Mejora tu SEO con por Shaun Anderson experto SEO: «El algoritmo E-E-A-T de Google descifrado. Experiencia, Experto, Autoridad y Confianza» según Google

Hoy os dejamos este interesante artículo. Mejora tu SEO con por Shaun Anderson experto SEO: «El algoritmo E-E-A-T de Google descifrado. Experiencia, Experto, Autoridad y Confianza» según Google

Aviso: Esto no es un documento oficial. Cualquier artículo (como este) que trate sobre la filtración del Google Content Data Warehouse requiere mucha inferencia lógica a la hora de construir un marco de referencia para profesionales del SEO, como he hecho en este texto. Te animo a comprobar por ti mismo mis conclusiones y a aplicar pensamiento crítico antes de implementar nada en tu sitio.
Mi objetivo con estos artículos es confirmar que Google, tal como afirma, intenta identificar sitios web confiables para posicionarlos en su índice. Busco demostrar de manera irrefutable que el SEO ético (white hat SEO) sigue teniendo sentido en 2025, y ese sentido es construir sitios web de alta calidad. Se agradecen comentarios y correcciones.

E-E-A-T, acrónimo de Experience, Expertise, Authoritativeness y Trust (Experiencia, Experto, Autoridad y Confianza), es un modelo conceptual que representa lo que Google considera valioso para sus usuarios. Sus evaluadores humanos de calidad (Quality Raters) lo utilizan para juzgar los resultados de búsqueda. En este artículo descubrirás exactamente qué significa y cómo se aplica.

“Y Cyrus agradeció a @Hobo_Web Shaun desde el escenario del Ahrefs Evolve por la investigación sobre E-E-A-T.”
Crédito de la imagen: Parth-Cuba, octubre de 2025.

1.1 La filosofía que guía la calidad del contenido

Es importante entender que E-E-A-T no es un factor de posicionamiento directo ni legible por máquina. Más bien, es una especificación del producto: el resultado deseado que orienta el desarrollo y mejora de los complejos algoritmos de clasificación de Google.

Se trata de un ideal centrado en el ser humano que los sistemas automatizados de Google intentan imitar y premiar a gran escala.

Este marco se aplica especialmente a los temas conocidos como “Your Money or Your Life” (YMYL), es decir, aquellos en los que la precisión y confiabilidad de la información pueden tener un impacto directo en la salud, las finanzas o la seguridad de una persona.

1.2 ¿Cómo se conecta la evaluación humana con los algoritmos?

El desafío persistente de los ingenieros de Google ha sido traducir estas cualidades humanas —como la confianza o la pericia— en señales cuantificables que una máquina pueda procesar.
Un algoritmo no puede “medir la confianza” igual que una persona. Por eso, debe basarse en proxies o indicadores medibles que correlacionen con esos conceptos abstractos.

La filtración del documento interno de Google conocido como Content API Warehouse, corroborada por declaraciones bajo juramento en el caso antimonopolio del Departamento de Justicia de EE. UU. (DOJ), ofrece una visión sin precedentes —aunque no oficial— del posible “esquema de ingeniería” creado para resolver precisamente ese problema.

Este artículo defiende que los atributos detallados en esa filtración no son una lista aleatoria de datos, sino un intento deliberado y sofisticado de mecanizar los principios de E-E-A-T.

Las Quality Rater Guidelines (Guías de Evaluadores de Calidad) y el propio marco E-E-A-T serían, en esencia, el encargo inicial entregado a los ingenieros de clasificación de Google.

Estos ingenieros, a su vez, deben encontrar soluciones algorítmicas escalables para identificar contenido alineado con esos valores. Conceptos como “autoridad” deben traducirse a entradas medibles.

Los atributos filtrados —como siteAuthority, GoodClicks o siteFocusScore— parecen ser precisamente esas entradas.
Por tanto, la filtración no muestra solo una lista de factores de posicionamiento, sino una visión “inversa” del modo en que Google convierte su filosofía pública de calidad en código operativo y escalable.

Este análisis conecta la intención declarada por Google con su posible implementación técnica.

1.3 Alcance

Este trabajo se basa en inferencias lógicas, interpretaciones personales y comentarios propios. Te invito a analizarlo de forma crítica.

