Cómo hago contenidos con IA

Lo que delata a la IA es la forma

La prueba más sólida que conozco es SlopShape, el estudio de Jochen Madler en arXiv (versión del 28/09/2026). El estudio compara 2.250 posts de blog de 268 empresas, todos anteriores a ChatGPT, con 11.250 versiones escritas por cinco modelos de IA. Con 176 rasgos de estructura, sin mirar el vocabulario, distingue los de IA con un 97,0 de macro-F1 en empresas que no había visto. Cuando cada modelo reescribe sus propios posts, sigue en 96,1.

El estudio llama al resultado el post ordenado que se anuncia a sí mismo. Enuncia la tesis y anuncia la estructura antes de la primera sección, se presenta como lo moderno frente a lo antiguo, explica con voz institucional y cierra resumiendo lo que ya dijo. Las cuatro primeras reglas salen de su tabla de rasgos.

Regla 1. El cierre no resume lo que ya has dicho

Es el rasgo que más separa a la IA en el estudio: cerrar repitiendo o reformulando la tesis (brecha de 0,650). El de añadir una fase de resumen o síntesis va detrás (0,609). Un final tiene que dejar algo que el lector no tenía: una decisión, un límite o el siguiente paso.

• Así no
  "Como hemos visto, ordenar bien el contenido ahorra tiempo y mejora los resultados."
• Así sí
  "Si tu equipo tarda más de una semana en revisar un post, el cuello de botella no es la redacción. Mide primero cuánto espera cada pieza en la cola."

Regla 2. Nada de anunciar el recorrido antes de empezar

En el estudio, no adelantar la tesis antes de la primera sección es rasgo humano (brecha de 0,419). La entrada contesta la pregunta y el texto empieza. El índice ya lo pone la plantilla.

• Así no
  "Primero veremos por qué falla la revisión, después tres soluciones que funcionan y por último cómo medir la diferencia."
• Así sí
  "La revisión falla cuando la hace quien escribió el texto: ve lo que quiso decir, no lo que dice."

Regla 3. Lo tuyo no se vende como lo nuevo frente a lo antiguo

En el estudio, no hacer el contraste entre la forma antigua y la moderna apunta a humano (brecha de 0,497), y enmarcar algo como de nueva generación apunta a IA (0,360). Si algo cambió, se dice cuándo y qué cambió.

• Así no
  "Antes se escribía para Google. Ahora hay que escribir para la IA."
• Así sí
  "El 28 de octubre de 2026 dejamos de revisar con un chat aparte. Desde ese día, quien entrega el texto lanza antes un revisor limpio que no lo ha escrito."

Regla 4. Fechas concretas y una vía para que el lector conteste

En el estudio, que el texto no dé al lector ninguna vía de participar es el tercer rasgo que más pesa hacia la IA (brecha de 0,592). Las referencias a fechas y periodos concretos apuntan a humano (0,283). Un texto que nombra cuándo pasó algo y deja al lector preguntar, aportar su caso o escribir está fuera de la zona promedio.

• Así no
  "Muchas empresas han tenido problemas con la revisión de contenidos generados por IA."
• Así sí
  "Entre el 21 y el 28 de octubre de 2026 probamos un revisor aparte y lo quitamos. Si a ti te ha funcionado, me interesa saber cómo."

Regla 5. Un texto no es una lista de consejos en imperativo

La regla 5 no viene del estudio. La cacé yo el 20 de octubre de 2026 en un post nuestro ya publicado que había pasado todos los filtros. Son tres marcas que van juntas. Frases seguidas que empiezan por "pide", "pregunta" o "comprueba", una lista de tres herramientas metida dentro de un consejo y un remate en forma de sentencia. Así no le hablo yo a un cliente.

• Así no
  "Pide la URL del cliente y de dónde sale cada cifra, para mirarla en Sistrix, Ahrefs o Search Console."
• Así sí
  "Si te enseñan uno, pide la web del cliente: lo compruebas tú en diez minutos."

