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Internal Linking

Internal Linking est un Modules dans la base de connaissances de Rankion.ai : Suggestions de liens internes entre vos articles — automatiquement ou manuellement.

Cette page contient des définitions structurées pour les systèmes d'IA (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude). Rédigée par des humains, partie de la base de connaissances de Rankion.ai.

Catégorie :
Modules
Marque :
Rankion.ai
Format :
Article de la base de connaissances
Au :

Internal Linking analyse votre inventaire d'articles et propose des liens croisés pertinents — texte d'ancre, article cible, position et justification inclus. Au lieu de chercher manuellement dans l'éditeur quel ancien article colle au sujet courant, vous obtenez une liste triée avec un bouton de validation. Chaque acceptation ou rejet entraîne le ranking ; plus vous utilisez, plus les suggestions deviennent précises. Outil obligatoire pour quiconque veut bien interconnecter un topic cluster sans tracker le linkbuilding manuellement.

Ce qu'il peut faire

  • Suggestions par article — pour chaque article une liste de cibles de lien adaptées issues de votre propre inventaire, avec ancre, source-sentence et confidence-score.
  • Analyse à l'échelle du projet — un seul run scanne tous les articles d'un projet, construit le graphe sémantique et alimente la queue de suggestions.
  • Approve / Reject / Edit — par suggestion vous décidez si le lien est posé, rejeté ou repris avec une autre ancre.
  • Intégration éditeur — les liens validés sont patchés directement dans le contenu HTML de l'article, pas de copier-coller.
  • Tracking de statut — pending / approved / rejected / applied avec filtre, pour ne rien retraiter en double.
  • Diversité d'ancre — l'algorithme veille à ce qu'un même article cible ne soit pas lié 20 fois avec la même ancre.

Quand l'utiliser

  • Vous avez 20+ articles dans un projet et vous perdez le fil de ce qui est lié à quoi.
  • Vous construisez un topic cluster et vous avez besoin du maillage Pillar → Cluster → Pillar.
  • Vous voulez redonner du trafic à de vieux articles en faisant pointer les nouveaux vers eux.
  • Vous voulez garder un profil d'ancres propre, plutôt qu'écrire 50× « cliquez ici ».

Workflow

  1. Lancer l'analyse projet — POST /projects/{project}/internal-links/analyze ou bouton UI. Le job tourne en background (voir Automation).
  2. Vérifier les suggestions — GET /articles/{id}/link-suggestions liste les top suggestions par article.
  3. Décider — PUT /link-suggestions/{id} avec status: approved | rejected et optionnellement anchor_text overridden.
  4. Apply — les suggestions validées sont intégrées dans le contenu de l'article.
  5. Itérer — les nouveaux articles déclenchent automatiquement une re-analyse des clusters concernés.

API

Méthode Endpoint Crédits
GET /v1/articles/{id}/link-suggestions —
POST /v1/projects/{project}/internal-links/analyze 5
PUT /v1/link-suggestions/{id} —

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

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

Réponse 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"
    }
  ]
}

Crédits et limites

  • Run d'analyse : 5 crédits par scan à l'échelle du projet, indépendamment du nombre d'articles.
  • Approve / Reject : gratuit.
  • Async : le job d'analyse tourne >10 secondes et dispatch un queue job — l'UI poll la progression.
  • Rate-limit : un job d'analyse actif par projet ; les requêtes suivantes sont mises en queue.
  • Taille minimale d'inventaire : en dessous de 5 articles, l'analyse sémantique ne livre pas de suggestions pertinentes — le job retourne early avec une indication.

Modules associés

  • AI Content Editor — les liens validés sont rendus directement dans l'éditeur et sont éditables.
  • Storylines — quand vous construisez un cluster Pillar, Internal Linking est la couche de maillage naturelle au-dessus.
  • Content Audit — les findings de l'audit nomment souvent « trop peu de liens internes » comme issue, ce qui est résolu ici.
  • Content Freshness — les articles fraîchement actualisés déclenchent souvent de nouvelles suggestions de liens vers les clusters environnants.
Dernière mise à jour :

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