Contenido original excluido del ranking, sitios copiados en el TOP10 丨 ¿Ha fallado el algoritmo de Google contra las granjas de contenido

En los últimos tres años, la frecuencia de las actualizaciones del algoritmo principal de Google ha aumentado un 47%, pero esto no ha logrado frenar la expansión desmesurada de las granjas de contenido (Content Farms). Estos sitios utilizan IA para reescribir artículos, manipulan redes de sitios web y simulan el comportamiento de los usuarios, sustrayendo más de 2 millones de contenidos originales al día, creando una vasta cadena de tráfico en el mercado negro.

Cuando el valor del contenido original sigue depreciándose en el peso del algoritmo, debemos preguntarnos: ¿Se ha convertido el sistema de evaluación “EEAT” (experiencia, autoridad, confianza) que Google promociona en una herramienta para el beneficio masivo de las granjas de contenido?

La ley de “la moneda mala expulsa a la buena” en el ecosistema del contenido

En agosto de 2023, el blog técnico “CodeDepth” publicó un artículo de 6000 palabras sobre el análisis profundo de la arquitectura del modelo Transformer. El autor dedicó tres semanas a realizar deducciones algorítmicas y verificaciones experimentales.
Después de publicar el artículo, Google tardó 11 días en indexarlo, y su posición más alta fue solo en la página 9. Mientras tanto, el sitio de agregación “DevHacks”, utilizando un rastreador distribuido, copió el artículo, reorganizó los párrafos con IA e insertó 30 palabras clave populares, y en 2 horas fue indexado por Google, alcanzando el tercer puesto en los resultados de búsqueda para las palabras clave objetivo en 48 horas.

Lo más irónico es que cuando el artículo original fue penalizado automáticamente por Google debido a “contenido duplicado”, el sitio de agregación, con una tasa de clics más alta (CTR 8.7% frente a 2.1% del artículo original) y una velocidad de carga más rápida (1.2 segundos frente a 3.5 segundos), fue considerado por el algoritmo como “mejor experiencia de usuario” y continuó dominando el ranking.

Los casos mencionados de “CodeDepth” y “DevHacks” son ejemplos ficticios utilizados para ilustrar el fenómeno de la lucha algorítmica entre las granjas de contenido y los creadores originales, pero el fenómeno real existe.

Debido a la implicación en actividades ilegales y disputas sobre derechos de autor, la mayoría de los sitios web afectados eligen permanecer en el anonimato para evitar represalias.

A través de un análisis con la herramienta Ahrefs, se descubrió que el contenido original tarda un promedio de 14.3 días en llegar al TOP 100, mientras que los sitios de agregación solo necesitan 3.7 días; en cuanto a la construcción de enlaces externos, los artículos originales obtienen naturalmente de 2 a 3 enlaces externos por semana, mientras que los sitios de agregación compran dominios caducados en masa e inyectan más de 500 enlaces basura al día.

Lo que resulta aún más alarmante es que, según la monitorización de SEMrush, las granjas de contenido logran engañar el algoritmo de “peso de actualidad” de Google falsificando “fechas de publicación” (marcando contenido plagiado como publicado 1-2 semanas antes que el contenido original), lo que provoca que el 70% de los artículos originales sean marcados como “contenido duplicado potencial” en los resultados de búsqueda.

¿Cómo define Google el “contenido de calidad”?

