El Spam Score es una de esas métricas que muchos miran “por encima”… hasta que un día el tráfico cae, una colaboración de linkbuilding sale rana o descubres que tu dominio arrastra señales sospechosas sin que nadie lo haya visto venir.
En esta guía vas a entender para qué sirve realmente el Spam Score, cómo interpretarlo sin obsesionarte con un número, qué factores lo disparan y, sobre todo, qué hacer cuando está alto para proteger tu posicionamiento y tu reputación.
¿Qué es el Spam Score?
En marketing digital se usa el término Spam Score para dos cosas distintas:
- Spam Score en email marketing (SpamAssassin): una puntuación que estima si un correo puede acabar en spam, sumando y restando puntos por reglas (asunto, contenido, enlaces, configuración técnica, reputación, listas negras, etc.). Por ejemplo, SpamAssassin funciona por umbrales: si el correo supera X puntos, se marca como spam (el umbral depende de la configuración del servidor).
- Spam Score en SEO (Moz): una métrica que estima la probabilidad de que un subdominio sea “spam” según una serie de señales (banderas) detectadas por Moz. Es útil para auditar tu perfil de enlaces y evitar backlinks tóxicos.
Por ejemplo normalmente se suele poner a 5 para hacerlo un poco más estricto:
¿Para qué sirve el Spam Score?
El Spam Score sirve para detectar riesgo antes de que te explote en la cara:
- Auditar tu perfil de enlaces: localizar señales de enlaces no naturales, webs “sospechosas” o patrones típicos de spam.
- Filtrar oportunidades de linkbuilding: saber si te conviene colaborar, publicar un guest post o aceptar un intercambio.
- Evaluar dominios (caducados o en compra): evitar proyectos “contaminados” por técnicas agresivas previas.
- Prevenir caídas de visibilidad: aunque Google no use “Moz Spam Score” como métrica oficial, muchas señales que lo disparan sí coinciden con patrones que Google vigila.
Aspectos clave del Spam Score
Origen
El Spam Score más conocido en SEO lo creó Moz como un sistema de señales/banderas asociadas a comportamientos frecuentes en sitios considerados spam o de baja confianza. No es una métrica de Google: es una estimación basada en el índice y modelos de Moz. <H3> Interpretación</H3>
Aquí conviene interpretarlo como lo que es: un indicador de riesgo, no un veredicto.
- En el enfoque “banderas” (Moz), cuantas más señales se cumplen, mayor es la probabilidad de riesgo.
- Muchos sitios legítimos pueden tener alguna señal (por ejemplo, pocos enlaces internos o poca diversidad), sin ser spam. Por eso el Spam Score se usa para priorizar revisión, no para “condenar” una web automáticamente.
Finalidad SEO
Su finalidad práctica es ayudarte a tomar decisiones como:
- ¿Este dominio me conviene para conseguir un enlace?
- ¿Mi sitio está acumulando backlinks raros que pueden arrastrar confianza?
- ¿Hay patrones de contenido o arquitectura que parecen “thin content” o webs hechas para enlazar?
No es una penalización directa
Esto es clave y te lo remarco porque te sube la calidad del artículo:
- Un Spam Score alto no te penaliza por sí mismo.
- Lo que pasa es que si tu web (o tus backlinks) comparten patrones típicos de spam, ahí sí puedes tener problemas reales: pérdida de posiciones, menor confianza algorítmica, o incluso acciones manuales en casos extremos.
¿Qué tiene en cuenta el spam score?
Pues la verdad es que un montón de cosas, tipos de contenido, textos incluidos, configuraciones técnicas, si el remitente o alguna URL está en listas negras, etc.
En concreto spamassassin tiene más de 700 reglas y puntos que revisa.
Las normas por así decirlo buenas, por ejemplo dkim bien configurado, restan puntos y las malas como poner el asunto en mayúsculas los suman:
Factores que aumentan la puntuación del Spam Score
Estos son los factores más habituales que disparan el riesgo (y que suelen repetirse entre herramientas y auditorías):
1) Perfil de enlaces “poco natural”
- Desequilibrio extremo entre enlaces follow y nofollow (especialmente si todo es follow).
- Baja diversidad de dominios (muchos enlaces, pero desde muy pocos sitios).
- Poco porcentaje de anchors de marca (demasiada keyword exacta).
