Cómo identificar fuentes de calidad en internet y adaptar las plataformas digitales a nuestras necesidades informativas
7 octubre,
2026 por Lluís Codina
Componentes
de calidad de una fuente de información de internet
Una de
las responsabilidades de los profesionales de
la información y la comunicación (periodistas, curadores de contenidos,
documentalistas, etc.) es saber identificar fuentes informativas
de calidad en el vasto y complejo ecosistema de
internet.
Otra
responsabilidad, consecuente con la primera, es saber configurar estas
fuentes (cuando adoptan la forma de plataformas digitales) a los intereses
informativos de cada profesional. Cosa que, de paso, evita que nos
expongamos a la desinformación.
Son dos
dimensiones de la curación de contenidos que los mencionados
profesionales deben conocer como parte de su formación.
Pero la
visión anterior es demasiado redonda para funcionar como
(toda) la verdad. Lo más cierto es que, de estas responsabilidades
no se libera en realidad casi ningún tipo de profesional si, como parte de su
trabajo, tiene que utilizar y consultar fuentes de información.
Vamos más
lejos: esta responsabilidad alcanza también a cualquier ciudadano que,
honestamente y con buena voluntad (Kant) quiera participar e
influir en la vida pública mediante opiniones informadas.
Lo único
que cambia es la fuerza de la responsabilidad: imprescindible en
algunas profesiones (de nuevo, periodistas, documentalistas, etc.), muy importante en
casi cualquier profesión y una cuestión moral de autoexigencia en
el caso de los ciudadanos en general.
Tras este
preámbulo, vamos a la cuestión. Para abordar el tema usaremos dos enfoques:
- El concepto de calidad
denominado, por sus siglas en inglés, E-E-A-T
- Las acciones de
adaptación (tuneo, si se me permite la expresión) que
ofrecen las plataformas digitales más importantes, ejemplificadas en el
caso de YouTube, pero extrapolables a la mayor parte de las plataformas.
PRIMERA
PARTE
La calidad de un fuente bajo la luz de la E-E-A-T
Las
siglas E-E-A-T corresponden a Experience, Expertise, Authoritativeness y Trustworthiness.
Las
podemos traducir por: experiencia, pericia, autoridad y fiabilidad.
El marco E-E-A-T, nos apresuramos a decir, proviene de los trabajos de Google para
determinar qué caracteriza a un sitio de calidad. Los técnicos de
Google lo utilizan para evaluar la eficacia de las respuestas de su buscador.
Para ello,
comprueban si, para una consulta dada, los (por ejemplo) 10
primeros resultados corresponden a páginas o sitios web con un buen
cumplimiento del marco E-E-A-T. Si alguno de los resultados no satisface
E-E-A-T, revisarán qué parte de su algoritmo debería mejorar para evitar que
esa página vuelva a aparecer como parte de una respuesta.
Esta
evaluación E-E-A-T la lleva a cabo un equipo de especialistas humanos reclutados
de todo el mundo que sistemáticamente hacen evaluaciones a partir de temas y
listas de consultas.
La
cuestión es que E-E-A-T ha sido adoptado por casi todos los
expertos en SEO, GEO, y calidad web en general, así que podemos considerarlo
un constructo bien establecido.
Después
mencionaremos una propuesta académica más ambiciosa para
determinar qué es un sitio de calidad.
Por el
momento, nos centraremos en E-E-A-T.
Para ello,
presentamos brevemente cada una de estas dimensiones:
- Experiencia: se refiere al
conocimiento directo o «de primera mano» que los autores o el organismo
responsable tienen sobre en el tema y los contenidos del sitio. Incluye,
cuando corresponde, la idea de «haber experimentado» los temas de los que
habla su autor.
- Pericia: competencias que posee
el autor o responsable intelectual en el tema sobre el cual genera y
publica contenidos.
- Autoridad: reconocimiento externo
que merece la fuente. Mientras las otras dimensiones son intrínsecas, esta
es una propiedad que procede «de fuera», ya que depende del crédito que le
otorguen terceros.