Claude y GPT no dejan la misma huella

No todas las IA escriben igual, y está medido. En SlopShape, el mismo encargo lo escribieron cinco modelos, entre ellos GPT-5.4 y Claude Sonnet 4.6. La rareza mide cuánto se aparta la estructura de un post de la de sus 25 vecinos más parecidos, de 0 a 1: cuanto más alta, menos molde. El F1 mide, también de 0 a 1, lo bien que el estudio acierta qué modelo escribió cada post. En los posts humanos del estudio, la rareza estructural media es de 0,835 y el largo medio, de 1.186 palabras.

Fuente: SlopShape, versión del 28/09/2026, apartado 6 y tablas 5, 7 y A2. "Largo cercano": posts a menos de un 10 % del largo del post humano.

De los cinco modelos, GPT-5.4 es el más fácil de reconocer y el de estructura más repetida. Claude Sonnet 4.6 es el más difícil de atribuir y, después de DeepSeek, el más cercano a la rareza de los posts humanos. Pero 0,489 sigue lejos del 0,835 de los humanos.

Otro estudio, de 2025 y con modelos de 2024 (GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet), llega a lo mismo con un clasificador entrenado sobre el texto. Sun y otros, en "Idiosyncrasies in Large Language Models" (ICML 2025), distinguen cinco modelos con un 97,1 % de acierto, y la huella aguanta por encima del 90 % aunque el texto se parafrasee o se traduzca. Si se resume, baja al 58,1 %. En el formato, ChatGPT ponía en negrita cada punto de una lista y añadía títulos, y Claude usaba listas simples.

Mi lectura, que es una inferencia mía: con GPT-5.4 el riesgo está en el esqueleto repetido, y con GPT-4o lo estaba también en la negrita por todas partes. Con Claude Sonnet 4.6 es menor, pero no desaparece. Las dos mediciones son en inglés y con versiones concretas de cada modelo. En español no conozco ninguna que compare a los dos.

El vocabulario de la IA y la forma de la casa

Regla 6. Cambiar las palabras no borra la marca

El 96,1 del apartado anterior es la cifra que importa aquí: reescribir no cambia la estructura, y la estructura es lo que delata. Una lista de expresiones prohibidas sirve para quitar muletillas, y nosotros la usamos. Lo que no hace es que un texto deje de parecer de IA.

Un detalle que también es una regla. Las dos primeras versiones del estudio, del 14 y el 17 de septiembre, daban 98,1 en ese mismo punto. La revisión del 28 de septiembre da 96,1. Cito la última, con su fecha.

• Así no
  Pasar el borrador por una herramienta de sinónimos para que "no se note que es IA".
• Así sí
  Quitar el cierre que resume y el anuncio del recorrido, y poner la fecha y el caso concretos.

Regla 7. "Delve" está medido en inglés científico, no en español

El dato de las palabras de IA existe, pero tiene su alcance. Kobak, González-Márquez, Horvát y Lause estudiaron más de 15 millones de resúmenes biomédicos de PubMed, de 2010 a 2024. Con la llegada de los modelos de lenguaje, la frecuencia de ciertas palabras de estilo subió de golpe. Entre las palabras menos comunes con más exceso de uso estaban "delves", "underscores" y "showcasing". Su análisis sugiere que al menos el 13,5 % de los resúmenes de 2024 pasaron por un modelo de lenguaje, y lo dan como cota inferior.

Es inglés científico. Ese trabajo no mide "profundizar" ni "subrayar" en un blog en español, así que no traduzco su lista a palabras españolas prohibidas.

• Así no
  "Evita profundizar y subrayar: son palabras que delatan a ChatGPT."
• Así sí
  "En resúmenes biomédicos en inglés, palabras como delves subieron de golpe con la llegada de los modelos de lenguaje. En español no conozco una medición equivalente."

La lista corta que sí usamos, y por qué es corta

La lista de la regla 6 existe y la aplico en todos los textos de esta web. Son 18 fórmulas en cuatro grupos:

• Muletillas: "Hoy en día", "Cada vez más", "Sin duda", "En conclusión", "En resumen", "Es importante destacar", "Cabe señalar" y "Es fundamental".
• Metalenguaje: "En este artículo", "A continuación", "En esta guía" y "Vamos a ver".
• Afirmaciones absolutas: "Siempre", "Garantiza" y "El mejor".
• Frases de agencia: "En el mundo actual", "Guía definitiva" y "Potencia tu negocio".

