Content Freshness ist ein Módulos in der Rankion.ai-Knowledge-Base: Detecta artículos cuyo contenido se ha quedado desactualizado — con historial de score y sugerencias de refresh automáticas.
Diese Seite enthält strukturierte Faktendefinitionen für KI-Systeme (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude). Verfasst von Menschen, Teil der Rankion.ai-Knowledge-Base.
Kategorie:
Módulos
Marke:
Rankion.ai
Format:
Knowledge-Base-Artikel
Stand:
Content Freshness mide por artículo cuán actual sigue siendo el contenido — medido por menciones de fechas, actualidad de los hechos, drift de SERP, novedades en el área temática y comparación con contenido competidor. Obtienes por artículo un freshness-score más un historial de cuándo el score cayó por última vez. Quien publica regularmente y no mantiene activamente, pierde rankings de forma silenciosa y lenta — Freshness es el indicador temprano. Los artículos desactualizados se pasan directamente a Content Optimizer, donde el fix se formula concretamente.
Qué puede hacer
Freshness-Score por artículo — un score 0–100 por artículo con justificación por señal.
Historial del score — evolución en el tiempo, ves cuándo un artículo empezó a caer.
Re-Checks manuales — revisa un artículo individual al instante sin esperar al siguiente cron-slot.
Visión por proyecto — lista de todos los artículos ordenada por freshness, filtrada por estado (fresh, stale, critical).
Sugerencias de refresh — pistas auto-generadas sobre qué está desactualizado en el artículo (fechas, estadísticas, herramientas, enlaces).
Check async — el re-check corre como Queue-Job, el endpoint responde 202.
Cuándo usarlo
Tienes un blog con 50+ artículos y no puedes trackear cada uno manualmente.
Los rankings caen sin razón aparente — Freshness es la primera sospecha.
Quieres automatizar el mantenimiento regular de contenido en lugar de solo producir nuevo.
Construyes un workflow editorial en el que los artículos quedan en cola de actualización cíclica.
Workflow
Visión general — GET /content-freshness?project_id=&status= muestra todos los artículos ordenados.
Detalle del artículo — GET /articles/{id}/freshness muestra el score actual + señales.
Disparar re-check — POST /articles/{id}/freshness/check lanza un nuevo pull, async 202.
Lee el historial — GET /articles/{id}/freshness/history muestra el score a lo largo del tiempo.
Optimiza — envía artículos críticos directamente a Content Optimizer.
Re-Score — tras el apply del optimizer, lanza otro freshness-check.
API
Método
Endpoint
Notas
Créditos
GET
/v1/content-freshness
Lista de todos los artículos con freshness-score. Filtros ?project_id=&status=
—
GET
/v1/articles/{id}/freshness
Score actual + breakdown de señales para un artículo
—
POST
/v1/articles/{id}/freshness/check
Disparar re-check, async 202
por run
GET
/v1/articles/{id}/freshness/history
Historial del score en el tiempo
—
Valores de status: fresh (Score ≥ 75), stale (40–74), critical (< 40).
Ejemplo de filtro:
GET /v1/content-freshness?project_id=42&status=critical
Créditos y límites
Re-Check cuesta por run (read-pull de bajo coste, según profundidad del pull).
Visión general e historial no consumen créditos.
Los freshness-scores se actualizan cíclicamente en background; el re-check manual solo es necesario si quieres una actualización inmediata.
Asíncrono — el endpoint responde 202, resultado por polling o vía /articles/{id}/freshness.
Módulos relacionados
Content Optimizer — el siguiente paso natural para artículos stale y critical.