O tráfego global na Internet ultrapassa 33 exabytes por dia, sendo a rede móvel responsável por 11 EB deste total. Para chegar a este número, o estudo Global Internet Phenomena Report (GIPR), da Sandvine, multiplicou a média de downstream e upstream por usuário, por dia, de 1,7 GB por 6,4 bilhões de assinantes de redes móveis. Os outros 22 EB ficam a cargo da rede fixa.
Meta, Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet e Netflix (MAMAAN) são os maiores fornecedores de conteúdo. Juntos, geram 68% do tráfego móvel e 65% do fixo em todo o mundo, assim como no estudo do ano passado. A novidade no relatório deste ano é a entrada de TikTok e Disney+, que chegam a gerar tráfego o suficiente para aparecerem entre os oito primeiros da tabela de principais marcas. De acordo com o GIPR, a chegada do TikTok ao ranking das aplicações que mais geram tráfego foi meteórica, e, atualmente, só perde para Alphabet e Meta no tráfego móvel.
As empresas que mais contribuem para o volume do tráfego na Internet. À direita, os dados da rede móvel. Imagem: Global Internet Phenomena Report
Vídeos
Nas categorias de aplicativos, o vídeo é o maior responsável pelo volume de tráfego downstream nas redes fixas e móveis (39% e 35%, respectivamente), mas com 5,7 GB por assinante por dia em rede fixa e 493 MB em móvel, mostrando uma grande diferença entre os meios de acesso. A rede fixa carrega mais de dez vezes o volume de vídeo por usuário do que a móvel.
Nas redes móveis, o streaming sob demanda é o maior contribuinte de tráfego, com 57% (ou 900 MB por usuário, por dia). Os aplicativos de mídia social são os mais usados para isso, segundo o estudo.
Enquanto na rede fixa, o tipo de vídeo que os usuários assistem são de plataformas como YouTube e Netflix, na móvel, os vídeos são de redes sociais, como Facebook e TikTok, ou seja, os consumidores estão usando a banda fixa para aqueles mais longos enquanto usam os dispositivos móveis para assistirem a vídeos mais curtos.
O volume médio de assinantes downstream nas redes fixas é de 14,5 GB; e 1,2 GB para upstream – muito maior do que as médias de 1,6 GB e 0,1 GB da rede móvel. O estudo atribui os números ao fato que as pessoas estão esperando para assistir a vídeos maiores por Wi-Fi, optando por usar mídias sociais em dispositivos móveis, enquanto estão em movimento.
Apps mais usados
Aplicativos que contribuem para o volume de downstream na Internet fixa (esq.) e móvel (dir.)
Mídia social é a maior categoria de aplicativos em redes móveis tráfego downstream, com 35%, e sete dos dez principais apps como Facebook, TikTok, Instagram, Snapchat, WhatsApp, Telegram e X. A mídia social também é a maior contribuidora para o tráfego upstream no celular, em grande parte devido ao compartilhamento e postagem de vídeos em aplicativos como TikTok e Facebook Messenger.
O Youtube é o app com maior volume de tráfego de downstream (21% do total), seguido por Facebook (18%) e TikTok (15%). O ranking segue com Instagram e Snapchat (ambos com 7%), Netflix, Disney+ e WhatsApp (2%), Telegram (1%) e X (1%).
Em upstream, a aplicação que mais gera volume de tráfego é o TikTok empatado com o Facebook Messenger (ambos com 8%). Na sequência, estão Snapchat e Amazon AWS (6%), YouTube, Facebook e iCloud (5%), além de Google e WhatsApp (4%) e Instagram (3%).
TikTok é a aplicação que mais gera volume de upstream na rede móvel. Imagem: Global Internet Phenomena Report
Metodologia
O estudo mede três métricas principais calculadas em média em redes fixas e móveis em todo o mundo:
– Volume de Aplicativos por Assinante – volume diário de um aplicativo dividido pelo número total de assinantes;
– Volume e popularidade de usuários de aplicativos – volume diário de um app dividido pelo número de assinantes que usam um determinado aplicativo no contexto de todos os assinantes ativos de uma operadora;
– Porcentagem de popularidade do aplicativo – porcentagem da base de assinantes que usa um determinado aplicativo em um determinado dia.
Para o GIPR deste ano, a Sandvine usou o AppLogic, ferramenta da própria empresa. Ele possui modelos de propensão e previsão baseados em inteligência artificial e machine learning para extrair insights de uma “amostra representativa de dados globais anonimizados e agregados”. Esses dados abrangem categorias de aplicativos e categorias de conteúdo.
