Google activa el Core Update de febrero de 2026 en Discover: el nuevo algoritmo prioriza la autoridad temática y la relevancia local. ¿Qué debe hacer un redactor para hacer una noticia optimizada para que posicione en Discover?
Google ha lanzado oficialmente la actualización principal de febrero de 2026 para su feed de Discover, un ajuste sistémico diseñado para premiar la proximidad geográfica y la autoridad fragmentada por temas. Este nuevo modelo de recomendación penaliza drásticamente los titulares sensacionalistas y favorece a los medios que aportan investigaciones originales y un conocimiento profundo en nichos especializados, asegurando que el contenido sea más útil y contextualizado para el mercado de cada usuario.
Hoy os dejamos un artículo SEO que debes leer. Metehan Yeşilyurt SEO experto:»Desvela las 9 fases del algoritmo de Google Discover» Indispensable para entender como funcia uno de los algoritmos que más guerra nos dan a los SEO. Después de analizar toda la información os dejamos las claves.
Os dejamos el vídeo resumen hecho con Notebook LLM
¿Qué debe hacer un redactor para hacer una noticia optimizada para que posicione en Discover?
Para optimizar una noticia y maximizar sus posibilidades de posicionar en Google Discover tras la actualización de febrero de 2026, un redactor debe enfocarse en la originalidad, la autoridad temática y la relevancia local, siguiendo estas pautas editoriales y técnicas extraídas de las fuentes:
1. El Titular: Claridad frente al Clickbait
Adiós al sensacionalismo: Se deben evitar los titulares vagos, las promesas infladas o la «curiosidad artificial» (ej. «No creerás lo que pasó»). El algoritmo de 2026 es más agresivo detectando estos patrones.
Estructura nominal: Los titulares que mejor funcionan suelen tener una estructura de sujeto, verbo y predicado.
Inclusión de entidades: El titular debe ser específico e incluir nombres, actividades o profesiones y entidades claras que ayuden al sistema a categorizar el contenido.
Mencionar el formato: Si la noticia incluye un formato específico (como «VIDEO» o «ENTREVISTA»), es beneficioso mencionarlo explícitamente en el titular.
2. Estructura y Contenido de «Promesa Cumplida»
La regla de las dos líneas: El redactor debe cumplir la promesa del titular en las primeras dos líneas del texto.
Sumario de valor: Se recomienda incluir un sumario de una o dos líneas que entregue valor de inmediato antes del desarrollo.
Profundidad y originalidad: Discover premia el contenido que no parece una simple reescritura («commodity content»). Se deben aportar datos propios, citas de expertos, cifras recientes y recursos originales como capturas o gráficos.
Extensión óptima: Según estudios de caso, los textos de extensión media (entre 11 y 17 líneas) tienden a funcionar mejor en la plataforma.
Legibilidad: Es fundamental el uso de subtítulos (ladillos), listas, negritas y bloques de «cómo se hace» para aumentar la retención real del usuario.
3. Fortalecer el E-E-A-T (Experiencia y Autoridad)
Autoría transparente: Cada noticia debe estar firmada por un experto real con nombre, foto y una biografía corta que detalle sus credenciales y por qué sabe del tema.
Metodología visible: Es aconsejable añadir un módulo que explique cómo se investigó la noticia y qué fuentes se contrastaron.
Fuentes primarias: El redactor debe enlazar siempre a las fuentes originales y a hubs temáticos propios para demostrar conocimiento profundo.
4. Localización y Contexto Geográfico
Señales de cercanía: Discover prioriza el contenido que se siente «cercano» al usuario. El redactor debe contextualizar los precios, ejemplos y datos al mercado local del lector (ej. adaptar versiones específicas para España, México o Argentina).
Identidad local: La redacción debe dejar claro su ubicación física en el sitio para que Google la identifique como un medio con sede en el país del usuario.
5. Requisitos Visuales Críticos
Imágenes de alta resolución: La imagen destacada debe tener un ancho de al menos 1200 px (se recomiendan 1280 px) para que el artículo sea elegible para la tarjeta de «héroe» grande.
