Sem dados próprios, SEO programático com IA tende a virar spam para o Google

O Google endureceu em 5 de março de 2024 sua política contra abuso de conteúdo em escala, que passou a valer para páginas produzidas por automação, por pessoas ou pela combinação das duas. Depois disso, a empresa relatou 45% menos conteúdo de baixa qualidade e sem originalidade nos resultados de busca.

Em 7 de setembro de 2026, John Mueller respondeu no Bluesky a um site que gerava páginas a partir de todas as combinações de nomes de domínio, tecnologias e atributos. Segundo ele, esse tipo de SEO programático costuma levar a um site de spam, quase spam ou baixa qualidade, e as páginas já publicadas podem continuar pesando na forma como o Google avalia o site inteiro.

Os dois episódios abrem um artigo de opinião publicado pelo Search Engine Journal em 10 de novembro, escrito por um profissional que constrói sistemas de SEO programático desde 2016. A tese: a IA generativa tirou a barreira para publicar em escala, e muita marca passou a chamar de SEO programático o que, na prática, é publicação em massa. Iniciativas desse tipo, afirma o autor, estão desabando ou recebendo ações manuais.

O que separa um do outro

Para o autor, SEO programático é um método de publicação com três partes: um padrão de busca que se repete, uma base de dados estruturada que torna cada página única e útil, e um template que responde à busca em cada variação. O exemplo é um conversor de moedas, em que cada par de moedas tem uma cotação atualizada e vira uma página. Publica-se só o número de páginas que os dados conseguem sustentar.

Na publicação em massa com IA, o template e o sistema continuam lá, mas o que diferencia cada página vem de um prompt. Troca-se o nome da cidade e surge uma página nova sem nada de novo. As políticas de spam do Google nem usam a palavra programático. O que elas descrevem é o abuso de conteúdo em escala, com muitas páginas geradas principalmente para manipular o ranking, seja qual for o modo de produção. Usar IA generativa para criar muitas páginas sem acrescentar valor aparece como um dos exemplos citados.

O teste proposto é simples: perguntar de onde veio cada número da página e quando ele foi atualizado pela última vez. Uma página sobre custo de vida em Lisboa com aluguel, transporte e mercado tirados de uma base mantida consegue responder. Outra com números estimados pelo modelo, sem fonte nem data, e com as mesmas frases de todas as outras cidades, não consegue.

"Na Wise, focamos em utilidade real para o cliente: resolver um problema que os usuários enfrentam na jornada até virarem clientes. O SEO programático pode então tornar essa solução relevante e acessível nas muitas buscas e variações que compartilham o mesmo problema. Ele nunca deve ser um atalho para publicar grandes volumes de páginas de baixa qualidade", diz Lucia Lecesne, líder de marketing da Wise.

A lista antes de publicar

Nenhum dos critérios do autor pergunta se a IA escreveu a página. Entre os itens da lista que ele aplica antes de qualquer lançamento:

• Ter uma fonte de dados única e saber nomeá-la.
• Definir a completude mínima de dados para que uma linha gere página, e garantir isso no código.
• Publicar primeiro um lote de teste de 25 a 50 páginas, e não o conjunto inteiro.
• Ler à mão dez páginas do começo ao fim.
• Escrever, antes do lançamento, a regra para eliminar ou fundir páginas que não recebem impressões, inclusive nos recursos de IA.

Na busca com IA

O autor recomenda medir por template, e não só pelo site. O relatório de desempenho de IA generativa do Search Console mostra com que frequência links das páginas aparecem nos AI Overviews e no AI Mode. A sugestão é agrupar essas páginas por template e comparar com os cliques do relatório de desempenho comum.

Para quem cuida de marca, o recado é publicar menos páginas, cada uma com dados que ninguém mais tem. Uma resposta de IA que precisa de fonte para os aluguéis de Lisboa pode linkar a página que guarda esses números, e não tem motivo para linkar uma que repete o que outras dezenas já dizem.