Qué no hacer en SEO con inteligencia artificial: 7 errores que siguen costando posiciones

La IA no es el problema: el problema es cómo se usa

Google no penaliza un texto por haber sido escrito con ayuda de inteligencia artificial. Lo dijo en febrero de 2023 y lo sostiene en su documentación actual: sus sistemas buscan premiar contenido original y de calidad, sin importar cómo se produjo. Lo que sí viola sus políticas es usar la automatización, IA incluida, con el propósito principal de manipular el ranking.

Esa distinción explica casi todos los errores que veo. Quien usa la IA para investigar, ordenar ideas o acelerar un borrador suele obtener buenos resultados. Quien la usa para reemplazar el criterio, el conocimiento del negocio o la revisión termina con un sitio lleno de páginas que nadie necesitaba. Escribí la primera versión de este artículo en 2024. Desde entonces Google endureció sus políticas y la búsqueda con IA dejó de ser un experimento: en mayo de 2026 informó que AI Mode superó los 1.000 millones de usuarios mensuales, un año después de su lanzamiento, y en junio que AI Overviews pasa de 2.500 millones de usuarios activos al mes. A eso se suman asistentes como ChatGPT, Perplexity o Copilot, por donde también pasa buena parte de las búsquedas. Los errores de fondo siguen siendo los mismos, pero ahora cuestan más.

Error 1: delegar la estrategia de contenidos a la IA

En los proyectos en los que he trabajado, la idea de armar la estrategia de contenidos con IA aparece casi siempre. Y funciona bien para una parte del trabajo: agrupar temas, proponer ángulos, detectar huecos en un listado de keywords. Ahorra horas de análisis.

El problema empieza cuando quien dirige la estrategia no conoce las necesidades reales del usuario y deja que la herramienta las interprete por él. El resultado se reconoce rápido: los mismos patrones de texto en el blog, en las fichas de producto, en las categorías y hasta en las frases promocionales. El sitio se vuelve repetitivo y deja de ser útil.

Una estrategia no es una lista de piezas para publicar en un trimestre. Es un plan atado a objetivos de negocio. Antes de pedirle a un modelo que proponga contenidos, define qué quieres lograr, para quién y cómo vas a medir si funcionó. Después evalúa la propuesta de la herramienta contra esos objetivos, no al revés.

Error 2: producir contenido en volumen sin agregar valor

Este es el error que más ha cambiado de gravedad. En marzo de 2024 Google creó la política de abuso de contenido a escala (scaled content abuse): generar muchas páginas con el fin principal de manipular el ranking y no de ayudar a las personas, sin importar si las escribe una máquina, un equipo humano o ambos. Entre los ejemplos que la política nombra de forma explícita está usar herramientas de IA generativa para crear muchas páginas sin aportar valor al usuario.

Con esa misma actualización, Google integró la evaluación de contenido útil a sus sistemas centrales de ranking, que ahora usan varias señales en lugar de un sistema aparte. La compañía estimó que esos cambios reducirían el contenido de baja calidad y poco original en los resultados en un 40%; al terminar el despliegue reportó una reducción del 45%.

La política no se quedó en 2024. En mayo de 2026 Google aclaró en su documentación que sus políticas de spam también aplican a las respuestas de IA generativa de la Búsqueda: intentar manipular lo que dicen AI Overviews o AI Mode cuenta como spam, igual que intentar manipular el ranking. En lo que va del año ha lanzado cuatro spam updates (marzo, junio, agosto y septiembre); la de septiembre empezó el 24 y tardó casi dos semanas en desplegarse. Y desde octubre de 2026 su guía sobre contenido generado con IA remite a las pautas de sus evaluadores de calidad, que dedican secciones al abuso de contenido a escala y al contenido principal hecho con poco esfuerzo, poca originalidad y poco valor añadido. Esas pautas no influyen de forma directa en el ranking, pero dejan claro qué considera Google contenido sin valor.

Más allá de la penalización, el volumen sin intención tiene otro costo que veo con frecuencia: atrae visitas que no tienen nada que ver con lo que vendes. Más tráfico no significa más clientes. Antes de publicar en serie, pregúntate si esas personas que van a llegar pueden convertirse algún día en clientes. Si la respuesta es no, la estrategia puede verse bien en un tablero de tráfico y aun así no servirle al negocio.

Error 3: publicar contenido «commodity»

Google tiene hoy un nombre para lo que la IA produce por defecto. En la guía para optimizar para funciones de IA generativa que publicó en mayo de 2026 distingue el contenido commodity, basado en conocimiento común que «podría venir de cualquiera», del contenido que aporta una mirada experta o una experiencia propia que va más allá de lo obvio. Las listas genéricas y los resúmenes de lo que ya existe caen en el primer grupo.

