Essencials d’SEO com canonicals, mapes de llocs i fitxers robots. txt no s’autoconfiguren només perquè una eina d’IA generi el vostre lloc web. Aquest punt clau va ser destacat pels membres de l’equip Google Search Relations, John Mueller i Martin Splitt, durant un episodi recent del seu podcast Search Off The Record. Tant Mueller com Splitt van experimentar amb eines de codificació amb IA per als seus projectes personals i es van trobar amb una limitació comuna. Tot i que aquestes eines produïen ràpidament llocs web funcionals, aconseguir un SEO adequat encara requeria una aportació tècnica explícita i una direcció clara. **Instruir l’IA per “Afegir SEO”** Mueller va comparar treballar amb la generació de codi amb IA a col·laborar amb un desenvolupador que no coneix l’optimització per a cercadors. Va explicar al podcast: “Sempre pots dir a l’put force d’IA, ara afegeix-ne SEO. Però com funciona això és com si vas a un desenvolupador i afegeixes SEO i ell et pregunta, què vols dir. Afegir algunes etiquetes meta i dades estructurades. ” Instruccions imprecises o vagues condueixen a resultats igualment vagues, tant si el codi l’escriu un humà com una IA. Mueller va trobar resultats més eficients quan va especificar clarament els requisits des del principi—definint el domini, la configuració canonical, els fitxers sitemap i la configuració del robots. txt. També va verificar que les pàgines utilitzessin HTML adequat, estiguessin lligades correctament i va implementar verificacions prèvies a la publicació per assegurar-se que les URLs servien contingut i que els arxius JavaScript no estaven bloquejats pel robots. txt. **Els Seus Projectes** Mueller va construir llocs web de prova per observar com Googlebot gestionava les peticions, desplegant-los a Firebase hosting utilitzant Hugo com a generador de llocs estàtics amb control de versions a través de GitHub. Recentment, va passar de utilitzar VS Code amb Copilot a eines de línia de comandaments, nomenant Claude Code i Gemini CLI com els seus preferits actuals. Mentrestant, Splitt va experimentar amb Google AI Studio per desenvolupar una eina de JavaScript del costat del client. Tot i que el resultat era llegible i s’assemblava a aplicacions typicals de Next. js, va tenir dificultats amb la repetida incorporació d’una biblioteca no desitjada per part de l’IA. Va comentar: “Li vaig demanar durant mitja hora.

Vaig intentar que no fes el que volia fer, sinó el que jo volia. I això era molt estrany. ” **L’expertesa tècnica segueix essent fonamental** Tots dos van reconèixer la tensió entre la promesa del vibe coding de reduir la necessitat de comprendre la programació i la necessitat pràctica de coneixement tècnic. Mueller va remarcar que l’expertesa millora els resultats en cada fase—sapiguer quin tipus de generador de llocs preferit, i com establir validacions prèvies a la publicació, millora els resultats. Sense guiatge, l’IA farà suposicions sobre l’arquitectura, ja sigui un generador de llocs estàtics, un marc amb molt de JavaScript, o un CMS amb una base de dades com backend. Mueller va assenyalar: “Totes aquestes són suposicions raonables, ja que si parles amb un desenvolupador també en farà. Però si només li dius a l’IA que vull un lloc web, en triarà un. ” Per a llocs estàtics personals o de baix risc, aquest enfocament exploratori pot ser suficient. No obstant això, per a aplicacions que impliquin dades d’usuari o serveis en producció en viu, Mueller recomana involucrar professionals amb coneixements. **SEO i visibilitat dels llocs creats amb vibe coding** Els llocs que Mueller va crear mostraven un HTML raonable, fent difícil veure que eren llocs de vibe coding. Va comentar: “Pràcticament, ningú pot reconèixer com un lloc de vibe coding, ” tot i que va alertar que alguns marcs comuns de vibe coding poden deixar patrons identificables. També va expressar preocupacions sobre el contingut: llocs polits podrien temptar els propietaris a confiar en l’IA per generar-ne el seva. Mueller va reconèixer aquesta capacitat, però creu que el contingut escrit per IA té un valor limitat. Splitt va estar d'acord, suggerint que el contingut generat per IA planteja la pregunta de per què un usuari visitaria un lloc en lloc de consultar directament la IA. Anteriorment, Mueller ha destacat problemes similars amb llocs de vibe coding, com un generador de grelltes Bento que va revisar a Reddit, apuntant a problemes de rastreig, etiquetes meta obsoletes i contingut atrapat en JavaScript inaccessibles per als motors de cerca. **Futur** Tot i que el podcast no va oferir directrius formals ni declaracions de política sobre llocs de vibe coding, Mueller i Splitt van compartir insights basats en les seves experiències. La conclusió per als que experimenten amb eines d’IA per programar és que l’IA pot ajudar de manera eficient en certes tasques de codificació—especialment per a projectes de baix risc—però les decisions d’SEO encara requereixen la participació de persones amb coneixement.