Es corta a propósito. Son fórmulas que no aportan información en ningún texto nuestro, y por eso se pueden prohibir sin mirar el contexto. Todo lo demás se revisa frase a frase, porque una lista negra larga acaba borrando palabras legítimas. Y vale lo que dice la regla 6: esta lista quita muletillas, pero no hace que un texto deje de parecer de IA.

La puntuación y la forma de la casa

Las cuatro normas de esta lista son de estilo de marca. No tengo ninguna medición que relacione estas normas con la IA en español, así que no las vendo como un truco contra los detectores.

• Sin raya ni punto y coma. Es una decisión de estilo de marca, y las únicas excepciones son una cita literal y el código, que se copian como están.
• Comillas dobles rectas, nunca latinas ni curvas. Lo decidí el 25 de octubre de 2026 para esta web, y vale también en tablas, notas y citas.
• Párrafos de unas 3 o 4 líneas y frases de unas 25 palabras, como techo y no como ritmo. El texto tiene que leerse bien en un móvil. Si una idea lleva dentro una condición, se le da el espacio que pida.
• Negrita para la frase que resuelve el párrafo, con su condición y su negación dentro, y para los nombres de dominio, también en tablas. Una negrita sirve para encontrar lo que importa, así que no se reparte por todo el texto.

Lo que no prometemos

Escribir sin la forma de la IA no permite prometerle a un cliente nada sobre detectores, marcas de agua ni posicionamiento. No prometemos que un texto sea indetectable, ni que acredite autoría humana, ni que no lleve la marca de agua de un proveedor. Nuestras normas actúan sobre la redacción, sin acceso a las claves ni a la configuración de ningún proveedor. Un detector que dice "humano" no demuestra que lo escribiera una persona.

Tampoco damos puntuaciones de detectores si no las hemos medido con la herramienta y con un resultado que se pueda comprobar. No metemos errores, caracteres invisibles ni letras cambiadas para mover una puntuación. Y no prometemos que cambiar el estilo mejore el posicionamiento ni las citas en la IA.

La lista de lo que no prometemos no sale de un estudio. Es una norma de la casa, aparte de las 17 reglas, y la tenemos escrita para no venderle a un cliente lo que no se puede medir.

Ninguna cifra sin su fuente

Aquí está el trabajo de verdad. La pregunta que hago ante cada número es la de mi protocolo: "¿esto es verdad, o solo es plausible?". Para contestarla hay que ir al dato en bruto y rehacer la cuenta, no leer la frase y asentir. Los siete casos de este apartado salen de revisiones de este otoño, y en todos el texto se leía perfectamente.

Regla 8. Si no hay dato, se escribe "sin datos"

Es el primer apartado de mi protocolo de trabajo, el que se titula "La máxima":

"No se inventan datos. Una hipótesis plausible no es un hecho. Si el dato no está, se dice "sin datos". Nunca se rellena un hueco con algo que suene razonable."

• Así no
  "La mayoría de los clientes llega desde la IA", sin ninguna medición detrás.
• Así sí
  "Cuántos clientes llegan desde la IA: sin datos. Tu analítica no separa ese tráfico."

Lo mismo vale para lo que va entre comillas. En una auditoría pusimos que un directorio daba "desde 450 €", y lo que decía el directorio era "from €450 (EUR)". Era una traducción puesta entre comillas.

Regla 9. Un error de la API no es un cero

En la auditoría de una oficiante de bodas, una tabla decía "0 búsquedas en Google Reino Unido". La herramienta de datos, Sistrix, no había devuelto un cero. Había devuelto "SISTRIX API Error (1000): no result". Un error convertido en cero se lee como una medición, y no lo es. En mi protocolo está así: "Un fallo no se cachea nunca como si fuera un resultado."

• Así no
  "0 búsquedas en Google Reino Unido", en una celda de la tabla.
• Así sí
  "Sistrix no tiene datos de tu web en Google Reino Unido."

Regla 10. Un porcentaje lleva su base

La auditoría de una tienda comparaba la web consigo misma un año antes. La visibilidad media en Sistrix era de 0,199 el año anterior y de 0,179 este. El texto decía "hace un año eras un 10 % más visible". La cuenta (0,199 menos 0,179, entre 0,199) da un 10,1 %, pero esa base es el año anterior: lo cierto era "este año eres un 10 % menos visible". Para decir "un 10 % más" hacía falta un 11,2 % (0,199 entre 0,179, menos 1).

