Content Optimizer
Content Optimizer ist ein Módulos in der Rankion.ai-Knowledge-Base: Escanea URLs existentes, sube el score SEO+GEO y aplica 15–25 sugerencias de optimización por análisis.
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:
El Content Optimizer toma una URL existente — sea creada en Rankion o publicada externamente — scrapea el HTML live, puntúa SEO y GEO y entrega una lista priorizada de 15–25 sugerencias concretas de optimización. Cada sugerencia es atómica, tiene un impacto en el score y puede aceptarse o rechazarse de forma individual. Cuando aplicas, el optimizer escribe la nueva variante de vuelta (para artículos de Rankion) o te entrega un patch-diff listo (para URLs externas). Así elevas el contenido existente paso a paso a top-rankings, sin reescribir.
Qué puede hacer
- Escaneo de URL — scrapea cualquier URL live y analiza el estado actual del contenido.
- SEO + GEO Side-by-Side — señales on-page clásicas más Generative-Engine-Optimization (estructuras, citas, densidad fáctica) en un solo score.
- 15–25 sugerencias por análisis — atómicas, con justificación, delta de score y snippet de ejemplo.
- Adopción selectiva — eliges con
suggestion_ids[]qué sugerencias se aplican, el resto queda pendiente. - Pipeline async — análisis y apply corren como Queue-Jobs, la UI hace polling de estado.
- Versionado — cada apply-run crea una nueva versión del artículo (ver AI Content Editor), rollback en cualquier momento.
- Vista de diff — antes / después side-by-side antes de hacer commit.
Cuándo usarlo
- Tienes artículos en posiciones 8–15 que con pequeños ajustes alcanzan Top-3.
- Quieres llevar contenido antiguo al estándar GEO actual (citabilidad, estructura fáctica).
- Tienes un blog post externo cuyo potencial de optimización quieres cuantificar.
- Quieres mejorar de forma dirigida tras un aviso de penalty o refresh de Content Freshness.
Workflow
- Envía la URL —
POST /content-optimizer/analyzecon la URL, respuesta202+id. - Polling de estado —
GET /content-optimizer/{id}hastastatus=completed. - Revisa las sugerencias — la response contiene sugerencias priorizadas con impacto en el score.
- Hace tu selección — elige las sugerencias que quieres adoptar.
- Aplica —
POST /content-optimizer/{id}/applycon{suggestion_ids: [...]}. - Re-Score — se calcula un nuevo score SEO/GEO, el diff se hace visible.
Guía detallada en Optimizar contenido para Google + IA.
API
| Método | Endpoint | Notas | Créditos |
|---|---|---|---|
| GET | /v1/content-optimizer |
Lista de tus runs de optimización | — |
| GET | /v1/content-optimizer/{id} |
Estado + sugerencias | — |
| POST | /v1/content-optimizer/analyze |
Body {url}, async 202 |
5 |
| POST | /v1/content-optimizer/{id}/apply |
Body {suggestion_ids[]}, async 202 |
5 |
Ejemplo de body POST /content-optimizer/analyze:
{
"url": "https://meinedomain.de/blog/stossdaempfer-wechseln"
}
Ejemplo de body POST /content-optimizer/{id}/apply:
{
"suggestion_ids": [12, 14, 15, 17, 22]
}
Créditos y límites
- Analyze: 5 créditos por run.
- Apply: 5 créditos por run, independientemente del número de sugerencias adoptadas.
- Modelo async: ambos endpoints devuelven
202, resultado por polling. - Las URLs externas se cargan vía servicio de scraping; contenidos protegidos (login-wall, bloqueo de bots) terminan en
failed.
Módulos relacionados
- AI Content Editor — crea artículos nuevos en lugar de optimizar existentes.
- Content Freshness — detecta artículos desactualizados y dispara runs del optimizer.
- Content Audit — análisis a nivel de site en lugar de URL individual.
- Guía: Optimizar contenido — paso a paso.