- Fiabilidad: seguridad, exactitud,
precisión y honestidad del contenido y/o del sitio web en general.
Vamos a
examinar ahora, mediante pares comparados, las cuatro dimensiones para
diferenciarlas un poco mejor.
Experiencia vs Pericia
En este
pareja, la diferencia principal consiste en que, conocer «de primera mano» o
haber vivido una situación, demuestra la experiencia; mientras que
disponer de competencias especializadas demuestra la pericia.
Puede ser
que ambas cosas vayan unidas o puede ser que estén disociadas. Por ejemplo, un
autor puede tener una gran pericia gracias a su formación, pero
poca experiencia (aún) en tratar casos concretos. Lo ideal,
por supuesto, es que una fuente aporte indicadores de que reune ambas.
Autoridad vs fiablidad
La autoridad se
refiere al reconocimiento externo que un autor o un sitio recibe de terceros
como fuente de referencia en un ámbito determinado.
De nuevo,
aunque ambos conceptos se relacionan, no son equivalentes. La autoridad aporta
señales de reconocimiento externo para confiar en una fuente, pero no garantiza
la fiabilidad de cada uno de los contenidos.
Por
ejemplo, un autor muy reconocido puede publicar por error datos
o afirmaciones incorrectas. De este modo, la reputación no exime de examinar
las evidencias que aporta una fuente, y esta exigencia es más fuerte conforme
el contenido sea más controvertido.
La fiabilidad se
refiere al grado en que un contenido merece confianza por su modo de
elaboración (metodologías) y presentación, en otras palabras por ser fiable, exacto, seguro y honesto.
Tabla de
síntesis
La tabla
siguiente compara qué aporta cada una y cómo distinguirlas;
|
Dimensión |
En
qué |
Pregunta |
Indicadores |
|
Experiencia |
Poseer
conocimientos «de primera mano» |
¿El
autor ha tenido experiencia directa sobre lo que publica? |
Detalle
de la, observaciones, explicación de casos, etc. |
|
Pericia |
Competencia
para tratar un tema con rigor. |
¿El
autor posee los conocimientos necesarios para tratar el tema con solvencia? |
Autoría
bien determinada, trayectoria. Perfil del autor. Características del
organismo detrás de un sitio. |
|
Autoridad |
Reconocimiento
externo de un autor, una organización o un sitio. |
¿Es una
fuente reconocida en su ámbito? |
Referencias
por parte de otras fuentes solventes, citaciones recibidas, recomendaciones
de especialistas. |
|
Fiabilidad |
Grado en
que el contenido merece confianza por su exactitud, honestidad, seguridad,
consistencia y transparencia. |
¿Proporciona
razones verificables para confiar en este contenido? |
Uso de
fuentes, transparencia de procedimientos, reconocimiento de límites. |
Puntos de
chequeo:
- Página de créditos del
sitio.
- Página de misión/visión del
sitio.
- Revisión de la calidad
aparente del sitio.
- CV del autor si está
disponible en el sitio o mediante una búsqueda en Internet.
- Presentación de la metodología para
elaborar los contenidos.
- Evaluación de la reputación
digital del sitio con software SEO como https://www.seobility.net/. o
mediante SciMago Media Rankings en el caso de medios de
comunicación.
- Revisión crítica del informe para
detectar su consistencia o, por el contrario, incoherencias, calidad de la
redacción, soporte en fuentes, menciones a experiencias directas, etc.
Por
último, ¡cómo no! la IA nos puede ayudar. Podemos subir el
informe que necesitamos evaluar a una IA como ChatGPT, Claude, Gemini o
Perplexity y probar con este sencillo prompt o cualquier variación del mismo:
|
Evalúa
de forma analítico/crítica el informe adjunto y haz un dictamen de su
coherencia, calidad y fiabilidad. |
En este
caso, hay que señalar que las IA suelen ser (al menos en mi experiencia)
extremadamente críticas. A menudo no discriminan entre
problemas mayores y menores. Tienden a tratarlos todos como problemas mayores.