Originalidad visual: Se deben sustituir las imágenes de stock genéricas por recursos propios y nítidos.
Atributo Alt: El texto alternativo debe ser descriptivo e incluir una variante natural de la palabra clave.
6. Optimización de Metadatos (Para conocimiento del redactor)
Etiquetas OG: Es vital que las etiquetas og:title y og:image estén correctamente configuradas, ya que son entradas directas para el modelo de clasificación de Discover.
Prioridad JSON-LD: El sistema revisa primero los datos estructurados de Schema.org para el título y autor antes que las etiquetas Open Graph.
¿Cómo afecta el Core Update de 2026 al contenido local?
El Core Update de Google Discover de febrero de 2026 tiene un impacto significativo y positivo en el contenido local, centrándose en la proximidad geográfica y la relevancia contextual para el usuario.
A continuación, se detallan los efectos principales y las estrategias recomendadas según las fuentes:
Impactos principales en el contenido local
Impulso a la relevancia por país: La actualización está diseñada específicamente para mostrar contenido más relevante a nivel local proveniente de sitios web ubicados en el mismo país que el usuario. Los medios con sede en el país del lector tienden a «ganar terreno» frente a los contenidos genéricos.
Priorización del contexto cultural: Google busca que el feed de Discover se sienta «cercano», otorgando mayor peso a titulares, ejemplos, precios y datos que estén contextualizados al mercado específico del usuario.
Especialización temática en medios locales: Un sitio de noticias local puede competir en igualdad de condiciones con grandes medios si demuestra conocimiento profundo en secciones verticales específicas (como una sección de jardinería o tecnología), ya que el sistema evalúa la autoridad tema por tema.
Mejora del rendimiento mediante la localización: Se ha observado que migrar piezas genéricas a versiones localizadas (por ejemplo, adaptadas específicamente para España, México o Argentina) aumenta el CTR y reduce la tasa de rebote.
Recomendaciones para potenciar el SEO local tras la actualización
Clarificar la ubicación geográfica: Es crucial que la información de contacto, la dirección física y la página de «Quiénes somos» indiquen claramente dónde está la redacción. Se recomienda el uso de datos estructurados (Organization o NewsMediaOrganization) para señalar explícitamente la ubicación a los rastreadores.
Adaptar los titulares: Se aconseja reescribir los titulares para incluir contexto local y promesas claras de valor que resuenen con el mercado específico.
Auditoría y segmentación: Es recomendable utilizar Google Search Console para segmentar el tráfico por país y detectar qué temas locales están ganando o perdiendo visibilidad tras el despliegue.
Enfoque en la autoridad (E-E-A-T): La actualización premia la autoridad temática fragmentada, por lo que los sitios locales deben enfocarse en ser referentes en nichos específicos de su región en lugar de solo replicar noticias globales.
¿Cómo influye el marco E-E-A-T en la autoridad de un sitio?
El marco E-E-A-T (Experiencia, Conocimiento, Autoridad y Confiabilidad) influye en la autoridad de un sitio al actuar como el conjunto de criterios que Google utiliza para evaluar la calidad y relevancia del contenido, determinando así su reputación en un campo específico.
Bajo este marco, la autoridad se manifiesta y se fortalece de las siguientes maneras:
1. Autoridad Temática Fragmentada
Con la actualización de 2026, Google ha evolucionado para identificar la autoridad tema por tema en lugar de solo evaluar la marca global de un sitio,. Esto significa que:
Un medio generalista puede competir con blogs especializados si demuestra una sección vertical excepcional (por ejemplo, tecnología o jardinería), ya que el sistema evalúa la competencia en esa área específica.
La autoridad ya no depende únicamente de ser una gran marca, sino de qué tan experto es el sitio y sus autores en el tema concreto que el usuario consulta.
2. Señales Externas de Reputación
La autoridad en el marco E-E-A-T se construye mediante la validación externa, lo que Google interpreta como una señal de prestigio,. Las acciones clave incluyen:
Backlinks de calidad: Obtener enlaces desde otros sitios web que ya poseen alta autoridad.
