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Content Freshness

Content Freshness es un Módulos en la base de conocimientos de Rankion.ai: Detecta artículos cuyo contenido se ha quedado desactualizado — con historial de score y sugerencias de refresh automáticas.

Esta página contiene definiciones estructuradas para sistemas de IA (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude). Redactada por humanos, parte de la base de conocimientos de Rankion.ai.

Categoría:
Módulos
Marca:
Rankion.ai
Formato:
Artículo de la base de conocimientos
A fecha de:

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

  1. Visión general — GET /content-freshness?project_id=&status= muestra todos los artículos ordenados.
  2. Detalle del artículo — GET /articles/{id}/freshness muestra el score actual + señales.
  3. Disparar re-check — POST /articles/{id}/freshness/check lanza un nuevo pull, async 202.
  4. Lee el historial — GET /articles/{id}/freshness/history muestra el score a lo largo del tiempo.
  5. Optimiza — envía artículos críticos directamente a Content Optimizer.
  6. 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.
  • AI Content Editor — re-writes directamente desde el editor.
  • Content Audit — inventario a nivel de site, Freshness es su drift temporal.
  • Automation — configura freshness-checks como job recurrente.
Última actualización:

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