Internal Linking

Internal Linking analiza tu inventario de artículos y propone enlaces internos con sentido — anchor-text, artículo destino, posición y justificación incluidas. En lugar de buscar manualmente en el editor qué artículo antiguo encaja con el tema actual, obtienes una lista ordenada con botón de confirmar. Cada aceptación o rechazo entrena el ranking; cuanto más lo usas, más precisas son las sugerencias. Herramienta obligatoria para quien quiera interconectar limpiamente un topic-cluster sin trackear linkbuilding manualmente.

Qué puede hacer

• Sugerencias por artículo — para cada artículo, una lista de destinos de enlace adecuados de tu propio inventario, con anchor, source-sentence y confidence-score.
• Análisis a nivel de proyecto — un único run escanea todos los artículos de un proyecto, construye el grafo semántico y llena la cola de sugerencias.
• Approve / Reject / Edit — por sugerencia decides si el enlace se inserta, se rechaza o se acepta con otro anchor.
• Integración con el editor — los enlaces confirmados se parchean directamente en el contenido HTML del artículo, sin copy-paste.
• Status-Tracking — pending / approved / rejected / applied con filtros, para que no proceses dos veces lo mismo.
• Diversidad de anchors — el algoritmo de propuestas se asegura de que el mismo artículo destino no se enlace 20 veces con el mismo anchor.

Cuándo usarlo

• Tienes 20+ artículos en un proyecto y pierdes la visión general de qué enlaza con qué.
• Construyes un topic-cluster y necesitas interconexión Pillar → Cluster → Pillar.
• Quieres dar tráfico a artículos antiguos haciendo que los nuevos enlacen a ellos.
• Quieres mantener limpios los perfiles de anchor-text, en lugar de escribir 50× «haz clic aquí».

Workflow

1. Inicia el análisis del proyecto — POST /projects/{project}/internal-links/analyze o botón UI. El job corre en background (ver Automation).
2. Revisa las sugerencias — GET /articles/{id}/link-suggestions lista las top sugerencias por artículo.
3. Decide — PUT /link-suggestions/{id} con status: approved | rejected y opcionalmente anchor_text sobrescrito.
4. Apply — las sugerencias confirmadas se incrustan en el contenido del artículo.
5. Itera — los nuevos artículos disparan automáticamente un re-análisis de los clusters relevantes.

API

Body de PUT /link-suggestions/{id}:

{
  "status": "approved",
  "anchor_text": "Stoßdämpfer wechseln Anleitung"
}

Response de GET /articles/{id}/link-suggestions:

{
  "data": [
    {
      "id": 4711,
      "target_article_id": 88,
      "target_url": "/blog/stossdaempfer-wechseln",
      "anchor_text": "Stoßdämpfer wechseln",
      "source_sentence": "...nach 80.000 km solltest du die Stoßdämpfer wechseln...",
      "confidence": 0.91,
      "status": "pending"
    }
  ]
}

Créditos y límites

• Run de análisis: 5 créditos por escaneo a nivel de proyecto, independientemente del número de artículos.
• Approve / Reject: gratis.
• Async: el job de análisis corre >10 segundos y despacha un Queue-Job — la UI hace polling del progreso.
• Rate-Limit: un único job de análisis activo por proyecto; las requests siguientes se encolan.
• Tamaño mínimo del inventario: con menos de 5 artículos, el análisis semántico no entrega sugerencias útiles — el job retorna early con un aviso.

Módulos relacionados

• AI Content Editor — los enlaces confirmados se renderizan directamente en el editor y son editables.
• Storylines — si construyes pillar-clusters, Internal Linking es la capa natural de interconexión encima.
• Content Audit — los findings del audit a menudo nombran «pocos enlaces internos» como issue, que se resuelve aquí.
• Content Freshness — los artículos recién actualizados disparan a menudo nuevas sugerencias de enlace en clusters cercanos.