Content Optimizer

Le Content Optimizer prend une URL existante — qu'elle ait été créée dans Rankion ou publiée en externe — scrape l'état HTML live, score le SEO et le GEO, et livre une liste priorisée de 15 à 25 suggestions d'optimisation concrètes. Chaque suggestion est atomique, a un impact-score et peut être acceptée ou rejetée individuellement. Quand vous appliquez, l'Optimizer écrit la nouvelle variante en retour (pour les articles Rankion) ou vous donne le diff prêt (pour les URLs externes). Vous hissez ainsi le contenu existant pas à pas en top-rankings, sans réécrire.

Ce qu'il peut faire

• URL Scan — scrape n'importe quelle URL live et analyse l'état actuel du contenu.
• SEO + GEO côte à côte — signaux on-page classiques plus generative engine optimization (structures, citations, densité factuelle) en un score.
• 15–25 suggestions par analyse — atomiques, avec justification, delta de score et exemple de snippet.
• Sélection — vous choisissez via suggestion_ids[] quelles suggestions sont appliquées, le reste reste en attente.
• Pipeline async — l'analyse et l'apply tournent en queue jobs, l'UI poll le statut.
• Versioning — chaque run apply crée une nouvelle version d'article (voir AI Content Editor), rollback possible à tout moment.
• Vue diff — avant / après côte à côte, avant que vous commitiez.

Quand l'utiliser

• Vous avez des articles en position 8–15 qui peuvent atteindre le top 3 avec de petits ajustements.
• Vous voulez hisser du contenu plus ancien aux standards GEO actuels (citabilité, structure factuelle).
• Vous avez un blog post externe dont vous voulez quantifier le potentiel d'optimisation.
• Vous voulez affiner ciblement après un signal de pénalité ou de refresh issu de Content Freshness.

Workflow

1. Soumettre une URL — POST /content-optimizer/analyze avec l'URL, réponse 202 + id.
2. Poller le statut — GET /content-optimizer/{id} jusqu'à status=completed.
3. Examiner les suggestions — la réponse contient les suggestions priorisées avec impact de score.
4. Faire la sélection — choisissez les suggestions à reprendre.
5. Appliquer — POST /content-optimizer/{id}/apply avec {suggestion_ids: [...]}.
6. Re-Score — un nouveau score SEO/GEO est calculé, le diff devient visible.

Guide détaillé dans Optimiser le contenu pour Google et l'IA.

API

Exemple de body POST /content-optimizer/analyze :

{
  "url": "https://meinedomain.de/blog/stossdaempfer-wechseln"
}

Exemple de body POST /content-optimizer/{id}/apply :

{
  "suggestion_ids": [12, 14, 15, 17, 22]
}

Crédits et limites

• Analyze : 5 crédits par run.
• Apply : 5 crédits par run, indépendamment du nombre de suggestions reprises.
• Modèle async : les deux endpoints renvoient 202, résultat par polling.
• Les URLs externes sont chargées via le service de scraping ; les contenus protégés (login wall, blocage bot) résultent en failed.

Modules associés

• AI Content Editor — créer de nouveaux articles plutôt qu'optimiser les existants.
• Content Freshness — détecte les articles obsolètes et déclenche des runs Optimizer.
• Content Audit — analyse à l'échelle du site plutôt que d'une URL unique.
• Guide : Optimiser le contenu — pas à pas.