En los ΓΊltimos aΓ±os, he visto cΓ³mo las herramientas de creaciΓ³n de contenido de IA ganan rΓ‘pidamente adopciΓ³n en toda la industria SEO/GEO. Estas herramientas ofrecen la promesa de aprovechar la IA para automatizar la creaciΓ³n de contenido, reducir la plantilla, recortar costos y escalar la producciΓ³n.
Como alguien que ha pasado la ΓΊltima dΓ©cada ayudando a las empresas a recuperarse de las actualizaciones de algoritmos de Google, mis sentidos arΓ‘cnidos comenzaron a hormiguear en el momento en que escuchΓ© las propuestas de muchas de estas herramientas. Incluso antes de que la IA fuera parte de la conversaciΓ³n, Google ya tenΓa un largo historial de reducciΓ³n de la visibilidad del contenido automatizado en sus resultados de bΓΊsqueda.
A pesar de los recientes avances en la calidad de los resultados de la IA, sigo siendo escΓ©ptico de que publicar contenido generado o asistido por IA a escala pueda impulsar un rendimiento sostenido en los resultados de bΓΊsqueda de Google. Esto es especialmente cierto ahora, dada la forma en que Google actualizΓ³ sus sistemas de clasificaciΓ³n en los ΓΊltimos aΓ±os especΓficamente para degradar el contenido demasiado optimizado y basado en SEO.
Durante los ΓΊltimos meses, he estado monitoreando mΓ‘s de 220 sitios web que fueron identificados pΓΊblicamente, ya sea por ellos mismos o por sus proveedores de contenido de IA, como clientes de varias plataformas de creaciΓ³n, automatizaciΓ³n y escalado de contenido de IA. Estas herramientas escriben artΓculos por completo, ayudan a escribirlos o utilizan automatizaciones y flujos de trabajo de IA para respaldar la creaciΓ³n de contenido. Muchas de estas herramientas ahora tambiΓ©n se centran en impulsar la visibilidad, las menciones y las citas en las respuestas de bΓΊsqueda de IA (AEO/GEO).
QuerΓa analizar quΓ© sucede despuΓ©s de las afirmaciones de grandes victorias.
Un patrΓ³n consistente surgiΓ³ en los mΓ‘s de 220 sitios que he estado monitoreando, y creo que es lo suficientemente preocupante como para que valga la pena escribir sobre Γ©l: funciona, hasta que deja de funcionar.
A continuaciΓ³n, compartirΓ© algunas de las tendencias que estoy observando, ademΓ‘s de una variedad de enfoques SEO/GEO comunes que creo que pueden estar causando disminuciones en la visibilidad de la bΓΊsqueda orgΓ‘nica (y, en consecuencia, de la bΓΊsqueda con IA). Como recordatorio, lo que es peligroso para el SEO tambiΓ©n puede serlo para la bΓΊsqueda con IA, en gran parte debido al RAG.
MetodologΓa y descargos de responsabilidad
Antes de profundizar, es importante preparar el terreno con mi enfoque y brindar algunas advertencias importantes.
Este anΓ‘lisis se basa en datos de mediciΓ³n de SEO de terceros: estimaciones de trΓ‘fico orgΓ‘nico y datos de series temporales de recuento de pΓ‘ginas orgΓ‘nicas de Ahrefs, corroborados con los datos del Γndice de visibilidad de Sistrix para confirmar patrones de visibilidad mΓ‘s amplios. Las URL con mayor trΓ‘fico se identificaron mediante la exportaciΓ³n de pΓ‘ginas principales de Ahrefs. Cuando describo patrones de URL o cambios porcentuales, cito directamente estas herramientas de terceros a partir de mayo de 2026.
