Crear contenido SEO en 2026: por qué tu método ya no funciona (y qué hacer en su lugar)

Si tu proceso de creación de contenido empieza abriendo un Google Doc, ya has perdido.

No me malinterpretes: vas a necesitar escribir. Pero si lo primero que haces es sentarte a teclear, estás haciendo lo mismo que el 95% de la gente que publica contenido que Google ignora. (Hablo de contenido escrito para tu web — el pilar SEO sobre el que luego haces repurposing a vídeo, redes y otros formatos.)

El método clásico — buscar una keyword, escribir un artículo largo, meter las keywords, publicar y rezar — ha dejado de funcionar. No porque Google haya cambiado las reglas de un día para otro, sino porque ha aprendido a leer de verdad. Y cuando tu evaluador ya no cuenta palabras sino que entiende ideas, repetir la keyword 47 veces en 3.000 palabras no te va a salvar.

Algunos datos para que veas la dimensión del cambio:

AI Overviews aparecen ya en el 15-25% de las búsquedas. Y están expandiéndose a queries comerciales y transaccionales.
Cuando aparecen, el CTR orgánico cae un 61%¹ — un dato que analizo con más contexto en mi investigación sobre SEO para inteligencia artificial.
En lugar de 10 resultados orgánicos donde competir, la IA cita solo 2-4 fuentes. Si no eres una de esas cuatro, no existes.

Voy a enseñarte el proceso completo que uso para escribir contenido que posiciona. Sin atajos, sin fórmulas mágicas. Research-first, siempre. Este método nace de años de prueba y error, y aquí te lo doy entero para que lo hagas tú mismo.

Si ya tienes claro por qué el método clásico no funciona y quieres ir directo al proceso, salta al método. Si no, lo que viene a continuación te explica por qué.

Google ya no ordena keywords. Entiende ideas.

En 2013 escribí un artículo explicando que la densidad de keywords no importaba. Tenía razón, pero por las razones equivocadas.

En aquel momento, la clave era que Google usaba un sistema logarítmico — mencionar la keyword una o dos veces bastaba, y a partir de ahí entraban los famosos 200 factores, los que lleven 10 años en este negocio se acordarán. Eso sigue siendo verdad, pero se queda corto para explicar lo que pasa en 2026.

Lo que ha cambiado de verdad es esto: Google ya no cuenta menciones. Mapea relaciones entre conceptos.

El Knowledge Graph de Google ha pasado de 570 millones de entidades a más de 8.000 millones, con 800.000 millones de hechos conectados entre sí². No es una base de datos de palabras. Es un mapa de TODO lo que existe y cómo se relaciona.

Y desde que Gemini está integrado en Search, el buscador entiende tu artículo como lo haría una persona. No escanea coincidencias de texto. Lee, comprende la idea, y decide si tu contenido responde de verdad a lo que alguien busca.

Pero aquí viene lo que nadie te cuenta en español: ahora hay dos juegos diferentes y tienes que ganar los dos.

El doble sistema de ranking

Por un lado tienes el SERP tradicional — el de siempre: backlinks, autoridad de dominio, señales de usuario, experiencia de página. Eso no ha desaparecido.

Por otro lado tienes la capa de extracción IA — AI Overviews, ChatGPT citando fuentes, Perplexity generando respuestas. Esta capa funciona con reglas diferentes: entidades claras, atributos específicos, información estructurada que un modelo de lenguaje pueda procesar y citar.

Son dos juegos. Puedes posicionar en SERP y no aparecer jamás en AI Overviews. O puedes ser la fuente favorita de la IA y estar en la página 3 de Google. Lo ideal es ganar los dos, y para eso necesitas un enfoque que los cubra ambos.

Un dato de Futuramo³ que lo explica mejor que cualquier teoría: un sitio con 15 backlinks que dice “Dr. X, Jefe de Cardiología en Stanford” supera a uno con 1.500 backlinks que dice “experto líder en el campo”. La IA necesita saber exactamente QUIÉN dice QUÉ y POR QUÉ debería creérselo. “Experto líder en el campo” no le dice nada. Es ruido.

Eso se llama entity clarity — claridad de entidad. Y es el concepto que ha reemplazado a la densidad de keywords como factor diferenciador.

