La actualización del 23 de enero de 2025 de las Directrices para Evaluadores de Calidad de Búsqueda de Google ha afinado el enfoque sobre la IA generativa y el contenido a gran escala, y muchos editores ya están sintiendo la presión. Los evaluadores de búsqueda toman medidas contra los blogs de IA es más que una frase; refleja instrucciones explícitas y nuevos ejemplos que los evaluadores utilizarán para marcar páginas como Lowest cuando el contenido principal sea generado en masa, basado en plantillas o aporte poca o ninguna originalidad.
Este cambio no prohíbe la IA generativa de forma absoluta, pero eleva el estándar para la supervisión humana, la experiencia demostrable y el valor único. El PDF oficial de 181 páginas de las QRG y el registro de cambios dejan claro que los evaluadores ahora tienen señales concretas y nuevas categorías de spam que aplicar, mientras que los responsables de Búsqueda de Google reiteraron el mensaje en foros públicos en 2025.
Qué cambió en las QRG de enero de 2025
La versión del 23 de enero de 2025 de las QRG añadió una definición formal de IA generativa, definiéndola como un tipo de modelo de aprendizaje automático que crea nuevo contenido como texto, imágenes, música y código. Esa definición proporciona a los evaluadores un vocabulario común para evaluar las fuentes y la intención del contenido.
La actualización también incluye un registro de cambios detallado y revisiones explícitas en las secciones de Lowest/Low Page Quality para alinear las calificaciones con las políticas de Web Spam de Google. Nuevos ejemplos y una guía ampliada de Needs Met aclaran cómo los evaluadores deben juzgar páginas con contenido de IA o automatizado.
Es importante destacar que las QRG enfatizan que el uso de IA generativa por sí solo no determina la calificación de calidad de una página. La IA generativa puede producir tanto páginas de alta como de baja calidad; la revisión humana, el valor añadido y las señales de confianza siguen siendo decisivos.
Nuevas categorías de spam y la regla de Lowest‑quality
Enero de 2025 introdujo nuevas o ampliadas categorías de spam, incluyendo Abuso de Dominio Expirado, Abuso de Reputación del Sitio y Abuso de Contenido Escalado, reflejando preocupaciones sobre estrategias de publicación masiva y de bajo valor. Estas categorías dan a los evaluadores etiquetas concretas que aplicar cuando surgen patrones de abuso.
Las QRG también contienen una regla explícita de Lowest para contenido de IA o automatizado: la calificación Lowest se aplica si todo o casi todo el contenido principal está copiado, parafraseado, incrustado, generado automáticamente o por IA, o republicado con poco o ningún esfuerzo, originalidad o valor añadido. Ese pasaje es central para explicar por qué muchos sitios con mucho contenido de IA ahora corren el riesgo de ser degradados severamente.
El documento incluye ejemplos vívidos de Lowest, listas de productos basadas en plantillas, páginas de afiliados generadas automáticamente, contenido principal sin sentido y páginas médicas YMYL poco confiables, para que los editores vean qué evitar en la práctica.
Cómo se instruye a los evaluadores para detectar contenido de IA y a escala
Las QRG ofrecen consejos prácticos de detección: copiar frases distintivas en un motor de búsqueda para comprobar coincidencias textuales o casi textuales, y buscar redacciones que indiquen parafraseo de IA, como frases tipo Como modelo de lenguaje o salidas truncadas que parecen cortadas. Estas señales se marcan como alertas, especialmente cuando aparecen en muchas páginas.
Se indica a los evaluadores revisar varias páginas para detectar patrones de solapamiento y escala; el contenido parafraseado que refleja de cerca fuentes autorizadas o Wikipedia sin aportar ideas propias se trata como candidato a Lowest. La guía también incluye ejemplos médicos y de productos concretos para mostrar cómo las salidas de plantilla pueden ser dañinas en páginas YMYL.
También hay una nota operativa: los evaluadores deben desactivar los bloqueadores de anuncios para ver las páginas como lo haría un usuario típico, asegurando una evaluación coherente de los elementos y el diseño de la página. Ese pequeño detalle procedimental importa en cómo los evaluadores valoran la experiencia completa del usuario.
Por qué esto importa para editores y SEO
Para muchos sitios que adoptaron la generación masiva de IA, la actualización de las QRG es una llamada de atención. Los análisis de la industria muestran que una gran parte del nuevo contenido web lleva huellas de IA, y Google está entrenando explícitamente a los evaluadores para marcar las salidas escaladas y basadas en plantillas como Lowest cuando aportan poco valor original.