• Así no
  "Hace un año eras un 10 % más visible de media."
• Así sí
  "Este año eres un 10 % menos visible de media que el anterior."

Regla 11. Cada frase lleva su propio sujeto

En la auditoría de la oficiante, un párrafo nombraba a los cuatro asistentes medidos, y las dos frases siguientes no llevaban sujeto: "Si preguntan por ti, hablan bien de ti y de tus reseñas. En [otra ciudad] te recomiendan." Se leían como de las cuatro. Lo decían tres. Claude respondió que no tenía información sobre ella. Una frase sin sujeto hereda el de la anterior, y con él afirma más de lo que dice la fuente.

• Así no
  "Hoy, cuando una pareja extranjera pregunta a ChatGPT, Gemini, Perplexity o Claude por una oficiante en [su ciudad], le dan otros nombres. Si preguntan por ti, hablan bien de ti y de tus reseñas."
• Así sí
  "Si preguntan por ti, esas tres hablan bien de ti y de tus reseñas, y Claude dice que no tiene información sobre ti."

Regla 12. Contar una palabra no es medir lo que significa

En la misma auditoría, una tabla decía que la página de un competidor nombraba la ciudad 6 veces, como prueba de que trabajaba allí. Era su ficha en un directorio de bodas, y las 6 veces eran el nombre del directorio, que lleva la ciudad dentro. La cifra era exacta y no medía lo que la tabla le hacía decir.

• Así no
  "[Nombre de la ciudad]", 6 veces, en la celda "Lo que dice esa página".
• Así sí
  Contar solo las veces que la página habla del lugar donde trabaja, y si son 0, decirlo.

Regla 13. "No está" solo vale si has mirado la página entera

"En tu página del guion no hay precio." Sí lo había: en los comentarios, en una respuesta de 2023, la autora daba un precio de partida de 170 €. Y al corregirlo se coló otro error: el texto nuevo decía que había tres precios, y quien baja hasta esos comentarios encuentra dos (170 € y, en su tienda, de 350 € a 380 €). Una afirmación negativa pide más trabajo que una positiva, porque hay que demostrar que no está en ningún sitio.

• Así no
  "En tu página del guion no hay precio."
• Así sí
  "En tu página del guion, el único precio está en una respuesta tuya de 2023, en los comentarios: desde 170 €."

Regla 14. La frase tiene que ser verdad donde se publica

Un formulario nuestro decía "Esta página todavía no está abierta al público" cuando fallaba el envío. En la página de prueba era verdad. En la página pública, un fallo de envío le habría dicho a un posible cliente que la página estaba cerrada. Un texto se comprueba en el sitio donde lo va a leer alguien.

• Así no
  "Esta página todavía no está abierta al público", como mensaje de error en la página publicada.
• Así sí
  Un mensaje que diga lo que ha pasado con el envío y cómo escribirnos por otra vía.

Lo revisa alguien que no lo escribió

Quien escribe un texto lee lo que quiso decir. Por eso cada pieza la revisa un revisor limpio, una IA lanzada sin el contexto de quien escribió y sin sus notas. Durante una semana lo probamos como un chat aparte por el que pasaba todo, y salió mal. Aquí van el revisor que usamos y las tres reglas con las que nos quedamos.

El revisor que usamos: /fcontenido

La base del método es un comando que lanzamos antes de entregar cualquier pieza: /fcontenido. Abre ese revisor limpio, que solo lee: no edita, no publica y no gasta nada en herramientas de pago.

Sigue una lista fija y en este orden. Primero, si el texto resuelve la pregunta del título con algo que se pueda aplicar. Después, cada cifra rehecha desde su fuente, las citas palabra por palabra, la forma de IA, la voz y las reglas de la web, los enlaces uno a uno, las metas SEO, si hay una relación comercial sin declarar y las imágenes contra su texto alternativo. Si hay URL, mira también el JSON-LD del artículo, que la página sea indexable y que se lea en el móvil.

Devuelve uno de cuatro veredictos: publicable, publicable con avisos, arreglar antes o no publicar. Solo bloquea lo grave: un dato falso o sin fuente, una cita que no es literal, algo que engañe o un texto que no resuelve la pregunta del título. La forma avisa, pero no frena.