El alcance está estrictamente limitado al desglose detallado de los atributos filtrados del Content API Warehouse y su conexión con los testimonios del juicio antimonopolio del DOJ.

Sección II: La base de datos – Síntesis entre la filtración y el caso judicial

2.1 La filtración del “Content API Warehouse”: características clave

El punto de partida de este análisis es la documentación filtrada sobre un sistema interno de Google llamado Content API Warehouse.
Este sistema parece funcionar como un gran repositorio central que almacena y distribuye una enorme cantidad de características o atributos sobre sitios web y documentos individuales.

La filtración revela que el proceso de clasificación de Google no es un solo algoritmo, sino una cadena de múltiples etapas que responden a dos preguntas fundamentales —y a dos grandes señales de ranking mencionadas en el juicio—:

• ¿Es este documento confiable? (Autoridad o Q*), y

• ¿Es este documento relevante? (Relevancia o T*).

El proceso comienza en la indexación, donde un sistema llamado SegIndexer organiza los documentos en distintos niveles de calidad con nombres como Base, Zeppelins y Landfills (Vertederos).

El rango scaledSelectionTierRank determina la posición de cada documento, lo que puede excluir automáticamente el contenido de baja calidad antes siquiera de entrar en la fase de ranking.

Los documentos que pasan esa criba son procesados por Mustang, un sistema que emplea señales de calidad previamente calculadas y comprimidas (CompressedQualitySignals).

Esta puntuación preliminar actúa como portero: determina qué documentos merecen ser analizados por capas de reordenamiento más costosas computacionalmente, llamadas Twiddlers, como el sistema Navboost, que ajusta los resultados en función de factores más finos y dependientes de la consulta.

Todo este proceso se apoya en estructuras de datos como CompositeDoc (registro maestro de una URL) y PerDocData (contenedor principal de señales a nivel de documento).

Los principales tipos de señales son:

Señales a nivel de sitio (Site-Level Signals)

• siteAuthority: métrica de autoridad global del dominio, heredera moderna de PageRank.

• siteFocusScore: mide la especialización temática del sitio (alto = nicho; bajo = generalista).

• hostAge: registra la primera fecha de rastreo, usando la antigüedad como indicador de estabilidad.

Señales de contenido o página (Content/Page-Level Signals)

• originalContentScore: mide la originalidad del contenido, diferenciando lo único de lo copiado o sindicado.

Señales de autor (Author-Level Signals)

• isAuthor y author: identifican si hay un autor reconocido y su nombre, lo que sugiere que Google rastrea entidades de autoría.

Señales de interacción del usuario (User Interaction Signals)

• chromeInTotal: mide la popularidad de una página según los clics totales de usuarios de Chrome. Refleja tráfico y compromiso reales.

2.2 Evidencia corroborada por el caso antimonopolio del DOJ

Los datos de la filtración cobran pleno sentido al compararlos con el testimonio judicial del caso del DOJ contra Google.
En él se confirmaron los sistemas de ranking que probablemente usan estos mismos datos.

Se revelaron dos señales fundamentales de primer nivel:

• Q*: mide la autoridad estática e independiente de la consulta,

• P*: mide la popularidad dinámica basada en el comportamiento de los usuarios.

El sistema Navboost, confirmado en el juicio, es crucial: ajusta los resultados de búsqueda según los clics de los usuarios.
Se comprobó, además, que los datos de interacción recogidos a través del navegador Chrome son una fuente directa de esas señales de popularidad, contradiciendo años de declaraciones públicas de Google.

Satisfacción del usuario

El testimonio del DOJ también explicó cómo se interpreta esa información:

• “Good clicks” (clics buenos): el usuario hace clic y no vuelve enseguida a Google, lo que indica satisfacción.

• “Bad clicks” (clics malos): el usuario entra, sale y hace otro clic (lo que se conoce como “pogo-sticking”), indicando insatisfacción.

• “Last longest clicks”: el último clic largo de una sesión, considerado una fuerte señal de satisfacción.

El flujo de datos es claro: Chrome recoge interacciones → estas se agregan en el Content API Warehouse → Navboost las usa para reordenar resultados.
El comportamiento real del usuario se convierte así en una señal directa y fundamental del ranking.

Sección III: Cómo se traduce E-E-A-T a señales de máquina

Esta sección analiza cómo cada componente del E-E-A-T se traduce en señales concretas detectadas en la filtración y en el caso judicial.