Google sigue enfatizando que el contenido creado por IA no está prohibido categóricamente, pero el contenido producido principalmente para manipular la búsqueda, páginas generadas en masa sin valor añadido, debe tratarse como spam. Comentarios públicos de responsables de búsqueda y sesiones de Search Central Live en 2025 reforzaron que los evaluadores y la comunidad deben aplicar calificaciones Lowest cuando corresponda.
Por lo tanto, los profesionales de SEO deben replantear sus flujos de producción: depender de la producción masiva de IA sin experiencia humana, edición y procedencia ahora es un riesgo empresarial, especialmente para temas YMYL y nichos con muchos afiliados que las QRG mencionan explícitamente.
Impacto medido en el ecosistema y reacción de la industria
Las mediciones concretas subrayan lo que está en juego. Ahrefs informó que los AI Overviews se correlacionaron con aproximadamente un 34,5% menos de CTR promedio para las páginas orgánicas principales en algunas consultas, ilustrando cómo las funciones y resúmenes de Google pueden cambiar los patrones de tráfico y agravar los efectos de cero clics.
Investigaciones amplias de editores e informes de prensa describieron caídas sustanciales en los clics de sitios de noticias cuando aparecen resúmenes de IA, lo que generó preocupación en la industria por la disminución de audiencia e ingresos. Estas tendencias, combinadas con encuestas que muestran que muchas páginas nuevas incluyen contenido de IA, explican por qué las QRG endurecieron su postura sobre el contenido escalado de bajo valor.
La cobertura de la industria y los comentarios de SEO enmarcaron los cambios de enero de 2025 como una instrucción explícita para marcar páginas de IA escaladas y basadas en plantillas; los profesionales pidieron una edición humana más fuerte, mejores señales de autoría y experiencia demostrable para evitar pérdidas de tráfico y penalizaciones.
Cómo adaptarse: pasos prácticos para creadores
Primero, prioriza E‑E‑A‑T: muestra experiencia, establece pericia y asegura supervisión editorial. Las QRG y la guía relacionada de Google enfatizan la experiencia demostrable y la responsabilidad de los autores y sitios, especialmente para temas YMYL.
Segundo, añade valor demostrable a cualquier contenido asistido por IA. Eso significa verificación humana, investigación original o reportajes, experiencia práctica, ejemplos únicos y biografías claras de los autores que documenten competencia. Evita simplemente parafrasear fuentes autorizadas o salidas de plantilla que reciclan las mismas frases en muchas páginas.
Tercero, reestructura los procesos de producción para evitar plantillas masivas y páginas escaladas con poca originalidad. Usa la IA como herramienta de borrador, no como único creador de contenido; realiza ediciones manuales, cita fuentes e incluye ideas propias que un evaluador o algoritmo pueda reconocer como trabajo original.
Qué deben evitar y vigilar los editores
Evita listas de productos generadas automáticamente, plantillas de afiliados poco elaboradas y páginas en masa que existen solo para captar tráfico de búsqueda. Las QRG proporcionan ejemplos concretos de Lowest que reflejan estos modos de fallo, y los evaluadores están entrenados para identificarlos.
Vigila los artefactos típicos de IA: frases idénticas en muchas páginas, advertencias típicas o restos de modelo de lenguaje, salidas truncadas y excesivo solapamiento con sitios de referencia. Estos indicadores pueden activar calificaciones Lowest y deben ser eliminados o revisados a fondo por humanos.
Por último, monitorea de cerca el tráfico y los cambios en las SERP. Google sigue confiando en evaluaciones humanas a gran escala, cientos de miles de pruebas de calidad de búsqueda alimentan el entrenamiento del sistema, por lo que el rendimiento de los editores hoy puede influir en el comportamiento de clasificación y la presentación de resultados en el futuro.
La actualización de las QRG de enero de 2025 de Google deja claro que los evaluadores de búsqueda toman medidas contra los blogs de IA cuando estos blogs dependen de salidas de IA escaladas, basadas en plantillas o de bajo valor. La guía proporciona métodos prácticos de detección y ejemplos explícitos para que los evaluadores y sistemas automatizados puedan identificar mejor el contenido que carece de originalidad o supervisión humana.
Para los editores, el camino a seguir es sencillo en principio aunque exigente en la práctica: usa la IA de forma responsable, demuestra experiencia y pericia, aporta valor único y evita el uso masivo de plantillas. Quienes se adapten preservarán la visibilidad; quienes traten la IA como un atajo se arriesgan a calificaciones Lowest y consecuencias significativas en el tráfico.
