El estado actual de IA en SEO
Después de dos años usando IA generativa intensivamente para SEO, tengo una perspectiva bastante clara: es una herramienta increíble mal usada por la mayoría.
El problema no es la IA. Es cómo la usamos.
Lo que funciona muy bien
1. Investigación y análisis
La IA es brutal para:
- Analizar SERPs y extraer patrones
- Resumir documentación técnica
- Identificar entidades y relaciones semánticas
- Generar variaciones de keywords
Prompt que uso constantemente:
"Analiza los 10 primeros resultados para [keyword].
Identifica: estructura común, entidades mencionadas,
preguntas que responden, gaps de contenido."2. Escalado de contenido técnico
Para fichas de producto, FAQs estructuradas y contenido basado en datos, la IA ahorra horas. La clave es tener un template sólido y datos de entrada limpios.
3. Traducciones y localización
Mejor que Google Translate, especialmente si le das contexto de la industria y el tono de marca.
Lo que no funciona (o funciona mal)
Contenido de expertise real
Si tu ventaja competitiva es el conocimiento profundo y la experiencia, la IA no puede replicarlo. Puede sonar convincente, pero le falta:
- Anécdotas reales
- Opiniones formadas por experiencia
- Matices que solo vienen de años de trabajo
- El “olfato” de saber qué importa y qué no
Contenido YMYL
En Your Money Your Life (salud, finanzas, legal), la IA es peligrosa. Las alucinaciones son inaceptables cuando hay consecuencias reales.
Mi workflow actual
| Fase | Quién hace qué | Tiempo aproximado |
|---|---|---|
| 1. Research | IA analiza SERPs, clusters, gaps | 15 min |
| 2. Outline | Humano define estructura y puntos clave | 20 min |
| 3. Draft | IA + Humano: técnico vs opiniones | 1-2h |
| 4. Edición | Humano revisa todo, añade experiencia | 30-45 min |
| 5. Optimización | IA genera variaciones de títulos/metas | 10 min |
El resultado: contenido que suena humano porque es humano en lo que importa (criterio, experiencia, opinión) pero acelerado en lo mecánico (research, variaciones, formato).
La pregunta del millón: ¿Google detecta contenido IA?
Honestamente, creo que la pregunta está mal planteada.
Google no penaliza contenido IA. Penaliza contenido malo. Y resulta que mucho contenido IA es malo.
| Señal de contenido IA malo | Señal de contenido IA bien usado |
|---|---|
| Genérico, suena a plantilla | Específico, con datos concretos |
| Sin perspectiva única | Opinión formada por experiencia |
| Repite lo que ya existe | Aporta ángulo nuevo |
| E-E-A-T inexistente | Autor verificable con expertise |
| Fechas y datos inventados | Fuentes citadas y verificables |
| Tono robótico uniforme | Voz personal reconocible |
Si usas IA para crear contenido diferenciado con expertise real, no hay problema. Si la usas para generar 1000 artículos de relleno, tarde o temprano lo pagarás.
Herramientas que uso
| Herramienta | Mejor para | Debilidad |
|---|---|---|
| Claude | Análisis largo, razonamiento, código | Más lento, sin web search nativo |
| ChatGPT | Brainstorming, variaciones, creatividad | Alucinaciones frecuentes |
| Perplexity | Research con fuentes citadas | Menos profundo en análisis |
| Gemini | Análisis de datos, integración Google | Inconsistente en calidad |
La elección depende de la tarea. Para análisis de SERPs uso Perplexity (cita fuentes). Para escribir briefs uso Claude (mejor estructura). Para variaciones de títulos uso ChatGPT (más creativo).
El límite real
La IA es un amplificador. Amplifica a los buenos SEOs y expone a los malos.
Google lo ha dejado claro en su guía sobre contenido generado por IA: no penalizan la IA, penalizan el contenido de baja calidad. El problema es que mucho contenido generado con IA es genérico, no aporta perspectiva única y carece de E-E-A-T real.
Si tu estrategia se basa en expertise real y diferenciación, la IA te hace más productivo sin sacrificar calidad. Si se basa en volumen sin valor, solo acelera el camino hacia la irrelevancia.
El límite está donde termina tu conocimiento real.