Qué ha cambiado (y qué hacer al respecto)

Lo que ha dejado de funcionar	Lo que funciona ahora
Keyword density — Gemini no cuenta menciones, entiende si tu artículo ayuda	Entity clarity — identifica, categoriza y diferencia las entidades de tu contenido
Author bylines genéricos — “experta en marketing digital” es invisible para la IA	Entidades verificables — nombre real, credenciales concretas, presencia fuera de tu web
Publicar por publicar — sitios con >32% páginas thin sufren más en core updates⁴	Freshness real — páginas ganadoras: 393 días de media vs 500 las perdedoras⁴
Internal linking como señal IA — no crea relaciones en Knowledge Graph	Contenido estructurado — secciones de 120-180 palabras entre headings = +70% citaciones IA¹

De estos cambios, el más importante es entity clarity. No es un concepto abstracto — es algo que puedes comprobar ahora mismo: ¿alguien que lee el primer párrafo de tu artículo puede responder “quién escribe esto, sobre qué exactamente, y por qué debería creerle”? Si la respuesta es no, para la IA eres un anónimo. Y un anónimo no se cita.

El otro dato que deberías tener presente: los artículos de más de 2.900 palabras reciben una media de 5,1 citaciones por modelos de IA, frente a 3,2 para artículos de menos de 800 palabras¹. No es que más largo sea mejor — es que las ideas necesitan espacio para desarrollarse, y la IA necesita secciones de tamaño digerible para extraer información.

Entonces, si Google entiende ideas… ¿cómo creas contenido que tenga IDEAS y no solo keywords?

El método: investigar antes de escribir una sola línea

El 90% del trabajo de un buen artículo ocurre ANTES de escribir. Esto es lo que nadie te cuenta porque no es sexy.

Todo el mundo quiere la parte divertida: sentarse a escribir, darle forma a las ideas, publicar. Pero la diferencia entre un artículo que posiciona y uno que acumula polvo en la página 7 de Google se decide en la fase de investigación. Lo que escribes es consecuencia de lo que has investigado. Si la investigación es pobre, el artículo será pobre — da igual lo bien que redactes.

Este es el pipeline completo. Seis pasos, en orden, sin saltarse ninguno. Lo que estás leyendo ahora es el resultado de este método — te iré mostrando cómo se aplica con ejemplos reales.

Paso 1: Intención y formato

Antes de abrir ninguna herramienta necesitas responder a una pregunta: ¿qué quiere exactamente la persona que busca esto?

No es lo mismo “mejor hosting” (quiere una comparativa con precios y recomendación) que “qué es un hosting” (quiere una explicación clara). Google lo sabe, y si entregas el formato equivocado, da igual lo bueno que sea tu contenido — no vas a posicionar.

Tipos de intención que necesitas identificar:

Informacional: quiere aprender algo. Formato: guía, tutorial, explicación.
Comparativa: quiere decidir entre opciones. Formato: comparativa, tabla, pros y contras.
Transaccional: quiere comprar o contratar. Formato: review, landing, ficha de producto.
Navegacional: busca un sitio concreto. Aquí no compites a menos que seas ese sitio (o seas capaz de robar el tráfico con un titular muy llamativo).

El truco es sencillo: busca la keyword en Google y mira qué formato tienen los 5 primeros resultados. Si los 5 son comparativas, tu artículo tiene que ser una comparativa. Si los 5 son guías paso a paso, necesitas una guía paso a paso. No reinventes la rueda. Google ya te está diciendo qué formato valida para esa query. Los casos en que puedes crear un contenido diferente y superar a todos son realmente raros.

Por ejemplo, para “cómo crear contenido SEO” la intención es informacional-metodológica — el lector quiere un proceso, no una definición. Los 5 primeros resultados lo confirman: todos son guías, ninguno es un listicle corto ni una landing de producto.

Paso 2: Análisis de competidores

Ya sabes la intención y el formato. Ahora necesitas entender qué están haciendo los que ya posicionan — y hacerlo mejor.

Abre los 3-5 primeros resultados y analiza:

Estructura de headings: ¿Qué H2 y H3 usan? ¿En qué orden?
Profundidad por sección: ¿Cuánto dedican a cada subtema?
Formato dentro de las secciones: ¿Usan tablas, listas, imágenes, ejemplos?
Antigüedad: ¿Cuándo se publicó? ¿Está actualizado?

