# La méthode tient en 8 étapes

L'idée n'est pas de copier le Top 10. L'idée est d'apporter la meilleure réponse à l'utilisateur.

01 **Décoder l'intention de recherche.** Comprendre (Know) ou agir (Do) : le format de la page en découle.

02 **Pondérer 30 à 50 entités.** Chaque entité scorée, avec sa densité cible et sa justification.

03 **Repérer le lexique métier.** Expressions expertes, fréquences attendues, cooccurrences.

04 **Sortir les vrais points de douleur.** 10 frictions concrètes, verbatims jamais publiés, zéro cliché.

05 **Générer des preuves chiffrées.** Datées, sourcées, scorées en niveau de confiance.

06 **Lister le multimodal.** Tableaux, schémas, calculateurs : quoi produire, pour quelle micro-intention.

07 **Identifier les gaps de contenu.** Ce que personne ne dit encore, et dont l'utilisateur a besoin.

08 **Construire l'angle propriétaire.** Un ton, une prise de position, une vision.


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name: seo-preparation-semantique
description: |
  Engine autonome de préparation sémantique sans scraping SERP. Deux modes : CRÉATION (requête → carte vierge en 13 phases) et AUDIT (contenu existant → diff vs carte attendue + plan de correction P0/P1/P2).

  Format de sortie : entités sémantiques pondérées (poids 0-1 + densité cible + cosinus simulé + justification + statut P1/P2/P3), lexique signature (n-grams + co-occurrences), pain points & verbatims Haute Surprise, preuves quantitatives (Confidence Score + Freshness Guard), multimodal, cartographie concurrentielle (5-10 acteurs), Gap analysis 3 vues (Gap Competitive Map + Content Gap Score + Surprise Score Sémantique 0-100), divergence calibrée Information Gain, FAQ stratégique (5-7 vecteurs), Structural Information GEO, matrice couverture × Mapping Triade SERP, patches KB.

  Phase 0 informative (jamais bloquante) : alerte sur head term saturé / multi-intentions et propose sous-niches en annexe, mais produit toujours la carte complète.

  Embeddings simulés : cosinus Phase 2 calibré sur le corpus Claude, marqué « simulé » dans chaque sortie. Pas de vraie API embedding — honnête sur le calcul.

  TOUJOURS utiliser ce skill quand l'utilisateur dit :
  - Mode Création : "prépare la sémantique", "carte sémantique", "préparation sémantique", "engine sémantique", "tout ce que ma page doit contenir", "fais-moi l'analyse sémantique de [requête]", "lance l'engine sur [requête]", "sémantique sans SERP", "analyse sémantique [mot-clé]", "prépa sémantique [requête]", "entités pondérées [requête]", "surprise score sémantique de [requête]".
  - Mode Audit : "audite la sémantique de", "audit sémantique de cette page", "ma page couvre-t-elle [requête]", "compare ce contenu à la carte sémantique attendue", "qu'est-ce qui manque à mon article sur [requête]", "diff sémantique", "audit de couverture sémantique", "ma page ne ranke pas — qu'est-ce qui lui manque", "plan de correction sémantique".

  Ce skill remplace les outils de scraping SERP. Il produit la matière sémantique brute (carte). Il NE produit pas la rédaction, ni la structure Hn finale, ni le hook — ces étapes sont en aval.
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# Skill — Préparation sémantique sans SERP

Engine autonome qui produit la carte sémantique complète d'une page à écrire (Mode Création) ou audite la couverture sémantique d'un contenu existant (Mode Audit). Aucun scraping de SERP. La carte se construit depuis l'intention de la requête, le corpus du domaine, et l'expertise propre fournie en input.

