | Receitas ou NGR separados pelo momento em que os jogadores foram originalmente angariados |
| O afiliado continua visível durante a fase de descoberta do jogador? | Visibilidade na pesquisa tradicional, menções e citações relevantes em IA, e tráfego de referência |
| Os jogadores estão a chegar ao operador de outra forma? | Alterações nos encaminhamentos de afiliados, nos encaminhamentos a partir de IA, na pesquisa orgânica de marca e no tráfego direto |
| Como se compara o seu desempenho com o de afiliados semelhantes? | Se as alterações são específicas desse parceiro ou visíveis em publishers comparáveis |
| As condições comerciais atuais continuam a fazer sentido? | Contributo atual para a angariação face aos custos de CPA, revenue share, modelos híbridos e outros custos futuros de angariação |
Não se pode renegociar aquilo que não se vê
Com uma imagem mais clara do que cada afiliado angaria, ganha e contribui para a descoberta, os operadores podem começar a tomar decisões comerciais mais fundamentadas. Um afiliado que continua a angariar jogadores valiosos e mantém destaque na descoberta pode justificar um investimento maior. Outro que apresenta menos encaminhamentos, mas mantém exposição, pode merecer uma análise mais aprofundada antes de se alterarem as suas condições. Quando as receitas históricas se mantêm sólidas, mas a nova angariação enfraqueceu, os argumentos para rever as condições futuras de angariação tornam-se muito mais fortes.
O ponto essencial é que estas decisões dependem da capacidade de separar o que está a acontecer em cada relação. As funcionalidades de relatórios e análise da Agreegain permitem aos operadores examinar a angariação, o comportamento dos jogadores e o desempenho financeiro com maior granularidade, fornecendo dados que sustentam essas decisões comerciais.
Naturalmente, ainda não conseguem revelar todas as influências por detrás do percurso de um jogador assistido por IA. Mas podem ajudar os operadores a identificar quando a economia de um canal de angariação está a mudar, dando-lhes uma base mais sólida para decidir para onde deve ir o futuro investimento em afiliados.
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