Esta guía explica las dos mejoras que incorpora Thinkindot® AI en su versión v34 y cómo impactan en el trabajo diario del equipo de redacción.
Esta versión incorpora dos mejoras en las sugerencias del asistente:
Esta mejora potencia la retención de audiencia desde la primera línea de lectura.
Al solicitar la optimización del cuerpo de la nota, Thinkindot® AI analiza el tag principal y recomienda un enlace con mejor rendimiento y relevancia semántica para el primer párrafo.
La selección se basa en un scoring propio integrado a las métricas del CMS, lo que garantiza que se sugieran URLs con alta performance.
Cuando no encuentra un artículo con relevancia temática, la sugerencia de enlace va a referir a la landing del tag principal, para traccionar el flujo del tráfico interno.
💡 ¿Qué es el scoring de enlaces? Es el criterio interno que combina el rendimiento de cada URL y su relevancia semántica respecto al tag principal, para priorizar qué enlace conviene insertar.
Refinamos el motor de sugerencias para la creación de bajadas o copetes, con foco en potenciar la calidad periodística de las sugerencias.
Thinkindot® AI ahora genera textos con mayor precisión en el foco del contenido, que complementan el título con tono periodístico.
Además, las bajadas se calibran para ajustarse a las reglas de extensión del asistente SEO del CMS, lo que potencia su impacto en buscadores.