Además, se equivocan en sus juicios, pueden confundir conceptos, etc. Hay que
tomar siempre sus informes con precaución y en caso conveniente, repreguntar.
Practicidad
El marco
E-E-A-T puede funcionar como un modo de pensar en el
momento de exponernos a información en internet. Conocerlo es un bien en sí
mismo para la claridad de nuestro pensamiento crítico.
No es
necesario que cada vez que veamos un contenido en internet nos pongamos a
aplicar toda la lista de chequeo.
Primero,
si hemos entendido E-E-A-T, esta evaluación funcionará de manera bastante
automática.
Segundo,
aplicamos el principio de que a afirmaciones extraordinarias corresponde exigir
evidencias extraordinarias.
Si el
informe en cuestión confirma datos o afirmaciones previsibles en temas no
críticos, no es necesario que lo sometamos a toda la batería de preguntas
E-E-A-T.
En cambio,
cuando encontremos un informe necesario para una misión crítica, sí que
convendrá que dediquemos un tiempo a aplicar las preguntas y los puntos
de chequeo.
La bolsa o
la vida
Otro
criterio de selección es pensar en el concepto, también de Google, de sitios
tipo Your Money or Your Life,
o YMYL por sus siglas.
Los sitios
YMYL son los que pueden afectar a la salud o a temas financieros de
los ciudadanos. Ejemplos son sitios sobre vacunación o sitios con consejos
financieros. En esta clase de fuentes son en las que siempre hemos de aplicar
las preguntas de control de los E-E-A-T.
Fuentes
Cuando
encontremos una fuente significativa en formato de canal en
alguna plataforma digital (p.e. un canal de YouTube) útil para nuestro trabajo
y pensemos consultarla de forma regular, es necesario que apliquemos los puntos
de chequeo para establecer la calidad del canal, cosa que necesitamos hacer una
sola vez por cada canal.
¿Qué
sucede cuando no podamos verificar puntos de chequeo esenciales,
por ejemplo, la autoría no esté especificada en el informe o el sitio o canal
no tenga página de créditos? Lo lógico es ignorar esa fuente o
al menos considerarla no fiable.
Contexto
E-E-A-T es un marco de estimación de
la calidad que los evaluadores humanos de Google utilizan para
saber si su sistema de recuperación de información presenta solamente sitios de
calidad en sus primeros resultados, que son los que consultan los usuarios.
Les
interesa saberlo, porque si las respuestas de Google satisfacen a sus usuarios,
éstos volverán a usar este buscador y los ingresos por publicidad de Google
quedarán mejor garantizados. En argot popular «por el interés, te quiero
Andrés», pero la cuestión es que funciona.
Por eso,
E-E-A-T tiene sentido que sea adoptado, aunque sea en parte, como un marco
eficaz para curadores, periodistas y documentalistas (entre otros) para evaluar
la calidad de las fuentes que manejan en el
desempeño de sus misiones, tal como hemos intentado argumentar.
SEGUNDA
PARTE
Cómo adaptar las plataformas digitales para evitar exposición a la
desinformación
Para esta
parte, reproducimos íntegramente un trabajo publicado en este mismo sitio (ver
fuentes citadas al final).
Usaremos
la forma de adaptar YouTube como caso concreto para ilustrar el tipo de
adaptaciones que, con algunas diferencias podemos aplicar a la mayoría de
plataformas digitales.
El caso de
YouTube
YouTube es la plataforma audiovisual con
el mejor y el peor contenido audiovisual del
mundo. La diferencia consiste en: (1) si permitimos que el algoritmo de
YouTube escoja por nosotros, o por el contrario, (2) manipulamos de
manera decidida el algoritmo utilizando las señales de usuario a
nuestro alcance.
Si no manipulamos
el algoritmo de YouTube, lo más raro sería que las recomendaciones
vayan a estar alineadas con nuestros intereses. Por alguna (mala) razón, el
algoritmo tiende a incluir contenidos con desinformación porque
suelen ser muy virales. Además, suelen ser contenidos cínicos y
carentes de cualquier valor artístico o creativo.