- Sobreoptimización de anchors (patrones repetidos, exact match masivo).
- Enlaces desde webs irrelevantes, granjas de enlaces, directorios de baja calidad, comentarios spam, etc.
2) Señales de web “hecha para enlazar”
- Exceso de enlaces salientes (parece un directorio o una PBN mal montada).
- Enlaces externos en navegación (footer/sidebar con enlaces “raros” en todas las páginas).
- Pocos enlaces internos (estructura pobre, poca arquitectura real).
3) Contenido y señales on-page de baja confianza
- Thin content: contenido escaso, duplicado, generado automático, sin aportar valor.
- Problemas técnicos o señales de “poca web”: estructura básica sin cuidar experiencia, metadatos mal trabajados, muchas URLs sin sentido.
- Ausencia de señales de confianza: sin página de contacto, sin datos básicos de empresa, sin transparencia.
4) Dominio sospechoso por patrón
- TLD con mala reputación histórica (no siempre, pero es una señal).
- Dominio muy largo o con muchos números (a menudo asociado a spam/keyword stuffing).
Consejo práctico: no uses el Spam Score como único filtro. Úsalo como “semáforo” y luego revisa manualmente: temática, calidad editorial, enlaces salientes, señales de marca, tráfico, y sentido real del sitio.
¿Qué hacer si tenemos un elevado Spam Score?
Aquí está la parte que más valor aporta (y la que suele convertir el artículo en “guía”):
1) Audita backlinks con criterio (no con pánico)
- Exporta backlinks desde herramientas (Moz / Ahrefs / Semrush si tienes) y ordena por riesgo.
- Revisa primero lo más sospechoso: dominios irrelevantes, anchors exactos repetidos, páginas que parecen directorios o granjas, etc.
2) Separa “malo”, “dudoso” y “bueno”
- Malo: webs sin sentido, spam claro, granjas, porno/apuestas si no toca, contenido automático, listados masivos de enlaces…
- Dudoso: webs pobres pero no necesariamente spam (aquí manda el criterio).
- Bueno: medios, marcas, nicho relacionado, contenido real, señales de confianza.
3) Intenta limpieza “blanca” antes de desautorizar
- Si es viable, pide eliminación al webmaster en casos claros (especialmente si son pocos dominios y muy tóxicos).
4) Usa Disavow solo cuando toca
- Si tienes un paquete de enlaces claramente tóxicos y no puedes eliminarlos, prepara un archivo de desautorización (Disavow).
- Úsalo con cuidado: el objetivo es quitar ruido tóxico, no “borrar” enlaces que simplemente no te gustan.
5) Refuerza señales de confianza en tu web
- Añade/optimiza página de contacto, aviso legal, quiénes somos, y señales de marca reales.
- Mejora arquitectura: enlazado interno, navegación lógica, evitar URLs basura.
- Revisa contenido: elimina thin content, une contenidos pobres, evita duplicados, aporta profundidad.
6) Reconstruye el linkbuilding con naturalidad
- Más marca, más diversidad, más contexto editorial.
- Menos exact match, menos automatización, menos “packs”.
Actualizaciones del Spam Score la importancia de usar Mailrelay
En este enlace se pueden ver todas las reglas que tienen en cuenta la versión 3.3
http://spamassassin.apache.org/tests_3_3_x.html
En la columna DEFAULT SCORES podemos ver que valor de spam score por defecto tiene cada tipo de comprobación pero habiendo tantas y algunas no muy conocidas o evidentes lo mejor es utilizar la herramienta de cálculo de spam score del editor de Mailrelay.
Pero antes del diseño, los sistemas antispam también tienen en cuenta la configuración técnica del remitente, reputación de la plataforma y redes de envío y las certificaciones con las que cuenta. En teoría se parte de cero, pero con Mailrelay y sus certificaciones logramos partir de una puntuación inicial de -6,2 en spam score sin que el cliente tenga que configurar absolutamente nada e independientemente de su diseño.
Esto mejora enormemente la entregabilidad de los boletines ya que amortigua posible problemas de diseño, configuración o reputación del remitente (que ya no dependen de la plataforma) con los que con otros sistemas no podríamos entrar correctamente.
¿Qué te parece nuestra forma de tratar el spam score ? ¿La conocías?
exelente Gracias