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Mi blog está lleno de bots y agentes de IA
Hace un tiempo escribí sobre cómo desarrollé mi propio sistema de analítica. Lo construí para respetar la protección de datos personales. Hasta el punto de que ni siquiera necesita el consentimiento del visitante. También escribí sobre los problemas que tuve que resolver durante el desarrollo y cómo me ayudó la IA en el camino.
Aquella primera versión ya traía incorporada la detección de bots y de comportamiento sospechoso (bots probables). Pero no bastó. Las visitas, sobre todo las visitas directas, eran extrañamente altas y tenían un peso raro en el tráfico total. Así que decidí volver a sumergirme en el tema y mejorar mi propia analítica.
Ahora, después de afinarlo bastante, leo con interés publicaciones donde alguien afirma que el 20 % de las visitas de su web son bots y el 80 % personas. He respondido a varias, en Threads por ejemplo, diciendo que yo también lo pensaba antes. Hoy diría que, también en tu web, la proporción inversa está más cerca de la verdad.
¿Cómo llegué a esta conclusión?
¿Qué identificaba como bot la primera versión de mi analítica?
La primera versión se apoyaba sobre todo en dos cosas. La primera era sencilla. Conozco la lista de robots conocidos y busco sus nombres en la cabecera del navegador. Googlebot, GPTBot, ClaudeBot, Amazonbot y otros. La segunda era un navegador que no envía el idioma de la página. Suele ser una señal silenciosa de que detrás de la visita no hay una persona.
Esto atrapa a los evidentes. Pero apareció un nuevo grupo de visitas que no atrapa. Son programas que se hacen pasar por un navegador normal. No llevan nombre de bot en la cabecera. Tienen los parámetros de una persona. El filtro original no los descubre.
Por qué el scroll ya no demuestra que hay un humano
Se me ocurrió que reconocería a una persona por su actividad en la página. Que hace scroll, lee, hace clic. Hubo un tiempo en que un robot no hacía esto.
Hoy ya no es así. Estos nuevos programas ejecutan la página de verdad. Recorren el artículo, pulsan un botón, se comportan casi como una persona. El scroll me dice que la visita tuvo cierta actividad. No me dice si detrás había un humano.
Detección de bots: varias señales a la vez
Así que dejé de buscar una sola señal y empecé a combinarlas. Ninguna basta por sí sola. Pero cuando junto varias, surge una puntuación. Con ella puedo marcar una visita como probable agente de IA incluso cuando ninguna señal la delata por separado.
Había una cosa importante para mí. Estas marcas, es decir, las puntuaciones de agentes probables, las guardo en mi lado, fuera de la base de datos de la web. La analítica solo lee de esa base de datos, nunca escribe estas marcas en ella. Después puedo restar de las cifras las visitas marcadas.
Parámetros aleatorios en la dirección
La puntuación que describí arriba destapó casi todas las visitas que se comportaban como agentes.
Pero entonces llegó un día sospechoso. Otra vez cifras absurdas de tráfico directo. Miré dentro de mi herramienta de analítica. En la dirección de la página aparecían cadenas aleatorias. Por ejemplo /?subject=hafhcfdevcf o /?utm_source=afjfyfggfe. Son programas que entran en la página y añaden a la dirección su propio código aleatorio. Para mí no tiene sentido. Para ellos sí. Es su marca interna o una prueba.
Estuve un rato pensando cómo distinguirlos de una campaña real. La solución no estaba en el nombre del parámetro. Mis propios enlaces también usan parámetros. La solución era el valor. Una campaña real tiene un nombre que se puede leer. Una cadena aleatoria no se puede leer, es solo un amasijo de letras sin vocales en los lugares correctos. Así que busco exactamente eso. Si el valor es un amasijo impronunciable, marco la visita. Si tiene forma humana, un separador, una palabra conocida o un año, la dejo en paz. Una campaña real nunca queda excluida así.
Y si en mi analítica aparecen campañas que claramente no son mías, ya lo resolveré también.
¿Bot o humano? Cinco grupos en lugar de dos
El estado actual de mi analítica y de mi identificación de máquinas y personas es este: dejé de dividir las visitas solo en humano y robot. Tengo cinco grupos y asigno cada visita a uno de ellos.
Una persona, que vio varias páginas o hizo scroll. Un agente de IA, que se declara él mismo en la cabecera. Un probable agente de IA, al que descubre la puntuación. Una máquina, es decir, un robot conocido o un navegador sospechoso. Y una visita sin verificar, que pasó los filtros pero todavía no mostró ningún interés.
Ese último grupo es importante. En esas visitas de verdad no puedo decir si fue una persona o un programa. Así que prefiero no contarlas en ningún lado.
¿Qué porcentaje del tráfico web son bots?
Cuando dividí así las visitas, las cifras fueron desagradables. Las personas confirmadas son solo un pequeño porcentaje. Las máquinas son más de la mitad. Las visitas sin verificar tienen un peso enorme.
Mi trabajo aquí no termina, quiero seguir arrojando cada vez más luz sobre esto. Pero las máquinas imitan cada vez mejor al visitante humano, así que perseguir una certeza del 100 % tampoco tiene sentido. Hoy ya es imposible. Lo que sí tiene sentido es aclarar lo que se puede aclarar, y eso es algo que muchas herramientas de analítica no hacen lo suficiente hoy. Y entonces nos conformamos con que nos digan que el 80 % de nuestras visitas son personas, aunque probablemente no lo sean. En este sentido, el internet es un lugar muerto y la mayor parte de sus actores son máquinas.
Añadido el 22 de octubre de 2026
Decidí ampliar este artículo con nuevos hallazgos. Encontré varias carencias en la forma en que identifico bots y otros visitantes no humanos de mi web.
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Resumen
Preguntas frecuentes sobre el tema del artículo
¿Qué porcentaje del tráfico de internet son bots?
¿Cómo saber si una visita es un bot o un humano?
¿Por qué el scroll no demuestra que el visitante es humano?
¿Qué son los parámetros aleatorios en la URL como ?subject= o ?utm_source=?
¿Es fiable Google Analytics para detectar bots?
Si tienes pensamientos, preguntas o comentarios, no dudes en escribirme a mail@richardgolian.com.
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