Como uma mudança de cor no Google virou uma decisão de US$ 200 milhões

Existe uma história que designers contam como se fosse uma piada interna. O dia em que o Google testou 41 tons de azul para decidir qual cor deveria ser usada nos links. Parece exagero. Parece folclore corporativo. Mas aconteceu. E não foi só sobre azul.

O ponto de partida não foi estética. Foi dinheiro. Em 2009, o Google percebeu que os links patrocinados exibidos na busca e no Gmail usavam tons diferentes de azul. A dúvida não era conceitual. Era direta. Qual dessas cores faz mais gente clicar.

Em vez de resolver isso por padrão visual ou guia de marca, a empresa fez o que sabia fazer melhor. Testou. Não dois tons. Todos os intermediários possíveis. Foram 41 variações rodando ao mesmo tempo.

Isso só funciona porque o contexto é específico. Naquela época, o Google já processava bilhões de buscas por dia. Mesmo um teste exposto a apenas 1% do tráfego colocava dezenas de milhões de pessoas dentro do experimento. Diferenças muito pequenas apareciam claramente no comportamento real, sem depender de interpretação subjetiva.

O resultado virou um número que atravessou a indústria inteira. Segundo executivos do próprio Google, a adoção do tom vencedor gerou algo próximo de 200 milhões de dólares adicionais por ano em receita publicitária. Não foi um redesign. Não foi uma campanha. Foi a troca de um valor de cor no código. Um impacto recorrente, ano após ano.

A partir dali, a discussão acabou. Não porque todos concordaram, mas porque o dado passou a encerrar o debate.

É nesse ponto que a história deixa de ser curiosidade e vira tensão organizacional.

Douglas Bowman, responsável pelo design visual do Google na época, pediu demissão logo depois. No texto público de despedida, ele descreve um ambiente onde decisões mínimas exigiam validação numérica. Discussões sobre bordas de 3, 4 ou 5 pixels. Tons quase idênticos de azul. Pequenas escolhas que travavam semanas porque ninguém queria decidir sem “prova”.

Não era sobre cor. Era sobre quem decide quando os números ainda não dizem nada conclusivo.

O Google estava trocando um modelo antigo de autoridade, a opinião da pessoa mais bem paga da sala, por outro. Um modelo onde a decisão final vinha do comportamento agregado dos usuários. O que as pessoas fazem quando estão usando o produto passou a valer mais do que a experiência declarada de qualquer especialista.

Isso funciona muito bem para decisões locais.

Você melhora taxa de clique. Ajusta conversão. Reduz atrito em fluxos existentes. O produto fica mais eficiente naquilo que já faz. O problema aparece quando essa lógica começa a orientar decisões maiores.

O azul vencedor não é bonito nem feio. Ele simplesmente chama mais atenção em uma página branca. Tem contraste maior. É percebido mais rápido como elemento clicável. O experimento mostrou isso com clareza.

Agora imagine aplicar esse mesmo critério para decidir identidade visual, tom de marca ou direção de produto. O sistema sempre vai puxar para aquilo que gera resposta imediata. O que chama mais atenção hoje. O que performa melhor nesta semana.

É assim que produtos ficam cheios de ajustes pontuais, mas sem coerência clara entre eles.

Testar cor é barato. Testar layout também. Testar texto, idem. Mas não dá para testar visão de produto em uma fatia pequena de usuários. Não dá para validar posicionamento desse jeito. E mesmo assim, muitas empresas passaram a tentar.

O efeito foi em cadeia.

• A Microsoft adotou experimentação pesada no Bing e atribuiu a ela aumentos de receita na casa de 100 milhões de dólares.

• A campanha de Barack Obama usou testes em páginas de doação e creditou a eles cerca de 60 milhões de dólares arrecadados a mais.

• Netflix e Amazon transformaram testes contínuos em prática padrão de produto.

O experimento do Google não criou isso tudo sozinho. Mas deu legitimidade. Mostrou que decisões aparentemente pequenas podiam ter impacto financeiro grande.

Anos depois, o próprio Google encontrou o limite dessa abordagem. O Material Design não nasceu de um teste comparativo entre versões. Nasceu de uma decisão centralizada de linguagem visual. Uma escolha consciente para criar consistência entre produtos que estavam se fragmentando.

Os dados continuaram sendo usados. Mas deixaram de ser o único critério. Dados ajudam a escolher entre alternativas conhecidas. Não criam direção sozinhos.

O experimento dos 41 tons de azul só funciona porque a pergunta era simples. Qual cor gera mais clique. Quando a pergunta envolve identidade, coerência ou experiência de longo prazo, o tipo de decisão precisa mudar.

Insistir em resolver tudo com experimento é só trocar a autoridade do cargo pela autoridade do número.

Hoje, com IA generativa, esse risco aumenta. Sistemas já produzem centenas de variações de interface em tempo real. Ajustam clique, tempo de uso, conversão. Tudo automaticamente.

Mas esses sistemas só otimizam aquilo que você manda medir.

Se o objetivo for apenas clique, o produto aprende a chamar atenção. Se o objetivo for tempo de tela, o produto aprende a segurar o usuário. Nenhuma dessas métricas, sozinha, garante que o produto está construindo confiança, clareza ou preferência real.

O azul do Google não é o vilão da história. Ele é o sinal mais visível de uma mudança maior. O momento em que a indústria passou a acreditar que medir bem era o mesmo que decidir bem.

E isso, até hoje, continua sendo uma escolha que cobra seu preço.

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