Menciones en medios: Aparecer en medios de comunicación reconocidos y participar en comunidades profesionales del sector.
Presencia social: Mantener una fuerte presencia en redes sociales que respalde la reputación del creador.
3. Transparencia y Autoría Real
La autoridad está estrechamente ligada a la identidad de quienes generan el contenido. Para influir positivamente en este pilar, las fuentes recomiendan:
Autoría visible: Mostrar nombres, fotos y biografías con credenciales reales que expliquen por qué el autor es una voz autorizada en la materia,.
Metodología y fuentes: Detallar cómo se realizó la investigación y enlazar a fuentes primarias o hubs temáticos propios para demostrar profundidad técnica.
4. Impacto en el Posicionamiento
Aunque el E-E-A-T no es un factor de clasificación directo, Google lo utiliza para alimentar sus sistemas de recomendación (como Discover) y búsqueda,. Una alta autoridad permite que un sitio destaque en los resultados y establezca una ventaja competitiva, especialmente en páginas de tipo YMYL (Your Money Your Life), donde la precisión de la información es crítica para la vida o finanzas del usuario.
En resumen, la autoridad bajo este marco ya no es un concepto monolítico, sino una percepción de confianza que se gana demostrando conocimiento profundo, originalidad y obteniendo el reconocimiento de otros expertos en nichos específicos
¿Qué requisitos técnicos de imagen garantizan visibilidad en Google Discover?
Para garantizar la máxima visibilidad en el feed de Google Discover, especialmente tras la actualización de febrero de 2026, existen requisitos técnicos específicos que determinan si un artículo se muestra con una tarjeta de «héroe» (imagen grande) o simplemente como una miniatura de bajo impacto.
Los requisitos técnicos clave son los siguientes:
1. Dimensiones y resolución de la imagen
Ancho mínimo de 1200 px: Para que Google muestre una vista previa de imagen grande, la imagen destacada debe tener un ancho de al menos 1200 píxeles. Algunas fuentes sugieren apuntar a los 1280 px para asegurar una «promesa visual» que destaque frente a la competencia.
Evitar miniaturas: Las imágenes con un ancho inferior a 1200 px suelen generar una tarjeta de miniatura, lo que reduce drásticamente el CTR (clic-through rate) y el compromiso del usuario.
Nitidez: La imagen debe ser nítida y, en la medida de lo posible, original, evitando las fotos de stock genéricas para mejorar la percepción de calidad.
2. Implementación de la directiva max-image-preview:large
Esta es una de las configuraciones técnicas más críticas para habilitar las vistas previas grandes. Se puede implementar de dos formas:
Etiqueta Meta: Incluir <meta name=»robots» content=»max-image-preview:large»> en la cabecera HTML del sitio.
Encabezado HTTP: Configurar el servidor para enviar la directiva max-image-preview:large en la respuesta HTTP.
Archivos de configuración: En sitios WordPress, esto se puede automatizar editando el archivo .htaccess o añadiendo un fragmento de código al archivo functions.php.
3. Etiquetas de metadatos (Open Graph y Schema)
Obligatoriedad de og:image: Sin una imagen definida en las etiquetas Open Graph, la tarjeta de Discover simplemente no se renderiza.
Prioridad de Schema.org: El algoritmo de Discover analiza primero los datos estructurados JSON-LD de Schema.org para identificar la imagen; las etiquetas Open Graph actúan como una alternativa de respaldo (fallback) si el JSON-LD no está presente.
Cadena de respaldo: Si fallan las anteriores, el sistema busca en twitter:image, og:image:secure_url y finalmente en etiquetas image genéricas.
4. Atributos HTML y Renderizado
Atributos de ancho y alto: Tras cambios observados en 2024 y 2026, Google pone mayor énfasis en el ancho renderizado dictado por los atributos width y height de la etiqueta <img>.
Consistencia en el código: Se ha detectado que Google puede ignorar versiones grandes de una imagen presentes en el atributo srcset si los atributos principales de la etiqueta <img> indican dimensiones pequeñas (ej. 640 px).
