Cómo usar esta herramienta de texto
- Pega el texto que quieres evaluar.
- Elige la sensibilidad del detector.
- Ejecuta el análisis y localiza las señales temporales encontradas.
- Separa o programa para revisión los datos que puedan caducar.
Detector de contenido evergreen
Identifica señales de contenido evergreen y elementos que pueden quedarse obsoletos con rapidez. Pega un artículo, introducción o brief y el detector busca años, fechas relativas, precios, versiones, eventos y lenguaje temporal. El resultado ayuda a decidir qué partes conviene revisar periódicamente y cuáles mantienen valor durante más tiempo.
Entrada de texto
Texto o fragmento de contenidoEspacio publicitario
Qué hace esta herramienta
Estima la dependencia temporal de un texto a partir de expresiones observables, no de la fecha real de publicación.
Cuenta años, fechas relativas, precios, versiones y vocabulario de actualidad y los contrasta con lenguaje instructivo o definiciones más estables.
Un texto puede ser útil durante años y aun así contener uno o dos datos que requieran actualización periódica.
Ejemplo
Entrada
Cómo limpiar una cafetera. Oferta válida hasta junio de 2026.
Resultado esperado
La guía se considera parcialmente evergreen, pero la oferta y la fecha se marcan como señales temporales.
Casos de uso
- Priorizar artículos para un calendario de actualización.
- Detectar precios o fechas incrustados en guías permanentes.
- Separar secciones estables de noticias o promociones.
- Revisar briefs antes de crear contenido evergreen.
Consejos para obtener mejores resultados
- Evita fechas innecesarias en secciones que deberían ser permanentes.
- Aísla precios y promociones en bloques fáciles de actualizar.
- Indica versiones cuando el procedimiento depende de software o normativa.
- Programa revisiones para datos externos aunque el resto del artículo sea estable.
- No elimines fechas cuando sean esenciales para la precisión.
Detalles del procesamiento
El detector utiliza expresiones regulares y listas de señales temporales. La clasificación cambia ligeramente según la sensibilidad elegida.
No comprueba si un dato concreto ya está desactualizado; solo detecta que probablemente requiere revisión temporal.
Preguntas frecuentes
¿Qué tipos de señales hacen que un texto parezca menos evergreen?
Años concretos, expresiones como “este mes”, precios, promociones, versiones de software, eventos y referencias de actualidad aumentan la dependencia temporal.
¿Un artículo con una fecha deja automáticamente de ser evergreen?
No. Puede seguir siendo principalmente evergreen si la fecha afecta solo a una parte pequeña y claramente actualizable.
¿La herramienta sabe si un precio ya ha cambiado?
No. Detecta que existe un precio y lo marca como dato que conviene revisar, pero no consulta fuentes externas.
¿Qué diferencia hay entre modo estricto y flexible?
El modo estricto penaliza más las señales temporales; el flexible tolera algunas referencias puntuales sin cambiar rápidamente la clasificación global.
¿Puedo usar el resultado para crear un calendario de actualización?
Sí. Las señales detectadas ayudan a localizar contenido que merece una revisión periódica, aunque la frecuencia final debe decidirse según el tema y la fuente de los datos.
Herramientas de texto relacionadas
Módulos del análisis
| Módulo | Qué evalúa |
|---|---|
| Detector de fechas | Busca años y expresiones temporales. |
| Detector de datos variables | Localiza precios, versiones y promociones. |
| Señales de estabilidad | Reconoce lenguaje instructivo y definiciones. |
| Clasificador de vigencia | Resume la dependencia temporal del texto. |
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