Google lo ha repetido ya en numerosas ocasiones: no, no penaliza un contenido simplemente por haber sido creado con inteligencia artificial.
Lo que sí penaliza es el contenido de mala calidad. Aquél que no aporta ningún valor al usuario.
Y en su documentación oficial lo deja bien claro: le da igual que el contenido esté hecho por la IA o por una persona. Lo que le importa es que sea útil, original y fiable.
Si ayudas al usuario, respondes bien a la intención de búsqueda y el texto encaja en una web mínimamente trabajada, no vas a tener una penalización solo por haber usado una herramienta de IA como DinoBRAIN para ayudarte a crear los contenidos.
De hecho, DinoBRAIN está pensada justo para evitar este problema.
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Al estar integrada dentro de DinoRANK te permite crear artículos basados en lo que ya está funcionando en Google. Y eso es un plus que no te dan otras aplicaciones.
¿Cuándo aparecen los problemas?
Pues vienen cuando se usa la IA sin cabeza. Cuando alguien abre DinoBRAIN, le da a generar un texto, lo copia y lo pega en su web sin revisar, sin editar o sin aportar nada propio.
Google detecta esta falta de calidad y acaba penalizando la web. Igual que hacía hace unos años con los textos cutres comprados a precio de saldo en ciertas plataformas.
Entonces, ¿cómo puedes usar DinoBRAIN para crear textos con IA que gusten a Google? ¿Cómo seguir manteniendo la originalidad?
Vamos a verlo en este post.
¿Me acompañas?
¿Cómo detecta Google si un texto es IA?
Google usa modelos de machine learning y sistemas como SpamBrain que son capaces de identificar patrones típicos de textos generados de forma masiva.
Ahora bien, como te he dicho antes, Google no se obsesiona con si algo está hecho por IA. Se preocupa fundamentalmente por si merece estar en sus rankings o no.
Por eso, lo que realmente analizan los sistemas de Google son patrones de baja calidad que, casualmente, se dan con mucha frecuencia en los contenidos generados con inteligencia artificial, especialmente si no han pasado por una revisión posterior.
- Textos repetitivos y genéricos: párrafos que podrían servir igual para un blog de viajes, de seguros o de jardinería.
- Falta de profundidad: textos que responden por encima, sin ejemplos o datos que demuestren una experiencia real.
- Keyword spam: repetir la palabra clave constantemente.
- Patrones raros: estructuras robóticas, frases casi calcadas de otros sitios, palabras y expresiones típicas de la IA (“en el corazón de”, “icónico”, “imperdible”, “vibrante”,…).
- Señales negativas de los usuarios: poca permanencia en página, alto pogo sticking (el usuario entra e inmediatamente vuelve a la SERP), CTR por debajo de la media, etc.
Es decir, Google no piensa “esto es IA, así que lo voy a penalizar”, sino que analiza un contenido y, si es una basura, acaba ignorándolo por completo. Venga de donde venga.
¿Qué porcentaje de contenido puedo automatizar sin riesgo?
Lo cierto es que no hay un porcentaje “seguro” de contenido con IA.
Como hemos visto, Google no tiene una cifra límite de generación con IA que si la sobrepasas te ganas una penalización. No es tan sencillo.
Lo que Google revisa es la calidad del conjunto y las señales que genera tu sitio web.
- ¿Quién está detrás de este contenido?
- ¿Tiene experiencia real?
- ¿Sabe de lo que habla?
- ¿Puedo fiarme?
O dicho de otro modo, a Google le importa el EEAT.
Por eso, el problema no es tanto que uses la IA en mayor o menor medida, sino que dé la impresión de que no hay nadie detrás de tu web.
Si usas DinoBRAIN para crear contenido y luego lo editas, aportas datos propios, tu experiencia y le das tu toque personal, entonces genial. Estás aprovechando la IA para ir más rápido sin cargarte el EEAT.
Pero si tienes una web donde todo es texto genérico, sin nombre, sin cara, sin casos reales, sin historia, entonces Google dirá “aquí no hay nadie con experiencia real, no me vale de nada”, independientemente del porcentaje de contenido que hayas creado con IA.
¿Qué señales le dan naturalidad al texto para evitar detección?
Las mejores señales de naturalidad no son trucos para engañar a los detectores de IA, sino muestras reales de que hay una persona detrás del contenido. En la siguiente tabla recopilo algunas ideas que puedes aplicar a tus textos.
- Usar un ritmo irregular, mezclando frases largas con frases cortas.
- Variar el uso de conectores y no utilizar siempre los mismos.
- Hacer preguntas al lector.
- Añadir anécdotas personales.
- Enlazar a otros artículos que complementen las ideas.
- Expresar los errores, las dudas, los matices.
- Posicionarse en temas concretos.
- Usar un lenguaje coloquial, con muletillas y expresiones cotidianas.
Ahora bien, todas estas señales están fenomenal, pero ¿cómo llevarlas a la práctica con DinoBRAIN?
Te lo cuento paso a paso en el siguiente apartado..
Cómo crear textos con DinoBRAIN a tu medida y que suenen naturales
El proceso que suelo seguir yo cuando creo textos con inteligencia artificial para mis proyectos se puede dividir en dos pasos principales:
- Le pido a DinoBRAIN que me haga un primer borrador del post, personalizando todos los aspectos que sea posible.
- Y después optimizo este borrador con la ayuda de los análisis de DinoRANK.
Vamos a ver en detalle cada uno de estos pasos, para que los puedas replicar, si quieres, en tu proyecto:
Creación de textos personalizados con DinoBRAIN
Aunque DinoBRAIN te permite crear contenidos de forma muy rápida, simplemente introduciendo una palabra clave y haciendo clic, yo siempre suelo habilitar las opciones de personalización que tienes disponibles bajo la opción de DinoBRAIN Pro.
