# Concepts mobilisés

Définitions autonomes des termes utilisés par le pipeline. À consulter en cas de doute sur un terme, et pour justifier un verdict auprès de l'utilisateur — un score annoncé sans le mécanisme qui le sous-tend n'est pas exploitable.

**Triade SERP** — les trois 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, ou réponse LLM). Une page peut échouer à n'importe laquelle des trois, et les optimisations qui servent l'une ne servent pas forcément les autres.

**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. Le benchmark Aggarwal KDD'24 (arXiv:2311.09735) mesure quelles méthodes augmentent effectivement l'Information Gain.

**Confidence Score** — niveau de fiabilité d'une preuve chiffrée (haute / moyenne / basse), qui détermine si elle est utilisable telle quelle, à fact-checker en aval, ou à remplacer par `[À SOURCER]`.

**Freshness Guard** — règle d'âge des preuves : moins de 18 mois, fraîche ; 18 à 36 mois, à flagger ; plus de 36 mois, omise sauf paper fondateur structurel.

**Action Engine flag** — drapeau levé en Phase 1 quand 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. Répondre à une intention transactionnelle par du texte explicatif, même excellent, ne suffit pas.

**Pureté vectorielle** — une page, une intention. Le multi-intentions dilue le vecteur sémantique et fait sortir la page du retrieval : le modèle ne sait plus à quelle question elle répond, donc il ne la propose pour aucune.

**Answer-first pattern** — la réponse directe se place en début de section ou de 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, nettement plus déterminant que la densité de mots-clés.

**Know-Simple / Know / Do** — taxonomie d'intention qui remplace TOFU/MOFU/BOFU pour l'ère LLM. Know-Simple = un fait isolé ; Know = une compréhension complète ; Do = une action transactionnelle. L'ancien découpage décrivait un parcours d'achat ; celui-ci décrit ce que la page doit livrer, qui est le seul critère évalué par le retrieval.

**Surprise Gap** — la fracture entre ce que tous les concurrents disent (le consensus) et ce que l'utilisateur seul dit (l'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) et ajouter des statistiques sourcées apporte +35 % de Hit Rate.

**Quotation Addition / Statistics Addition** — les deux méthodes les plus rentables du benchmark Aggarwal (+41 % et +34 % de gain PAWC) : ajouter une citation verbatim, ajouter une statistique sourcée. À comparer au ton autoritaire seul, qui plafonne à +13 %.