El conjunto de datos cubre mΓ‘s de 220 dominios de clientes rastreados en las pΓ‘ginas de historias de clientes publicadas pΓΊblicamente de mΓ‘s de una docena de plataformas de contenido de IA. Para muchos de estos sitios, limitΓ© el anΓ‘lisis a un subcarpeta especΓfica dΓ³nde se habΓa publicado el contenido asistido por IA, ya sea identificado directamente en el propio estudio de caso o inferido de un fuerte aumento de pΓ‘ginas nuevas en el momento de la publicaciΓ³n del estudio de caso.
El anΓ‘lisis, las conclusiones y las recomendaciones a lo largo de este artΓculo reflejan mis propias opiniones profesionales basadas en mΓ‘s de una dΓ©cada ayudando a las empresas a recuperarse de las actualizaciones de los algoritmos de Google. Otros profesionales de SEO/GEO pueden no estar de acuerdo con mis hallazgos y enfoques, y los sitios y estrategias individuales siempre tendrΓ‘n su propio contexto.
3 descargos de responsabilidad importantes sobre estos datos:
En primer lugar, se trata de estimaciones de terceros, no de anΓ‘lisis propios. Son herramientas bien validadas en la industria del SEO, pero no son medidas perfectas del rendimiento de la bΓΊsqueda orgΓ‘nica.
En segundo lugar, las disminuciones de trΓ‘fico descritas aquΓ podrΓan reflejar muchos factores, incluidos, entre otros, ajustes algorΓtmicos de Google, cambios en el sitio por parte de los propios operadores del sitio, dinΓ‘micas competitivas fuera del sitio, cambios de marca, adquisiciones, estacionalidad y cambios en la arquitectura interna del sitio. No estoy afirmando que ninguna herramienta de contenido de IA haya causado directamente el resultado del trΓ‘fico descrito en este artΓculo. Estoy describiendo una correlaciΓ³n observada en muchos sitios listados que comparten patrones de contenido y trayectorias de trΓ‘fico orgΓ‘nico similares.
En tercer lugar, aquΓ no se nombran deliberadamente proveedores ni dominios especΓficos. El patrΓ³n es la historia, no los actores especΓficos. Cualquier parecido con una empresa, proveedor o estudio de caso especΓfico es incidental al patrΓ³n mΓ‘s amplio descrito.
Lo que muestran los datos: crecimiento rΓ‘pido antes de una fuerte caΓda
Si hay algo que los datos dejan claro es esto: Escalar la producciΓ³n de contenido con IA no es una estrategia de bajo riesgo para la bΓΊsqueda orgΓ‘nica.. Puede producir ganancias reales a corto plazo tanto en SEO como en bΓΊsquedas de IA (los LLM usan motores de bΓΊsqueda), pero en este conjunto de datos, esas ganancias rara vez se han mantenido. En muchos casos, la pΓ©rdida final ha superado el pico inicial.
En todo el grupo de mΓ‘s de 220 sitios y subcarpetas que analicΓ©:
- El 54% perdiΓ³ el 30% o mΓ‘s de su trΓ‘fico orgΓ‘nico mΓ‘ximo.
- El 39% perdiΓ³ el 50% o mΓ‘s.
- El 22% perdiΓ³ el 75% o mΓ‘s.
Dentro de esas caΓdas, aparece una trayectoria recurrente: un rΓ‘pido crecimiento de las pΓ‘ginas orgΓ‘nicas en un perΓodo de seis a 12 meses; un pico de trΓ‘fico orgΓ‘nico aproximadamente entre tres y seis meses despuΓ©s del pico de contenido; y luego una fuerte caΓda en el trΓ‘fico que borra la mayor parte de la ganancia (y con frecuencia cae por debajo de la lΓnea de base anterior) durante el aΓ±o siguiente.