Texto Alternativo (Alt): Se recomienda incluir un atributo alt descriptivo que utilice una variante natural de la palabra clave para mejorar la indexación y accesibilidad.
5. Rendimiento y carga
Éxito de carga: La tasa de éxito en la carga de la imagen es una señal que alimenta el modelo pCTR (tasa de clics predicha) de Discover.
Uso de HTTPS: Se recomienda el uso de la etiqueta og:image:secure_url para indicar la preferencia por protocolos seguros, lo cual afecta positivamente a la clasificación.
¿Qué extensión de texto recomiendan los expertos para Discover?
Según los expertos y estudios de caso recientes sobre la actualización de 2026, la extensión de texto más recomendada para Google Discover es la extensión media, específicamente aquella que oscila entre 11 y 17 líneas.
A continuación se detallan los hallazgos y estrategias sobre la longitud del contenido:
1. El éxito de la extensión media
Rendimiento comprobado: En investigaciones realizadas sobre medios de alto tráfico como el diario El Comercio, se determinó que el 74.17% de las noticias con mejores resultados en Discover tenían una extensión mediana.
Distribución en párrafos: Estos contenidos suelen ser concisos y no superan los cinco o seis párrafos en total.
Uso de intertítulos: Para optimizar esta extensión, se recomienda incluir al menos un subtítulo o ladillo que dé una «pausa» a la lectura y organice la información.
2. Otros tipos de extensión y su función
Contenido corto: Representa aproximadamente el 17.5% de los casos de éxito y suele estar vinculado a piezas multimedia. En estos casos, el texto puede limitarse a un titular y una bajada (subtítulo) para incentivar el clic en un video.
Contenido largo: Aunque permite un mejor desarrollo del SEO semántico y profundidad temática, solo el 8.33% de las piezas más leídas en Discover corresponden a esta categoría.
3. Calidad frente a cantidad (E-E-A-T)
Peso en el algoritmo: La longitud y la originalidad del contenido representan un 10% del foco en el modelo de visibilidad de Discover.
La regla de las dos líneas: Más allá de cuántas palabras tenga el artículo, los expertos insisten en que la «promesa» del titular debe cumplirse en las primeras dos líneas del texto para evitar la deserción del usuario.
Estructura para la retención: Es fundamental que el texto incluya un sumario de 1 o 2 líneas con la propuesta de valor y elementos que faciliten la lectura rápida, como listas y bloques de «cómo se hace», para aumentar la retención real del lector.
En resumen, aunque Discover puede mostrar contenidos de diversa índole, el formato que mejor equilibra la profundidad necesaria para demostrar autoridad y la rapidez que demanda el usuario móvil es el de extensión media (11-17 líneas)
¿Qué impacto tiene el tiempo de carga en el pCTR?
El tiempo de carga y, específicamente, la eficiencia técnica en la entrega del contenido tienen un impacto directo y cuantificable en el pCTR (tasa de clics predicha) de Google Discover, actuando como una de las señales fundamentales para el modelo de recomendación.
Según los hallazgos técnicos sobre el funcionamiento del SDK de Discover en 2026, la influencia del tiempo de carga se manifiesta de las siguientes formas:
1. La tasa de éxito de carga como señal de entrada
El modelo pCTR no solo evalúa el texto o la imagen, sino que consume datos técnicos en tiempo real. Entre los inputs que alimentan este modelo se encuentran específicamente las tasas de éxito de carga de imágenes,. Si los recursos visuales (como la imagen hero de 1200px) fallan al cargar o lo hacen con excesiva lentitud, la puntuación del pCTR disminuye, lo que reduce las posibilidades de que el contenido sea recomendado en el feed.
2. Degradación por rebote (Bounce Rate)
El tiempo de carga influye en el comportamiento post-clic, lo que genera un bucle de retroalimentación para el pCTR:
Corrección histórica: El modelo utiliza el CTR histórico y el compromiso del usuario para ajustarse.
Impacto de la lentitud: Si un sitio carga lento y el usuario abandona la página rápidamente (rebote), el sistema interpreta que la experiencia fue insatisfactoria. Los clics iniciales seguidos de rebotes rápidos degradan las puntuaciones futuras de pCTR para esa URL y potencialmente para el dominio.