Con DinoBRAIN Pro puedes hacer textos más profundos, más a tu medida y por tanto con más probabilidad de posicionar.
El punto de partida es el mismo de siempre: indica tu keyword principal y elige si quieres crear también una imagen de cabecera o prefieres no hacerlo.
Lo interesante empieza a partir de este punto.
DinoBRAIN analiza la SERP de Google para mostrarte el listado de resultados posicionados actualmente en el Top 10 para el país que hayas definido en tu proyecto.
En este panel puedes ver las extensiones de cada contenido y sus encabezados (H2, H3, etc).
Pero lo más importante es que aquí puedes seleccionar qué contenidos son relevantes para tu texto y cuáles no.
Imagina por ejemplo que tienes idea de construir un post de tipo listado (ej: “mejor portátil para teletrabajar”). Aunque podría ser que todos los contenidos del Top 10 sean listados, también es posible que Google haya decidido incluir alguna ficha de producto entre ellos.
En ese caso, podrías marcar todos los posts de tipo listado y desmarcar los de tipo ficha, para indicarle a DinoBRAIN qué URLs son las que debe tener en cuenta para sus siguientes análisis.
El siguiente paso del proceso es un keyword research.
DinoBRAIN utiliza tu palabra clave como semilla para localizar long tails relacionadas que puedan ayudarte a posicionar.
Por supuesto, tú tienes la última palabra y puedes decidir qué keywords quieres incluir en tu contenido y cuáles no.
Con toda esta información, DinoBRAIN nos propone una estructura de encabezados.
Pero nuevamente nos da mucha flexibilidad.
Podemos elegir qué secciones incluir y cuáles no, cambiarlos de orden o editarlos para adaptarlos a nuestro estilo.
Además podemos añadir nuevos encabezados para crear un texto todavía más acorde al contexto de nuestro proyecto.
Y justo debajo tenemos todavía más opciones de personalización.
Por un lado tenemos la posibilidad de adaptar la extensión del texto que se va a generar.
Para ello, DinoBRAIN nos muestra una estimación que podemos modificar jugando con los desplegables que aparecen junto a cada encabezado para indicar la longitud que queremos para la sección en cuestión.
También podemos indicarle a DinoBRAIN el tipo de texto que debe generar: informativo, transaccional o ficha de producto.
Y por último tenemos dos cuadros donde podemos personalizar todavía más el contenido final.
Aquí yo siempre le doy instrucciones lo más precisas posibles sobre el tono a utilizar por la IA y los objetivos de mi proyecto. De este modo me aseguro de que el resultado no será un texto genérico, sino adaptado al enfoque que le quiero dar.
Una vez hayas completado estos pasos, sólo te queda darle al botón y esperar unos segundos para obtener tu resultado.
Optimización de un texto generado con IA gracias a DinoRANK
Cuando DinoBRAIN me genera el texto, lo paso por el módulo de Prominencia Semántica de DinoRANK para asegurarme de incluir todos los términos más relevantes sobre mi temática.
Después edito todo a conciencia. Reviso el tono, añado ejemplos y opiniones personales, incluyo imágenes propias, tablas, gráficas, etc.
Es decir, me preocupo de que no sea un texto más, sino un trabajo que refleje mi experiencia.
Además, enlazo el contenido a otras secciones de mi web que lo complementen y refuercen la autoridad temática.
Y por último, me reservo ciertos contenidos clave (money pages, fichas muy importantes, etc.) para un trabajo todavía más manual.
Con todo esto, al final lo que consigo es algo muy sencillo pero muy potente: DinoBRAIN hace el trabajo pesado y yo hago el trabajo importante.
¿Conviene reescribir con IA o solo usarla para borradores?
Personalmente, yo suelo utilizar la inteligencia artificial solo para borradores y rara vez lo hago para reescribir textos.
¿Por qué? Porque cuando usas DinoBRAIN para generar un borrador desde cero, partes de una idea virgen, que puedes desarrollar a tu gusto. Tienes margen para introducir tu tono, tus ejemplos, tus anécdotas personales o tus errores. En definitiva, lo haces tuyo.
En cambio, cuando reescribes con IA un texto que ya estaba publicado, lo más normal es que:
- Cambie las palabras, pero no las ideas.
- Suene más genérico que antes.
- Pierda naturalidad y personalidad.
Todo lo contrario de lo que queremos si estamos pensando en cuidar nuestro EEAT y en que Google confíe en nuestro contenido.
Ahora bien, tampoco te voy a decir que nunca reescribo contenido con IA. No es cierto.
Hay casos concretos en los que sí lo hago. Por ejemplo:
- Cuando tengo un artículo muy antiguo que está mal enfocado y me compensa rehacerlo entero apoyándote en DinoBRAIN.
- Cuando quiero adaptar un mismo contenido a otro tipo de lector, otro tono u otro país.
- O si necesito una versión alternativa de un texto para otro proyecto y me viene bien una base de la que partir.
Pero incluso en estos casos, la estrategia es la misma: la IA me da un punto de inicio y luego yo aporto mi tono, mi criterio y mi enfoque final.
Así que quédate con esta idea: DinoBRAIN no es un riesgo, es una herramienta.
El riesgo es usarla como atajo rápido en vez de como un apoyo para crear tus contenidos de forma mucho más eficiente.
Felipe
Hola Edu,
Coincido con lo que comentas. En el segundo paso, cuando revisas el borrador en el módulo de TD*IDF, normalmente se sube una URL ya publicada, ¿cómo haces para hacerlo con un borrador?