3.1 E – Experiencia

La experiencia mide hasta qué punto el creador del contenido ha tenido contacto directo con el tema tratado.
Por ejemplo, una reseña escrita por alguien que ha usado el producto tiene más valor que una basada solo en información del fabricante.

Los atributos relevantes son:

• contentEffort: estima, mediante IA, el esfuerzo humano invertido. Penaliza el contenido genérico o generado automáticamente.

• originalContentScore: puntúa la originalidad, premiando las aportaciones únicas y personales.

• isAuthor / author: permiten asociar el contenido a un autor concreto, acumulando un historial de experiencia.

• lastSignificantUpdate: diferencia entre actualizaciones menores y revisiones profundas, valorando las segundas.

• docImages: imágenes originales y relevantes refuerzan la evidencia de experiencia directa.

• productReviewPUhqPage: identifica reseñas con pruebas de uso real del producto.

En resumen, el contenido anónimo o de bajo esfuerzo parte con desventaja frente al contenido original, útil y firmado por autores consistentes.

3.2 E – Experto

La pericia o experto (expertise) se relaciona con el conocimiento profundo y comprobable.
Mientras la experiencia se basa en la práctica, la pericia se centra en el dominio técnico y la comprensión.

Atributos relevantes:

• siteFocusScore / siteRadius / site2vecEmbeddingEncoded: miden la especialización y coherencia temática del sitio.

• EntityAnnotations / QBST: evalúan la presencia y correcta identificación de entidades relevantes.

• onsiteProminence: analiza la importancia de las páginas dentro del propio sitio mediante los enlaces internos.

• contentEffort / ugcDiscussionEffortScore: valoran el esfuerzo invertido en contenido o debates con alto nivel técnico.

• ymylHealthScore / ymylNewsScore / chard: aplican estándares más estrictos a temas sensibles (salud, finanzas, etc.).

• geotopicality: mide la especialización geográfica (por ejemplo, un taller de guitarras en Nashville).

Los sitios especializados y coherentes temáticamente tienen ventaja al demostrar su valía opericia.

3.3 A – Autoridad

La autoridad es ser reconocido como fuente fiable y referenciada dentro del sector.
El juicio del DOJ confirmó que Google la mide a través de una puntuación general llamada Q*.

Principales señales:

• predictedDefaultNsr: puntuación histórica de calidad que genera “momentum” algorítmico; cuanto más constante, más difícil de perder.

• siteAuthority / nsrDataProto: miden la calidad global del dominio combinando enlaces, contenido y engagement.

• PageRank / PageRankPerDocData: confirman que la autoridad basada en enlaces sigue vigente.

• authorObfuscatedGaiaStr / queriesForWhichOfficial: vinculan la reputación de autores y marcas a consultas específicas donde son fuente “oficial”.

• isLargeChain / siteSiblings: identifican el tamaño y presencia de la marca (cadena grande, varias webs, etc.).

• authorityPromotion / unauthoritativeScore: aplican bonificaciones o penalizaciones explícitas de autoridad.

3.4 T – Confianza

La confianza es el pilar final y se construye sobre la base técnica, la calidad del contenido y la validación del usuario.

Factores principales:

• scaledSelectionTierRank: determina si una página se considera de “alta” o “baja” confianza desde la indexación.

• badSslCertificate / forwardingdup / ContentChecksum96: penalizan problemas técnicos y duplicaciones.

• pandaDemotion: castiga el contenido débil o duplicado a nivel de sitio.

• GoodClicks / BadClicks / navDemotion / serpDemotion: interpretan la interacción del usuario como validación de confianza.

• clutterScore: penaliza diseños confusos o llenos de anuncios molestos.

• spamrank / scamness / anchorMismatchDemotion: detectan tácticas manipulativas.

• brickAndMortarStrength / cluster / wrapptorItem / hours: verifican identidad y legitimidad de negocios físicos.

La confianza, por tanto, no es estática: se construye con seguridad técnica, comportamiento positivo de los usuarios y señales verificables del mundo real.