La mayorΓa de estas caΓdas de trΓ‘fico se produjeron despuΓ©s de que se publicaron los estudios de caso (lo que tambiΓ©n me hace preguntarme si los propios estudios de caso podrΓan estar contribuyendo a la disminuciΓ³n). En el siguiente ejemplo, el estudio de caso se publicΓ³ en enero de 2025, indicado por la estrella negra a continuaciΓ³n:
TambiΓ©n estoy monitoreando continuamente los cambios en el crecimiento orgΓ‘nico de las pΓ‘ginas y el trΓ‘fico orgΓ‘nico a estos sitios y subcarpetas a lo largo del tiempo. Al observar los datos actualizados, un nΓΊmero sustancial de estas marcas parecen tener redujeron sustancialmente su huella de contenido en 2025 y 2026a menudo eliminando, redirigiendo o haciendo 410 Muchas de las mismas pΓ‘ginas aparecen como historias de Γ©xito en estudios de casos publicados.. Esto podrΓa explicar la reciente caΓda de pΓ‘ginas (lΓnea amarilla) que se muestra en la captura de pantalla anterior (y potencialmente, el correspondiente aumento en el trΓ‘fico de bΓΊsqueda orgΓ‘nica).
En muchos casos, estos estudios de caso siguen publicados hasta el dΓa de hoy, pero las pΓ‘ginas a las que hacen referencia no.
El libro de jugadas familiar de rango y tanque
Cuando un sitio comienza a experimentar caΓdas de trΓ‘fico debido a problemas de calidad del contenido en todo el sitio, rara vez se trata de una disminuciΓ³n leve. Como lo llama Glenn Gabe, una mejor etiqueta serΓa βMonte de IAβ: crecimiento pronunciado, seguido de una caΓda similar en el trΓ‘fico orgΓ‘nico, una vez que los sistemas de Google hayan recopilado suficientes seΓ±ales para identificar lo que estΓ‘ sucediendo.
A continuaciΓ³n se muestran varios ejemplos de sitios de estudios de caso que utilizaron IA para escalar la creaciΓ³n de contenido y experimentaron caΓdas masivas en el trΓ‘fico orgΓ‘nico despuΓ©s de que se publicaron sus estudios de caso:
Este patrΓ³n es consistente en todas las industrias, incluida la ciberseguridad, los viajes, el marketing, SaaS, la atenciΓ³n mΓ©dica, los servicios B2B, las criptomonedas y los bienes de consumo, y se manifiesta en todos los proveedores.
La forma de la lΓnea en el grΓ‘fico es similar a las trayectorias que hemos visto entre muchos sitios afectados por las actualizaciones del algoritmo de Google en los ΓΊltimos aΓ±os. Es el mismo ciclo de auge y caΓda que la industria del SEO ha observado repetidamente en diferentes formas, acelerado esta vez por la velocidad a la que las herramientas de inteligencia artificial han permitido a los propietarios de sitios escalar el contenido.
La industria del SEO acaba de pasar por esto
Lo que es difΓcil exagerar es cuΓ‘n recientemente la industria del SEO vio desarrollarse un ciclo casi idΓ©ntico. Muchos SEO y propietarios de sitios todavΓa se estΓ‘n lamiendo las heridas de una ronda brutal de actualizaciones de Google y nuevas polΓticas de spam que borraron el trΓ‘fico de muchos sitios hace unos aΓ±os.
En septiembre de 2023, Google lanzΓ³ la ActualizaciΓ³n de contenido ΓΊtil, la represiΓ³n mΓ‘s agresiva que habΓa emprendido en aΓ±os contra el contenido que, segΓΊn su anuncio, βparece haber sido creado para los motores de bΓΊsqueda en lugar de para las personasβ.
Aproximadamente seis meses despuΓ©s, en marzo de 2024, siguiΓ³ con la actualizaciΓ³n central mΓ‘s larga en la historia de Google, que segΓΊn Google fue diseΓ±ada para “reducir el contenido inΓΊtil y poco original en los resultados de bΓΊsqueda en un 45%”. Durante dos ciclos de actualizaciΓ³n consecutivos, el objetivo declarado de Google fue el mismo: contenido producido a escala, independientemente de si el mΓ©todo de producciΓ³n era humano, IA o una combinaciΓ³n de ambos.