3. Ubicación en el flujo del algoritmo
Dentro de las 9 etapas del algoritmo de Discover, el modelo pCTR se ejecuta en la etapa 7,. En este punto, el sistema ya ha empaquetado señales de «promesa visual», donde la calidad y la capacidad de entrega de la imagen (que depende del rendimiento del servidor) representan aproximadamente un 6% del foco de la fórmula de visibilidad según algunos análisis de expertos.
4. Relación con la UX Móvil
La actualización de febrero de 2026 enfatiza un diseño que «Discover no penalice», donde el tiempo de calidad y la retención real son métricas clave. Un sitio optimizado para cargar rápido permite que el usuario consuma el contenido en el «primer scroll», lo cual es vital para cumplir la promesa del titular y asegurar que el sistema siga considerando el contenido como relevante y útil,.
En resumen, una carga lenta no solo frustra al usuario, sino que «ensucia» los datos históricos de rendimiento que el modelo pCTR utiliza para decidir si mostrará tus próximos artículos a la audiencia,.
¿Cómo influye la inteligencia artificial en la originalidad del contenido?
La inteligencia artificial (IA) influye en la originalidad del contenido de forma ambivalente, actuando como una herramienta de eficiencia para las redacciones, pero planteando riesgos significativos de homogeneización que el algoritmo de Google Discover busca penalizar.
Según las fuentes, este impacto se manifiesta de las siguientes maneras:
Riesgo de «Contenido Commodity»: Herramientas como ChatGPT y Gemini a menudo generan textos que comparten una «firma» o patrón común, lo que puede resultar en contenido genérico que carece de una perspectiva única. El Core Update de 2026 está diseñado específicamente para premiar la profundidad analítica y las investigaciones originales frente a la simple reescritura de noticias de terceros, un área donde la IA genérica suele tener dificultades.
Originalidad como Factor de Clasificación: En el modelo de visibilidad de Google Discover, la originalidad y la longitud del contenido representan aproximadamente el 10% del foco del algoritmo. El sistema actual prioriza piezas que no parezcan contenido reproducido en masa (commodity content) y que ofrezcan una «promesa cumplida» desde las primeras líneas.
Uso actual en la generación de noticias: Se ha documentado que el uso de la IA es cada vez más común debido a la inmediatez que aporta a los periodistas. Por ejemplo, un estudio sobre el diario El Comercio reveló que el 9.17% de las noticias analizadas fueron creadas a partir de información proveniente de inteligencia artificial.
Necesidad de Transparencia y Valor Humano: Para no dañar el marco E-E-A-T (Experiencia, Autoridad, Conocimiento y Confiabilidad), las fuentes recomiendan que los medios informen claramente a sus lectores sobre cómo se ha utilizado la IA en su contenido. La verdadera originalidad en la era de la IA se logra aportando un ángulo único, como citas de expertos reales, datos propios recopilados por el equipo o recursos originales como gráficos y mini-estudios, elementos que la IA por sí sola no puede replicar con la misma autoridad.
Filtros contra el Clickbait: La IA a menudo se asocia con la generación de titulares llamativos, pero el nuevo algoritmo de 2026 es más agresivo detectando patrones de «curiosidad artificial» o promesas vacías, lo que obliga a que el uso de estas herramientas se oriente hacia titulares más honestos e informativos.
En resumen, aunque la IA facilita la producción rápida, la visibilidad sostenida tras la actualización de 2026 depende de que el redactor utilice la tecnología para complementar, y no sustituir, la investigación propia y el expertise real.
¿Cómo influye los rangos de frescura en el posicionamiento?
En el contexto de la actualización de Google Discover de febrero de 2026, la frescura es uno de los pilares fundamentales que determinan la visibilidad de un contenido, funcionando a través de rangos temporales o «buckets» específicos que dictan la relevancia de una noticia conforme pasa el tiempo.
