Desde que pudimos producir contenido a escala a través de IA, ha habido capturas de pantalla de gráficos en X y LinkedIn, generalmente estudios de casos o como parte de materiales de ventas.
Un SEO que conozco bien, Martin Sean Fennon, compartió un ejemplo de un estudio de caso de marca en curso, cómo escalar el contenido a través de IA y cómo se recibe el contenido (a través de la medición del tráfico de terceros).
El problema no siempre es que el contenido haya sido producido por IA; ese siempre ha sido un buen diferenciador al que echarle la culpa, ya que hay muchos más factores que influyen en si el contenido se indexa o no, y mucho menos se publica.
El verdadero problema radica en el hecho de que escalar la producción de contenido, independientemente del método, a menudo introduce una serie de problemas de control de calidad. La IA es simplemente el último y más fácil chivo expiatorio de una falla fundamental en el proceso de contenido, que incluye todo, desde la estrategia de palabras clave y la selección de temas hasta la edición, los enlaces internos y la distribución.
Sin embargo, esta asignación no es garantía de un desempeño sostenido.
El aumento inicial es a menudo el resultado de que los sistemas de Google procesan de manera eficiente contenido nuevo o novedoso, lo que significa que se beneficia de un «impulso de frescura». Se aplica un aumento de frescura similar cuando envía una URL a través de Google Search Console para su indexación.
El umbral al que nos enfrentamos actualmente es mantener esa calidad y relevancia a escala, una vez que la novedad inicial desaparece y el efecto «Monte IA» disminuye, dejando atrás los desafíos subyacentes de la calidad del contenido.
Cuando introduces muchas URL nuevas en tu sitio web, le estás pidiendo a Google que aumente los recursos para tu sitio web, y la forma en que Google asigna estos recursos está bien documentada.
Como su inventario percibido ya no coincide con su inventario real, Google tiene que elegir qué parte del nuevo lote de URL invertir, o si invertir o no en una muestra representativa de las nuevas URL (potencialmente basada en un patrón de URL, por ejemplo, una subcarpeta) y luego ver cómo los usuarios reaccionan e interactúan con el contenido.
Este proceso determina si, menos el aumento de frescura inicial, se justifica que la URL (y el contenido) permanezca en el índice y se publique.
Este concepto se relaciona directamente con el presupuesto de rastreo y el umbral de calidad de Google. Si las URL de muestra tienen un rendimiento deficiente o no cumplen con un determinado estándar de calidad después de que la novedad inicial desaparece, el resto del contenido escalado a menudo tiene dificultades para ganar tracción.
También vale la pena señalar que el umbral no es estático y cambia con el tiempo a medida que se publica contenido de mejor calidad, como señaló Adam Gent, y variará según el tema, ya que no todas las consultas merecen estar actualizadas.
El contenido generado por IA que conduce a un aumento inicial del tráfico, seguido rápidamente por una meseta o una disminución, constituye una buena publicación social, pero también resalta una comprensión clave de que el problema no es la IA en sí, sino una falla fundamental en la estrategia de contenido y el control de calidad a escala.
La IA simplemente amplifica las debilidades existentes. El «impulso de frescura» que reciben las nuevas URL enmascara estos problemas subyacentes, creando una ilusión temporal de éxito.
El verdadero obstáculo es el umbral de calidad de Google, ya que Google necesita administrar los recursos y ser más estricto con lo que rastrea (y con qué frecuencia) y lo que se retiene en el índice listo para publicar.
Al evaluar una muestra de nuevas URL para ver si realmente atraen a los usuarios y mantienen su relevancia, se evita desperdiciar recursos. Si esta muestra, o el contenido a mayor escala, no alcanza el umbral de calidad actual, entonces se retirarán los recursos y seremos testigos de más escenarios del «Monte IA».
Cambio de la escala de producción al mantenimiento de la calidad a escala
Esto es importante porque depender únicamente de la IA para obtener volumen es una métrica vanidosa que garantiza el desperdicio de recursos a largo plazo.
El enfoque debe pasar de la escala de producción al mantenimiento de la calidad a escala.
Las marcas deben invertir en procesos editoriales sólidos, estrategias dirigidas por humanos y un control de calidad meticuloso (incluidos enlaces internos y distribución) para garantizar que cada contenido, ya sea asistido por IA o no, supere consistentemente el umbral de evolución de Google. Esto ha sido descrito recientemente por Google en Toronto como contenido no básico.
No hacerlo significa perseguir constantemente aumentos de tráfico fugaces en lugar de generar un rendimiento orgánico duradero y autorizado.
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