Últimamente,
se suma el efecto IA. El algoritmo parece tener tendencia a
recomendar vídeos completamente hechos mediante IA, a veces visualmente
brillantes, pero con una notable pobreza de contenido, aparte
de ser peligrosos precisamente por estar hechos con IA, que carece del
verdadero pensamiento y la conciencia que esperamos del autor humano de un
contenido.
Curación
de contenidos con YouTube
En cambio,
si aprendemos a utilizar y enviar las señales de usuario adecuadas,
tendremos recomendaciones basadas, primero en los temas que
nos interesan realmente, y segundo solamente de contenidos de alta o incluso
de altísima calidad. YouTube tiene canales de una calidad
insuperable junto con canales directamente canallas.
Los profesionales de
la comunicación y de la curación de contenidos,
tienen la obligación de conocer las señales o interacciones con las
que podemos afinar el algoritmo de recomendaciones de YouTube,
y este conocimiento debe formar parte de sus competencias.
Pero
esta responsabilidad también afecta a los ciudadanos quieren
evitar activamente la desinformación. Pero a veces parece que algunos
ciudadanos prefieren quejarse en lugar de tomarse en serio su propia calidad.
Objetivo
de la parametrización
El
objetivo es que YouTube nos recomiende: (1) contenidos de alta calidad y
solo de alta calidad; (2) contenidos relacionados con los temas que
estamos monitorizando como profesionales o como ciudadanos
responsables.
YouTube
siempre añadirá contenidos que nos van a parecer de oportunidad dudosa, pero al
menos, la proporción a favor de contenidos de calidad y relevantes se
disparará de forma radical.
Señales
para adaptar el algoritmo de YouTube
En lo que
sigue vamos a mostrar un total de 18 interacciones que actúan
como señales para YouTube de la clase de contenidos que queremos y la clase de
contenidos que NO queremos. Estas interacciones se encuentran
al menos en tres niveles:
- Página principal de YouTube: 8 señales
- Canales: 2 señales
- Vídeos individuales: 8 señales
En
conjunto, sumando las señales de estos niveles, podemos enviar poderosas
señales de nuestros intereses a YouTube. Lo vamos a mostrar a continuación.
Nivel de
la página principal
Vista parcial de la página
principal de YouTube con el menú de tres puntos desplegado
Al hacer
clic en el menú de tres puntos que aparece al lado de cada vídeo en la página
principal podemos activar estas señales o interacciones:
- Añadir a la cola
- Guardar para ver más tarde
- Añadir a lista de reproducción
- Descargar
- Compartir
- No me interesa
- No recomendarme este canal
- Denunciar
Atención a
la última señal, Denunciar. Es una opción que podemos utilizar
cuando vemos contenidos degradantes, p.e, que sean fraudulentos, que inciten al
odio o de un tenor semejante. En la siguiente captura vemos una captura de las
categorías que podemos seleccionar si decidimos denunciar un contenido de tipo
degradante:
Por
supuesto denunciar contenidos es una medida extrema.
Si queremos que la herramienta sea útil no podemos utilizarla de manera frívola o
para expresar nuestro disgusto con ideas que contradicen
nuestras creencias. Para este último caso o similares tenemos otras
señales como «No me interesa», «No recomendarme este canal», etc.
Nivel del
canal
Parte
superior del canal DW
En el
nivel del canal, tenemos dos señales:
- Suscripción
- Alertas
Son dos
señales muy potentes. Sobre la primera explicamos más en el apartado sobre cómo
usar la página de
suscripciones.
La segunda
indica la voluntad del usuario de recibir alertas cuando
aparece un nuevo video en ese canal. Esto envía una señal muy fuerte de
interés. Otra cosa es el funcionamiento real de las Alertas. Muchos usuarios se
quejan de que funcionan de modo irregular. Pero lo que nos interesa es enviar
la señal de interés al algoritmo.
