Introdução: contexto e relevância da escolha
A decisão da Merriam-Webster de nomear “slop” como palavra do ano de 2025 sinaliza uma preocupação institucional com a qualidade do ambiente informacional contemporâneo. Segundo a publicação da The Verge, a editora do dicionário definiu “slop” como “digital content of low quality that is produced usually in quantity by means of artificial intelligence” (ROTH, 2025). Essa definição sintetiza um fenômeno que se intensificou ao longo de 2025: a produção massiva de conteúdo automatizado de baixa qualidade, cujo impacto se estende desde a experiência do usuário até a integridade do ecossistema da informação.
A escolha da Merriam-Webster não é apenas uma observação linguística; trata-se de um alerta sobre como a automação e os modelos de linguagem estão transformando a paisagem digital, muitas vezes à custa da qualidade e da confiança. Este artigo apresenta uma análise aprofundada do conceito de slop, das suas causas e consequências, e oferece diretrizes práticas para profissionais que lidam com conteúdo, políticas públicas, SEO e governança de informação.
Definição de slop e referência jornalística
A Merriam-Webster adotou “slop” para representar 2025, definindo-o como conteúdo digital de baixa qualidade, frequentemente produzido em grande quantidade por meio de inteligência artificial (ROTH, 2025). A reportagem de Emma Roth, publicada na The Verge, destaca que “Some of the most popular spots on the web battled an influx of AI-generated slop throughout 2025” (ROTH, 2025), descrevendo a emergência generalizada desse tipo de material em plataformas e mecanismos de busca.
Em termos práticos, slop caracteriza-se por textos superficiais, repetitivos, imprecisos ou descontextualizados, gerados de maneira automatizada para ocupar espaço, otimizar métricas ou manipular sistemas algorítmicos. É importante ressaltar que nem todo conteúdo produzido por IA é slop; há produções automatizadas de alta qualidade quando há supervisão humana, fontes confiáveis e revisão editorial adequada. A distinção está na intenção, processo e controle de qualidade.
Fatores que impulsionaram a proliferação do slop em 2025
Vários fatores convergiram para a intensificação do slop ao longo de 2025:
– Avanço e democratização de modelos de linguagem: A disponibilidade de modelos cada vez mais capazes e acessíveis permitiu que indivíduos e empresas gerassem grande volume de conteúdo com baixo custo de produção.
– Pressões econômicas e de audiência: Plataformas e produtores de conteúdo buscam maximizar cliques, visualizações e receita, muitas vezes priorizando quantidade sobre qualidade.
– Falhas nos sistemas de moderação e detecção: Algoritmos de moderação e ferramentas de detecção de conteúdo automatizado nem sempre distinguem com precisão entre produção legítima e slop, permitindo que material de baixa qualidade se espalhe.
– Incentivos de SEO obsoletos: Estratégias de otimização baseadas em volume de palavras-chave e conteúdo superficial ainda oferecem retornos para determinadas práticas de publicação sem considerar a experiência real do usuário.
– Automação sem supervisão editorial: A terceirização total da produção textual à IA, sem revisão humana, exacerbou erros factuais, redundância e tonalidade inadequada, características típicas do slop.
Esses elementos produziram um ambiente propício para que sites, fóruns e agregadores fossem invadidos por conteúdo automatizado que pouco acrescenta em termos de informação útil (ROTH, 2025).
Exemplos e manifestações do slop na web
Ao longo de 2025, observou-se slop em diferentes formatos:
– Artigos superficiais que replicam estruturas e frases comuns sem aporte analítico ou fontes verificáveis.
– Listas e guias redundantes, geradas em massa para capturar tráfego de busca.
– Comentários e avaliações automatizadas que inflacionam reputações ou manipula percepções.
– Postagens em redes sociais com narrativa incoerente, visando engajamento por sensacionalismo.
– Conteúdo paralelo replicado em múltiplos domínios para criar uma falsa impressão de consenso ou autoridade.
Como relatado pela The Verge, “Some of the most popular spots on the web battled an influx of AI-generated slop throughout 2025” (ROTH, 2025). Plataformas populares tiveram de adaptar políticas de moderação e investir em ferramentas de detecção para mitigar a disseminação desse material.
Impactos na confiança, jornalismo e ecossistema de informação
A proliferação do slop tem efeitos sistêmicos relevantes:
– Erosão da confiança do público: Consumidores de informação que repetidamente encontram conteúdo de baixa qualidade podem tornar-se céticos em relação a fontes legítimas, reduzindo a confiança institucional.