Junto con la actualizaciΓ³n de marzo de 2024, Google formalizΓ³ una nueva polΓtica de spam llamada βAbuso de contenido escaladoβ, nombrando explΓcitamente la prΓ‘ctica que estaba trabajando para suprimir: generar muchas pΓ‘ginas para manipular las clasificaciones de bΓΊsqueda, independientemente de la autorΓa.
La industria del SEO todavΓa estΓ‘ lidiando con los daΓ±os colaterales de esas actualizaciones, incluidas pΓ©rdidas significativas para muchos editores pequeΓ±os, algunos de los cuales publicaban contenido original escrito por humanos pero utilizaban marcos de SEO excesivos que las actualizaciones probablemente seΓ±alaron. La lista de vΓctimas tambiΓ©n incluΓa a algunos editores que se habΓan asociado con redes publicitarias y otras herramientas emergentes. ofreciendo creaciΓ³n y escalado de contenido de IA como servicio.
Muchos sitios afectados por el HCU no se han recuperado hasta el dΓa de hoy, a pesar de sus enormes esfuerzos. PasΓ© mucho tiempo en 2024 trabajando y hablando con muchos propietarios de sitios que intentaban salir de ese agujero.
DespuΓ©s de pasar cientos de horas analizando y presentando esas dos actualizaciones importantes, puedo decir que el contenido que estoy viendo se publicΓ³ con muchas de estas nuevas herramientas de IA. a menudo se parece mucho al tipo exacto de contenido que se borrΓ³ del mapa con estas actualizaciones de Google de 2023 y 2024.
8 patrones de contenido recurrentes que son riesgosos para el SEO y la bΓΊsqueda con IA
Entonces, ΒΏquΓ© tipo de contenido veo publicado por empresas que utilizan herramientas de inteligencia artificial para crear artΓculos que creo que, en ΓΊltima instancia, son riesgosos para el SEO? Creo que la respuesta estΓ‘ en las plantillas de pΓ‘ginas que tienen como objetivo influir en las clasificaciones SEO, las respuestas de bΓΊsqueda de IA y/o las citas en la bΓΊsqueda de IA, pero que no son Altamente formulado y fΓ‘cilmente repetible por los competidores..
Lo que comienza como un enfoque genuino para intentar crear contenido ΓΊtil (y obtener una menciΓ³n/cita) termina siendo una huella fΓ‘cilmente detectable por parte de Google cuando suficientes sitios publican pΓ‘ginas similares y el Γndice se inunda con decenas o cientos de miles de estas pΓ‘ginas similares, lo cual es mΓ‘s fΓ‘cil que nunca hacer usando IA.
Esto es exactamente lo que quiere decir Google cuando habla de Escribir para motores de bΓΊsqueda, no para humanos.
Al revisar las URL con mayor trΓ‘fico en los dominios en declive, aparecen repetidamente ocho plantillas de contenido distintas. La mayorΓa de los sitios que ven caΓdas en el anΓ‘lisis utilizan alguna combinaciΓ³n de al menos tres o cuatro. Los mΓ‘s agresivos utilizan los ocho. Normalmente, los sitios afectados tambiΓ©n tienen cientos o miles de estos artΓculos, lo que amplifica el problema y generalmente conduce a mayores pΓ©rdidas de trΓ‘fico.
1. PΓ‘ginas de comparaciΓ³n a escala
PatrΓ³n: /blog/(producto-A)-vs-(producto-B) publicado a escala en los enfrentamientos cara a cara mΓ‘s razonables en una categorΓa. Observado en todo el conjunto de datos para emparejamientos de producto versus producto, emparejamientos de marco versus marco y, en al menos un caso, emparejamientos de concepto versus concepto no relacionados con el negocio real del editor.