## Détecter le mode

- **Requête + profil seuls** → Mode **CRÉATION**.
- **Requête + profil + contenu fourni** (texte collé, chemin de fichier, ou URL publique) → Mode **AUDIT**.
- Si ambigu, demander : « Tu veux créer la carte sémantique d'une page à écrire, ou auditer un contenu existant ? »

## Inputs requis

### Mode Création

| Variable | Valeur attendue | Statut |
|---|---|---|
| Requête cible | mot pour mot | Obligatoire |
| Pays / langue | FR/FR par défaut | Obligatoire |
| B2B/B2C + rôle | « B2B — CMO SaaS 50p » | Obligatoire |
| Objectif | Lead Gen / Conversion / Expertise | Obligatoire |
| Secteur | nommé | Obligatoire |
| Audience | junior / expert / mixte | Obligatoire |
| Localisation | ville ou « N/A » | Obligatoire |
| Expertise unique | une phrase signature | Recommandé |

### Mode Audit (en plus des inputs Création)

| Variable | Valeur attendue | Statut |
|---|---|---|
| Contenu à auditer | texte collé, chemin local, ou URL publique (robots.txt OK) | Obligatoire |
| Version cible | refonte / update freshness / élargissement / migration | Recommandé |

Si une variable obligatoire manque, poser **une seule question groupée** avant de produire.

## Règle de contexte — jamais un site entier dans la fenêtre

La qualité de raisonnement d'un LLM se dégrade quand sa fenêtre de contexte se remplit. Charger des dizaines de pages avant de raisonner produit une carte sémantique médiocre. Trois règles :

- **Une page à la fois.** En Mode Audit, ne charger que le contenu à auditer — jamais le site complet, jamais le blog entier « pour avoir le contexte ».
- **Index d'abord.** Si l'analyse a besoin d'une vue d'ensemble du site (autres pages du cluster, maillage existant), construire d'abord un index léger (URL + title + H1 + meta description par page) et raisonner dessus. Le contenu intégral d'une page ne se lit qu'à la demande, quand une phase en a besoin.
- **Déléguer les lectures longues.** Dans un environnement qui le permet (sous-agents), faire lire les pages annexes par des agents séparés qui ne remontent que leur synthèse. Le contexte principal reste réservé au raisonnement des 13 phases.

## Pipeline — 13 phases en chaîne

```
Phase 0 — Filtre stratégique (informatif, jamais bloquant)
Phase 1 — Décodage micro-intentionnel + Action Engine flag
Phase 2 — Entités sémantiques pondérées (7 colonnes)
Phase 3 — Lexique signature (n-grams + co-occurrences)
Phase 4 — Pain points & verbatims Haute Surprise
Phase 5 — Preuves quantitatives (Confidence Score + Freshness Guard)
Phase 6 — Vecteurs multimodaux
Phase 7 — Cartographie concurrentielle (5-10 acteurs)
Phase 8 — Gap analysis 3 vues (8a Gap Competitive Map / 8b Content Gap Score / 8c Surprise Score Sémantique 0-100)
Phase 9 — Divergence calibrée Information Gain
Phase 10 — FAQ stratégique (5-7 vecteurs latents)
Phase 11 — Structural Information GEO
Phase 12 — Matrice couverture × Mapping Triade SERP
Phase 13 — Feedback loop KB (patches à archiver)
```

## Format détaillé par phase

### Phase 0 — Filtre stratégique (informatif, jamais bloquant)

Trois tests en amont. L'engine ne bloque jamais, il alerte et continue.

**0.1 Test de substitution LLM** — deux questions binaires :
1. ChatGPT répond déjà à cette requête à 80% ?
2. Si oui, peut-il faire mieux que l'utilisateur ?

Verdict : PASS / WARN / WARN sévère (flag « divergence obligatoire » en Phase 9 si WARN).

**0.2 Angle différenciant** — la requête est-elle un head term tapé pour 10 intentions différentes par 100 personnes différentes (`agence SEO`, `plombier Paris`) ? Si oui : WARN + propose des sous-niches en annexe (ex. `plombier 15e urgence nuit`).