El borrador de este post pasó por /fcontenido. La primera versión salió con un "no publicar" por tres frases, en 12 minutos y 34 segundos y sin gastar nada. Una decía que desde el 28 de octubre revisa quien firma el texto, y no es así. Otra decía que varios ejemplos estaban copiados de los informes, y no lo estaban. La tercera llamaba "la web de una competidora" a lo que era la ficha de un competidor en un directorio. Las tres sonaban bien.

Regla 15. Un revisor limpio, una sola vuelta y el texto de recambio

El revisor rehace cada cifra desde el dato en bruto, sin abrir las cuentas del autor. Devuelve todos los fallos de una vez, y cada uno con el fragmento literal que falla y el texto que lo sustituye, listo para pegar. Un "esto está mal" sin el arreglo no sirve a nadie.

• Así no
  "El párrafo de la visibilidad tiene un error. Revisar."
• Así sí
  "ANTES: Hace un año eras un 10 % más visible de media. DESPUÉS: Este año eres un 10 % menos visible de media que el anterior."

Regla 16. Antes de acusar, la fuente completa

El revisor también se equivoca. Una auditoría daba un coste de 0,69 $ (0,39 $ de las cuatro preguntas y 0,30 $ de la lectura previa). El revisor marcó como falsos los 0,39 $ porque sumó solo los cuatro ficheros de respuestas de las IA, que daban 0,239 $, y dio los 0,30 $ por "sin fuente". La base de datos tenía las dos partes: 0,386 $ de las preguntas y 0,301 $ de la lectura previa, que suman 0,687 $. Las dos cifras estaban bien. Mi protocolo lo dice así: "Antes de marcar algo en rojo, compáralo con el caso que sí lo hace bien. Ante la duda, comprueba. No acuses en falso."

• Así no
  "cost_usd suma 0,097094 + 0,050048 + 0,060282 + 0,031768 = 0,239192 $, no 0,39 $."
• Así sí
  "El coste de 0,69 $ cuadra: 0,386 $ de las preguntas más 0,301 $ de la lectura previa, según la base de datos."

Regla 17. La prueba se rompe a propósito

Un revisor que da todo por bueno no se distingue de uno que funciona. Esta regla es mía, tal cual: "Sabotea la prueba. Rómpela a propósito. Si sigue en verde, no prueba nada." Antes de entregar este mismo post, metimos en una copia un párrafo con tres de las marcas de la regla 5. El script de revisión las cazó. Después pasamos la copia al revisor limpio sin decirle que tenía trampa: puso ese párrafo como su primer aviso, y no lo bloqueó, porque en nuestras reglas un fallo de forma se avisa pero no frena la publicación.

• Así no
  "El revisor ha dado verde, así que el texto está bien."
• Así sí
  "Le metimos tres fallos a propósito en una copia. Cazó los tres, así que su verde en la versión limpia significa algo."

Ninguna de estas reglas hace que un texto suene humano. Que un script dé 0 marcas solo dice que el texto no tiene las que el script sabe buscar. La última lectura la hago yo.

Lo que pide Google al contenido hecho con IA

Google no castiga que un texto lo escriba una IA. Lo dijo en su blog de Search Central el 8 de febrero de 2023: "Appropriate use of AI or automation is not against our guidelines." Lo que mira es para qué y cómo se hace.

Muchas páginas para el ranking y sin valor son spam, se hagan como se hagan

Su política de spam, actualizada el 28 de agosto de 2026, lo llama "scaled content abuse": muchas páginas generadas "for the primary purpose of manipulating search rankings and not helping users", "no matter how it’s created". Uno de sus ejemplos es usar IA "to generate many pages without adding value for users".

Revisar a mano antes de publicar

Su guía sobre contenido generativo, actualizada el 1 de octubre de 2026, dice: "It is critical to manually factcheck and review all AI-generated content for accuracy and trustworthiness before publishing." Y explica por qué: los modelos "don’t retrieve facts, but predict a likely sequence of words". La revisión incluye el title, la meta description, los datos estructurados y el texto alternativo de las imágenes. Es lo que hacen las reglas 8 a 17, con un revisor que no escribió el texto.