2. El glosario “ΒΏQuΓ© es X?”
PΓ‘ginas de un solo tΓ©rmino y una sola pregunta diseΓ±adas para ser citadas por motores de inteligencia artificial. PatrΓ³n: /recursos/quΓ©-es-(tΓ©rmino) o /glosario/(tΓ©rmino). Observado en todo el conjunto de datos, incluidos glosarios programΓ‘ticos escalados en varios idiomas desde una ΓΊnica plantilla de origen. Ampliar las traducciones con IA y sin revisiΓ³n humana tambiΓ©n puede generar con frecuencia problemas de calidad del contenido en todo el sitio.
3. La lista “Mejor (X) para (Y)”
La plantilla de contenido de IA mΓ‘s familiar, con orΓgenes en la era del contenido de afiliados. Este patrΓ³n se observΓ³ en todo el conjunto de datos tanto en variantes de categorΓa amplia como de nicho estrecho.
4. La lista de autopromociΓ³n
Una variante del No. 3 en la que el editor es en sΓ mismo un competidor en la categorΓa que se clasifica y con frecuencia se ubica como el mejor No. 1 entre los competidores. Estas pΓ‘ginas generalmente carecen de evidencia real de que la compaΓ±Γa realmente probΓ³ a todos los competidores en la lista, que Google recomienda para las pΓ‘ginas de revisiΓ³n.
EscribΓ sobre esta plantilla de pΓ‘gina de βlistasβ que causaba problemas de SEO/GEO en febrero de 2026, cuando descubrΓ que muchas empresas que publicaban docenas, cientos o incluso miles de listas de autopromociΓ³n experimentaron caΓdas extremas de trΓ‘fico a partir del mismo dΓa (aproximadamente el 21 de enero de 2026). Este patrΓ³n se observΓ³ en varios sitios del conjunto de datos, de manera mΓ‘s agresiva en los servicios B2B.
5. La pΓ‘gina Competidor versus Alternativas
PatrΓ³n: /blog/(competidor-marca)-alternativas o, en la forma mΓ‘s programΓ‘tica, pΓ‘ginas de destino dedicadas creadas para cada competidor nombrado en una categorΓa. Este enfoque se observΓ³ ampliamente en todo el conjunto de datos, incluido un caso en el que el La mayorΓa de las pΓ‘ginas con mayor trΓ‘fico de un sitio estaban dedicadas a marcas individuales de la competencia..
6. UbicaciΓ³n programΓ‘tica y escalamiento del idioma
Este es uno de los trucos mΓ‘s antiguos del libro de SEO y uno por el que he visto sitios tener problemas con las actualizaciones de algoritmos. durante al menos 10 aΓ±os. El enfoque: utilizar una plantilla multiplicada en cada geografΓa o idioma que indexarΓ‘ un motor de bΓΊsqueda, con muy poco contenido ΓΊnico por pΓ‘gina de destino local.
En muchos casos, la empresa que publica estas pΓ‘ginas a menudo no tiene ubicaciones fΓsicas reales en cada una de las pΓ‘ginas de vecindario/ciudad/estado a las que se dirigen.
Este tipo de pΓ‘gina se observΓ³ en todo el conjunto de datos, incluido el contenido estado por estado, las pΓ‘ginas de servicios paΓs por paΓs y los glosarios programΓ‘ticos multilingΓΌes descritos anteriormente.
7. La granja de preguntas frecuentes
Cada pΓ‘gina responde exactamente una pregunta. PatrΓ³n: /faq/(pregunta completa). DiseΓ±ado para la extracciΓ³n mediante motores de IA: una pregunta clara en la URL, la respuesta en el primer pΓ‘rrafo, viΓ±etas en el cuerpo, marcado de esquema en la parte inferior.
ΒΏEl problema? Este enfoque crea una gran cantidad de contenido y carga de baja calidad para el sitio cuando se implementa a escala. TambiΓ©n se observΓ³ ampliamente la ampliaciΓ³n de las preguntas frecuentes en todo el conjunto de datos, incluso en industrias donde el tono de la plantilla no coincidΓa notablemente con el contexto de marca del editor.
