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Dégradation de la fraîcheur et contenu obsolète
Classe les attentes de fraîcheur de votre sujet et calcule l'obsolescence. Les différents sujets (actualité vs evergreen) ont des taux de dégradation différents.
Pourquoi c'est important pour la visibilité IA
Comment nous le mesurons
Comment s'améliorer
- 1
Connaissez la classe de sujet de votre contenu et mettez-le à jour en conséquence
L'actualité brûlante doit être revue en quelques jours et archivée après un mois. Le contenu sensible au temps (prix, prévisions, tendances annuelles) doit être mis à jour chaque trimestre. Les contenus de référence comme la documentation d'API doivent être revus chaque année. Les guides evergreen peuvent rester 1 à 2 ans sans rafraîchissement. Alignez votre cadence de révision sur ce qu'attend l'analyseur pour votre type de sujet.
- 2
Ajoutez datePublished et dateModified à chaque page
Sans aucune date, l'analyseur ne peut vous attribuer qu'un score de 2, quelle que soit la fraîcheur réelle de votre contenu. Les deux dates doivent apparaître dans votre schéma JSON-LD. Même si le contenu vient juste d'être publié, définissez dateModified à la même valeur que datePublished afin que le signal existe dès le premier jour.
- 3
Mettez à jour dateModified dans le schéma et dans le texte visible simultanément
Lorsque vous actualisez le contenu, modifiez dateModified dans vos données structurées et le texte visible « Dernière mise à jour » sur la page. L'analyseur vérifie les deux sources. Un décalage ou une date visible manquante affaiblit le signal de fraîcheur.
- 4
Planifiez des revues trimestrielles pour le contenu sensible au temps
Tout ce qui mentionne des années, des prix, des prévisions ou des tendances est classé comme sensible au temps avec une fenêtre de fraîcheur de 90 jours. Sans mises à jour trimestrielles, le score tombera sous 6. Programmez des rappels pour réviser et rafraîchir ces pages avant qu'elles ne franchissent le seuil de vieillissement.
- 5
Retirez le langage sensible au temps du contenu evergreen
Les références à « tendances 2023 » ou à « ce trimestre » imposent une classification de fraîcheur plus stricte, même si le contenu principal est intemporel. Réécrivez-les comme « tendances actuelles » ou supprimez complètement les références temporelles. Votre contenu passe alors dans la catégorie evergreen, avec une fenêtre de fraîcheur de deux ans beaucoup plus souple.
Exemples de code
JSON-LD avec les dates de publication et de mise à jour
{
"@context": "https://schéma.org",
"@type": "Article",
"headline": "Complete Guide to Content Marketing",
"datePublished": "2023-01-15",
"dateModified": "2025-03-20"
}Questions fréquentes
Comment l'analyseur décide-t-il si mon contenu est sensible au temps ou evergreen ?
Il recherche des signaux de mots-clés dans votre texte et votre HTML. Les références à une année (« 2024 »), les mots comme « latest », « trending », « price » et « forecast » classent le contenu comme sensible au temps. Les mots comme « how to », « tutorial », « guide » et « what is » le classent comme evergreen. Deux signaux ou plus provenant d'une catégorie déterminent la classification.
Mon guide evergreen a 3 ans, mais il est toujours exact. Va-t-il échouer ?
Le contenu evergreen dispose d'une fenêtre de fraîcheur de 730 jours (2 ans) et ne devient obsolète qu'après 1 460 jours (4 ans). À 3 ans, il se trouve dans la zone de vieillissement, avec un score autour de 6 à 8. Ajouter un dateModified récent après une revue de contenu réinitialise le délai et peut le ramener à 10.
Quelle cadence de révision dois-je suivre pour chaque type de contenu ?
Actualité brûlante : revue sous quelques jours, archivage après un mois. Sensible au temps : revue tous les 3 à 6 mois. Référence : revue annuelle. Evergreen : revue tous les 1 à 2 ans. Contenu général : au moins une fois par an. Ces cadences correspondent aux seuils de fraîcheur de chaque type de sujet.
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