Lo que buscas no es copiar la estructura. Buscas el patrón que Google valida. Si los 3 primeros resultados tienen todos una sección de “Errores comunes” y tú no la incluyes, Google va a notar que tu artículo está incompleto comparado con lo que ya funciona.

¿Y si no encuentras competidores directos? Busca queries adyacentes. Si tu keyword exacta no tiene resultados potentes, amplía o cambia el ángulo hasta dar con las páginas que sí compiten por el mismo lector. El formato que Google valida para esas queries cercanas es el que espera para la tuya.

Cuando analicé la SERP de “cómo crear contenido SEO”, mi tabla se veía así:

Competidor	Enfoque	Fortaleza
Elevam	Framework HSA (Human-Search-AI)	Único con framework nombrado, estructura memorable
Hostinger	Listicle de 18 consejos	Cubre muchos puntos, buena cobertura temática
IEBS	Tendencias SEO 2026	Menciona AI Overviews y AEO, datos recientes

Con esta tabla ves rápido qué hace bien cada competidor. Los huecos que dejan los encontrarás en el siguiente paso.

Paso 3: Detectar gaps

Los gaps son el oro del research. Son los huecos que tus competidores dejan al descubierto y que tú puedes llenar.

Hazte estas preguntas con cada subtema:

¿Cuántos de los 5 primeros resultados lo cubren? Si solo 1 o 2 lo mencionan → oportunidad.
¿La gente pregunta sobre esto en foros o redes? Si sí y la SERP no lo cubre → oportunidad clara.
¿Los datos que usan están actualizados? Si citan estudios de hace 2+ años → puedes aportar más.
¿Alguno demuestra experiencia propia o todos repiten la misma teoría? Si todo es teoría → tu experiencia real es el gap.

Cuando tengas 2-3 huecos donde la respuesta sea “la gente lo necesita pero nadie lo cubre bien”, ya tienes el núcleo de tu artículo.

Aquí es donde la mayoría se pierde. Porque no es cómodo. Requiere tiempo. Y no hay ninguna herramienta de SEO que lo haga por ti (al menos no hasta ahora).

El research social consiste en ir a donde la gente habla de verdad — no donde los blogs repiten lo que otros blogs dicen — y extraer lo que la SERP no tiene. Reddit, YouTube, X/Twitter, foros de tu sector, comunidades de Slack o Discord… la plataforma da igual, lo que importa es encontrar experiencias y preguntas reales.

YouTube: Busca la keyword y mira los 3-5 videos más vistos. No los veas enteros si no quieres. Lee los comentarios. Los comentarios de YouTube son una mina: preguntas sin resolver, quejas, datos que el creador no mencionó. Los transcripts de los videos suelen contener información que ningún blog ha recogido porque nadie se molesta en transcribirlos y procesarlos.

Reddit y foros: Busca tu keyword y lee los hilos con más upvotes. Presta atención a las experiencias de primera mano: “Yo probé X y pasó Y”. Esas experiencias reales son exactamente lo que Google quiere ver en tu contenido (E-E-A-T: Experience).

Un dato que debería convencerte: Reddit es la segunda fuente más citada por ChatGPT, solo por detrás de Wikipedia. Google ha invertido 60 millones de dólares en partnership con Reddit. Las experiencias reales de usuarios son el nuevo estándar de credibilidad.

X/Twitter y redes profesionales: Busca opiniones de profesionales reconocidos de tu sector. No el consenso genérico, sino las opiniones con matiz — las que contradicen lo que todo el mundo da por hecho. Esas opiniones, si son de fuentes verificables, enriquecen tu artículo y lo diferencian del ruido.

Por ejemplo: si buscas en Reddit sobre creación de contenido SEO, vas a encontrar cientos de hilos con la misma queja — “hago todo lo que dicen los blogs y no posiciono, ¿qué me falta?” Esa frustración repetida te dice que hay un hueco real entre lo que los blogs explican y lo que la gente necesita. Ese hueco es tu artículo.

Paso 5: Ángulo diferenciador

Ya tienes los datos. Ahora necesitas cruzarlos y responder a la pregunta más importante de todo el proceso:

¿Por qué debería Google rankear MI artículo por encima de lo que ya existe?

Si no puedes responder a eso con una frase concreta, no estás listo para escribir.