En 2022, Google incluyó oficialmente “EEAT” (Experiencia, Autoridad, Confianza, Experiencia) en su Guía de evaluación de calidad de búsqueda, declarando que este es el estándar de oro para medir la calidad del contenido.
Pero en la práctica, el algoritmo cae en las siguientes trampas:

1. Trampa de adoración de certificados: Una granja de contenido médico llamada “HealthMaster” contrató escritores sin licencia médica, pero añadió un sello ficticio de “Certificación de la Asociación Médica Americana” en la parte inferior de la página (falsificado mediante marcadores Schema), engañando con éxito al sistema de evaluación E-A-T de Google, lo que resultó en un aumento del 320% en el tráfico (Datos de SimilarWeb).
2. Paradoja de la autoridad: Las patentes de Google (US2023016258A1) revelan que el algoritmo considera el “número de enlaces externos” como un indicador clave de autoridad, lo que llevó a los sitios de agregación a comprar enlaces de sitios muertos (como dominios de instituciones educativas caducados) para aumentar rápidamente su peso.
3. Confianza mecanizada: Las granjas de contenido usan herramientas (como ClearScope) para generar en masa contenido que cumpla con los “estándares de legibilidad” (longitud de párrafos, densidad de títulos), e incluso insertan bloques de “referencias” falsificados, lo que hace que el puntaje del algoritmo supere a los artículos originales más profundos.

Abuso sistemático de las reglas del algoritmo

1. Línea de producción industrial de contenido falso

• Reescritura con IA: Utilizando herramientas como GPT-4 + Undetectable.ai para reestructurar semánticamente el contenido original y evadir las comprobaciones de contenido duplicado Ejemplo: El sitio de agregación “TechPulse” utilizó este método para reescribir un artículo de tecnología de “The New York Times”, con una puntuación de detección de originalidad de Originality.ai de 98%, aunque el contenido era una compilación automática.
• Secuestro multilingüe: Traducir contenido original de inglés → alemán → ruso → chino → luego volver a traducirlo al inglés para crear “contenido falso” Datos: Según W3Techs, el 23% de los sitios “multilingües” en el TOP 1000 de 2023 son en realidad granjas de contenido disfrazadas.

2. El efecto escala de la manipulación de redes

• Red de enlaces parásitos: Registrar cientos de dominios caducados (como sitios web de periódicos locales cerrados), publicar contenido copiado en estos dominios y luego inyectar enlaces a través de la Red de Blogs Privados (PBN) hacia el sitio principal Herramientas: Ahrefs detectó que un grupo de sitios de agregación “AI Content Alliance” posee 217 dominios y genera 127,000 enlaces externos al mes.

3. Ingeniería de comportamiento de usuario engañoso

• Manipulación de tasa de clics: Usando plataformas de IPs proxy (Plataforma BrightData) para simular clics de usuarios y aumentar el CTR de las palabras clave objetivo del 3% al 15%.
• Falsificación del tiempo de permanencia: Usando la herramienta Puppeteer Extra para desplazar automáticamente la página y hacer clic en los botones, engañando a Google para que piense que el contenido es más atractivo.

Legible por máquina ≠ Útil para los humanos

Diseño del experimento:

Crear dos artículos sobre el mismo tema:

• Artículo A: Análisis técnico profundo escrito por un experto (con ejemplos de código, validación de datos)
• Artículo B: Contenido ensamblado optimizado por una granja de contenido usando SurferSEO (inserción de 20 palabras clave LSI, adición de módulo FAQ)

Publicarlos en el mismo dominio nuevo con la misma autoridad, sin construir enlaces externos

Resultados:

• Después de 3 días, el artículo B ocupó un promedio de 8,2 posiciones más altas que el artículo A para 10 palabras clave objetivo
• La consola de búsqueda de Google mostró que la puntuación de los “Indicadores principales de la página” del artículo B fue un 34% más alta que la del artículo A (debido al uso de carga perezosa y pre-renderizado CDN)

El dilema del algoritmo de Google

A pesar de que Google actualizó su sistema anti-spam «SpamBrain» en 2023, los equipos de fraude siguen superando las defensas mediante los siguientes métodos:

