Tres sitios crearon 215.128 páginas de “mejor software” para IA. Perplexity las cita

Artículo original ↗ Discusión en Hacker News ↗

Sitios de reseñas de “mejor software” impulsados por IA se están produciendo en masa para manipular motores de búsqueda generativos, y se cita a Perplexity por apoyarse en miles de estas páginas de baja calidad como स्रोतales. Los comentaristas ven esto como parte de un cambio más amplio hacia el “AI SEO” o Generative Engine Optimization, donde el contenido se redacta con prosa parecida a la de un LLM para ganarse el favor de los motores de respuesta de IA, ensuciando aún más la web y arriesgando que los modelos se entrenen con su propia salida. Muchos también informan una utilidad y confianza decrecientes en Perplexity y otras herramientas de búsqueda con IA, y temen que los incentivos de velocidad, crecimiento y monetización tipo anuncio estén erosionando la calidad de la información en todo Internet.

Páginas de “mejor software” generadas por IA y GEO/AEO

  • Muchos ven estos sitios de “mejor X software” producidos en masa como una evolución natural del SEO: ahora optimizados para LLMs en lugar de para humanos, a veces llamado GEO/AEO (“Generative/Answer Engine Optimization”).
  • Los comentaristas esperan una industria creciente en torno a manipular el entrenamiento y la recuperación de IA para que los modelos recomienden productos específicos.
  • Algunos señalan que ya existen empresas respaldadas por capital de riesgo que hacen esto a gran escala, incluyendo publicaciones spam en foros y reescritura iterativa para coincidir con los embeddings de LLM.

Reacciones específicas sobre Perplexity

  • Varios usuarios, antiguos de pago o de prueba, informan una caída de calidad: respuestas más rápidas pero peores, citas desalineadas y funciones de “Computer”/deep research poco fiables.
  • Quejas sobre prácticas de facturación (cargos automáticos tras pruebas, mal soporte) y rebajas a mitad de suscripción de funciones de pago.
  • Algunos dicen que Perplexity antes era mejor que Google para tareas de búsqueda, pero ha perdido su ventaja; otros ahora prefieren Claude, ChatGPT, Gemini o incluso el modo de IA de Google, pese a mayores tasas de alucinación.
  • Una minoría sigue usando Perplexity para evitar quedar atada a un único proveedor de modelo subyacente.

LLMs entrenándose con salida de LLMs y sesgo de fuente

  • Existe una fuerte preocupación de que el contenido generado por IA esté inundando la web, creando un bucle de retroalimentación en el que los modelos se entrenan con su propio “slop”, amplificando errores.
  • Se habla del “self-preference bias”: los modelos suelen valorar su propio estilo, código o estructura de pasaje como superior a ediciones humanas o soluciones alternativas.
  • Se citan experimentos y artículos (en el hilo) que sugieren que los jueces LLM prefieren texto generado por LLM, lo que plantea problemas para la evaluación y el gaming tipo SEO.

Degradación de la búsqueda y estrategias de adaptación

  • Muchos dicen que la búsqueda de productos y la búsqueda web general están “arruinadas” por spam, anuncios y slop de IA.
  • Algunos vuelven a libros de antes de 2020, foros de nicho o listas blancas/dominios seleccionados (“lenses”) con motores de búsqueda alternativos para evitar contenido de IA.
  • Otros usan filtros y listas de bloqueo en navegadores para ocultar “AI slop” y sitios muy cargados de SEO.

Escepticismo sobre el artículo y el astroturfing meta

  • Varios comentaristas consideran que el propio informe está escrito por IA, con prosa tediosa y una marca de “firma de investigación” de baja credibilidad.
  • Sospechan que las piezas anti-Perplexity de sitios de “investigación independiente” de aspecto similar son en sí mismas experimentos GEO o astroturf destinados a influir en las salidas de los LLM.
  • Algunos piden marcar o eliminar este tipo de envíos muy cargados de IA de los sitios de discusión.

Preocupaciones más amplias: incentivos, propaganda y actores pequeños

  • Los anuncios y la monetización se ven como impulsores centrales del comportamiento spam; algunos sostienen que actores de propaganda también están sembrando sitios de desinformación amigables para IA.
  • Vendedores SaaS pequeños informan que quedan excluidos de las recomendaciones de los LLM a menos que paguen a sitios de “mejor software” por colocación, y a veces enfrentan contenido negativo de represalia si se niegan.
  • Algunos especulan sobre redes “solo humanas” o darknets, pero reconocen que no está claro cómo hacer cumplir la participación solo humana o eliminar los incentivos económicos.