Sección IV: Implicaciones estratégicas – Cómo replantear el SEO tras la filtración

4.1 Del nivel de página al nivel de entidad

La evidencia indica que el SEO debe ir más allá de optimizar páginas individuales.
La fuerza de señales globales como siteAuthority o el puntaje Q* exige una estrategia de dominio completo.
Un artículo excelente en un sitio débil tendrá dificultades para competir con contenido similar en un dominio con autoridad consolidada.

Asimismo, la identificación de autores mediante authorObfuscatedGaiaStr marca el inicio de una optimización por autor: es vital construir su reputación y relevancia temática, mantener firmas coherentes y biografías detalladas, y fomentar su presencia profesional.
El objetivo: que el autor sea una entidad reconocible cuya credibilidad transfiera peso al contenido.

4.2 La primacía de la satisfacción del usuario

El sistema NavBoost —con su ventana de datos de 13 meses y su análisis de los “last longest clicks”— convierte la satisfacción del usuario en la señal más importante de ranking.

Los títulos, descripciones y snippets deben atraer clics veraces, que cumplan las expectativas.
Un clic engañoso genera una señal negativa directa.
La experiencia tras el clic (velocidad, estructura, claridad y satisfacción inmediata de la intención del usuario) es más crucial que nunca.

4.3 Un nuevo modelo de auditoría de contenido

Los hallazgos implican una nueva metodología de auditoría SEO:

• Originalidad: detectar contenido duplicado o de baja aportación (bajo originalContentScore).

• Enfoque temático: analizar la estructura del sitio para mejorar el siteFocusScore y eliminar secciones irrelevantes.

• Autoridad: priorizar enlaces de dominios de alta reputación temática.

• Confianza del usuario: usar métricas como CTR, rebote o tiempo en página para detectar insatisfacción.

• Experiencia de página: evitar diseños recargados o intersticiales agresivos que eleven el clutterScore.

• Deuda algorítmica: corregir causas de pandaDemotion (contenido pobre o duplicado).

• Claridad semántica: usar encabezados, datos estructurados y enlaces internos coherentes que refuercen EntityAnnotations.

El análisis sugiere que existen umbrales de autoridad y confianza: si un sitio no alcanza cierto nivel, su contenido puede no ser siquiera considerado en rankings competitivos, sin importar su calidad individual.

Sección V: Conclusiones – La mecanización de la confianza y la autoridad

5.1 Resumen de la evidencia

La combinación de la filtración y el caso judicial ofrece el modelo más claro hasta la fecha sobre cómo Google traduce E-E-A-T en señales reales.
Cada componente tiene correlatos medibles:

• Experiencia: originalidad y actualizaciones significativas.

• Pericia: enfoque temático y claridad semántica.

• Autoridad: trayectoria histórica y reconocimiento de marca.

• Confianza: validación de usuario y ausencia de señales de spam.

5.2 El futuro del SEO: contenido, enlaces y clics

El éxito dependerá del equilibrio entre tres pilares:

1. Crear contenido único y experto (E-E).

2. Construir reputación mediante enlaces y marca (A).

3. Optimizar la satisfacción del usuario para ganar señales de confianza (T).

Estos tres elementos se retroalimentan en un ciclo virtuoso: la autoridad permite que el contenido se vea, el contenido de calidad genera clics positivos, y esos clics refuerzan la autoridad.

5.3 De la especulación a la estrategia basada en datos

Aunque esta información es no oficial y podría estar desactualizada, ofrece un marco estratégico valioso.
Permite pasar de especular sobre “calidad” a optimizar para señales tangibles.

Permite a los profesionales del SEO y a los creadores de contenido ir más allá de la especulación sobre conceptos abstractos como la “calidad” y, en su lugar, centrar sus esfuerzos en optimizar las señales tangibles que probablemente los sustentan.

La idea clave es que la búsqueda de la calidad por parte de Google no es solo una postura filosófica; es un problema de ingeniería que la compañía ha tratado de resolver con un sistema sofisticado y por capas que pondera quién eres (siteAuthority, siteFocusScore), qué dices (originalContentScore) y cómo reaccionan los usuarios (GoodClicks). Reconocer y adaptarse a este modelo basado en datos es esencial para lograr un éxito sostenible en el panorama moderno de la búsqueda.

Coko siempre digo a los redactores el contenido es el rey y si genera contenido de calidad al final Google te premiará.

Fuente: https://www.hobo-web.co.uk/eeat/

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