Cruza lo que dicen los competidores (paso 2-3) con lo que dice la comunidad (paso 4). Identifica:

Lo obligatorio: lo que todos cubren y tú también debes cubrir. Si no lo incluyes, tu artículo está incompleto.
La oportunidad: lo que nadie cubre pero la gente pregunta. Esto es lo que te diferencia.

Ahora haz el ejercicio más incómodo de todo el proceso: escribe tu ángulo en UNA frase. No un párrafo, no una lista. Una frase que complete “Este artículo es el único que ____.”

Si no puedes completarla, no tienes ángulo. Tienes un resumen de lo que otros ya han dicho. Vuelve al paso 3 y busca mejor.

La prueba definitiva es simple: ¿un profesional de tu sector enlazaría tu artículo desde el suyo? No por favor, no por amistad — porque necesita referenciar algo que solo tú has explicado. Si tu artículo no dice nada que no digan otros 50, nadie tiene motivos para enlazarte. Y sin enlaces, no hay autoridad. Y sin autoridad, no hay ranking.

Paso 6: Estructura sección por sección

Con todo el research hecho, montas el esqueleto del artículo antes de escribir una sola frase.

Cada sección del outline debería tener:

Título del heading — descriptivo, con keyword secundaria si encaja de forma natural.
Ángulo — qué cuenta esta sección y por qué importa.
Datos del research — qué datos concretos, ejemplos, o experiencias irán aquí. No los inventes después. Si en el research encontraste un dato de Semrush que encaja en esta sección, anótalo ahora.

Respeta el formato que la SERP valida. Si los competidores que ya posicionan usan tablas comparativas en la sección 3, tú necesitas una tabla ahí. Si todos abren con un ejemplo, tú abres con un ejemplo. La creatividad en SEO no está en reinventar el formato — está en lo que metes dentro del formato.

Un detalle técnico: recuerda el dato de las secciones de 120-180 palabras entre headings que mencioné antes. Eso no significa que cada sección tenga que ser corta. Significa que las ideas deben estar bien segmentadas. Si una sección necesita 500 palabras para explicar algo correctamente, escribe 500 palabras — pero usa H3 para dividirla en bloques digeribles. La IA extrae información sección a sección, no artículo a artículo.

Un outline terminado se ve así:

Sección	Ángulo	Datos asignados
Google ya no ordena keywords	Evolución desde keyword density hasta comprensión semántica	Knowledge Graph 570M→8.000M (SEO Kreativ), entity clarity (Futuramo)
El método: paso 4	Research social como paso obligatorio	Reddit = 2ª fuente más citada por ChatGPT
La Tapa y el Chuletón	Dos velocidades de producción — no todo necesita pipeline completo	<7% thin pages = más estabilidad (Raptive)

Cada sección tiene su dato asignado ANTES de escribir. No se inventa después. Lo que no tiene dato asignado, se excluye o se argumenta con experiencia propia.

Y después, escribir

Con el outline hecho, la escritura es la parte más fácil. Tu research ya ha decidido qué decir en cada sección, qué datos incluir, y qué ángulo tomar. Escribes sección a sección, siguiendo el esqueleto. La parte difícil — qué contar, por qué importa, qué te diferencia — ya está resuelta.

Un truco que te va a ahorrar muchos problemas: olvídate de los objetivos de palabras. Tener en mente un número al que llegar mata tu creatividad. Unos escritores empiezan a meter relleno para llegar, otros cortan explicaciones o datos valiosos para no pasarse. Las dos cosas destruyen el artículo. Simplemente explica, cuenta, enseña, ilustra, fluye. Si una idea necesita 200 palabras, le das 200. Si necesita 800, le das 800. El artículo acaba cuando las ideas están completamente desarrolladas, no cuando llegas a un número.

Tres principios que aplico al escribir y que te van a ahorrar revisiones:

Conclusión primero, datos después. No obligues al lector a leerse tres párrafos para llegar al punto. Abre cada sección con lo que significa para él, y después pon la evidencia. El que quiera los datos los tiene, el que quiera la conclusión la tiene en la primera frase.
Cada sección se entiende sola. Si alguien aterriza directamente en tu H2 desde Google o desde una citación de IA, debería poder leer esa sección y sacar algo útil sin necesidad de haber leído las anteriores.
Si puedes borrar un párrafo y no se pierde nada, bórralo. Es la prueba más simple y más cruel. Relleno es todo lo que suena bien pero no dice nada nuevo.