Nivel del
vídeo
Un
vídeo del canal ARTE tv
Por su
parte, una vez situados en el nivel del vídeo, tenemos estas señales:
- Icono «Me gusta»
- Icono «No me gusta»
- Compartir
- Descargar
- Guardar
- Denunciar
- Comentar
Por
último, la señal más importante: Reproducir el vídeo, lo que
alimenta la métrica de sus Visualizaciones y favorecemos así
la visibilidad de las producciones de calidad. Cuántas más visualizaciones
tenga un vídeo, más probable es que sea recomendado a otros
usuarios.
La teoría
dice que el número de reproducciones solo se incrementa con
visualizaciones de al menos 30 segundos, pero nosotros recomendamos
ver cada vídeo que queramos apoyar al menos unos minutos.
Shorts
La
sección Shorts de YouTube
Desde hace
algún tiempo, YouTube, al igual que otras redes, ha adoptado el uso de los
llamados «shorts«, esto es, vídeos breves y en formato vertical
para favorecer la visualización en el móvil.
La
cuestión es que la sección Shorts en YouTube tiene vida propia
y parece que cada vez ocupa más espacio. Aunque los shorts pueden ser de calidad,
es posible que no sea nuestro formato preferido. Señalo esto, porque, como
muestra la captura, podemos indicar a YouTube que nos muestre menos vídeos
en este formato.
Balance
Hemos
visto que hay señales de refuerzo positivo. Llamamos así a las
señales que indican al algoritmo de YouTube que SÍ nos gusta un
contenido y por tanto aceptamos más contenidos similares.
Pero
también hay señales de refuerzo negativo, las cuales que indican
que NO nos gusta el contenido y en consecuencia
preferimos No volver a tener contenidos similares en la página
principal de YouTube.
Es gracias
al balance entre ambas señales, sobre todo si somos consistentes (cosa
que no debería ser difícil) en su utilización que, en cuestión de días o
semanas, podremos tener un algoritmo de YouTube alineado con
nuestras preferencias.
Si no nos
gustan ni la desinformación, ni la pseudo ciencia ni
lo que nosotros llamamos contenido canalla, gracias a estas
interacciones, vamos a poder decirles adiós. Es lo que se supone que un
buen curador de contenidos o un profesional de
la comunicación deben procurar, pero también los ciudadanos responsables.
El arma
definitiva: usar la página de suscripciones
Página
de vídeos de YouTube de canales suscritos
Además de
todo lo visto, hay una forma radical de evitar la desinformación o los vídeos
de pésima calidad. Consiste en ir creando una colección de suscripciones a
canales seleccionados por su interés temático y su calidad.
El modo de
suscribirse de forma gratuita a un canal de YouTube ya lo vimos más arriba,
pero lo muestra de nuevo la captura siguiente:
La
opción de suscribirse a un canal en YouTube
La opción
de suscribirse a un canal de YouTube es gratuita. En algunos
canales hay la opción de tener contenidos adicionales con una suscripción de
pago, pero en principio todos los canales admiten una suscripción gratuita y la
mayoría de canales de calidad, producidos por medios de
comunicación u otros creadores de contenidos, son enteramente gratuitos.
Entonces,
lo único que hay que hacer cuando entramos en YouTube es acceder a la página
de suscripciones, como muestra la captura que encabeza este apartado.
En esa página, el algoritmo de recomendaciones de
YouTube no actúa. Vemos simplemente (o nada menos) los últimos
vídeos de los canales a los que, de forma expresa y selectiva, nos hemos
suscrito. Vemos en definitiva, lo que nosotros hemos elegido, no lo que ha
elegido el algoritmo.
Síntesis
Hemos
mostrado como, de una forma muy fácil y ventajosa podemos enviar señales de
forma progresiva al algoritmo de YouTube para que deje de
mostrarnos vídeos de desinformación, vídeos cínicos o canallas o contenidos de
pésima calidad, y en su lugar nos muestre vídeos de calidad y
contenidos que se ajusten a nuestros temas de interés y monitorización.