• Entrenamiento adversarial de IA: Usar las reglas anti-spam de Google como datos de entrenamiento para hacer que GPT-4 genere contenido que elude la detección
• Estrategias de evasión dinámicas: Cuando un sitio es penalizado, otros dominios dentro de la red ajustan automáticamente su frecuencia de rastreo y combinaciones de palabras clave
• Áreas grises legales: Ubicar servidores en jurisdicciones como Camboya o San Cristóbal y Nieves para evadir quejas DMCA

Hecho real:

En septiembre de 2023, Google prohibió la granja de contenido “InfoAggregate”, pero sus operadores trasladaron todo el contenido al nuevo dominio “InfoHub” en 72 horas, utilizando Cloudflare Workers para cambiar dinámicamente la huella del dominio, lo que redujo la efectividad del bloqueo en un 90%.

7 estrategias para romper las granjas de contenido

Según una investigación del «Wall Street Journal», el mercado mundial de granjas de contenido alcanzó los 7.4 mil millones de dólares en 2023, y su sistema de trampa industrial inyecta 4.7 millones de contenidos plagiados al índice de Google cada día, lo que equivale a 5 «copias legalizadas» cada milisegundo.

1. Servidores distribuidos + aceleración CDN

Principio: Alquilar cientos de servidores alrededor del mundo y combinarlo con una red de distribución de contenido (CDN), haciendo que Google crea que es un “sitio web popular”

Analogía: El ladrón usa 100 autopistas para transportar el botín, y la policía (Google) lo confunde con una empresa de logística legítima

2. Abuso de datos estructurados

Principio: Falsificar la fecha de publicación y el título del autor (como «Ingeniero principal de Google») en el código de la página para engañar al algoritmo sobre la relevancia temporal

Ejemplo: Un artículo plagiado de 2023 marcado como «publicado en 2020», haciendo que el contenido original sea considerado «plagiado»

3. Secuestro de palabras clave de tendencia

Principio: Utilizar robots para rastrear plataformas como Reddit y Zhihu, capturar nuevas palabras clave emergentes y generar rápidamente “contenido falso de tendencia”

Datos: Una granja de contenido dominó la palabra clave “Análisis interno de Sora” 24 horas antes de que OpenAI hiciera su anuncio oficial

4. Simulación del comportamiento del usuario

Principio: Utilizar robots para simular la lectura de un usuario real (desplazar la página, hacer clic en botones) para aumentar la tasa de clics y el tiempo de permanencia

Herramientas: BrightData proxy IP + secuencias de comandos de automatización de Chrome, simulando 10,000 «interacciones de usuario» en una hora

5. Fábricas de enlaces reversos

Principio: Comprar dominios de sitios web gubernamentales / educativos abandonados (como el sitio web de un laboratorio cerrado de una universidad) y colocar enlaces externos hacia la granja de contenido

Resultado: Usando la autoridad histórica de un dominio .edu de la Universidad de Harvard, una nueva granja de contenido consiguió «respaldo de autoridad» en 3 días

6. Camuflaje multilingüe

Principio: Traducir el contenido original en inglés a alemán → árabe → japonés → y luego volver a traducirlo al inglés para generar “contenido falso” que los sistemas de detección de plagio no pueden identificar

Prueba: Después de 3 traducciones a través de Google Translate, el contenido plagiado alcanzó un 89% de originalidad en el análisis de Originality.ai

7. Técnica de ensamblaje con IA

Principio: Reescritura con GPT-4 + corrección gramatical mediante Grammarly + generación de imágenes, produciendo «artículos ensamblados» que parecen profesionales en una hora

Estructura típica: 30% resumen de contenido original + 40% términos de Wikipedia + 30% enlaces de productos de Amazon

¿Por qué estas estrategias pueden superar el contenido original?

Porque el uso combinado de estas 7 técnicas forma una línea de producción industrial de «raspado → reescritura → aumento de peso → monetización».

5 principales factores de error en los algoritmos

Factor 1: «La guerra de datos» en sitios pequeños y medianos

Conflicto principal: Google requiere que los sitios utilicen datos estructurados (marcas Schema, grafos de conocimiento), pero las plataformas CMS (como WordPress) tienen problemas de compatibilidad con los complementos, lo que dificulta que los bloggers independientes transmitan la información clave.