**0.3 Pureté vectorielle** — UNE intention dominante ou plusieurs ? Si plusieurs : WARN + propose découpage en N pages.

Livrable Phase 0 :

```
PHASE 0 — Filtre stratégique
- Test LLM : [PASS / WARN — raison]
- Angle différenciant : [PASS / WARN — sous-niches proposées : (1) ... (2) ...]
- Pureté vectorielle : [PASS / WARN — N intentions : (1) ... (2) ...]
Verdict global : [GO franche / GO avec avertissement]
```

L'engine continue toujours vers Phase 1.

### Phase 1 — Décodage micro-intentionnel + Action Engine flag

Trois niveaux d'intention :
- **Intention principale** : taxonomie Know-Simple / Know / Do (remplace TOFU/MOFU/BOFU)
- **Sous-intentions** : 3 à 5 questions parallèles
- **Micro-intentions** : 15 à 25 questions granulaires

Profil utilisateur reformulé en une phrase tranchante.

**Action Engine flag** : si l'intention principale = `Do`, flag obligatoire — un outil interactif (calculateur, simulateur, générateur, audit) est requis pour viser Fully Meets. Une page Know textuelle ne ranke pas sur intention Do.

### Phase 2 — Entités sémantiques pondérées (format obligatoire 7 colonnes)

30 à 50+ entités par run. Format strict :

```
| # | Entité | Type | Poids (0-1) | Densité cible (%) | Cosinus estimé requête (0-1) | Justification | Statut |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | `passage ranking` | Concept | 0.94 | 0.8% | 0.91 | Brique du grounding, citée dans 3 papers MIRAS | P1 critique |
| 2 | `BM25` | Algo | 0.87 | 0.3% | 0.79 | Mécanique sous-jacente du Document Ranking | P1 critique |
```

- **Type** : Person / Concept / Tool / Method / Doctrine / Event / Location / Algo
- **Poids** : > 0.8 = entité pivot, 0.5-0.8 = supportive, < 0.5 = périphérique
- **Densité cible** : pivots 0.5-1%, supportives 0.2-0.5%, périphériques < 0.2% (sur 2000 mots)
- **Cosinus estimé** : projection Claude de la similarité entité ↔ requête, **marqué « simulé »** en pied de tableau
- **Justification obligatoire** : courte (paper, doctrine, co-occurrence). Aucune entité arbitraire.
- **Statut** : P1 critique (sans, ne ranke pas) / P2 (supportif) / P3 (bonus)

Pied de tableau obligatoire : *« Cosinus simulé par projection corpus Claude, non calibré mathématiquement. Pour calibration exacte : API embeddings Voyage / Cohere / OpenAI. »*

### Phase 3 — Lexique signature (n-grams + co-occurrences)

```
| N-gram / expression | Type | Fréquence attendue (sur 2000 mots) | Co-occurrence dominante | Statut |
|---|---|---|---|---|
| « passage ancré » | bigram | 2-3x | grounding-score, featured snippet | P1 |
| « ranker dans ChatGPT » | trigram | 1-2x | AIO, citation LLM | P1 |
```

Bigrams (2 mots), trigrams (3 mots), expressions multi-mots (> 3). Co-occurrence dominante = avec quelles autres entités/concepts ce n-gram apparaît systématiquement. Statut P1 = standard du domaine / P2 = bonus signature.

### Phase 4 — Pain points & verbatims Haute Surprise

Tableau de 10 lignes minimum :

```
| Micro-intention / Pain Point | Verbatim « Haute Surprise » | Preuve atomique attendue |
|---|---|---|
| [Frein précis nommé] | [Citation experte rarement verbalisée — zéro cliché] | [Sujet + Verbe + Donnée chiffrée] |
```

**Règles verbatims** :
- Frustration experte ou technique propre au métier
- Vocabulaire signature (verrouillé sur B2B/B2C du profil)
- Refus strict du cliché (« je veux du ROI », « je veux des résultats »)

Exemple :
- ❌ Cliché : « Je veux voir des résultats concrets »
- ✅ Haute Surprise : « La dernière agence m'envoyait des rapports de 40 pages où le seul KPI lisible était le nombre de backlinks, jamais croisé avec mon CRM »

**Règles preuves atomiques** : format binaire ou chiffré, vérifiable.
- ✅ « 73% des prospects B2B refusent un devis sans estimation immédiate »
- ❌ « Nous offrons un excellent service »

**Priorisation finale** : sortir 3 objections critiques selon `fréquence × intensité × différenciation`.

### Phase 5 — Preuves quantitatives (Confidence Score + Freshness Guard)

Génération depuis le training : chiffres datés avec source primaire, études, papers, jurisprudence, cas terrain.