La
buena curación de contenidos no solo consiste en buscar y
sintetizar, también se nutre de nuestra capacidad para afinar, modificar y
adaptar los algoritmos según nuestros legítimos intereses, el primero de ellos
es el derecho a no recibir basura por recomendación de un algoritmo excesivamente
dependiente de los vídeos virales. Y para esto, bastan gestos sencillos y
útiles a la vez como los que hemos mostrado.
Finalmente,
tenemos la opción de crear una colección de canales de calidad
que se ajusten a nuestros intereses. Cuando entramos a YouTube, nos podemos
limitar a examinar las novedades de esta página y así evitamos lo peor de las
recomendaciones del algoritmo.
Lo más
importante es que este mismo tipo de adaptaciones o muy similares los podemos
aplicar a otras plataformas digitales, ya sea TikTok, Facebook, LinkedIN u
otras.
Si
los profesionales de la comunicación están obligados a
desarrollar competencias en esta clase de manejos de las redes, los ciudadanos en
general también tienen la responsabilidad de seleccionar a qué
informaciones se exponen.
El ideal
de ciudadanos informados que presionan a sus gobiernos a favor
de buenas políticas, se rompe si los ciudadanos descuidan sus compromisos de buen
uso de las redes sociales. Todos nos quejamos de la desinformación y
con razón, pero está en nuestras manos evitarla si nos tomamos la pequeña
molestia de conocer cómo funcionan las redes que usamos.
Uso de la
IA en este trabajo
Ni una
línea de esta entrada ha sido redactada por una IA.
En cambio,
he usado Perplexity para documentarme y
refrescar mis conocimientos previos sobre E-E-A-T. Conocimientos que proceden
de mi experiencia y autoridad (tal cual) por mis trabajos anteriores sobre SEO
y GEO que se pueden consultar en este mismo sitio.
De este
modo, he aplicado mi propia recomendación del uso sanitario de
la IA identificado con la expresión muro de la escritura.
El lector
interesado puede consultar el prompt y la respuesta completa
de Perplexity en este enlace:
TERCERA
PARTE
Una aproximación académica integral al concepto de calidad web
Para esta
tercera parte, reutilizamos la reseña de una obra sobre calidad web publicada
en abierto y en la que tuve la oportunidad de participar (ver referencia al
final).
—
Los sitios
web no solo constituyen el espacio de comunicación más utilizado del mundo y
con una cantidad de personas usuarias superior a la mitad de la población del
planeta, sino que ahora también son la fuente de información —la mayoría de las
veces no citada— para la IA. Son los «impulsos eléctricos» de esas
«neuronas» artificiales.
Por tanto,
los sitios web suman un nuevo papel, crucial en tiempos
de desinformación, a su lista de funciones. Porque es indudable que su uso
ha alcanzado, en mayor o menor medida, casi todas las actividades de la vida
cotidiana, como la educación, el trabajo y el entretenimiento. Basta con pensar
en la pandemia y el rol que los sitios web adquirieron para poder sobrellevar
el confinamiento con algo de normalidad para ejemplificar la relevancia que
estos tienen a la hora de brindar tanto información actualizada como
acceso a trámites y servicios indispensables.
De ahí la
importancia de que los sitios web cumplan con principios básicos de
calidad en aspectos tan diversos como su contenido,
su organización, el diseño visual de su interfaz y
su facilidad de uso, entre otros. Esta necesidad se ha mantenido,
independientemente de los continuos adelantos tecnológicos experimentados, como
la web social o la web móvil, y el mayor grado de
alfabetización digital de los usuarios.
Ante un
escenario tan vasto y competitivo, los responsables de los sitios web precisan
de orientaciones que les ayuden a optimizarlos. En especial, los
sitios de gran escala o intensivos en contenidos, que requieren de herramientas
y guías específicas para la evaluación de su calidad. Frente a esta demanda,
tanto desde la academia como desde el ámbito profesional, han surgido numerosas
propuestas expresadas en artículos de revistas, libros, estándares y
directrices sobre evaluación de la calidad en sitios web.
