Gracias a la IA generativa, publicar miles de páginas en pocas horas nunca ha sido tan fácil, y muchas marcas han probado el SEO programático (pSEO). Según el autor de una tribuna publicada por Search Engine Journal, que dice construir este tipo de sistemas desde 2016, estos programas agresivos hoy se derrumban o reciben penalizaciones manuales, porque nadie verifica si sus páginas merecen existir.
Google ya ha establecido el marco. El 5 de marzo de 2024, la empresa reforzó su política de abuso de contenido a gran escala, que se aplica tanto si las páginas son producidas por automatización, por humanos o por una combinación de ambos. Luego indica haber observado 45 % menos de contenido de baja calidad y no original en sus resultados.
El 7 de septiembre de 2026, John Mueller respondió en Bluesky a un sitio que generaba páginas a partir de todas las combinaciones posibles de nombres de dominio, tecnologías y atributos. Según él, este tipo de pSEO a menudo conduce a un sitio spam, en el límite del spam o de baja calidad, y las páginas ya publicadas pueden seguir pesando en cómo Google juzga todo el sitio.
Para el autor, el pSEO es ante todo un método de publicación: un patrón de búsqueda repetible, un conjunto de datos estructurado que hace única cada página, y un modelo que responde a la consulta para cada variante. El caso de un convertidor de divisas lo ilustra bien. El patrón es « convertir X en Y », los datos son el tipo de cambio en tiempo real de cada par, y el modelo transforma cada línea en página. Lucia Lecesne, responsable de marketing de Wise, que lleva este tipo de programa, insiste en la utilidad real para el cliente: « El pSEO puede hacer que esta solución sea relevante y accesible a través de las muchas consultas que comparten el mismo problema, adaptándola al contexto de búsqueda de cada cliente. Nunca debería ser un atajo para publicar grandes volúmenes de páginas de baja calidad. »
Bueno y malo pSEO
Vistas desde fuera, las dos prácticas se parecen, lo que mantiene la confusión. La publicación masiva conserva el modelo y el sistema de publicación, pero lo que diferencia cada página viene de una simple instrucción. Basta con cambiar el nombre de una ciudad para obtener una página « nueva » que no aporta nada nuevo. El autor propone una prueba: imaginar dos páginas sobre el costo de vida en Lisboa, construidas sobre el mismo modelo. La primera muestra alquileres, tarifas de transporte y precios de alimentos procedentes de una base de datos actualizada. La segunda parece igual de completa, pero sus cifras son una estimación del modelo de lenguaje, sin fuente ni fecha. Para distinguirlas, basta con preguntar de dónde viene cada cifra y cuándo se actualizó.
El autor precisa que el uso de la IA no es el criterio. Una página construida sobre datos reales y redactada con ayuda de la IA puede funcionar bien, mientras que una página escrita a mano sin datos sólidos no tiene más legitimidad para estar bien clasificada. Eli Schwartz traza la misma frontera: « Crear páginas simplemente porque puedes, no es SEO, es spam programático. » Danny Sullivan, entonces responsable de enlace con la búsqueda en Google, había propuesto en 2025 una prueba: ¿la intención era « captar ese tráfico » en lugar de responder a un usuario que realmente esperaba ese contenido?
Medir en la era de la búsqueda por IA
El contexto también ha cambiado. Según el análisis de SparkToro basado en datos de Similarweb, 68 % de las búsquedas de Google en Estados Unidos terminaron sin clic durante los primeros cuatro meses de 2026, frente a aproximadamente 60 % en 2024 y alrededor de 45 % en 2016. SparkToro atribuye esta evolución a los AI Overviews, que ahora aparecerían en más del 20 % de las búsquedas. Ahrefs estima por su parte que estos resúmenes han reducido en un 58 % los clics en el primer resultado.
En este contexto, el tráfico ya no basta para juzgar una página, porque el clic puede nunca llegar. El autor recomienda construir menos páginas, cada una con datos que nadie más tiene, definir el patrón de consulta antes que el modelo, y medir el rendimiento por modelo en lugar de por sitio. Concluye con una pregunta simple: antes de evolucionar cualquier cosa, elige una página y pregúntate de dónde viene cada cifra que contiene.