**Confidence Score par preuve** :

| Niveau | Critère | Action |
|---|---|---|
| Haute | Source primaire récente identifiée, paper avec DOI, organisme officiel | Utilisable telle quelle |
| Moyenne | Source connue mais non vérifiée à 100% | Utilisable + fact-check obligatoire en aval |
| Basse | Reformulation indirecte, source secondaire, donnée approximative | **Remplacer par `[À SOURCER]`** |

**Règle absolue** : si confidence basse ou source inconnue → placeholder `[À SOURCER]` obligatoire. Aucun chiffre inventé.

**Freshness Guard** :

| Âge de la donnée | Statut |
|---|---|
| < 18 mois | Preuve fraîche — OK |
| 18-36 mois | Flag « à actualiser » — utilisable mais signalée |
| > 36 mois | Omise sauf paper fondateur (étude structurante non substituable) |

Format livrable : preuve + source + confidence + datation + flag fraîcheur + micro-intention couverte.

### Phase 6 — Vecteurs multimodaux

Tableaux, schémas, captures, photos, vidéos courtes, audio, données interactives. Pour chacun : objectif sémantique + format + micro-intention couverte.

### Phase 7 — Cartographie concurrentielle sans SERP

5 à 10 acteurs dominants identifiés depuis : training Claude + WebSearch ciblé (robots.txt OK) + KB interne si fourni.

```
| Acteur | Type | Angle dominant | Faiblesse identifiable |
|---|---|---|---|
```

Type : média / agence / expert individuel / institution / plateforme. Angle dominant = la thèse défendue. Faiblesse = ce qu'ils ne traitent pas, ne disent pas, ou refusent de voir.

### Phase 8 — Gap analysis (3 vues)

**8a. Gap Competitive Map** — matrice acteur × concept (P1 critiques uniquement, sinon trop chargé) :

```
| Acteur | Entité A | Entité B | Entité C | Entité D | Entité E | Gap exploitable |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Acteur X | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | Entités C + E |
| **GAP MARCHÉ** | — | — | — | — | **0/3** | **E = gap général** |
```

Une entité avec gap commun (jamais traitée par les 3 acteurs analysés) = opportunité d'attaque prioritaire.

**8b. Content Gap Score** :

| Axe | Définition | Cible |
|---|---|---|
| Couverture standard | % entités P1 que 80%+ des concurrents traitent | ≥ 70% (franchir Document Ranking) |
| Couverture surprise | % entités P1 traitées par < 20% des concurrents | ≥ 30% (passer Information Gain) |

Verdict :
- Standard < 70% → page n'a pas la base sémantique, ne ranke pas
- Standard ≥ 70% mais Surprise < 30% → indexable mais Low Surprise, oubliée par les modèles IA
- Standard ≥ 70% ET Surprise ≥ 30% → cible idéale

**8c. Surprise Score Sémantique 0-100** — moyenne pondérée de 4 composantes :

```
30% — Ratio entités propriétaires / entités totales
20% — Ratio verbatims Haute Surprise / verbatims totaux
25% — Distance lexicale propriétaire ↔ consensus (1 - cosinus simulé)
25% — Présence Quotation Addition + Statistics Addition (preuves verbatim + chiffrées avec source)
```

Échelle :
- **0-30** = Médiocrité statistique (oubli mémoriel garanti, refonte ou abandon)
- **30-60** = Acceptable mais réplicable (améliorations P1 obligatoires)
- **60-85** = Information Gain validé (publication OK)
- **85-100** = Inversion experte maximale

