Oleada de tráfico bot desde Asia distorsiona métricas y pone en riesgo la monetización web

Una oleada de tráfico bot vinculada a centros de datos en China y Singapur está alterando las métricas de miles de sitios web en todo el mundo. Administradores detectan picos anómalos sin interacción real y sospechan que parte de este scraping masivo podría estar relacionado con el entrenamiento de inteligencia artificial, un fenómeno que ya impacta en costes y monetización web.

Lo que en un primer momento parecía un aumento inesperado de audiencia terminó revelando un patrón repetido. Paneles de analítica comenzaron a mostrar incrementos abruptos desde ciudades que no formaban parte del público habitual. Lanzhou, en el noroeste de China, aparece de forma recurrente en los registros. En muchos casos, los supuestos visitantes permanecen cero segundos en la página y no realizan ninguna acción.

El caso de Alejandro Quintero, analista colombiano que gestiona un blog paranormal orientado a América Latina, refleja ese desconcierto inicial. Su sitio empezó a recibir una avalancha de visitas desde China y Singapur que llegó a representar una parte sustancial del tráfico total. Tras revisar los datos comprendió que no eran lectores reales, sino tráfico automatizado.

Con el paso de las semanas surgieron reportes similares en foros técnicos y redes sociales. Pequeños editores, tiendas de comercio electrónico, plataformas meteorológicas con millones de páginas e incluso dominios gubernamentales en Estados Unidos registraron patrones parecidos. El elemento común es la concentración del tráfico en rutas de red asociadas a grandes infraestructuras de nube en Asia.

En ese punto aparecen proveedores como Tencent, Alibaba y Huawei. Algunos administradores identificaron solicitudes provenientes de sistemas autónomos vinculados a estas compañías. Eso no implica que las empresas estén directamente detrás del tráfico bot, sino que la infraestructura utilizada pertenece a sus redes o a clientes que operan desde ellas. En el ecosistema actual, buena parte del scraping masivo se apoya en servicios de computación en la nube distribuidos globalmente.

La hipótesis más extendida entre los afectados apunta al entrenamiento de inteligencia artificial. Los modelos de lenguaje necesitan enormes volúmenes de texto y datos públicos para mejorar su rendimiento. El tráfico generado por bots de IA ya representa una porción relevante de la actividad en la red. La diferencia en este caso es la escala y el nivel de camuflaje detectado.

Muchos laboratorios de IA identifican sus rastreadores de forma explícita, lo que permite a los editores decidir si autorizan o bloquean el acceso. En cambio, parte de este tráfico se presenta como usuarios normales, imita navegadores antiguos o configuraciones inusuales y logra eludir filtros básicos desde el primer momento. Esa opacidad es lo que genera mayor preocupación.

El impacto económico empieza a sentirse. El incremento de tráfico bot eleva el consumo de ancho de banda y recursos de servidor, un coste especialmente delicado para proyectos pequeños o independientes. Al mismo tiempo, las métricas de audiencia se distorsionan. Cuando una parte significativa de las visitas no corresponde a personas reales, los datos dejan de reflejar el comportamiento humano.

La monetización web es otro frente sensible. Plataformas publicitarias como Google AdSense pueden penalizar sitios con tráfico inválido o sospechoso. Si los sistemas detectan un volumen elevado de impresiones no humanas, los ingresos se reducen o el sitio pierde atractivo ante los anunciantes. Para quienes dependen de cada clic, el efecto puede ser inmediato.

Las respuestas hasta ahora han sido parciales. Algunos administradores bloquean rangos completos de IP asociados a centros de datos en China o Singapur. Otros filtran patrones técnicos repetidos. Aun así, el tráfico bot no desaparece por completo y reaparece mediante nuevas rutas o configuraciones.

No existen pruebas públicas que atribuyan este fenómeno a una empresa concreta ni a una campaña coordinada confirmada. Lo que sí evidencia es un cambio en la escala del rastreo automatizado. El entrenamiento de inteligencia artificial necesita datos, pero esos datos tienen costes y propietarios.

La tensión entre desarrollo de IA y sostenibilidad de la web abierta se vuelve cada vez más visible. Para muchos editores, el desafío ya no es atraer más visitas, sino distinguir las humanas de las artificiales y proteger su modelo de ingresos. En ese equilibrio se juega parte del futuro de la monetización digital en una red cada vez más automatizada.