1. Analyse et conception :

○ Étudier les nouvelles tendances des moteurs de recherche basés sur les LLM.

○ Définir les métriques clés (spécificité, affinité, pertinence des questions) pour l’optimisation des contenus.

○ Identifier les sources de données exploitables (crawls, logs, Search Console).

2. Extraction des questions pertinentes :

○ Analyser les contenus crawlés pour générer une liste de questions pertinentes via un modèle LLM.

○ Exploiter des embeddings pour calculer des distances sémantiques entre les questions et les contenus.

○ Utiliser des techniques d’apprentissage non supervisé (clustering) pour regrouper les contenus et questions similaires.

3. Calcul et visualisation des métriques :

○ Mettre en place des algorithmes pour calculer l’affinité, la spécificité et la pertinence entre questions et contenus.

○ Créer des visualisations pour comparer ces métriques avec les performances mesurées dans la Search Console.

4. Analyse croisée et recommandations :

○ Développer un module permettant de croiser les métriques d’optimisation avec les performances réelles issues de la Search Console.

○ Proposer des recommandations d’amélioration des contenus basées sur les résultats obtenus.

5. Validation et documentation :

○ Tester les outils développés sur des sites échantillons.

○ Rédiger une documentation technique et une synthèse des résultats.