Un modelo de lenguaje, por diseño, tiende al promedio de lo que ya leyó. Si le pides un artículo sobre un tema y lo publicas sin intervenirlo, lo más probable es que digas lo mismo que otras cien páginas. Lo que no puede inventar la herramienta es justo lo que te diferencia:

• Casos de tu operación y decisiones que tomaste con sus resultados.
• Datos propios: ventas, consultas de clientes, preguntas que llegan a soporte.
• Opiniones con fundamento sobre qué funciona y qué no en tu sector.
• El contexto local: normativa, mercado, forma de comprar de tus clientes.

Google también empuja en esa dirección desde el lado del usuario. Desde el 27 de mayo de 2026, las fuentes preferidas (Preferred Sources) llegaron a AI Overviews y AI Mode: si alguien marcó tu sitio como fuente preferida, tus enlaces aparecen destacados con una etiqueta dentro de la respuesta, y según Google las personas tienen el doble de probabilidad de hacer clic en una fuente preferida. En el mismo anuncio sumó la etiqueta «Highly Cited» para los artículos que muchas otras publicaciones citan. Nadie marca como preferido un sitio que repite lo que dicen los demás, y nadie cita un resumen de resúmenes: esa audiencia se gana con contenido que no está en otra parte.

Error 4: confiar en una herramienta que no conoce tu negocio

Los asistentes de uso general responden con lo que aprendieron en su entrenamiento, no con lo que pasa en tu empresa. La propia documentación de Google lo advierte: estos modelos predicen secuencias de palabras probables en lugar de consultar hechos, así que pueden generar información falsa con total seguridad. Por eso pide revisar y verificar manualmente todo el contenido generado antes de publicarlo.

La salida natural es darle a la herramienta más contexto sobre tu negocio, y ahí aparece otra pregunta: qué información estás dispuesto a entregarle. No pegues datos de clientes, cifras internas ni documentos confidenciales en una herramienta sin revisar antes qué hace con esa información y qué permite la política de tu empresa. Lo que sí puedes aportarle sin riesgo es contexto de calidad: tus buyer personas, tu propuesta de valor, las preguntas reales de tus clientes, tus guías de estilo.

Desconfía también de las herramientas que se venden como «especializadas en SEO», de las que prometen aparecer en AI Overviews o en ChatGPT con fórmulas de «AEO» o «GEO» y de las que dicen usar métricas «internas» de Google. En junio de 2026 Google publicó una guía específica sobre herramientas, servicios y consejos de SEO de terceros: ninguna herramienta externa tiene acceso a sus datos internos de ranking, ninguna puede garantizar resultados y Google no las evalúa, así que cualquier promesa de que algo está «aprobado por Google» merece sospecha. Su recomendación es contrastar cada consejo con la documentación oficial y apoyarse en Search Console, que entrega los datos directamente desde la Búsqueda. Si además la herramienta no conoce las variables de tu negocio, lo que proponga será una suposición bien redactada.

Error 5: tomar decisiones con las respuestas de la IA

Otro error común es dejar que la IA decida las prioridades de SEO. Puede ayudar a ordenar datos y a plantear hipótesis, pero no reemplaza el juicio de alguien que conoce el sitio, los datos y el negocio.

Hay un rasgo de estas herramientas que conviene tener presente: la IA casi nunca dice «no sé». Siempre responde, aunque la respuesta no sea correcta. Haz la prueba: pregúntale cómo posicionar un servicio bancario y luego cómo posicionar un despacho de abogados. Las dos respuestas se van a parecer mucho, porque sin conocer el negocio el modelo recurre a recomendaciones genéricas y las acomoda al contexto. No es lo mismo un sitio con cien usuarios al mes que uno con cien mil, y una lista de acciones estándar no distingue entre los dos.

Las decisiones se toman con datos reales: Search Console, la analítica del sitio, las conversiones. Google lo recomienda también para la era de la búsqueda con IA: medir el valor de las visitas con indicadores de conversión (ventas, registros, interacción) y no solo con clics.

Mide tu visibilidad en la IA de Google antes de decidir

Las impresiones en AI Overviews y AI Mode se cuentan dentro del informe de rendimiento general de Search Console, mezcladas con el resto. Desde el 31 de agosto de 2026 todos los sitios tienen además un informe de rendimiento de IA generativa: muestra cuántas veces aparecieron tus URLs en AI Overviews y AI Mode (y, en un informe aparte, en las funciones de IA de Discover), por página, país, dispositivo y fecha, y permite separar las búsquedas de texto de las multimodales, como las que se hacen con Google Lens. Mide impresiones, no clics, así que se lee junto con el informe general y con tus conversiones.

En la misma fecha quedó disponible para todos un control en la configuración de Search Console (Settings > Search generative AI) para excluir el sitio de esas funciones. Conviene saber qué hace antes de tocarlo: si excluyes el sitio, tus enlaces y tu contenido dejan de aparecer en AI Overviews, AI Mode y las funciones de IA de Discover, y no recibirás tráfico ni impresiones desde ahí. Según Google, no se usa como señal de ranking en el resto de la Búsqueda ni limita el entrenamiento de modelos, que se controla con Google-Extended. Es una decisión de negocio que merece datos, no una reacción al miedo a la IA: mira primero cuántas impresiones te llegan por esa vía.