Cómo escribir para que la IA te cite

Los tres principios de arriba son sentido común editorial. Pero hay datos concretos sobre qué cita ChatGPT y qué no.

Kevin Indig analizó 18.012 citaciones verificadas de ChatGPT⁵ (de un universo de 1.2 millones de respuestas) y encontró un patrón claro: la IA cita desproporcionadamente el principio del contenido. El 44.2% de las citaciones vienen del primer 30% del texto. El tercio final solo aporta el 24.7%.

Esto no significa que la IA “lea peor” el final — significa que las intros contienen las definiciones, las tesis y las conclusiones, que es exactamente lo más citable. Si entierras tu conclusión en el párrafo 15, la IA no llega. Lo que refuerza el primer principio: conclusión primero, datos después.

Pero lo más útil del estudio son las cinco características del contenido que se cita frente al que se ignora:

1. Lenguaje definitivo. Las frases declarativas (“La auditoría SEO es el proceso de…”) se citan el doble que las vagas (“En el mundo actual, la auditoría se ha convertido en algo cada vez más…”). Si la IA necesita citar una definición, va a elegir la que suena a definición, no la que suena a introducción de TFG.

2. Headers como preguntas. El 78.4% de las citaciones que contienen preguntas vienen de heading tags. La IA trata el H2 como si fuera el prompt del usuario y el párrafo siguiente como la respuesta. Si tu H2 dice “¿Cuándo empezó el SEO?” y el párrafo empieza con “El SEO empezó en…”, le estás dando a la IA exactamente el formato que busca.

3. Densidad de entidades. El contenido más citado tiene un 20.6% de nombres propios — frente al 5-8% normal en texto estándar. “Las mejores herramientas para esto” no dice nada. “Las mejores herramientas son Semrush, Ahrefs y Screaming Frog” le da a la IA entidades concretas que verificar y citar. Esto conecta directamente con la entity clarity que vimos antes.

4. Tono analítico equilibrado. Ni Wikipedia pura ni opinión sin fundamento. El contenido más citado tiene una subjetividad de 0.47 en una escala de 0 a 1 — mezcla hechos con análisis. “El iPhone 15 tiene chip A16 (hecho) y su rendimiento en fotografía con poca luz lo convierte en la mejor opción para creadores de contenido (análisis).”

5. Escritura clara, no académica. Los textos citados tienen un nivel de legibilidad universitario (Flesch-Kincaid 16). Los que no se citan son más densos (19.1 — nivel académico/PhD). Frases claras con estructura sujeto-verbo-objeto. La IA extrae mejor la información cuando no tiene que deshacer subordinadas de tres niveles.

Matiz importante: este estudio mide correlación, no causalidad. El contenido que se cita tiene estas características… pero puede que sea porque las fuentes autoritativas escriben así, no porque la IA “prefiera” ese estilo. La diferencia es sutil pero importa: no vas a convertir un artículo mediocre en referencia solo por meter preguntas en los H2. Necesitas tener algo que decir primero. Pero si ya tienes algo que decir, estas cinco características ayudan a que la IA lo encuentre y lo cite.

El tema de cómo escribir — estructura, ritmo, cómo hacer que el lector no se vaya, copywriting para SEO — da para su propio artículo, y lo estoy preparando. Lo que te he dado aquí cubre la parte que más impacto tiene: el research y la estructura. Porque el mejor copywriting del mundo no salva un artículo que no tiene nada que decir.

La realidad: esto es un currazo

Si has llegado hasta aquí probablemente estés pensando dos cosas: “esto tiene sentido” y “no tengo tiempo para hacer esto con cada artículo”.

Las dos son correctas.

El pipeline completo — intención, competidores, gaps, research social, ángulo, estructura — lleva entre 4 y 8 horas por artículo si lo haces manualmente y bien. Eso sin contar la redacción. Para un equipo pequeño o un freelancer que gestiona varios proyectos, hacer esto con cada artículo es inviable.

Pero aquí viene la trampa: no todo artículo necesita el pipeline completo.

Dos velocidades: la Tapa y el Chuletón

En España nos gusta socializar en los bares. Hay dos experiencias gastronómicas totalmente distintas: la tapa y el chuletón. Y las dos tienen su función.