– Prejuízo ao jornalismo profissional: O aumento de material superficial e de baixa qualidade compete por atenção e receita com veículos que investem em apuração, verificação e análise aprofundada.
– Amplificação de desinformação: Slop pode funcionar como vetor auxiliar para desinformação, ao criar ruído e dificultar a identificação de conteúdos verdadeiros e bem fundamentados.
– Degradação da experiência do usuário: Plataformas que permitem slop correm o risco de perder usuários engajados, prejudicando métricas de retenção e satisfação.
– Complexidade regulatória: A distinção entre conteúdo gerado por IA de qualidade e slop cria desafios para políticas públicas que buscam mitigar danos sem sufocar inovação.
Esses impactos exigem respostas coordenadas entre empresas de tecnologia, legisladores, órgãos reguladores e a comunidade jornalística.
Desafios para detecção e moderação
Detectar slop é tecnicamente complexo por várias razões:
– Variedade de formatos: Slop pode assumir formas textuais, multimodais e híbridas, dificultando a aplicação de regras uniformes.
– Evolução dos modelos: Modelos de geração mudam rapidamente, e técnicas de evasão podem burlar detectores baseados em padrões fixos.
– Falso positivo/negativo: Ferramentas automatizadas podem classificar erroneamente conteúdo legítimo como slop ou deixar passar material de baixa qualidade.
– Custos de revisão humana: A moderação humana permanece necessária, mas é cara e escala com dificuldade frente ao volume de conteúdo.
– Contexto e intenção: Avaliar qualidade envolve juízo de contexto que algoritmos nem sempre conseguem replicar.
Por essas razões, plataformas adotaram abordagens combinadas de detecção automatizada, sinalização por usuários e revisão editorial, embora nenhuma solução seja totalmente eficaz isoladamente (ROTH, 2025).
Implicações para SEO, marketing e criação de conteúdo
A presença de slop altera as práticas de SEO e produção de conteúdo:
– Penalizações por qualidade: Motores de busca têm atualizado critérios para priorizar conteúdo útil e original, o que pode penalizar práticas baseadas em volume e automatização sem revisão.
– Mudança no investimento: Marcas e produtores que investem em qualidade e autoridade tendem a obter vantagem competitiva a médio prazo, ganhando confiança do público e melhor posicionamento.
– Risco de reputação: Publicar slop, intencionalmente ou não, pode comprometer a credibilidade de empresas e profissionais.
– Necessidade de processos híbridos: Estratégias que integram IA para assistências (esboços, pesquisa) com revisão humana e edição ganham relevância como prática recomendada.
– Novas métricas de sucesso: Métricas centradas em engajamento de qualidade, tempo de leitura e taxa de retorno podem substituir KPIs puramente quantitativos.
Para equipes de marketing e SEO, o alerta é claro: priorizar qualidade e supervisão editorial, não apenas produção em massa.
Boas práticas para profissionais e organizações
Diante do fenômeno slop, recomenda-se que organizações adotem medidas práticas:
– Implementar revisão humana obrigatória: Textos gerados por IA devem passar por verificação de fatos, revisão de estilo e validação de fontes.
– Definir políticas internas claras: Estabelecer normas sobre quando e como utilizar ferramentas de IA, critérios de qualidade e responsabilidades editoriais.
– Investir em formação: Capacitar equipes em literacia digital, verificação de fatos e uso crítico de ferramentas automatizadas.
– Priorizar transparência: Informar quando conteúdos têm participação de IA e detalhar processos de verificação para o público.
– Monitorar desempenho qualitativo: Usar métricas que avaliem utilidade, precisão e relevância, não apenas tráfego bruto.
– Colaborar com plataformas e fornecedores: Trabalhar em conjunto com provedores de tecnologia para desenvolver detectores robustos e sistemas de sinalização.
Essas práticas ajudam a minimizar riscos reputacionais e contribuem para um ecossistema digital mais saudável.
Aspectos legais e regulatórios
A emergência do slop coloca questões jurídicas relevantes:
– Responsabilidade pelo conteúdo: Determinar responsabilidades entre geradores, plataformas e provedores de modelos de IA continua sendo um tema em evolução nas arenas legislativas.
– Transparência algorítmica: Exigências para rotular conteúdo gerado por IA podem facilitar a distinção entre material humano e automatizado.
– Leis de proteção ao consumidor e direitos autorais: Slop que incorre em plágio ou em afirmações enganosas pode violar normas de proteção ao consumidor e propriedade intelectual.
– Regulamentação internacional: Diferentes jurisdições adotam posturas variadas, exigindo atenção de organizações que operam globalmente.
