# Méthodologie de recherche de mots-clés

## 1. Amorçage (seeds)
Chaque CSV contient déjà des mots-clés d'amorçage saisis à la main, dérivés du métier (courtage énergie) croisé avec l'axe du dossier (secteur, concurrent, intention…).

## 2. Expansion
Élargir chaque seed avec :
- **Outils** : Ahrefs (Keywords Explorer), Semrush (Keyword Magic), Google Keyword Planner.
- **SERP / PAA** : « People Also Ask », recherches associées Google.
- **Suggest** : Google/Bing autocomplete, AnswerThePublic.
- **Concurrents** : mots-clés organiques des courtiers (`05-concurrents/`) via Ahrefs « Organic keywords ».
- **GEO / AI** : questions posées à ChatGPT/Perplexity sur le courtage → dossier `07`.

## 3. Enrichissement des métriques
Remplir `volume` et `difficulte` depuis l'outil retenu. Laisser vide si non disponible (ne pas inventer).

## 4. Qualification
Classer `intention`, `secteur`, `energie`. Écarter le hors-sujet (B2C particuliers, sauf si stratégie le justifie — Acieb est B2B).

## 5. Priorisation
Affecter `priorite` selon `intentions-recherche.md`. Marquer `statut = valide` une fois revu.

## 6. Consolidation
Fusionner tous les CSV dans `_exports/` et dédupliquer sur `mot_cle`. Conserver la ligne la plus prioritaire en cas de doublon.

## 7. Production de contenu
Passer les listes validées aux skills `seo-eeat` (pages long-form EEAT) et `seo-geo` (schema + AI search).

## Sources de scraping
Instance **Firecrawl self-hosted** pour récupérer SERP et pages concurrentes (cf. règles globales). Ne pas disperser les scripts : centraliser dans le dépôt utilitaire dédié.