¿Google castiga la IA? Castiga el relleno.

Jorge OsnayaConsultor de marketing digital AI-first · Escribo lo que aplico con clientes reales

Casi nueve de cada diez páginas que hoy aparecen en los primeros 20 resultados de Google tienen algo de texto generado por IA. Ahrefs lo midió en 600,000 páginas: solo el 13.5% era texto 100% humano, y la correlación entre cuánta IA tiene una página y el lugar en el que aparece fue de 0.011, que Ahrefs describe como efectivamente cero.

Si Google castigara un texto por haberlo escrito una máquina, ese número no existiría. La pregunta de si Google penaliza el contenido generado por IA parte de una premisa equivocada: que Google juzga cómo se hizo el texto. No lo juzga así. Juzga si le sirve a quien lo lee.

Lo que dice Google, con sus propias palabras

No hace falta adivinar la postura de Google. La ha puesto por escrito tres veces, y cada una lo dice con más detalle que la anterior.

La guía que Google publicó en febrero de 2023 lo dice sin rodeos: su enfoque está en la calidad del contenido y no en cómo se produjo. En sus preguntas frecuentes remata que usar IA o automatización de forma apropiada no va contra sus reglas. Lo que sí va contra ellas es usarla para generar contenido cuyo propósito principal sea manipular el posicionamiento.

La misma guía trae el antecedente que mejor explica su lógica. Hace unos diez años hubo una ola de contenido producido en masa, pero escrito por personas, y a nadie le habría parecido razonable que Google prohibiera todo el contenido humano por eso. Lo que hizo fue mejorar sus sistemas para premiar la calidad. Con la IA aplica el mismo criterio que ya usaba para premiar el contenido útil y confiable hecho para las personas.

La tercera fuente es la más reveladora: el manual que Google les da a las personas que evalúan la calidad de sus resultados. En su versión más reciente lo dice así: el uso de herramientas de IA generativa, por sí solo, no determina el nivel de esfuerzo ni la calificación de calidad de una página, porque con ellas se puede crear contenido de alta y de baja calidad.

Lo que sí castiga: el relleno en serie

Que la IA no esté prohibida no significa que todo lo hecho con IA pase. En marzo de 2024 Google endureció su política contra el uso abusivo de contenido a escala, que es producir páginas en serie para subir en el ranking, ya sea con automatización, con personas o con una combinación de ambas. Esperaba que sus resultados mostraran 40% menos contenido de baja calidad y poco original. En abril reportó que la reducción había llegado a 45%.

Fíjate en las palabras que se repiten en las tres fuentes: esfuerzo, originalidad y valor. Las guías para evaluadores exigen la calificación más baja cuando todo o casi todo el contenido principal de una página es copiado, parafraseado o republicado con poco o ningún esfuerzo, poca o ninguna originalidad y poco o ningún valor para quien la visita. Y entre los ejemplos de abuso a escala nombran justo este: usar herramientas automatizadas, con IA generativa o sin ella, como una forma de bajo esfuerzo de producir muchas páginas que no aportan nada frente a lo que ya existe sobre el mismo tema.

Por eso publicar en automático lo que la IA escupe es de las cosas que no le delego. Lo que Google detecta es el relleno.

Lo que rankea de verdad: asistido, casi nunca automático

Los datos de lo que sí aparece arriba cuentan la misma historia desde el otro lado. La mitad de lo nuevo que se publica ya lo escribe principalmente una IA. Graphite analizó artículos en inglés de Common Crawl y encontró que en el primer trimestre de 2026 el 49.9% eran principalmente de IA, contra 4.6% a finales de 2022, cuando salió ChatGPT. Y Ahrefs encontró algo de IA en el 74.2% de las páginas nuevas que analizó.

Pero en los resultados la proporción se invierte. Otro estudio de Graphite encontró que el 86% de los artículos que rankean en Google los escribió una persona y solo el 14% una IA. En lo que citan ChatGPT y Perplexity la proporción es de 82% contra 18%.

Parece que choca con el dato de Ahrefs del principio, y no. Ahrefs cuenta cualquier rastro de IA, aunque sea una corrección de estilo, mientras Graphite clasifica por quién escribió la mayor parte del texto. Juntos dicen algo muy concreto: casi todo lo que rankea tuvo ayuda de una IA, y casi nada de lo que rankea lo escribió una IA sola. El propio estudio de Ahrefs lo resume en uno de sus hallazgos: el contenido puramente de IA rara vez llega al primer lugar.

El riesgo real: el error dicho con seguridad

Si la penalización no es el problema, ¿cuál es? Uno que no depende de Google: la IA se equivoca con total aplomo.

Un estudio publicado en Scientific Reports le pidió a ChatGPT revisiones bibliográficas sobre 42 temas y revisó una por una las 636 referencias que citó. El 55% de las citas de GPT-3.5 eran inventadas, y el 18% de las de GPT-4 también. De las que sí existían, el 43% y el 24% traían errores de fondo. GPT-4 mejoró mucho sobre su antecesor, y aun así el problema no desapareció: el texto suena igual de seguro cuando acierta que cuando inventa.

Lo que vi en mi propio proceso

Este blog es AI First en serio. La investigación de fuentes de cada artículo la hace un sistema con IA, y cada cita que propone pasa por una segunda revisión con la instrucción contraria: intentar tumbarla, abriendo el documento original y comparando la cifra, el año y el contexto. En los cinco artículos anteriores a este, ese sistema propuso 70 citas. Siete no pasaron.

Lo que me importa es el tipo de error. Ninguno era absurdo y todos traían un enlace real a una fuente real. Un año mal atribuido. Una estadística famosa sobre el color que se atribuye a un académico, pero cuyo origen real no se puede rastrear. Un desglose que no sumaba su propio total. Una afirmación que la fuente no hacía. Una paráfrasis que convirtió una proporción del total en un promedio. Es difícil que un lector los hubiera notado. Pero eran datos falsos que habrían salido con mi nombre.

Por eso mi regla es "no publiques un dato que nadie abrió".

Cómo uso la IA en contenido sin arriesgar el posicionamiento ni el nombre

La receta es poner a la IA donde es buena y al criterio donde es insustituible. Las guías de Google incluso ponen como ejemplo de engaño el contenido hecho con IA firmado por autores inventados para que parezca escrito por personas, así que la firma también cuenta.

Si el problema de tu contenido es que suena genérico, el arreglo está en el brief y en la voz, y lo explico aquí. Si el problema es que no aparece, el arreglo es darle algo que valga la pena encontrar, y quitarle la IA rara vez cambia eso.

Qué premia y qué castiga, en corto

La pregunta útil es si tu contenido aporta algo que no estaba ya en los primeros diez resultados. Si la respuesta es no, da igual quién lo escribió. Si es sí, la IA te deja producirlo más rápido y sin bajar el estándar.

Si quieres saber si tu contenido está sumando o solo llenando espacio, y cómo meter IA en tu proceso sin arriesgar tu posicionamiento, agenda una asesoría sin costo y lo revisamos con tus datos.