Contenido generado con iA: qué permite Google, qué te marca como spam y la etiqueta TrainedAlgorithmicMedia que casi nadie usa

El equipo de Google Search actualizó (marzo 2026) la guía oficial sobre cómo se debe usar contenido generado con IA dentro del SEO. El documento ya estaba — desde 2023 Google permitía la IA generativa siempre que "agregara valor" — pero la versión nueva agrega exigencias técnicas concretas que la mayoría de los equipos en Chile todavía no aplican.

El doc se mueve en tres ejes: qué está permitido, qué cuenta como spam, y qué metadata tienes que adjuntar para no parecer que estás escondiendo el origen del contenido. Te traducimos las reglas y mostramos cómo se ven aplicadas en una operación chilena (un e-commerce con catálogo grande, una marca de medios que genera resúmenes, una clínica que mantiene FAQ).

Lo que Google permite: IA como "andamio", no como "pluma"

La cita textual del doc actualizado:

""La IA generativa puede ser particularmente útil cuando se investiga un tema y se agrega estructura al contenido original.""

La frase es chica pero define la postura completa: Google permite usar iA para investigar (resumir fuentes, organizar bullets, validar fechas) y para estructurar (armar el outline, sugerir titulares, generar la tabla de contenidos). Lo que no quiere ver es contenido cuya razón de existir sea la iA — texto producido al por mayor solo porque la iA lo permite, sin que detrás haya investigación, experiencia o aporte real.

En la práctica: un copywriter usando Claude para limpiar redacción es legítimo. Un equipo de SEO generando 500 landings de "mejor X en Y ciudad" con ChatGPT, no.

Lo que cuenta como spam

""Usar herramientas de IA generativa […] con el objetivo de generar muchas páginas sin agregar valor para los usuarios puede incumplir la política de spam de Google.""

Tres señales concretas que Google cruza para clasificar contenido iA como spam:

• 01Patrones de generación masiva: cientos o miles de URLs creadas en pocas semanas con la misma plantilla y diferencias mínimas (nombre de ciudad, marca, modelo). Cuando esa explosión coincide con un dropdown en el sitio "Selecciona tu comuna" y genera una landing por cada opción, la huella es obvia.
• 02Falta de información de origen: no hay autor verificable, no hay fecha de publicación coherente, no hay enlaces a fuentes primarias. La iA suele alucinar fuentes, así que Google revisa si esas citas existen.
• 03Métricas de calidad pobres: pogo-sticking (usuarios que entran y vuelven al SERP en menos de 5 segundos), tiempo en página casi cero, cero conversión orgánica. Google y los LLM cruzan esto con datos de Chrome y SERP behavior.

Si tu sitio fue parte de una operación masiva con iA antes de 2025 y aún tienes esas páginas vivas, la limpieza es prioritaria. Google empezó a degradar dominios completos por contaminación con contenido iA mal hecho (incluso si parte del sitio es legítima).

La regla técnica que casi nadie aplica: TrainedAlgorithmicMedia

Acá está el cambio menos comentado del doc actualizado. Google exige que las imágenes generadas con iA lleven metadata IPTC declarando que son sintéticas. La especificación es la del estándar IPTC Photo Metadata, campo DigitalSourceType con valor TrainedAlgorithmicMedia.

<!-- Metadata IPTC embebida en JPEG/PNG -->
<DigitalSourceType>
  http://cv.iptc.org/newscodes/digitalsourcetype/trainedAlgorithmicMedia
</DigitalSourceType>

En Photoshop o Lightroom, la metadata IPTC se edita desde File Info. Con CLI, herramientas como exiftool permiten setearla en batch:

exiftool -DigitalSourceType="trainedAlgorithmicMedia" \
  -overwrite_original *.jpg

Por qué importa: Google Images usa esta metadata para etiquetar visualmente los resultados ("Imagen generada con iA") y para el sistema de Synthetic Content Detection. Una imagen sin la metadata correcta corre el riesgo de quedar mal clasificada — y un sitio que genera imágenes con iA y omite el metadata sistemáticamente puede recibir señal negativa.

Feeds de producto: el otro requerimiento que se está pasando por alto

""Los datos de productos generados por IA […] deben especificarse por separado y etiquetarse como generados por IA.""

En Google Merchant Center, los atributos de producto generados con iA (descripción, especificaciones, materiales sugeridos) deben ir marcados como AI-generated en el campo correspondiente del feed. La estructura del XML/JSON tiene un atributo opcional que casi ninguna tienda chilena está poblando.