Avertissement obligatoire : *« Score calibré sur projection corpus Claude. Pour calibration exacte : audit GEO avec scores algorithmiques. »*

### Phase 9 — Divergence calibrée Information Gain

Benchmark Aggarwal KDD'24 (arXiv:2311.09735) — gains PAWC mesurés vs baseline :

| Méthode | Gain PAWC |
|---|---|
| Quotation Addition (citation verbatim) | +41% |
| Statistics Addition | +34% |
| Cite Sources | +29% |
| Authoritative (ton seul) | +13% |

Privilégier les angles divergents qui s'appuient sur **citation verbatim + statistiques sourcées**, pas sur le ton autoritaire.

Pour chaque axe de divergence, exiger :
- Acteur dominant ciblé (issu Phase 7)
- Entité de la Gap Competitive Map attaquée (Phase 8a)
- Type d'inversion (paresseuse vs juste mais contre-intuitive)
- Forme (citation verbatim, stat propriétaire, cas terrain, donnée externe sourcée)

Critère final : un expert dirait *« tiens, je n'avais pas vu ça comme ça »*.

### Phase 10 — FAQ stratégique (5-7 vecteurs latents)

5 à 7 questions = 5 à 7 vecteurs sémantiques distincts. Zéro chevauchement avec le corps.

Règles strictes :
- Chaque question répond à une micro-intention **non couverte par le corps**
- Réponse courte, actionnable, citable isolément (AI Overview ready)
- Verrouillage B2B/B2C selon profil Phase 1
- Aucune question pédagogique générique (« qu'est-ce que X »)
- Priorité aux questions Know / Comparatif / Do non traitées dans le corps

La FAQ absorbe la périphérie sémantique pour préserver la pureté vectorielle du corps.

### Phase 11 — Structural Information GEO

Finding SAGEO Arena 2025 (Kim et al., Yonsei, arXiv:2602.12187) : optimiser le body seul **dégrade** le retrieval (−4.54 Hit Rate). Optimisation structurelle apporte +22% Hit Rate. Structural + Statistics combinés : **+35%**.

```
| Champ | Contrainte sémantique | Entité(s) à inclure (Phase 2) |
|---|---|---|
| Title (≈10 mots) | Mot-clé exact + différenciateur | Entité principale + angle divergence |
| Meta description (155 char) | Answer-first + bénéfice mesurable | Entité principale + verbe d'action |
| H1 | Mot-clé sémantique + promesse | Entité principale + Surprise Gap |
| H2 (5-8 prévus) | Chaque H2 = un vecteur sémantique distinct | Une entité ou concept par H2 |
| Schema.org | Type adapté à l'intention | Article + FAQPage + LocalBusiness (si géo) + HowTo (si Do) + VideoObject (si multimodal) |
```

### Phase 12 — Matrice couverture × Mapping Triade SERP

Croise micro-intentions × couches Phases 2-11. Vérifie qu'aucune micro-intention n'est orpheline.

**Mapping Triade SERP** — chaque livrable est tagué selon la phase Google qu'il nourrit :

```
| Couche produite | Phase Triade SERP cible | Mécanisme |
|---|---|---|
| Entités nommées + Structural Information | Phase 1 — Document Ranking (admission) | BM25 + RankBrain |
| Concepts structurants + preuves + grounding + n-grams | Phase 2 — Passage Ranking (densité par bloc) | DPR / Muvera + BERT |
| FAQ + answer-first + Surprise Gap | Phase 3 — Generation (AIO, citation LLM) | Grounding + Confidence Score |
```

Sans ce mapping, le rédacteur en aval ne sait pas où placer quoi.

