Esenciales de SEO como canonicals, sitemaps y archivos robots. txt no se configuran automáticamente solo porque una herramienta de IA genere tu sitio web. Este punto clave fue enfatizado por los miembros del equipo de Relaciones con Búsqueda de Google, John Mueller y Martin Splitt, durante un episodio reciente de su podcast Search Off The Record. Tanto Mueller como Splitt experimentaron con herramientas de codificación con IA para sus proyectos personales y encontraron una deficiencia común. Aunque estas herramientas producían sitios web funcionales rápidamente, lograr un SEO adecuado seguía requiriendo una entrada técnica explícita y una dirección clara. **Instruir a la IA para "Agregar SEO"** Mueller comparó trabajar con la generación de código mediante IA con colaborar con un desarrollador que no conoce la optimización para buscadores. Explicó en el podcast: “ Siempre puedes decirle al sistema de IA, ahora añade algo de SEO. Pero cómo funciona eso es como si fueras a un desarrollador y le dices que añada SEO, y él responde, ¿qué quieres decir?Espolvorea algunas metaetiquetas y añade datos estructurados. ” Instrucciones vagas o imprecisas llevan a resultados igualmente vagos, ya sea que el coder sea humano o IA. Mueller encontró resultados más efectivos cuando especificaba claramente los requisitos desde el principio—definir el dominio, la configuración canonical, los archivos sitemaps y la configuración del robots. txt. También verificó que las páginas usaran HTML correcto y enlazaran correctamente, e implementó controles previos a la publicación para asegurar que las URLs sirvieran contenido y que los archivos JavaScript no estuvieran bloqueados por robots. txt. **Sus Proyectos** Mueller construyó sitios web de prueba para observar cómo Googlebot manejaba las solicitudes, desplegándolos en Firebase Hosting usando Hugo como generador de sitios estáticos con control de versiones en GitHub. Recientemente, pasó de usar VS Code con Copilot a herramientas de línea de comandos, nombrando a Claude Code y Gemini CLI como sus favoritos actuales. Mientras tanto, Splitt experimentó con Google AI Studio para desarrollar una herramienta en JavaScript del lado del cliente. Aunque la salida era legible y se parecía a aplicaciones típicas de Next. js, tuvo dificultades porque la IA repetidamente incorporaba una biblioteca no deseada. Comentó: “Le pedí unos treinta minutos.

Intenté que no hiciera lo que quería hacer, sino lo que yo quería hacer. Y eso fue raro. ” **La Importancia de la Experiencia Técnica** Ambos reconocieron la tensión entre la promesa del “vibe coding” de eliminar la necesidad de entender programación y la necesidad práctica de conocimientos técnicos. Mueller enfatizó que la experiencia mejora los resultados en todas las fases—saber qué generador de sitios prefieres y cómo establecer validaciones previas a la publicación mejora los resultados. Sin orientación, la IA hará suposiciones sobre la arquitectura, ya sea un generador de sitios estáticos, un marco con mucho JavaScript, o un CMS con backend de base de datos. Mueller señaló: “ Todas estas son suposiciones razonables, ya que si hablas con un desarrollador también las hará. Pero si simplemente le dices a la IA que quiero un sitio web, elegirá una. ” Para sitios estáticos personales o de bajo riesgo, este enfoque exploratorio puede ser suficiente. Sin embargo, para aplicaciones que involucran datos de usuarios o servicios en producción en vivo, Mueller recomienda involucrar profesionales expertos. **SEO y Visibilidad de sitios “vibe-coded”** Los sitios que Mueller creó generaban HTML razonable, dificultando distinguir si eran sitios vibe-coded. Comentó: “Prácticamente, nadie puede reconocer realmente si esto es un sitio vibe-coded, ” aunque advirtió que algunos frameworks comunes de vibe coding pueden dejar patrones identificables. También planteó preocupaciones sobre el contenido: sitios pulidos podrían tentar a los propietarios a depender de IA para generar su contenido. Mueller reconoció esa capacidad, pero consideró que el contenido escrito por IA ofrece valor limitado. Splitt estuvo de acuerdo, sugiriendo que el contenido generado por IA plantea la pregunta de por qué un usuario visitaría un sitio en lugar de consultar directamente a la IA. Anteriormente, Mueller ha destacado problemas similares con sitios vibe-coded, como un Generador de cuadrícula Bento que revisó en Reddit, señalando problemas de rastreabilidad, metaetiquetas desactualizadas y contenido atrapado en JavaScript, inaccesible para los motores de búsqueda. **Mirando hacia el futuro** Aunque el podcast no presentó directrices formales ni declaraciones de política sobre sitios vibe-coded, Mueller y Splitt compartieron ideas basadas en sus experiencias. La conclusión para quienes experimentan con herramientas de codificación por IA es que la IA puede asistir eficientemente en ciertas tareas de programación—especialmente para proyectos de bajo riesgo—pero las decisiones de SEO aún requieren la participación de humanos con conocimientos.