El contenido masivo de IA está generando nuevos riesgos SEO

Más páginas no significa más tráfico de Google

La IA generativa ha hecho que la producción de contenido a gran escala sea barata. Ahora una empresa puede crear miles de páginas dirigidas a búsquedas específicas en una fracción del tiempo que llevaba antes.

Pero Google no rastrea ni indexa automáticamente todo lo que publica un sitio web.

El rastreo, renderizado e indexado requieren recursos, y Google decide cómo se asignan esos recursos entre los sitios web. Su documentación de presupuesto de rastreo señala factores como el número de URLs en un sitio, la demanda y la popularidad de las URLs.

Eso puede convertirse en un problema cuando una web de repente añade cientos o miles de páginas nuevas.

Google puede rastrear inicialmente muchos de ellos. Si esas páginas son repetitivas, atraen poca demanda o provienen de un dominio sin suficiente popularidad subyacente, ese nivel de rastreo puede no continuar.

En otras palabras, que miles de páginas se indexen en el lanzamiento no significa que se mantendrán ahí.

El impulso inicial en SEO puede ser engañoso

Esta es una de las razones por las que algunos proyectos de SEO programático pueden parecer exitosos al principio.

El contenido nuevo puede ser rastreado rápidamente y ganar visibilidad mientras es reciente. El tráfico aumenta, aparecen más URLs en Google y la estrategia parece estar funcionando.

La parte más difícil llega después.

Una vez que esa frescura inicial desaparece, las páginas tienen que competir por su propio valor. Search Engine Journal sostiene que las páginas que ofrecen poca información original pueden tener dificultades para recopilar las señales necesarias para seguir siendo lo suficientemente útiles y que Google pueda seguir rastreándolas regularmente.

Si una gran parte de un sitio web se considera de bajo valor, Google puede reducir la frecuencia con la que rastrea esas URLs. Algunos pueden desaparecer eventualmente del índice.

Para las empresas que usan la IA principalmente como una forma de multiplicar el número de páginas que publican, eso crea un problema evidente: producir contenido ahora es barato, pero mantenerlo visible no está garantizado.

La traducción masiva de IA también puede causar problemas

Hay otro punto que importa para las empresas que publican en varios mercados europeos: la traducción.

El informe identifica la traducción masiva de IA sin supervisión editorial humana como una de las prácticas que pueden caer en contenido de bajo esfuerzo.

La cuestión no es simplemente si una traducción es gramaticalmente correcta. Publicar el mismo contenido en varios idiomas sin adaptarlo al contexto local, la moneda, la cultura o la intención de búsqueda puede dejar un sitio con un gran número de páginas que ofrecen poco valor adicional.

Eso convierte la expansión internacional totalmente automatizada en un riesgo potencial de SEO.

La IA aún puede usarse para traducción. Las normas de Google no prohíben la automatización simplemente porque la IA haya estado involucrada. Pero traducir y publicar a gran escala sin revisión editorial ni localización es otra propuesta.

Google está dirigiéndose al abuso de contenido a gran escala

Las políticas de Google se centran en por qué se produce contenido más que en si lo ha escrito un humano o un sistema de IA.

El contenido creado a gran escala, principalmente para manipular el posicionamiento en los motores de búsqueda, puede encajar en la definición de abuso de contenido escalado de Google.

Miles de páginas locales eran poco más que una ciudad o un cambio de palabra clave, traducciones automáticas sin una localización significativa y artículos que simplemente reempaquetan información ya disponible en otros lugares.

Las consecuencias pueden ir más allá de una caída en el ranking. Los sitios también pueden recibir acciones manuales, que pueden requerir eliminar grandes cantidades de contenido antes de que puedan recuperarse.

¿Qué deberían hacer las empresas de comercio electrónico en su lugar?

La conclusión no es dejar de usar IA. Es para evitar usarlo como atajo para publicar miles de páginas que tienen poco motivo de existir más allá del ranking de una palabra clave.

Para minoristas, mercados y otras empresas que gestionan grandes sitios web, un enfoque más cauteloso es el siguiente:

En lugar de	Considera
Publicar miles de páginas de IA a la vez	Empieza con un conjunto más pequeño y observa si Google sigue rastreándolos e indexándolos
Crear páginas que solo difieren por una palabra clave o ubicación	Añade información que sea realmente útil para esa consulta específica
Traducir automáticamente el mismo contenido a muchos idiomas	Revisa y localiza el contenido para el mercado individual
Tratar una traducción correcta como contenido terminado	Consulta el contexto local, la moneda, la cultura y la intención de búsqueda
Reescritura de la información ya disponible en los resultados de búsqueda	Busca información original o valor adicional que los resultados existentes no aporten
Mide el éxito únicamente por cuántas URLs se indexan tras el lanzamiento	Observa si esas páginas siguen indexadas y visibles a lo largo del tiempo
Uso de IA sin supervisión editorial	Mantener la revisión humana en el proceso de publicación

La prueba básica es bastante sencilla: si la IA te permite crear una página, eso no significa automáticamente que la página deba publicarse.

Para las empresas de comercio electrónico que operan en varios mercados, esto es especialmente relevante. La automatización puede acelerar mucho la producción y traducción de contenidos, pero cada URL adicional también debe justificar su lugar en la web, tanto para los usuarios como para Google.

La mejor pregunta no es cuántas páginas puede producir la IA. Es si esas páginas seguirían valiendo la pena publicarlas si producirlas tardara más.