De acuerdo con el análisis técnico del SDK de Discover, los rangos de frescura influyen de la siguiente manera:
1. Los Tres Intervalos de Tiempo (Buckets)
El sistema clasifica el contenido en tres ventanas temporales críticas que determinan su peso en el algoritmo:
De 1 a 7 días (Alta): Es el periodo de máxima ponderación. Durante la primera semana, el contenido tiene su mejor ventana de oportunidad para ser recomendado de forma masiva.
De 8 a 14 días (Media): El peso de la frescura disminuye notablemente. El contenido empieza a perder tracción frente a publicaciones más recientes.
De 15 a 30 días (Baja): La relevancia por antigüedad cae al nivel mínimo de recomendación proactiva.
2. Fase de Decaimiento Continuo
Una vez transcurridos los primeros 30 días, el contenido entra en una fase de «obsolescencia» o decaimiento continuo. En esta etapa, el sistema ya no utiliza rangos fijos, sino que rastrea la antigüedad en horas e incluso milisegundos para aplicar una reducción constante de su visibilidad, a menos que el contenido sea clasificado específicamente como evergreen (perenne).
3. Peso en el Algoritmo de Visibilidad
Se estima que la señal de frescura representa aproximadamente el 12% del foco de la fórmula de visibilidad de Discover. Esto explica por qué el tráfico de las noticias tiende a «caer» drásticamente después de cumplirse su ciclo inicial. Si un tema deja de aparecer en el feed debido a su antigüedad, los expertos sugieren que es necesario publicar una noticia nueva o una actualización relevante para recuperar la tracción.
4. Impacto en el modelo pCTR
La frescura, medida en segundos, es un input directo para el modelo de pCTR (tasa de clics predicha). Esto significa que, a igualdad de otros factores (como calidad de imagen o autoridad), el sistema siempre dará prioridad al contenido más reciente porque predice que tendrá una mejor respuesta por parte del usuario en ese momento preciso.
5. Clasificación: Noticias vs. Contenido Perenne
El algoritmo diferencia entre contenido de actualidad y contenido evergreen:
Noticias: Dependen estrictamente de los intervalos de frescura mencionados y pierden visibilidad rápidamente.
Evergreen: Si el sistema identifica que el contenido es de utilidad duradera (como guías o tutoriales), puede mantener su posicionamiento luchando contra el deterioro temporal de forma más eficiente.
En resumen, la primera semana es el periodo crítico para cualquier publicación; después de este tiempo, el contenido lucha contra un sistema de decaimiento codificado que prioriza la novedad para mantener el feed de Discover dinámico y oportuno.
¿Cómo influyen los 13 clusters?
Los 13 tipos de clústeres identificados en el SDK de Google Discover influyen directamente en la jerarquía y organización del feed, ya que cada tarjeta que se muestra al usuario pertenece obligatoriamente a uno de estos grupos.
Su función principal ocurre en la Etapa 3 del flujo de contenido (Clasificación), donde el sistema asigna el contenido a estos clústeres para determinar cómo se presentará en la jerarquía del feed.
A continuación se detallan los clústeres más relevantes y cómo influyen en lo que el usuario ve:
Clústeres de contenido y su impacto
neoncluster: Es el grupo principal que alberga el contenido estándar del feed.
mustntmiss: Representa una cola de contenido prioritario que el sistema considera esencial mostrar al usuario, lo que garantiza una visibilidad superior para ciertas piezas.
geotargetingstories: Este clúster agrupa historias basadas en la ubicación geográfica, lo cual es crítico tras la actualización de 2026 que prioriza la relevancia local.
newsstoriesheadlines: Se especializa en noticias de última hora, permitiendo que este tipo de contenido destaque de forma inmediata.
garamondrelatedarticlegrouping: Influye en la experiencia del usuario al agrupar artículos relacionados bajo un mismo encabezado temático, lo que fomenta el consumo de múltiples fuentes sobre un mismo tema.
Otros tipos de clústeres técnicos
Además de los informativos, existen clústeres dedicados a formatos específicos y funciones del sistema:
Formatos multimedia: Incluyen freshvideos para videos recientes y trendingugc para contenido generado por usuarios que es tendencia.