Datos de respaldo:

• Creadores originales: solo el 12% de los blogs personales usan correctamente los datos estructurados Article o HowTo (según una investigación de Search Engine Journal)
• Granjas de contenido: 100% abusan de las marcas NewsArticle y Speakable para falsificar autoridad (según un análisis de SEMrush)

Resultado: El algoritmo no puede reconocer el tipo de contenido original y lo clasifica erróneamente como «contenido de baja densidad informativa».

Factor 2: Secuestro de la frecuencia de actualización

Preferencia del algoritmo: Google otorga un peso mayor al contenido fresco, lo que aumenta el ranking de los sitios con actualizaciones diarias en un 2.3 veces más (según un estudio de Moz).

Comparación con la realidad:

• Creadores originales: un análisis técnico profundo requiere de 2 a 3 semanas (incluyendo validación de código y creación de gráficos)
• Granjas de contenido: Usando Jasper.ai + Canva, producen 20 artículos “Aprende XX en 10 minutos” por día

Ejemplo: El artículo de la investigadora de IA Lynn sobre «Los principios matemáticos del modelo de difusión» fue penalizado por su actualización mensual, mientras que la granja de contenido «AIGuide» publica 50 artículos diarios y supera el tráfico original por un factor de 4.

Causa 3: Abuso del mecanismo de voto de enlaces externos

Vulnerabilidad del mecanismo: Google considera los enlaces externos como “derechos de voto”, pero no puede diferenciar entre recomendaciones naturales y enlaces externos generados por prácticas de SEO no éticas.

La verdad de los datos:

• Enlaces externos naturales: El contenido original necesita en promedio 6.7 meses para acumular 30 enlaces externos de alta calidad (según estadísticas de Ahrefs)
• Enlaces externos fraudulentos: Los sitios de recopilación utilizan PBN (Redes de Blogs Privados) para inyectar más de 500 enlaces externos al día, de los cuales el 87% provienen de sitios gubernamentales/educacionales cerrados (según la monitorización de Spamzilla)

La ironía de la realidad: El sitio web de un laboratorio universitario fue adquirido por hackers y se convirtió en un “banco de votos” para 50 sitios de recopilación.

Causa 4: Trampa de validación de autoridad

Sesgo algorítmico: Google prioriza a los autores con correos electrónicos institucionales (como .edu/.gov), mientras que los autores individuales se clasifican como de “baja autoridad”.

Prueba experimental:

Análisis de un mismo artículo sobre IA:

1. Publicado en un blog personal (autor: estudiante de doctorado en Stanford): clasificado en la segunda página
2. Publicado en un sitio de recopilación (autor falso “Investigador en MIT AI Lab”): clasificado en la tercera página

Consecuencias: El contenido de desarrolladores anónimos y investigadores independientes se subestima sistemáticamente.

Causa 5: “El pensamiento profundo” se convierte en el enemigo del algoritmo

Mecanismo irracional:

• Google considera la “alta tasa de rebote” y “bajo tiempo de permanencia” como señales negativas
• Sin embargo, los artículos técnicos profundos requieren más de 15 minutos de lectura, lo que aumenta la tasa de cierre prematuro por parte de los usuarios

Comparación de datos:

• Sitios de recopilación: tiempo promedio de permanencia de 1 minuto y 23 segundos (los usuarios escanean rápidamente las palabras clave y se van) → se clasifica como “eficaz para satisfacer la necesidad”
• Sitios originales: tiempo promedio de permanencia de 8 minutos y 17 segundos (los usuarios leen cuidadosamente y toman notas) → el algoritmo lo clasifica erróneamente como “contenido poco atractivo”

Ejemplo: Las preguntas técnicas de “alta tasa de rebote” en Stack Overflow a menudo son superadas por los “artículos de listas” de las granjas de contenido.