Las tapas son artículos rápidos, de respuesta directa. 500-800 palabras. Responden una pregunta concreta sin rodeos. No necesitan research profundo porque la respuesta es conocida — solo necesitas darla mejor que el resto. Cubren long tail, alimentan la indexación de tu sitio, y enlazan a los chuletones.

Los chuletones son artículos de referencia. 2.500+ palabras. Pipeline completo de research. Son los que posicionan para keywords competidas, los que atraen enlaces, los que la IA cita. Son los que merecen un enlace porque aportan algo que no existe en ningún otro sitio.

No publiques solo chuletones — te agotarás y tu calendario editorial tendrá más huecos que contenido. No publiques solo tapas — tendrás muchas URLs indexadas pero ninguna posicionará para nada gordo.

Combina. La proporción depende de tu sector y tus recursos, pero la idea es que los chuletones sean tu contenido estrella y las tapas el ecosistema que los alimenta y los enlaza.

Un dato que respalda esto: según Raptive⁴, los sitios con menos del 7% de páginas thin mostraron más estabilidad en los core updates. No se trata de no tener contenido corto — se trata de que cada página, sea tapa o chuletón, aporte algo real al usuario que llega a ella. Si publicas una tapa que no dice nada que una búsqueda rápida no resuelva, estás sumando peso muerto a tu sitio.

Si quieres automatizar el research

He automatizado los pasos 1 a 6 en APEscribe. Analiza competidores, detecta gaps, hace research social, y genera la estructura del artículo con los datos ya integrados. Lo he construido porque hacer esto manualmente con cada artículo me llevaba horas que prefería dedicar a escribir y a pensar en estrategia.

Pero si prefieres hacerlo a mano, todo lo que necesitas está en este artículo. Tú verás.

Checklist: ¿tu contenido pasa el filtro?

Antes de publicar, hazte estas preguntas. Si fallas en más de dos, tu contenido va a tener problemas.

Antes de escribir

¿El formato de tu artículo coincide con el de los 3-5 primeros resultados? Si no, ¿tienes una razón concreta para romper el patrón?
¿Puedes nombrar 3 cosas específicas que tu artículo tiene y ningún competidor?
¿Has encontrado datos o experiencias en redes sociales, foros o comunidades que no estén en ningún blog?

Al escribir

Si Google extrae un fragmento de cada sección, ¿cada fragmento se entiende solo?
¿Tus entidades están claras en los primeros 150 caracteres? (quién escribe, sobre qué, por qué creerle)
¿Puedes borrar una sección entera sin que el artículo pierda nada? Si sí, sobra.

Después de publicar

¿Pasa el test del enlace? (¿Un profesional de tu sector compartiría esto con un colega?)
¿Tienes un calendario para actualizar los datos cuando caduquen?
¿Monitorizas AI Overviews, no solo rankings?

Para terminar

La mayoría de los artículos que no posicionan no tienen un problema de escritura. Tienen un problema de investigación. Están escritos sobre lo que el autor cree que importa, no sobre lo que el lector necesita y la competencia deja sin cubrir.

Si de todo este artículo te quedas con una sola cosa, que sea esta: antes de escribir una palabra, tienes que poder responder “¿por qué debería Google poner MI artículo arriba?” Si no puedes, no estás listo.

Investiga mejor. Escribe después.

Si quieres profundizar en cómo optimizar tu contenido para que la IA también te cite, tengo una investigación completa sobre SEO para inteligencia artificial con datos y fuentes verificadas. Y si prefieres empezar por revisar lo que ya tienes publicado, la guía de auditoría SEO técnica te enseña a diagnosticar tu web de arriba a abajo.

Referencias

[1] Semrush — AI Overviews Study / AI SEO Statistics — https://www.semrush.com/blog/semrush-ai-overviews-study/

[2] SEO Kreativ — Semantic Search & Knowledge Graph — https://seo-kreativ.de/en/blog/semantic-search-knowledge-graph/

[3] Futuramo — How Google Actually Ranks Content in 2026 — https://futuramo.com/blog/how-google-actually-ranks-content-in-2026/

[4] Raptive — What Google’s December 2025 Core Update Tells Us About Quality — https://raptive.com/blog/what-googles-december-2025-core-update-tells-us-about-quality/

[5] Kevin Indig / Gauge — The Science of How AI Pays Attention — https://www.searchenginejournal.com/the-science-of-how-ai-pays-attention/567597/