Utilidades y promoción: Clústeres como homestack (widgets de clima o deportes), signinlure (avisos de inicio de sesión) e iospromo (promociones multiplataforma).
Tendencias narrativas: El clúster deeptrends y su variante deeptrendsfable se utilizan para organizar narrativas sobre temas que están ganando tracción.
En resumen, estos clústeres permiten que Discover no sea una lista estática, sino una transmisión en vivo donde el servidor puede inyectar, reordenar o eliminar tarjetas en tiempo real según la categoría y prioridad asignada a cada clúster.
En resumen, os dejamos una recomendaciones para redactores de un medio digital
Para optimizar el posicionamiento en medios digitales, especialmente ante la actualización de Google Discover de febrero de 2026, los redactores deben equilibrar la calidad periodística con requisitos técnicos de visibilidad y autoridad. Aquí tienes un resumen de las recomendaciones clave:
1. El Titular: Adiós al Clickbait
Estructura nominal: Se recomienda utilizar titulares con una estructura clara de sujeto, verbo y predicado.
Inclusión de entidades: El titular debe contener nombres propios, profesiones o actividades específicas para que los sistemas de Google identifiquen el tema con precisión.
Promesa honesta: Se debe evitar el sensacionalismo y los titulares vagos (como «No creerás lo que pasó»). La tendencia es penalizar la «curiosidad artificial» a favor de información honesta que responda a la intención del usuario.
2. Estructura y Valor del Contenido
Regla de las dos primeras líneas: Es crítico cumplir la promesa del titular de inmediato, idealmente en las primeras dos líneas del texto.
Extensión óptima: Los textos de extensión media (entre 11 y 17 líneas) son los que mejor funcionan, distribuidos generalmente en unos cinco o seis párrafos.
Originalidad sobre «Commodity Content»: Se debe evitar la simple reescritura de noticias de terceros. El valor se aporta mediante investigaciones originales, datos propios, capturas de pantalla, gráficos y citas de expertos.
Legibilidad: El uso de negritas, listas y subtítulos (ladillos) aumenta la retención real del usuario y es una señal de calidad para el algoritmo.
3. Fortalecimiento del E-E-A-T (Experiencia y Autoridad)
Autoría transparente: Las noticias deben estar firmadas por expertos reales. Es fundamental incluir una biografía corta con fotos y credenciales (títulos académicos o experiencia previa) que justifiquen por qué el autor es una voz autorizada.
Módulo de metodología: Se recomienda añadir información sobre cómo se investigó la noticia y qué fuentes se contrastaron para generar confianza.
Fuentes verificables: Cita siempre estudios, datos verificables y enlaza a fuentes primarias y hubs temáticos propios para demostrar profundidad técnica.
4. Localización y Contexto Geográfico
Señales de cercanía: La actualización de 2026 prioriza contenidos del país del usuario. El redactor debe adaptar ejemplos, precios y datos al mercado local específico (ej. versiones para España, México o Argentina) para reducir la tasa de rebote.
5. Requisitos Visuales y Técnicos
Imágenes de alta resolución: Para que el artículo aparezca con la tarjeta de «imagen grande», la imagen destacada debe tener al menos 1200 px de ancho (se recomiendan 1280 px).
Atributo Alt descriptivo: No olvides incluir un texto alternativo (alt) que sea descriptivo y use variaciones naturales de las palabras clave.
Uso de IA: Si se utiliza inteligencia artificial, se aconseja ser transparente con el lector, informando sobre el uso de esta tecnología y asegurándose de que el periodista aporte un ángulo único humano que la IA no puede replicar.
6. Gestión de la Temporalidad (Frescura)
Ventana de oportunidad: El contenido tiene su mayor peso en el algoritmo durante los primeros 7 días. Si una noticia pierde tracción en Discover, a menudo es preferible publicar una actualización relevante o una pieza nueva antes que intentar reflotar la antigua sin cambios sustanciales.
Os dejamos una infografía resumen
Os dejemos un enlace a Notebook LLM con este enlace con la información cargada. https://notebooklm.google.com/notebook/478178e2-fcff-41bd-a453-73050ab588f6
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