AquΓ hay una captura de pantalla de mi artΓculo de Amsive de marzo de 2024 que desaconseja exactamente lo mismo:
TambiΓ©n vale la pena seΓ±alar que la semana pasada, Google anunciΓ³ que estaba desaprobando los resultados enriquecidos de preguntas frecuentes, lo que creo que podrΓa tener algo que ver con esta nueva afluencia de esquemas de preguntas frecuentes destinados a intentar obtener citas y menciones en la bΓΊsqueda de IA.
8. Contenido fuera de tema publicado a escala
Publicar contenido fuera de tema, sin conexiΓ³n aparente con el negocio real del editor, en grandes volΓΊmenes, es una de las formas mΓ‘s rΓ‘pidas de meterse en problemas con los algoritmos de los motores de bΓΊsqueda. Esto tambiΓ©n fue un gran problema durante la ActualizaciΓ³n de contenido ΓΊtil y las Actualizaciones principales de marzo de 2024, cuando muchos sitios estaban experimentando con la publicaciΓ³n de contenido fuera de tema, como citas divertidas, chistes, nombres de bebΓ©s, horΓ³scopos y otros artΓculos de gran volumen que en realidad no eran relevantes para el editor.
Este mΓ©todo se utilizΓ³ en varios sitios del conjunto de datos, incluidos artΓculos sobre temas de entretenimiento en una plataforma de servicios, listas de nombres y chistes, memes de redes sociales en sitios web B2B y contenido histΓ³rico o biogrΓ‘fico en sitios centrados en negocios.
La actualizaciΓ³n de Google no confirmada de finales de enero de 2026
Un patrΓ³n secundario aparece en los datos a finales de enero de 2026: una ola de sitios con listas de autopromociΓ³n explΓcitamente optimizadas para GEO, ademΓ‘s de otros enfoques SEO/GEO riesgosos, experimentaron caΓdas en el trΓ‘fico orgΓ‘nico de entre el 40% y el 95% durante el perΓodo enero-abril de 2026.
Google no anunciΓ³ ni confirmΓ³ una actualizaciΓ³n por nombre en enero de 2026, pero al menos 40 sitios que identifiquΓ© vieron una tendencia negativa que comenzΓ³ alrededor del 20 de enero de 2026. En muchos casos, el impacto se aislΓ³ en el blog de la empresa u otra subcarpeta que contenΓa una gran cantidad de contenido nuevo impulsado por SEO. Mi anΓ‘lisis encontrΓ³ que algunas de estas empresas estaban escalando docenas, cientos o incluso miles de estas listas de autopromociΓ³n, en las que nombraban a su propia empresa como la mejor nΓΊmero uno en comparaciΓ³n con sus competidores.
Sospecho que este ajuste por parte de Google fue solo el comienzo de Google (y probablemente los proveedores de LLM que se basan en la bΓΊsqueda) comienzan a degradar este tipo de contenido en los resultados de bΓΊsqueda, y parece que el impacto fue mayor que solo las listas en sΓ. En el caso de los sitios afectados, todo el blog o la subcarpeta que contiene estos artΓculos a menudo tambiΓ©n sufriΓ³ rechazos. En otros casos, el impacto se extendiΓ³ a todo el Γ‘mbito.
CΓ³mo utilizar las herramientas de contenido de IA de forma segura
Creo que hay una manera de utilizar las herramientas de contenido de IA de forma segura y una manera de que estas herramientas respalden la creaciΓ³n de contenido de alta calidad. Las herramientas en sΓ no son el problema, pero la implementaciΓ³n puede serlo. Creo que estas herramientas deberΓan ser utilizadas y supervisadas por profesionales de SEO con experiencia que comprendan el panorama de enfoques de contenido que Google se ha vuelto extremadamente sofisticado en penalizar y degradar en los ΓΊltimos 10 aΓ±os. El problema a menudo surge de un enfoque de “configΓΊrelo y olvΓdese”, o cuando el objetivo es escalar tantas pΓ‘ginas lo mΓ‘s rΓ‘pido posible sin revisiΓ³n humana.
