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SEÑAL DE GOOGLETambién: EEAT · Experience Expertise Authoritativeness Trustworthiness · EAT

E-E-A-T

DEFINICIÓN

E-E-A-T es el marco de evaluación de calidad de Google (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) que los evaluadores humanos aplican a los sitios web y que Google aproxima algorítmicamente para decidir qué contenido es suficientemente fiable para rankear, especialmente en temas YMYL (Your Money, Your Life).

E-E-A-T no es un factor de ranking directo: es un meta-factor que condiciona cómo Google pondera el resto. En temas sensibles (salud, finanzas, legal, seguridad), una web sin señales E-E-A-T no rankea aunque su SEO técnico sea impecable. En 2022 Google añadió la segunda E (Experience) para valorar explícitamente la experiencia de primera mano, diferenciándola de la expertise académica.

MECANISMO

Cómo funciona

Cada una de las cuatro siglas se evalúa con señales específicas.

Experience (experiencia): el autor ha vivido o practicado aquello sobre lo que escribe. Se aproxima con Person schema, biografías detalladas, fotos reales, vídeos mostrando el proceso, menciones de casos concretos trabajados, antigüedad profesional verificable.

Expertise (conocimiento experto): el autor tiene formación, titulación o conocimiento técnico avalado. Se aproxima con credenciales en la bio, publicaciones académicas, colegiación profesional (colegios de médicos, abogados, arquitectos), reconocimientos y enlaces desde publicaciones técnicas del sector.

Authoritativeness (autoridad): el sitio y el autor son reconocidos como voces autorizadas en el tema. Se aproxima con backlinks editoriales, menciones en medios, apariciones como fuente citada por terceros, presencia en Google Knowledge Graph, wikidata y directorios profesionales.

Trustworthiness (confianza): es la cara más básica y decisiva. Se aproxima con datos legales claros (NIF, dirección, contacto), HTTPS, política de privacidad y términos, reputación online (reseñas reales, no compradas), consistencia de datos entre canales y ausencia de deceptive practices.

CASO DE USO

Ejemplo práctico

Una web de salud publica un artículo sobre diabetes tipo 2. La versión pobre en E-E-A-T tiene autor 'equipo editorial', sin firma ni bio, sin fuentes científicas y sin fecha de actualización visible. La versión alta en E-E-A-T está firmada por la Dra. [Nombre], con su colegiación (COM XXXXX) verificable, bio con 15 años de experiencia en endocrinología, enlaces a estudios de revistas indexadas, revisión médica reciente fechada, y el sitio tiene schema MedicalClinic con acreditaciones. La segunda rankea; la primera no rankea en YMYL aunque el contenido sea técnicamente correcto.

QUÉ EVITAR

Errores comunes con E-E-A-T

01

Añadir un autor genérico tipo 'Admin' o 'Redacción' en vez de una persona real. Sin persona, no hay E-E-A-T.

02

Bio sin credenciales verificables. 'Más de 10 años de experiencia' sin nombre de empresas, proyectos o credenciales concretas no suma.

03

Reseñas compradas o testimonios inventados. Los algoritmos las detectan y erosionan Trust.

04

Inconsistencia entre canales. La misma persona con distintas fotos, cargos o empresas en LinkedIn, web y redes destruye señales de entidad.

PREGUNTAS FRECUENTES

Sobre E-E-A-T

Google lo define como un marco conceptual aplicado por los evaluadores humanos, no un factor algorítmico directo. Pero los sistemas de Google aproximan E-E-A-T con señales medibles, y ausencia de esas señales sí penaliza rankings, especialmente en YMYL.

No existe una métrica unificada. Aproximaciones: Google Business Profile con reseñas reales, páginas About/Autor completas, presencia en Google Knowledge Panel si aplica, coherencia entre canales, backlinks editoriales, schema correctamente implementado.

Sí, y de forma más agresiva. Los LLMs privilegian fuentes con autores identificados y con trazabilidad externa. Un contenido anónimo raramente es citado en una respuesta generativa.

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