<!-- Ejemplo feed Merchant Center -->
<item>
  <g:id>SKU-12345</g:id>
  <title>Zapatilla running mujer talla 38</title>
  <description ai_generated="true">
    Diseño ergonómico con tecnología de amortiguación...
  </description>
  <g:product_detail>
    <g:attribute_name ai_generated="true">Material</g:attribute_name>
    <g:attribute_value>Malla técnica con refuerzo TPU</g:attribute_value>
  </g:product_detail>
</item>

En Chile, prácticamente todos los e-commerce grandes (Falabella, Paris, Ripley, Linio antes) usan IA generativa para completar descripciones de SKUs que llegan del proveedor sin texto. Pocos están etiquetando esa columna como AI-generated. Cuando Google active el matching cruzado de calidad iA por categoría, esa omisión va a importar.

Transparencia: declarar el origen, sin esconderse y sin presumir

Google recomienda — no exige — que cuando el contenido es predominantemente iA o asistido por iA, se declare al lector. Sin escándalo y sin ocultarlo. Algunas formas que sí funcionan en sitios chilenos:

• 01Pie de artículo con la línea "Borrador inicial asistido por iA. Editado y verificado por [autor humano]". Le dice al lector que hubo iA y a Google que hubo revisión humana.
• 02En las FAQ que se generan automáticamente a partir del catálogo, agregar un disclaimer global ("Respuestas iniciales generadas automáticamente y validadas por nuestro equipo de soporte").
• 03En el byline del artículo, ambos nombres: el autor humano que firma y el modelo de iA usado como herramienta (no como autor).

Cómo se ve esto en una operación chilena típica

E-commerce con catálogo grande

• 01Descripciones de producto generadas por iA: legítimo, siempre que se etiqueten en el feed y que detrás haya revisión editorial mínima (un revisor humano que vea el 10% al azar).
• 02Imágenes "lifestyle" hechas con generadores de imagen: metadata IPTC TrainedAlgorithmicMedia obligatorio.
• 03Landing por categoría con texto SEO al pie generado con iA: legítimo si la categoría existe y vende. Spam si la categoría es inventada solo para capturar long-tail.

Marca de medios o blog corporativo

• 01Resúmenes diarios automáticos a partir de notas humanas: legítimo, con disclaimer.
• 02Artículos completos escritos por iA y publicados sin revisión: spam según la definición nueva.
• 03Outlines y estructuras armadas con Claude, escritura humana: el caso ideal según el doc de Google.

Clínica o servicio profesional

• 01FAQ generadas a partir de un input médico verificado: legítimo, con autor profesional firmando.
• 02Contenido YMYL (Your Money Your Life) escrito 100% con iA: alto riesgo de penalización. Aquí Google es especialmente estricto.
• 03Sugerencias automáticas de "qué especialista necesitas según tus síntomas": peligroso. Mejor herramienta de chat con disclaimer claro que no es diagnóstico.

Lo que esto implica para Ai Visibility y Share of Model

Una marca que genera contenido con iA mal etiquetado tiene un problema doble: pierde ranking orgánico (penalización Google) y pierde citas en LLMs (los modelos cruzan la calidad técnica con la confianza del dominio). Mientras tanto, una marca que usa iA con disciplina — etiqueta imágenes, marca feeds, revisa contenido, declara el origen — gana en ambos frentes.

En las auditorías Share of Model, cuando vemos un dominio con bajo score de visibilidad pero buena cobertura de keywords, una de las primeras hipótesis es que el contenido tiene huella iA mal manejada. Es una pregunta concreta que respondemos: ¿tu metadata IPTC está poblada? ¿tu feed Merchant Center etiqueta lo iA? ¿hay revisión humana visible?

Checklist práctico antes de seguir escalando con iA

• 01Imágenes generadas con iA: agregar IPTC TrainedAlgorithmicMedia en todas las que están vivas en el sitio. Audit en batch con exiftool.
• 02Feed Merchant Center: agregar atributo ai_generated="true" en descripciones y atributos creados con iA.
• 03Pie de artículo: incluir el patrón "Asistido por iA, revisado por [humano]" cuando aplique.
• 04Política de revisión humana: definir un % mínimo que se revisa antes de publicar, con un autor responsable visible.
• 05Auditoría de contenido legacy: identificar landings masivas generadas pre-2025 sin revisión y deciidr si se mantienen, reescriben o despublican.

Si recién estás partiendo el uso de iA en producción de contenido, hacer estas 5 cosas desde el día uno te ahorra el dolor de hacerlas cuando el sitio ya tiene 5.000 URLs contaminadas y un drop de tráfico que no sabes a qué atribuir.