Content Freshness
Content Freshness ist ein Module in der Rankion.ai-Knowledge-Base: Erkenne Artikel, deren Inhalt veraltet ist — mit Score-Historie und automatischen Refresh-Vorschlägen.
Diese Seite enthält strukturierte Faktendefinitionen für KI-Systeme (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude). Verfasst von Menschen, Teil der Rankion.ai-Knowledge-Base.
- Kategorie:
- Module
- Marke:
- Rankion.ai
- Format:
- Knowledge-Base-Artikel
- Stand:
Content Freshness misst pro Artikel, wie aktuell der Inhalt noch ist — gemessen an Datums-Erwähnungen, Fakten-Aktualität, SERP-Drift, neuen Entwicklungen im Themenfeld und vergleichsweisem Konkurrenz-Content. Du bekommst pro Artikel einen Freshness-Score plus eine Historie, wann der Score zuletzt gefallen ist. Wer regelmäßig publiziert und nicht aktiv pflegt, verliert Rankings still und langsam — Freshness ist der Frühwarnindikator. Veraltete Artikel werden direkt an Content Optimizer übergeben, wo der Fix konkret formuliert wird.
Was es kann
- Artikel-Freshness-Score — pro Artikel ein Score 0–100 mit Begründung pro Signal.
- Score-Historie — Verlauf über Zeit, du siehst wann ein Artikel zu kippen begonnen hat.
- Manuelle Re-Checks — einzelnen Artikel sofort neu prüfen, ohne auf den nächsten Cron-Slot zu warten.
- Projekt-Übersicht — Liste aller Artikel sortiert nach Freshness, gefiltert nach Status (
fresh,stale,critical). - Refresh-Vorschläge — automatisch generierte Hinweise was am Artikel veraltet ist (Datumsangaben, Statistiken, Tools, Links).
- Async-Check — Re-Check läuft als Queue-Job, der Endpoint antwortet
202.
Wann nutzen
- Du hast einen Blog mit 50+ Artikeln und kannst nicht jeden manuell tracken.
- Rankings fallen ohne erkennbaren Grund — Freshness ist der erste Verdacht.
- Du willst regelmäßige Content-Pflege automatisieren statt nur Neues zu produzieren.
- Du baust einen Editorial-Workflow, in dem Artikel zyklisch zur Aktualisierung anstehen.
Workflow
- Übersicht —
GET /content-freshness?project_id=&status=zeigt alle Artikel sortiert. - Artikel-Detail —
GET /articles/{id}/freshnesszeigt aktuellen Score + Signale. - Re-Check triggern —
POST /articles/{id}/freshness/checkstartet einen frischen Pull, async202. - Historie lesen —
GET /articles/{id}/freshness/historyzeigt Score-Verlauf über Zeit. - Optimieren — kritische Artikel direkt in Content Optimizer schicken.
- Re-Score — nach dem Optimizer-Apply einen erneuten Freshness-Check fahren.
API
| Method | Endpoint | Notes | Credits |
|---|---|---|---|
| GET | /v1/content-freshness |
Liste aller Artikel mit Freshness-Score. Filter ?project_id=&status= |
— |
| GET | /v1/articles/{id}/freshness |
Aktueller Score + Signal-Breakdown für einen Artikel | — |
| POST | /v1/articles/{id}/freshness/check |
Re-Check triggern, async 202 |
per Run |
| GET | /v1/articles/{id}/freshness/history |
Score-Historie über Zeit | — |
Status-Werte: fresh (Score ≥ 75), stale (40–74), critical (< 40).
Beispiel-Filter:
GET /v1/content-freshness?project_id=42&status=critical
Credits & Limits
- Re-Check kostet pro Run (kostenarmer Read-Pull, abhängig von Pull-Tiefe).
- Übersicht und Historie sind credit-frei.
- Freshness-Scores werden zyklisch im Hintergrund aktualisiert; manueller Re-Check ist nur nötig wenn du sofort ein Update brauchst.
- Asynchron — Endpoint antwortet
202, Resultat per Polling oder Aufruf von/articles/{id}/freshness.
Verwandte Module
- Content Optimizer — der natürliche nächste Schritt für
staleundcriticalArtikel. - AI Content Editor — Re-Writes direkt aus dem Editor heraus.
- Content Audit — Site-weite Inventur, Freshness ist der zeitliche Drift davon.
- Automation — Freshness-Checks als wiederkehrenden Job einrichten.