Profissionais jurídicos e de compliance devem acompanhar as mudanças regulatórias e adaptar políticas corporativas conforme necessário.
Ferramentas e tecnologias para mitigar o slop
Existem abordagens tecnológicas para reduzir a circulação de slop:
– Detectores de conteúdo gerado por IA: Ferramentas que identificam padrões característicos de geração automática, embora não infalíveis, ajudam na triagem inicial.
– Sistemas de verificação de fatos automatizados: Integração de bases de dados confiáveis para checagem de afirmações factuais.
– Filtragem baseada em confiança de fonte: Métodos que ponderam histórico editorial, backlinks e autoridade para priorizar conteúdos de maior qualidade.
– Modelos com instruções de segurança e qualidade: Treinamento de modelos com ênfase em precisão e fontes verificadas reduz tendência à geração de slop.
– Auditoria humana combinada com IA: Fluxos de trabalho híbridos que automatizam triagem e reservam revisão humana para casos duvidosos.
A adoção dessas tecnologias deve ser acompanhada por métricas e auditorias regulares para avaliar eficácia.
Recomendações estratégicas para setores-chave
Jornalismo: Reforçar redações com verificadores humanos, adotar políticas transparentes sobre uso de IA e investir em conteúdo investigativo que a automação não substitui.
Marketing e SEO: Priorizar conteúdo de autoridade, documentar processos de geração e revisão, e migrar KPIs para métricas de qualidade.
Plataformas digitais: Desenvolver políticas de moderação mais robustas, apoiar iniciativas de detecção e sinalização e promover alfabetização do usuário.
Educação e capacitação: Incluir literacia digital em programas de formação, ensinando profissionais a distinguir e combater slop.
Legisladores: Criar marcos regulatórios que incentivem transparência e responsabilidade, sem sufocar inovação tecnológica.
Essas recomendações ajudam a alinhar estratégias organizacionais com os desafios emergentes.
Perspectivas futuras e cenários prováveis
Ao olhar para adiante, alguns cenários podem se materializar:
– Especialização e qualificação: Conteúdos de alta qualidade e especializados ganharão maior valorização, com leitores buscando fontes confiáveis.
– Evolução das ferramentas de detecção: Espera-se que detectores se tornem mais sofisticados, reduzindo o espaço para slop, ainda que a disputa técnica continue.
– Regulação mais intensa: Governos tendem a avançar com requisitos de transparência e responsabilidade, influenciando práticas empresariais.
– Adoção de modelos colaborativos: Fluxos de trabalho híbridos entre IA e especialistas humanos serão padrão para produção de conteúdo confiável.
– Transformação nas métricas de monetização: Modelos de negócio que recompensam qualidade e retenção tendem a emergir em detrimento do modelo de volume por clique.
Esses desenvolvimentos dependem de decisões estratégicas de plataformas, produtores de conteúdo, legisladores e usuários.
Conclusão: lições para profissionais diante do fenômeno slop
A eleição de “slop” como palavra do ano 2025 pela Merriam-Webster, destacada pela reportagem de Emma Roth (ROTH, 2025), chama atenção para um problema que vai além do jargão: trata-se da integridade informacional em um mundo cada vez mais automatizado. Para profissionais e organizações, a mensagem é clara: a qualidade deve voltar a ser o centro das práticas de produção e distribuição de conteúdo. A adoção consciente de IA, combinada com supervisão humana, transparência e investimento em verificação, é o caminho para mitigar os riscos associados ao slop e preservar a confiança do público.
Profissionais de comunicação, tecnologia, marketing e políticas públicas têm papel decisivo para transformar o alerta linguístico em ações concretas que promovam um ecossistema digital mais confiável e útil.
Referências internas e citações:
A definição e a cobertura jornalística utilizadas ao longo deste artigo foram extraídas da reportagem de Emma Roth publicada em The Verge, que informa: “Merriam-Webster has settled on a word that represents 2025 – and that word is ‘slop.’ The dictionary-maker defines ‘slop’ as ‘digital content of low quality that is produced usually in quantity by means of artificial intelligence,'” e observa a ampla presença desse fenômeno em plataformas ao longo de 2025 (ROTH, 2025).
Citação ABNT (no corpo do texto): (ROTH, 2025).
Fonte: The Verge. Reportagem de Emma Roth. Merriam-Webster’s 2025 word of the year is ‘slop’. 2025-12-15T16:01:53Z. Disponível em: https://www.theverge.com/news/844640/merriam-webster-ai-slop-word-of-the-year-2025. Acesso em: 2025-12-15T16:01:53Z.