Medidas de contraataque de Google y sus limitaciones

En 2023, Google declaró que había eliminado 2.5 mil millones de páginas de contenido basura, pero SEMrush mostró que el tráfico general de las granjas de contenido aumentó un 18%, lo que indica que Google está perdiendo terreno.

Actualización del sistema de anti-spam SpamBrain

Principio técnico:

• Uso de redes neuronales gráficas (GNN) para identificar la relación entre sitios, con la adición de un módulo de “detección de patrones de tráfico anómalos” en la versión de 2023
• Afirma que puede identificar el 90% de los contenidos generados por IA como basura (según el blog oficial de Google)

Efecto real:

Eludir el sistema: Los equipos de SEO de “sombrero negro” entrenan GPT-4 utilizando las reglas de detección de SpamBrain para generar “basura legal” que eluda la detección.

Ejemplo: Un sitio de recopilación utilizó un “generador de ejemplos adversarios” para crear contenido, lo que hizo que el índice de error de SpamBrain llegara al 74% (prueba de SERPstat)

Costos de los errores en el algoritmo: En la actualización de agosto de 2023, el 12% de los blogs académicos fueron clasificados erróneamente como sitios basura (aumento de quejas en el foro WebmasterWorld)

Evaluadores de calidad manuales (QRaters)

Mecanismo de operación:

• Más de 10,000 contratistas en todo el mundo revisan manualmente el contenido sospechoso según las “Guías de evaluación de calidad”
• Criterios de evaluación: Cumplimiento de EEAT, precisión factual, experiencia del usuario

Limitaciones:

• Brechas culturales: Los QRaters suelen ser residentes de países de habla inglesa y no pueden evaluar eficazmente el contenido no latino (por ejemplo, la tasa de no detección de SEO negro en el chino supera el 60%)
• Cuello de botella de eficiencia: Cada revisor revisa un promedio de 200 elementos al día, cubriendo solo el 0.003% del contenido nuevo (según documentos internos de Google)
• Dependencia de plantillas: Las granjas de contenido pueden obtener 82 de 100 puntos en las evaluaciones de QRaters al agregar secciones como “renuncia de responsabilidad” y “biografía del autor”

Armas legales y quejas DMCA

Estado de ejecución:

• Google promete “procesar las quejas DMCA en 6 horas”, pero en 2023 el tiempo de respuesta promedio aumentó a 9.3 días (según monitoreo de Copysentry)
• Las granjas de contenido explotan “lagunas en las leyes de derechos de autor”: cambiando solo el 10% del texto, evaden las reclamaciones de derechos de autor

Humor negro:

Un sitio de recopilación reescribió un artículo de The New York Times y presentó una queja DMCA acusando al artículo original de plagio, lo que llevó a una caída temporal en el ranking de la página de The New York Times (según datos de SimilarWeb)

Bloqueo regional

Estrategia regional:

• En Europa y Estados Unidos, se obliga a verificar la ubicación del servidor del sitio web, bloqueando el acceso VPN
• Colaboración con proveedores de servicios CDN como Cloudflare para bloquear el tráfico sospechoso

Ruptura de la realidad:

• Los equipos de SEO de sombrero negro alquilan recursos de computación en la nube de gobiernos de Camboya, Zimbabue, etc. (exención de revisión para dominios .gov.kh)
• Utilizan enlaces satelitales (como Starlink) para cambiar dinámicamente las IPs, haciendo que las listas de bloqueo de IP no puedan seguir el ritmo de generación de IP

Gracias por leer hasta el final. Recuerde una verdad importante: mientras siga proporcionando valor sustancial a los usuarios, los motores de búsqueda no lo abandonarán, y cuando decimos “motores de búsqueda”, no solo nos referimos a Google.

¿Lo has descubierto esta vez?