Discusión comunitaria sobre cómo los sistemas de IA manejan el contenido duplicado de manera diferente a los motores de búsqueda tradicionales. Profesionales SEO comparten ideas sobre la unicidad del contenido para la visibilidad en IA.
El manejo tradicional del contenido duplicado en SEO está bien entendido: etiquetas canónicas, redirecciones, manejo de parámetros, etc.
¿Pero cómo manejan los sistemas de IA el contenido duplicado? Las reglas parecen ser diferentes.
Lo que he notado:
Preguntas:
¿Alguien más está lidiando con este problema?
Gran pregunta. La IA maneja los duplicados de manera muy diferente a Google.
Enfoque de Google:
Enfoque de IA (varía según el sistema):
| Sistema de IA | Manejo de duplicados |
|---|---|
| Basado en entrenamiento (ChatGPT) | Lo que haya en los datos de entrenamiento, probablemente varias versiones |
| Basado en búsqueda (Perplexity) | Eliminación de duplicados en tiempo real según búsqueda actual |
| Híbrido (Google IA) | Mezcla de señales de índice y comprensión de IA |
El problema principal:
Los modelos de IA entrenados con datos web pueden haber ingerido contenido tanto de tu sitio COMO de sitios de scraping. No saben inherentemente cuál es el original.
Lo que realmente importa para la IA:
Solo las etiquetas canónicas no resolverán los problemas de atribución de IA.
Medidas técnicas que ayudan a la IA a identificar tu contenido como original:
1. Señales claras de autoría:
- Nombre de autor visible
- Marcado schema de autor
- Enlace a perfil/biografía del autor
- Autor consistente en tu contenido
2. Prominencia de fecha de publicación:
- Fecha de publicación clara en la página
- DatePublished en schema
- Fechas actualizadas donde sea relevante
3. Desambiguación de entidad:
- Schema de organización
- Página "sobre nosotros" con información clara de entidad
- NAP consistente en la web
4. Implementación de llms.txt:
- Indicar explícitamente de qué trata tu sitio a la IA
- Identificar tu contenido principal
- Notar propiedad/atribución
5. Señales de unicidad de contenido:
- Imágenes originales con tus metadatos
- Datos únicos no disponibles en otros lugares
- Perspectivas en primera persona
El punto clave:
Haz que sea OBVIO para los sistemas de IA que eres la fuente original a través de señales claras y consistentes, no solo etiquetas canónicas que pueden no respetar.
Ejemplo práctico de nuestra experiencia:
El problema que tuvimos:
Nuestra documentación de producto era citada, pero atribuida a sitios de terceros que la habían republicado (con permiso).
Lo que descubrimos:
Qué lo solucionó:
Señales claras de propiedad en el contenido original
Adiciones de contenido único
Estructura de enlaces
Resultado:
Después de 2 meses, la IA empezó a citar nuestra documentación original en vez de los duplicados.
Sumando el ángulo de los sitios de scraping:
Por qué a veces los sitios de scraping son citados en vez de ti:
Qué puedes hacer:
Medidas técnicas:
Protección de atribución:
Señales proactivas:
La verdad frustrante:
Una vez que la IA se ha entrenado con contenido de scrapers, no puedes deshacerlo. Solo puedes influir en futuras recuperaciones fortaleciendo tus señales de autoridad.
Perspectiva empresarial sobre contenido duplicado para IA:
Nuestros desafíos:
Nuestro enfoque:
| Tipo de contenido | Estrategia |
|---|---|
| Variantes de idioma | Hreflang + señales claras de idioma en el contenido |
| Variantes regionales | Ejemplos locales únicos, señales de autoría local |
| Contenido de partners | Atribución clara, perspectivas distintas |
| UGC | Moderación + comentarios editoriales únicos |
Lo que descubrimos:
Los sistemas de IA son sorprendentemente buenos entendiendo relaciones entre contenidos cuando se dan señales claras. La clave es hacer las relaciones EXPLÍCITAS.
Ejemplo:
En lugar de solo etiquetas canónicas, añadimos:
Hacerlo legible para humanos también ayuda a la IA a entender las relaciones.
Opciones de control para rastreadores de IA:
User agents actuales de rastreadores IA:
| Rastreador | Empresa | Control robots.txt |
|---|---|---|
| GPTBot | OpenAI | Respeta robots.txt |
| Google-Extended | Google IA | Respeta robots.txt |
| Anthropic-AI | Anthropic | Respeta robots.txt |
| CCBot | Common Crawl | Respeta robots.txt |
| PerplexityBot | Perplexity | Respeta robots.txt |
Bloquear contenido duplicado de la IA:
# Bloquear versiones para imprimir en rastreadores IA
User-agent: GPTBot
Disallow: /print/
Disallow: /*?print=
User-agent: Google-Extended
Disallow: /print/
Disallow: /*?print=
Consideraciones:
El enfoque llms.txt:
En vez de bloquear, puedes usar llms.txt para DIRIGIR la IA a tu contenido canónico:
# llms.txt
Contenido principal: /docs/
Documentación canónica: https://yoursite.com/docs/
Esto aún está emergiendo pero es más elegante que el bloqueo.
Enfoque de estrategia de contenidos para prevención de duplicados:
La mejor estrategia contra contenido duplicado es no tener duplicados:
En vez de:
Tácticas para la unicidad del contenido:
| Táctica | Cómo ayuda |
|---|---|
| Datos únicos | No se pueden duplicar si son tuyos |
| Experiencia en primera persona | Específica de ti |
| Citas de expertos | Atribuidas a personas concretas |
| Imágenes originales | Con metadatos que demuestran propiedad |
| Metodologías propias | Tu método único |
El enfoque mental:
Si tu contenido se puede copiar y pegar sin que nadie lo note, no está lo suficientemente diferenciado. Crea contenido que sea claramente TUYO.
Esta discusión ha cambiado completamente mi forma de pensar sobre el contenido duplicado para IA. Resumen de mis acciones:
Implementación técnica:
Fortalecer señales de autoría
Indicadores claros de propiedad
Control selectivo de rastreadores IA
Auditoría de unicidad de contenido
Enfoque estratégico:
Gracias a todos por los aportes. Esto es mucho más matizado que el manejo tradicional de contenido duplicado.
Los sistemas de IA no 'penalizan' de la misma manera, pero no tienen razones para citar contenido duplicado cuando existen fuentes originales. Los modelos de IA identifican y prefieren las fuentes originales, especialmente para información que necesitan atribuir.
Es posible que los rastreadores de IA no respeten las etiquetas canónicas de la misma forma que Google. Procesan el contenido al que pueden acceder, independientemente de las señales de canalización. La mejor estrategia es evitar el contenido duplicado por completo.
Potencialmente sí. Si tienes versiones para imprimir, variaciones por parámetros o páginas duplicadas conocidas, considera bloquear a los rastreadores de IA de estas mediante robots.txt u otros mecanismos similares.
Es probable que los sistemas de IA favorezcan la versión que encontraron primero durante el entrenamiento, la fuente más autorizada y la versión más clara/completa. La fecha de publicación original y la autoridad de la fuente son factores muy significativos.
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