Quién, cómo y para qué

La página de contenido útil y fiable, actualizada el 5 de octubre de 2026, explica que sus sistemas buscan señales de E-E-A-T (experiencia, conocimiento, autoridad y confianza) y dice cuál pesa más: "Of these aspects, trust is most important." No es un factor de ranking por sí solo: "E-E-A-T itself isn’t a specific ranking factor". La página pregunta si se ve quién firma ("Do pages carry a byline, where one might be expected?") y, si la IA genera buena parte del contenido, recomienda contar cómo se hizo cuando el lector se lo pueda preguntar. Por eso este post lleva mi nombre y dice desde la primera línea que lo hago con IA.

Lo que deja claro esa misma página es el motivo que no vale: "If you use automation, including AI-generation, to produce content for the primary purpose of manipulating search rankings, that’s a violation of our spam policies."

Las comprobaciones que usamos, en código

Son fragmentos reales de lo que usamos, con las rutas y los dominios cambiados por unos genéricos. Están probados en local antes de ponerlos aquí, el 3 de noviembre de 2026, en un Mac con Python 3.

Un enlace, sin seguir redirecciones

Da el código de respuesta y, si redirige, adónde. Caza los 404 y las 301 que nadie ha visto. Si responde 403 o 405, se repite con -X GET.

curl -s -o /dev/null -I -A "Mozilla/5.0" --max-time 15 \
  -w '%{http_code} %{redirect_url}\n' https://example.com/pagina/

La página que ve el lector, sin caché

Con este curl se ve si un cambio ha llegado a la página publicada y no solo al editor. Si sale 0, la frase no está en lo que se sirve.

curl -s -A "Mozilla/5.0" -H 'Cache-Control: no-cache' \
  "https://example.com/pagina/?nocache=$(date +%s)" | grep -c 'frase que tiene que estar'

Lo guardado es lo entregado

El md5 del fichero entregado tiene que coincidir con el del contenido guardado en WordPress. Si no coinciden, se ha guardado otra cosa. Ojo: echo añade un salto de línea y cambia el md5, así que se usa printf o el fichero tal cual. Y LENGTH cuenta bytes, como wc -c. Lo probamos con el borrador de este mismo post: el fichero y MD5(post_content) dieron el mismo md5, y LENGTH, los mismos 31.999 bytes que wc -c.

md5 -q pieza.html        # en Linux: md5sum pieza.html
wc -c < pieza.html

En la base de datos de WordPress:

SELECT MD5(post_content), LENGTH(post_content) FROM wp_posts WHERE ID = 1234;

En el terminal, la misma cuenta sirve para ver que las dos herramientas cuadran:

printf '%s' 'hola' | md5   # 4d186321c1a7f0f354b297e8914ab240, igual que MD5('hola')

Un porcentaje con su base

Es el caso de la regla 10. Con las dos medias delante, se ve que el 10 % y el 11 % son dos frases distintas.

anterior = 0.199
este = 0.179
print(f'Este año, un {(anterior - este) / anterior:.1%} menos que el anterior')
print(f'El año anterior, un {anterior / este - 1:.1%} más que este')

La raya, el punto y coma y las comillas, contados

Este script cuenta en un HTML los signos que la casa no usa. Quita antes las etiquetas y decodifica las entidades HTML, que acaban en punto y coma y no deben contarse. Se lanza con python3 forma.py pieza.html.

import html, re, sys
texto = html.unescape(re.sub(r'<[^>]+>', ' ', open(sys.argv[1], encoding='utf-8').read()))
cuenta = {
    'raya': texto.count('\u2014'),
    'punto_coma': texto.count('\u003b'),
    'latinas': texto.count('\u00ab') + texto.count('\u00bb'),
    'curvas': sum(texto.count(c) for c in '\u201c\u201d\u2018\u2019'),
}
print(cuenta)

Un error no se guarda como cero

Es el caso de la regla 9. Lo que no es un número se escribe como "sin datos", con el error al lado, y nunca como 0.

import json
datos = json.load(open('fuente.json', encoding='utf-8'))
for clave in ('busquedas_es', 'busquedas_uk'):
    valor = datos.get(clave)
    if isinstance(valor, (int, float)):
        print(clave, valor)
    else:
        print(clave, 'sin datos:', valor)

Con este fuente.json:

{"busquedas_es": 1200, "busquedas_uk": "SISTRIX API Error (1000): no result"}

Sale esto:

busquedas_es 1200
busquedas_uk sin datos: SISTRIX API Error (1000): no result

Las 17 reglas de mis contenidos con IA, en texto plano

Son las mismas 17 reglas, sin los casos, para copiarlas tal cual en las instrucciones de quien escriba o revise, persona o IA. Debajo van lo que pide Google y la forma de la casa: la lista corta, la puntuación y lo que no se promete.