Usar herramientas de contenido de inteligencia artificial para investigaciΓ³n, organizaciΓ³n, resΓΊmenes de contenido, obtener informaciΓ³n y datos patentados de la empresa, y mΓ‘s. puede ser invaluable para acelerar el proceso de creaciΓ³n de contenido. Pero cuando los artΓculos se publican simplemente βpara SEO/GEOβ sin tener en cuenta los riesgos que implican los sistemas de clasificaciΓ³n de los motores de bΓΊsqueda, el contenido bien intencionado puede resultar contraproducente tanto para las bΓΊsquedas de SEO como de IA.
Para tener un buen rendimiento, recomiendo que cualquier contenido asistido por IA demuestre EEAT, agregue informaciΓ³n original o ΓΊnica mΓ‘s allΓ‘ de lo que ofrecen las pΓ‘ginas de la competencia (ganancia de informaciΓ³n) y considere ser transparente sobre el uso de IA para crear el contenido (lo cual es recomendado por Google).
La conclusiΓ³n
Si hay algo que aprender del monitoreo de estos mΓ‘s de 220 sitios durante los ΓΊltimos meses, es que los manuales que se venden como βSEO con IA primeroβ o βcontenido optimizado para GEO a escalaβ se ven notablemente similares a los manuales que aplanaron los sitios con la ActualizaciΓ³n de contenido ΓΊtil y la ActualizaciΓ³n principal de marzo de 2024. El embalaje es nuevo, pero el patrΓ³n no.
En todo el conjunto de datos, las marcas que siguen creciendo son generalmente aquellas cuyo contenido no coincide con las ocho plantillas anteriores. Muchas marcas que se adaptaron a esas plantillas son las que ahora eliminan pΓ‘ginas, redirigen subcarpetas y toman otras medidas para tratar de mitigar las pΓ©rdidas recientes de trΓ‘fico.
Si actualmente estΓ‘ evaluando un proveedor de contenido de IA o ejecutando un programa internamente, aquΓ hay algunas preguntas prΓ‘cticas que creo que vale la pena hacer antes de publicar otra pΓ‘gina:
- ΒΏEsta pΓ‘gina realmente existe porque un cliente o lector real lo necesitaΒΏO porque un motor de bΓΊsqueda o un LLM podrΓan citarlo?
- ΒΏPodrΓa un competidor publicar maΓ±ana una versiΓ³n casi idΓ©ntica de esta pΓ‘gina utilizando el mismo mensaje?
- ΒΏMe sentirΓa cΓ³modo si Google, un periodista o mis propios clientes vieran la lista completa de URL en esta subcarpeta?
- ΒΏEl artΓculo es inherentemente sesgado y, de ser asΓ, la pΓ‘gina es transparente con los usuarios sobre esos sesgos?
- ΒΏHay datos propios, experiencia o perspectiva original en esta pΓ‘gina que no estΓ© disponible en los primeros diez resultados que ya estΓ‘n clasificados para la consulta?
Nada de esto significa que las herramientas de contenido de IA sean inutilizables. Pueden ser realmente ΓΊtiles para investigaciones, resΓΊmenes, sΓntesis de datos internos y acelerar flujos de trabajo donde un experto humano todavΓa estΓ‘ al tanto. El problema comienza cuando el objetivo se vuelve volumen, o cuando las personas mΓ‘s cercanas al contenido dejan de revisar lo que se publica.
La industria del SEO ya ha vivido este ciclo una vez en los ΓΊltimos aΓ±os. Los sitios que obtuvieron mejores resultados fueron los que priorizaron la calidad, la originalidad y el enfoque temΓ‘tico sobre la escala. Espero que suceda lo mismo con este ciclo y seguirΓ© rastreando los datos a medida que se desarrollen.
MΓ‘s recursos:
Esta publicaciΓ³n se publicΓ³ originalmente en Lily Ray NYC Substack.
Imagen de portada: Stokkete/Shutterstock
