Abuso de contenido a escala: qué prohíbe Google exactamente

El término entró en las políticas antispam de Google el 5 de marzo de 2024, junto con el abuso de dominios caducados y el abuso de la reputación de un sitio. Se construyó sobre la antigua política contra el contenido generado automáticamente, que se había quedado corta: describía el método de producción cuando el problema estaba en otro sitio.

La línea no pasa por la pregunta «¿escribió esto una máquina?». Pasa por el propósito. Muchas páginas creadas con el fin principal de manipular la clasificación y no de ayudar a quien busca caen dentro, sin importar cómo se hayan creado. Google fue explícito al ampliar la política: se aplica tanto si el contenido procede de automatización, como de esfuerzo humano, como de una mezcla de los dos.

Quien lee la regla al revés se equivoca en las dos direcciones. Publicar mil fichas redactadas a mano, sin información propia y calcadas entre sí, encaja en la definición. Publicar un artículo bien documentado en el que un modelo de lenguaje ayudó a estructurar o a redactar, con revisión y aportación propias, no encaja por el mero hecho de haber usado la herramienta.

Conviene distinguirlo del contenido escaso, que describe la pobreza de una página suelta. Aquí el rasgo definitorio es el volumen unido a la intención.

Las políticas antispam nombran cinco patrones concretos. Usar herramientas de IA generativa u otras similares para producir muchas páginas sin aportar valor. Raspar fuentes, resultados de búsqueda u otro contenido para generar páginas en serie, incluidas las transformaciones automáticas como sinonimizar, traducir u ofuscar de otra manera. Coser fragmentos de páginas distintas sin añadir nada. Levantar varios sitios para disimular que el contenido se produce en cadena. Y publicar páginas que apenas tienen sentido para un lector pero contienen las palabras de búsqueda.

La instrucción que cierra esa lista es breve y suele pasarse por alto: si un sitio aloja contenido de ese tipo, debe excluirlo de la búsqueda. No basta con dejar de producirlo.

Hay dos vías de aplicación. La automática, en la que los sistemas de clasificación degradan ese contenido sin aviso ninguno; la caída aparece en los datos y en ningún informe. Y la manual, en la que un revisor humano determina el incumplimiento. En ese caso llega un mensaje a la cuenta de Search Console y el informe de acciones manuales indica el tipo de problema y el patrón de URL afectado, que puede ser una carpeta concreta o el sitio completo. El aviso más severo de esa lista menciona el abuso de contenido a escala entre las técnicas agresivas.

Salir de una acción manual exige corregir todas las páginas afectadas, no una parte, y después solicitar la revisión aportando ejemplos de lo retirado y de lo publicado en su lugar. Arreglar una porción no devuelve una porción de visibilidad.

La decisión que cuelga de esta política es cuánta producción automatizada tiene sentido y con qué control. Un catálogo de doce mil referencias, un directorio de localidades o una sección de comparativas se pueden generar en un fin de semana. La pregunta operativa no es si está permitido usar el generador, sino qué aporta cada página que no aporte ya la plantilla.

Para quien encarga contenido cambia también el criterio de compra. Un proveedor que ofrece cien textos al mes por un precio que no cubre ni la documentación está vendiendo volumen, y el volumen sin aportación propia es justamente el patrón descrito. El riesgo no lo asume el proveedor, lo asume el dominio.

Y cambia la forma de auditar. En lugar de preguntar por la herramienta, se revisa una muestra: ¿qué información contiene esta página que no esté en las otras cuatrocientas del mismo molde? Si la respuesta es el nombre de la ciudad y poco más, el problema es de política antispam, no de estilo.

• Definir para cada plantilla generada qué dato propio la justifica: existencias reales, precios verificados, medidas tomadas, experiencia de uso documentada.
• Revisar y editar con criterio editorial todo texto asistido por IA antes de publicarlo, y asignar a una persona con nombre la responsabilidad de cada pieza.
• Publicar por lotes pequeños y medir su utilidad real antes de escalar, en lugar de subir miles de URL de una vez.
• Auditar cada cierto tiempo una muestra al azar de lo publicado y comparar entre sí las páginas del mismo molde.
• Retirar de la búsqueda el contenido en serie que no aporta nada, en lugar de dejarlo indexado a la espera de que pase desapercibido.
• Dar contexto al lector sobre cómo se ha creado el contenido cuando la automatización ha tenido un papel relevante.

• Leer la política como una prohibición de la IA y renunciar por miedo a herramientas que ahorran trabajo real.
• Leerla como un permiso y publicar en masa mientras la calidad se mide por el número de palabras.
• Volcar la traducción automática de un catálogo entero sin revisión y presentarla como versión local.
• Dejar de producir contenido en serie pero mantener indexado el que ya está publicado.
• Corregir solo las páginas de ejemplo que menciona un aviso y pedir la revisión con el resto intacto.