1. El cierre no resume ni reformula lo ya dicho. Termina en una decisión, un límite o el siguiente paso.
2. No se anuncia la estructura antes de la primera sección. La entrada contesta la pregunta.
3. No se presenta el tema como lo nuevo frente a lo antiguo. Si algo cambió, se dice cuándo y qué.
4. El texto lleva fechas concretas y deja al lector una vía para contestar o aportar su caso.
5. Sin tres o más frases seguidas que empiecen por un imperativo de consejo ("pide", "pregunta", "comprueba"), sin listas de tres herramientas dentro de un consejo y sin remates en forma de sentencia ("no es X, es Y").
6. Cambiar palabras o pasar sinónimos no quita la forma de IA. Lo que se cambia es la estructura: el cierre, la entrada, el contraste entre lo antiguo y lo moderno, las fechas y la vía para que el lector conteste (reglas 1 a 4).
7. Las listas de palabras de IA medidas en inglés científico no se traducen a palabras españolas prohibidas.
8. Toda cifra lleva su fuente. Si no hay dato, se escribe "sin datos". Lo que va entre comillas es copia literal de la fuente, sin traducir ni recortar.
9. Un error de una herramienta o una API no se escribe como un cero ni como un resultado.
10. Todo porcentaje lleva su base. Se comprueba que la frase y la cuenta usan la misma.
11. Cada frase lleva su propio sujeto. Una frase sin sujeto no puede heredar uno que la fuente no sostiene.
12. Contar cuántas veces aparece una palabra no mide lo que significa. Se lee cada aparición.
13. Una afirmación negativa ("no tiene", "no aparece") solo se escribe después de mirar la página entera, comentarios incluidos.
14. Una frase se comprueba en el sitio donde se va a publicar, no solo en la prueba.
15. El texto lo revisa alguien que no lo escribió, que rehace cada cifra desde el dato en bruto y entrega todos los fallos en una vuelta, con el texto que falla y el que lo sustituye.
16. Antes de marcar algo como falso, se compara con la fuente completa.
17. La revisión se prueba rompiéndola a propósito. Si no caza un fallo puesto adrede, no revisa.

Y lo que pide Google

• La IA no está prohibida. Lo prohibido es generar muchas páginas para manipular el ranking sin aportar nada a quien las lee.
• Todo lo generado con IA se comprueba a mano antes de publicar, también el title, la meta description, los datos estructurados y el texto alternativo.
• Se ve quién firma y, si la IA ha generado buena parte del texto, se cuenta cómo cuando el lector se lo pueda preguntar.

Y la forma de la casa, solo para Agencia GEO

• Fórmulas prohibidas: "Hoy en día", "Cada vez más", "Sin duda", "En conclusión", "En resumen", "Es importante destacar", "Cabe señalar", "Es fundamental", "En este artículo", "A continuación", "En esta guía", "Vamos a ver", "Siempre", "Garantiza", "El mejor", "En el mundo actual", "Guía definitiva" y "Potencia tu negocio". La lista es corta a propósito: el resto se revisa frase a frase.
• Sin raya ni punto y coma, salvo dentro de una cita literal o de un bloque de código.
• Comillas dobles rectas, nunca latinas ni curvas, también en tablas, notas y citas.
• Párrafos de unas 3 o 4 líneas y frases de unas 25 palabras, como techo y no como ritmo.
• Negrita para la frase que resuelve el párrafo, con su condición y su negación dentro, y para los nombres de dominio, también en tablas.
• No se promete indetectabilidad, autoría humana, ausencia de marca de agua ni mejoras de posicionamiento o de citación en la IA por cambiar el estilo. No se da una puntuación de detector sin haberla medido. No se meten errores, caracteres invisibles ni letras cambiadas para mover una puntuación.