Sin
embargo, estos no han sido objeto de estudio, como sí lo han sido durante años,
y muy profusamente, las investigaciones sobre la calidad de los periódicos, la
radio o la televisión, por ejemplo. Hay, entonces, una importante oportunidad
de llenar ese vacío con una aportación teórica y caracterizar la calidad web
como campo de estudio e intentar bordear sus alcances y
límites.
De igual
modo, el análisis de los instrumentos de evaluación de calidad
web que se han planteado hasta el momento permite identificar sus fortalezas y
debilidades metodológicas. Todo lo anterior con el objetivo de optimizarlos y
hacer más efectiva y completa su aplicación, no solo en el ámbito académico,
sino también entre los profesionales del diseño y desarrollo de sitios web,
vinculando directamente los resultados de esta investigación con la sociedad.
(…)
Capítulos
- PRESENTACIÓN: LA WEB EN
TIEMPOS DE LA IA
Alejandro Morales‑Vargas, Rafael Pedraza‑Jiménez, Javier Guallar y Lluís Codina - INTRODUCCIÓN A LA CALIDAD WEB
Alejandro Morales‑Vargas - CAPÍTULO I. Enfoques y
dimensiones de la calidad web
Alejandro Morales‑Vargas, Rafael Pedraza‑Jiménez y Lluís Codina - CAPÍTULO II. Sistemas para la
ideación y el análisis de sitios web
Carles Sanabre Vives - CAPÍTULO III. Evaluación de la
arquitectura de la información: organización, etiquetado y navegación
Alejandro Morales‑Vargas - CAPÍTULO IV. Curación de
contenidos digitales en la web. Método CAS: manual de uso
Javier Guallar, Jesús Cascón‑Katchadourian, Anna Ventura‑Cisquella y Carlos Lopezosa - CAPÍTULO V. Protocolo de
análisis del SEO en medios digitales
Carlos Lopezosa, Lluís Codina, Mari Vállez y Javier Guallar - CAPÍTULO VI. Instrumento de
evaluación de agregadores de noticias
Mingzhu Li, Rafael Pedraza‑Jiménez y Alejandro Morales‑Vargas - CAPÍTULO VII. Evaluación del
contenido de sitios web de pymes
Sonia Vicente - GLOSARIO
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Conclusiones
Hemos
recuperado el importante marco E-E-A-T para aplicarlo a la
curación de contenidos, para lo cual hemos analizado cada una de sus
dimensiones y hemos clarificado su alcance. Nuestra tesis es que se trata de un
marco que, aunque procede del SEO/GEO se puede utilizar
en curación de contenidos, incluso en sesiones de formación.
También
hemos mostrado, vía YouTube, las diferentes opciones y señales que
un usuario responsable puede utilizar para configurar plataformas
digitales y evitar exponerse a la desinformación.
Por
último, hemos aprovechado la oportunidad para recordar los resultados de una
ambiciosa investigación sobre calidad web en la que tuve la
oportunidad y el honor de participar, gracias a mi codirección de la tesis
doctoral del Dr. Alejandro Morales Vargas y después en la
coautoría del libro en open access que he referenciado.
Para saber
más
- Google Search Central: «Crear contenido útil, fiable y
centrado en las personas».
- Google: «Search Quality Rater Guidelines: An Overview».
- Google. Search Quality Evaluator Guidelines.
- Google Search Central. Our latest update to the
quality rater guidelines: E-A-T gets an extra E for Experience.
- Understanding Google’s E-E-A-T, YMYL, and Search Quality
Rater Guidelines.
- Cómo
configurar YouTube para evitar la exposición a la desinformación.
Referencia
citada y reseñada
- Morales Vargas, Alejandro; Pedraza-Jiménez,
Rafael; Guallar, Javier; Codina, Lluís (2025). Calidad
web. Factores e instrumentos de evaluación. Editorial UOC.
ISBN: 9788411661959 |SBN: 9788411661973 |
ISBN: 9788411662079 | [open access https://hdl.handle.net/10609/153780]
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