# Formats détaillés — Phases 0 à 6 Sommaire : - [Phase 0 — Filtre stratégique](#phase-0--filtre-stratégique-informatif-jamais-bloquant) - [Phase 1 — Décodage micro-intentionnel](#phase-1--décodage-micro-intentionnel--action-engine-flag) - [Phase 2 — Entités sémantiques pondérées](#phase-2--entités-sémantiques-pondérées) - [Phase 3 — Lexique signature](#phase-3--lexique-signature) - [Phase 4 — Pain points & verbatims](#phase-4--pain-points--verbatims-haute-surprise) - [Phase 5 — Preuves quantitatives](#phase-5--preuves-quantitatives) - [Phase 6 — Vecteurs multimodaux](#phase-6--vecteurs-multimodaux) --- ## Phase 0 — Filtre stratégique (informatif, jamais bloquant) Trois tests en amont. L'engine n'interrompt jamais la production : il alerte et continue. Le rôle de cette phase est de dire à l'utilisateur ce qu'il achète, pas de décider à sa place. **0.1 Test de substitution LLM** — deux questions binaires : 1. ChatGPT répond-il déjà à cette requête à 80 % ? 2. Si oui, l'utilisateur peut-il faire mieux ? Verdict : PASS / WARN / WARN sévère. Un WARN lève le flag « divergence obligatoire » qui sera consommé en Phase 9. **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 + proposition de sous-niches en annexe (ex. `plombier 15e urgence nuit`). **0.3 Pureté vectorielle** — une intention dominante, ou plusieurs ? Si plusieurs : WARN + proposition de découpage en N pages. Livrable : ``` 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 la Phase 1. --- ## Phase 1 — Décodage micro-intentionnel + Action Engine flag Trois niveaux d'intention : - **Intention principale** — taxonomie Know-Simple / Know / Do, qui remplace TOFU/MOFU/BOFU. Les trois étages du tunnel marketing décrivent un parcours d'achat ; Know/Do décrit ce que la personne veut obtenir de la page, ce qui est le seul critère que le retrieval évalue. - **Sous-intentions** — 3 à 5 questions parallèles. - **Micro-intentions** — 15 à 25 questions granulaires. Le profil utilisateur est reformulé en une phrase tranchante. Une phrase vague ici produit des verbatims génériques en Phase 4. **Action Engine flag** : si l'intention principale est `Do`, le flag est obligatoire — un outil interactif (calculateur, simulateur, générateur, audit) est requis pour viser la note Fully Meets. Une page Know purement textuelle ne ranke pas sur une intention Do, quel que soit son niveau de détail. --- ## Phase 2 — Entités sémantiques pondérées 30 à 50+ entités par run. Sept colonnes, 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** (base 2000 mots) : pivots 0,5-1 % / supportives 0,2-0,5 % / périphériques < 0,2 % - **Cosinus estimé** : projection de la similarité entité ↔ requête, marquée « simulé » en pied de tableau - **Justification** : courte et vérifiable (paper, doctrine, co-occurrence). Une entité sans justification fera écrire un paragraphe qui ne sert personne. - **Statut** : P1 critique (sans elle, ne ranke pas) / P2 (supportif) / P3 (bonus) Pied de tableau obligatoire : > *« Cosinus simulé par projection corpus Claude, non calibré mathématiquement. Pour une calibration exacte : API embeddings Voyage / Cohere / OpenAI. »* --- ## Phase 3 — Lexique signature ``` | 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). La **co-occurrence dominante** indique avec quelles autres entités ce n-gram apparaît systématiquement dans le corpus du domaine — c'est ce qui distingue un expert d'un rédacteur qui a lu la doc. 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 le B2B/B2C du profil, refus strict du cliché. - ❌ 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 » La différence n'est pas cosmétique : le premier énoncé pourrait sortir de n'importe quelle bouche, donc il n'apporte aucune information au modèle qui lit la page. Le second ne peut venir que de quelqu'un qui a vécu la situation, et c'est exactement ce que le Surprise Gap mesure. **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 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 : confiance basse ou source inconnue → placeholder `[À SOURCER]`. Aucun chiffre inventé. Un chiffre plausible mais faux dans une carte sémantique finit publié sur le site du client. **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. Un vecteur multimodal sans micro-intention rattachée est un élément décoratif — il alourdit la page sans rien couvrir.