Lo mismo aplica cuando cae el tráfico. En 2026 hubo dos core updates, del 27 de marzo al 8 de abril y del 21 de mayo a comienzos de junio, además de las spam updates. Antes de culpar al contenido hecho con IA o de reescribirlo todo, revisa el Search Status Dashboard, anota el inicio y el fin de la actualización y, como recomienda Google, espera al menos una semana completa después de que termine para comparar con una semana anterior a su inicio.

Error 6: creer que posicionar en buscadores con IA exige trucos nuevos

Con AI Overviews, AI Mode y los asistentes conversacionales apareció una ola de recomendaciones de «GEO» y «AEO». Algunas son útiles; otras son mitos. Google dice en su documentación que no hay requisitos adicionales ni optimizaciones especiales para aparecer en AI Overviews o en AI Mode, y que optimizar para la búsqueda con IA generativa sigue siendo SEO. Esto es lo que aclara la guía que publicó en mayo de 2026, con una sección dedicada a desmentir mitos de AEO y GEO:

Lo que sí cuenta es lo de siempre: que la página esté indexada y pueda mostrar un fragmento, que el contenido importante esté en texto rastreable, que los datos estructurados coincidan con lo visible y que la experiencia de página sea buena en cualquier dispositivo. Estructurar bien un artículo, con una respuesta clara al inicio y secciones que se entienden por sí solas, sirve porque ayuda al lector. Que además facilite que te citen es una consecuencia, no un atajo. Y ser citado vale cada vez más: en octubre de 2026 Google anunció más enlaces en línea dentro de las respuestas de AI Overviews y AI Mode, mostrados más arriba, y empezó a probar una sección destacada con los sitios oficiales cuando una tarea solo se puede hacer en uno o dos lugares de la web.

Error 7: revisar el texto y olvidar los metadatos

Muchos equipos revisan el cuerpo del artículo y dejan pasar lo que la IA generó alrededor: el title, la meta description, el texto alternativo de las imágenes y los datos estructurados. Google pide aplicar la misma revisión a esos elementos, porque también se muestran en los resultados. Un title genérico o un schema con datos inventados pueden dañar la confianza tanto como un párrafo erróneo.

Si vendes en línea, hay una regla adicional: en Google Merchant Center, los títulos y descripciones de producto generados con IA deben declararse por separado y etiquetarse como generados por IA, y las imágenes generadas con IA deben llevar los metadatos IPTC correspondientes.

Lista de verificación antes de publicar contenido hecho con IA

Usa esta lista para saber si estás usando la IA a tu favor o en tu contra. Si marcas alguna de estas casillas, el texto todavía no está listo:

1. El texto se publicó tal como salió de la herramienta, sin edición humana.
2. Nadie verificó las cifras, fechas, nombres y afirmaciones contra una fuente.
3. El artículo no tiene nada que no esté ya en las primeras páginas de resultados: ni experiencia, ni datos propios, ni opinión.
4. Conserva muletillas típicas de la IA: «en el mundo actual», «es crucial», «cabe destacar», «en conclusión».
5. Cierra con una conclusión genérica que repite lo dicho sin proponer un siguiente paso.
6. Los párrafos son generales y podrían aplicarse a cualquier empresa del sector.
7. Usaste la IA como fuente de estadísticas, casos de éxito o datos de mercado sin rastrear el origen.
8. El title, la meta description, los alt y el schema no los revisó nadie.
9. Se publicaron decenas de páginas parecidas en poco tiempo sin una razón de negocio para cada una.
10. Agregaste un llms.txt, marcado FAQPage o una página por cada variación de la consulta pensando en «salir en la IA».

Cómo uso la IA en mi trabajo de SEO

La IA es parte de mi flujo diario, pero en tareas concretas: agrupar keywords, proponer estructuras que luego ajusto, revisar la consistencia de un texto largo, generar borradores de schema que valido antes de usar. Lo que no le delego son las decisiones sobre qué publicar, la verificación de datos ni la voz final del contenido.

Una estrategia de SEO no depende de acciones estandarizadas ni de publicar contenido de forma indiscriminada. Las herramientas de IA no son buenas ni malas; los resultados dependen de quién las usa y con qué criterio. Si tu equipo ya está usando IA para producir contenido, el siguiente paso práctico es pasar los últimos artículos publicados por la lista de arriba y empezar por los que fallen en más puntos. Después, abre el informe de IA generativa de Search Console y revisa cuáles de tus páginas ya aparecen en AI Overviews y AI Mode: son las primeras que vale la pena cuidar.

Johan Esteban Ortiz Zapata

Especialista SEO senior con más de 7 años en SEO técnico, estratégico y off-page para marcas de banca, retail y educación en Colombia. Más sobre mí · Agendar diagnóstico

Publicado por primera vez el 25 de septiembre de 2024. Actualizado y ampliado el 5 de noviembre de 2026.