### Phase 13 — Feedback loop KB

À la fin de chaque exécution, identifier les éléments à versionner dans le KB local (si l'utilisateur en a un) :

```
À ajouter à /concepts/ : concept-X.md (résumé en une phrase)
À ajouter à /entities/ : entité-Y.md (rôle dans le domaine)
À ajouter à /competitors/ : concurrent-Z.md (angle + faiblesse)
À ajouter à doctrine.md : doctrine-W (formulation tranchée)
À archiver dans /verbatims/ : verbatim-V.md (frustration experte rare)
À archiver dans /lexique/ : n-gram-N.md (expression signature)
```

L'utilisateur valide ou ajuste avant d'archiver. Sans cette phase, l'engine ne progresse pas — avec, il s'auto-améliore à chaque passage. Si l'utilisateur ne dispose pas d'un KB structuré, lister simplement les éléments candidats à archiver pour qu'il les copie où il veut.

## Template d'output final

```
PRÉPARATION SÉMANTIQUE — Requête : "[...]"
Profil : [B2B/B2C, rôle, secteur, objectif, audience, géo]

== PHASE 0 — Filtre stratégique (informatif) ==
- Test LLM : [PASS / WARN]
- Angle différenciant : [PASS / WARN]
- Pureté vectorielle : [PASS / WARN]
Verdict : [GO franche / GO avec avertissement]
Annexe sous-niches (si WARN) : [...]

== Livrables 1-13 ==
1. Micro-intentions (3 niveaux + profil + Action Engine flag)
2. Entités sémantiques pondérées (tableau 7 colonnes + avertissement « cosinus simulé »)
3. Lexique signature (n-grams + co-occurrences + statut P1/P2)
4. Pain points (10+ lignes) + 3 objections priorisées
5. Preuves quantitatives (Confidence Score + Freshness Guard + datation)
6. Multimodal
7. Cartographie concurrentielle (5-10 acteurs)
8. Gap analysis :
   8a. Gap Competitive Map (matrice acteur × concept)
   8b. Content Gap Score (% standard vs % surprise + verdict)
   8c. Surprise Score Sémantique : XX/100 — [verdict] + avertissement
9. Divergences (Information Gain calibré + acteur ciblé + entité attaquée)
10. FAQ stratégique (5-7 questions = 5-7 vecteurs)
11. Structural Information GEO (title / meta / H1 / H2 / schema)
12. Matrice couverture × Mapping Triade SERP
13. Patches KB à archiver
```

## Règles absolues

- **Aucun scraping SERP**, jamais. Pas Google, pas Bing, pas autre moteur.
- **Robots.txt strict** pour tout WebFetch. Si bloqué : training Claude + demande à l'utilisateur, jamais bypass.
- **Cosinus simulé toujours marqué** : sortie Phase 2 + Phase 8c avec avertissement « simulé par projection corpus Claude ».
- **Confidence Score obligatoire** sur chaque preuve chiffrée. Si basse ou inconnue → `[À SOURCER]`. Aucun chiffre inventé.
- **Freshness Guard** : preuves > 36 mois omises sauf paper fondateur.
- **Phase 0 jamais bloquante** : alerte WARN + sous-niches en annexe, produit toujours la carte complète.
- **Ne pas rédiger** : pas de H1 final, pas de hook, pas d'architecture Hn finale, pas de CTA, pas de prose narrative.
- **Une page = une intention** (pureté vectorielle). Si pluralité d'intentions Phase 0.3 → WARN + N sous-cartes en annexe.
- **Anti-cliché obligatoire** Phase 4 : pas de « je veux du ROI », pas de « je veux des résultats ».
- **Phase 2 — Justification obligatoire** : chaque entité avec sa justification courte. Pas d'entité arbitraire.

## Concepts mobilisés (définitions inline — pour usage autonome)

- **Triade SERP** : les 3 phases successives par lesquelles passe une requête sur Google moderne — Document Ranking (filtre d'admission via BM25/RankBrain), Passage Ranking (densité sémantique par bloc via DPR/Muvera/BERT), Generation (citation dans AI Overview / Featured Snippet / réponse LLM).
- **Information Gain** : standard Google formalisé dans les Quality Rater Guidelines (page 42) — un contenu sans effort qui reprend ce qui existe déjà reçoit la note la plus basse. Benchmark Aggarwal KDD'24 (arXiv:2311.09735) mesure les méthodes qui gonflent l'IG.
- **Confidence Score** : niveau de fiabilité d'une preuve chiffrée (haute / moyenne / basse) qui détermine si elle est utilisable telle quelle, à fact-checker, ou à remplacer par `[À SOURCER]`.
- **Freshness Guard** : règle d'âge des preuves — < 18 mois fraîche, 18-36 mois à flagger, > 36 mois omise (sauf paper fondateur structurel).
- **Action Engine flag** : drapeau levé en Phase 1 si l'intention est `Do` — la page doit alors embarquer un outil interactif (calculateur, simulateur, générateur, audit) pour viser la note Fully Meets des Quality Raters.
- **Pureté vectorielle** : une page = une intention. Multi-intentions dilue le vecteur sémantique et fait sortir la page du retrieval.
- **Answer-first pattern** : la réponse directe doit être en début de section/page, pas après 800 mots de mise en contexte. Validé par le finding Positional Bias des rerankers LLM (arXiv:2604.03642).
- **Grounding Score** : mesure de fidélité aux sources — critère de tri prioritaire des LLM modernes, plus important que le keyword stuffing.
- **Know-Simple / Know / Do** : taxonomie d'intention qui remplace TOFU/MOFU/BOFU pour l'ère LLM. Know-Simple = fait isolé, Know = compréhension complète, Do = action transactionnelle.
- **Surprise Gap** : la fracture entre ce que tous les concurrents disent (consensus) et ce que toi seul dis (angle propriétaire). Plus le gap est large, plus le contenu est mémorisé par les modèles IA.
- **Structural Information GEO** : finding SAGEO Arena 2025 (Kim et al., arXiv:2602.12187) — optimiser uniquement le body dégrade le retrieval, optimiser la couche structurelle (title, meta, headings, schema) + ajouter des statistiques sourcées apporte +35% Hit Rate.

## Sauvegarde (optionnel)

Si l'utilisateur dispose d'un vault structuré (Obsidian, dossier markdown organisé), proposer de sauvegarder l'output dans `<vault>/queries/prepa-semantique-YYYY-MM-DD-slug.md`. Sinon, output dans la conversation seule.

## Mode Audit — différences

En Mode Audit, chaque phase produit **3 colonnes** au lieu d'une : Attendu (calculé Mode Création) / Couvert dans le contenu actuel / Gap + action de correction.

Trois statuts par couche :
- ✅ Couvert : élément attendu présent et conforme → validation
- ❌ Gap : élément attendu absent ou non conforme → correction à planifier
- ⚠️ Hors scope : élément présent qui ne correspond à aucune couche attendue → suppression ou déplacement (FAQ, autre page)

Le statut « Hors scope » est critique : il préserve la pureté vectorielle.

**Plan de correction priorisé** livré à la fin :

```
PLAN DE CORRECTION — Contenu : "[titre/URL/chemin]"
Surprise Score Sémantique actuel : XX/100 — [verdict]

P0 — Bloquants (à corriger avant publication)
- [Phase X — Couche Y] Gap : [description] → Action : [verbe + objet précis]

P1 — Importants (avant prochaine vague de mises à jour)
- [...]

P2 — Améliorations (sur les versions suivantes)
- [...]

ÉLÉMENTS HORS SCOPE détectés :
- [Citation du contenu] → Raison : pollue le vecteur → Action : déplacer / supprimer

Score de couverture global : X/11 couches couvertes
```

- **P0** : Gap sur Phase 11 (Structural) ou phase Triade SERP entière non couverte → ne franchit pas l'admission Google
- **P1** : Gap sur Phase 4 (pain points), Phase 9 (divergence), Phase 5 (preuves), ou Surprise Score < 60 → indexée mais Low Surprise
- **P2** : Gap sur Phase 10 (FAQ), Phase 6 (multimodal), Phase 13 (patches KB) → ranke mais ne maximise pas la Triade SERP phase 3