je veux aller au niveau supérieur du SEO data-driven : dériver un guide de rédaction automatique à partir d’un corpus de textes « idéaux ». L’idée est de faire une ingénierie inversée du contenu performant (benchmark sémantique) pour produire des consignes de rédaction quantitatives et structurées : longueur, structure Hn, distribution lexicale, densités cibles. Ce que tu décris correspond à une analyse descriptive + prescriptive du corpus : on extrait des régularités, on les transforme en règles rédactionnelles. ________________________________________ 🧭 1. Objectif global À partir d’un texte unique ou d’un corpus de N textes, produire : Élément du guide Méthode de calcul Longueur moyenne cible (mots) Moyenne ± écart-type du nombre de mots des textes du corpus Nombre de H2 / H3 à prévoir Moyenne des Hn trouvés dans le corpus N-grammes à inclure dans les Hn N-grammes les plus fréquents dans les Hn des bons textes N-grammes à inclure dans le corps du texte N-grammes dominants du corpus (hors titres), pondérés par TF et IDF intra-corpus Fréquence cible par n-gramme Calculée proportionnellement à la longueur moyenne : freq_cible = (tf_moyen / words_moyen) * longueur_cible ________________________________________ ⚙️ 2. Étapes de traitement (pipeline) Voici la démarche complète, que tu peux implémenter en PHP ou Python (je te donnerai un exemple après). Étape A — Extraction structurelle Pour chaque texte du corpus : 1. Nettoyer HTML → extraire plain text. 2. Compter : o total de mots (nb_words) o nombre de H2 et H3 (count_h2, count_h3) 3. Extraire : o les ngrams du corps (ngrams_body) o les ngrams des titres (ngrams_hn) On stocke ces infos dans une table corpus = [ [nb_words, count_h2, count_h3, ngrams_body[], ngrams_hn[]], … ] ________________________________________ Étape B — Statistiques globales Sur l’ensemble du corpus : longueur_moy = moyenne(nb_words) nb_h2_moy = moyenne(count_h2) nb_h3_moy = moyenne(count_h3) Tu peux aussi ajouter des indicateurs : • médiane (si corpus hétérogène), • ratio mots/H2 (pour densité de structure), • ratio H3/H2 (profondeur moyenne de plan). ________________________________________ Étape C — Analyse lexicale Pour tous les textes : 1. Construis une matrice TF (term frequency) : tf[ngram] = somme(freq_ngram_dans_texte_i) 2. Calcule un IDF intra-corpus : idf[ngram] = log(N / (1 + nb_docs_contenant_ngram)) 3. Calcule tfidf = tf * idf 4. Trie par score décroissant pour : o le corps du texte → n-grammes thématiques principaux ; o les Hn → n-grammes structurants (à placer dans les titres). ________________________________________ Étape D — Calcul des fréquences cibles Pour chaque n-gramme sélectionné : freq_moy = moyenne_des_occurrences/ngram / moyenne_nb_mots freq_cible = freq_moy * longueur_moyenne_du_futur_texte Ainsi tu obtiens : “gestion des notes de frais” → doit apparaître 3 à 5 fois dans un texte de 1200 mots “automatisation des dépenses” → 2 à 3 fois, etc. ________________________________________ 📊 3. Exemple synthétique de sortie 🧱 Guide de rédaction généré Basé sur 15 textes du corpus “gestion des notes de frais” Élément Valeur cible Longueur moyenne 1 350 mots H2 moyens 4,2 H3 moyens 2,8 Ratio mots/H2 ≈ 320 mots par H2 ________________________________________ 🏗️ Structure type suggérée H1 : Gestion des notes de frais automatisée H2 : Pourquoi digitaliser les notes de frais ? H3 : Les limites du papier H3 : Les bénéfices de la centralisation H2 : Comment fonctionne une application d’automatisation ? H3 : Les règles de conformité H3 : L’intégration aux outils comptables ________________________________________ 🔑 N-grammes à inclure dans les Hn N-gramme Fréquence moyenne Fréquence cible (pour 1350 mots) gestion des notes de frais 0.0042 ≈ 5 fois automatisation des dépenses 0.0025 ≈ 3 fois politique de dépenses 0.0018 ≈ 2 fois application mobile 0.0012 ≈ 1 à 2 fois ________________________________________ 💬 Cooccurrences sémantiques (texte) Inclure naturellement : comptabilité, automatisation, conformité, productivité, collaborateurs, justificatifs, dématérialisation. ________________________________________ 📈 Distribution Hn recommandée • H2 : ~25 % des n-grammes structurants • H3 : ~10 % des cooccurrences ou sous-concepts • Corps du texte : ~65 % des n-grammes thématiques ________________________________________ 🧮 4. Exemple de pseudo-code En pseudo-PHP : foreach ($corpus as $doc) { $nb_words[] = pxn_count_words($doc['text']); $count_h2[] = substr_count($doc['html'], ' $f) $tf_body[$n] += $f; foreach ($ngrams_hn as $n => $f) $tf_hn[$n] += $f; } // Stats globales $longueur_moy = array_sum($nb_words) / count($nb_words); $h2_moy = array_sum($count_h2) / count($count_h2); $h3_moy = array_sum($count_h3) / count($count_h3); // TF-IDF intra corpus $tfidf_body = pxn_compute_tfidf($tf_body, $corpus_count_per_ngram); $tfidf_hn = pxn_compute_tfidf($tf_hn, $corpus_count_per_ngram); // Génération du guide return [ 'longueur_cible' => round($longueur_moy), 'h2_moyen' => round($h2_moy, 1), 'h3_moyen' => round($h3_moy, 1), 'ngrams_hn' => pxn_top($tfidf_hn, 10), 'ngrams_body' => pxn_top($tfidf_body, 20) ]; ________________________________________ 🧠 5. Utilisation stratégique Ce guide devient : • un brief SEO automatique pour les rédacteurs, • un gabarit de contenu optimisé, • et une base d’évaluation qualité (tu peux comparer un texte rédigé à ces ratios pour noter sa conformité). ________________________________________ /** * Générateur de guide de rédaction à partir d'un corpus HTML * * - Input: répertoire contenant des fichiers .html / .htm / .txt * - Output: JSON avec : * - longueur_cible (mots) * - nb_h2_cible, nb_h3_cible * - ngrams recommandés pour Hn (avec importance) * - ngrams recommandés pour le corps (avec fréquence cible) * * Usage CLI: * php generate_guide.php /chemin/vers/corpus */ if (php_sapi_name() !== 'cli') { echo "À exécuter en CLI.\n"; exit(1); } $dir = $argv[1] ?? null; if (!$dir || !is_dir($dir)) { echo "Usage: php {$argv[0]} /chemin/vers/corpus\n"; exit(1); } /** * CONFIG */ $config = [ 'min_ngram' => 2, 'max_ngram' => 4, 'min_ngram_freq' => 2, // fréquence totale min sur le corpus 'top_ngrams_hn' => 30, // combien de n-grams pour les titres 'top_ngrams_body' => 80, // combien de n-grams pour le corps 'stopwords' => get_stopwords(), 'debug' => false, ]; /** * 1. Charger les documents */ $files = glob(rtrim($dir, '/')."/*.{html,htm,txt}", GLOB_BRACE); if (!$files) { echo "Aucun fichier HTML/TXT trouvé dans $dir\n"; exit(1); } $docs = []; foreach ($files as $file) { $html = file_get_contents($file); if (!trim($html)) { continue; } $parsed = parse_html_document($html); $docs[] = [ 'file' => basename($file), 'word_count' => $parsed['word_count'], 'h2_count' => $parsed['h2_count'], 'h3_count' => $parsed['h3_count'], 'body_tokens' => $parsed['body_tokens'], 'hn_tokens' => $parsed['hn_tokens'], ]; } $N = count($docs); if ($N === 0) { echo "Aucun document valide analysé.\n"; exit(1); } /** * 2. Statistiques globales: longueur, H2, H3 */ $sum_words = $sum_h2 = $sum_h3 = 0; foreach ($docs as $doc) { $sum_words += $doc['word_count']; $sum_h2 += $doc['h2_count']; $sum_h3 += $doc['h3_count']; } $avg_words = $sum_words / $N; $avg_h2 = $sum_h2 / max(1, $N); $avg_h3 = $sum_h3 / max(1, $N); $target_length = (int) round($avg_words); /** * 3. Construire les n-grams + TF/DF pour corps & Hn */ $tf_body = []; $df_body = []; $tf_hn = []; $df_hn = []; foreach ($docs as $doc) { // Corps $ngrams_body = extract_ngrams($doc['body_tokens'], $config['min_ngram'], $config['max_ngram']); $seen_body = []; foreach ($ngrams_body as $ng => $count) { $tf_body[$ng] = ($tf_body[$ng] ?? 0) + $count; if (!isset($seen_body[$ng])) { $df_body[$ng] = ($df_body[$ng] ?? 0) + 1; $seen_body[$ng] = true; } } // Hn (H2+H3) $ngrams_hn = extract_ngrams($doc['hn_tokens'], $config['min_ngram'], $config['max_ngram']); $seen_hn = []; foreach ($ngrams_hn as $ng => $count) { $tf_hn[$ng] = ($tf_hn[$ng] ?? 0) + $count; if (!isset($seen_hn[$ng])) { $df_hn[$ng] = ($df_hn[$ng] ?? 0) + 1; $seen_hn[$ng] = true; } } } /** * 4. Calcul TF-IDF intra-corpus */ $tfidf_body = compute_tfidf($tf_body, $df_body, $N, $config['min_ngram_freq'], $config['stopwords']); $tfidf_hn = compute_tfidf($tf_hn, $df_hn, $N, $config['min_ngram_freq'], $config['stopwords']); /** * 5. Sélection des top n-grams structurants (Hn) */ $top_hn = array_slice($tfidf_hn, 0, $config['top_ngrams_hn'], true); $hn_keywords = []; foreach ($top_hn as $ng => $score) { $hn_keywords[] = [ 'ngram' => $ng, 'tfidf' => round($score, 4), 'docs_presence' => $df_hn[$ng] ?? 0, 'role' => 'À placer dans H2/H3 pour structurer les sous-thèmes', ]; } /** * 6. Sélection des top n-grams pour le corps + fréquence cible */ $top_body = array_slice($tfidf_body, 0, $config['top_ngrams_body'], true); $body_keywords = []; foreach ($top_body as $ng => $score) { $total_occ = $tf_body[$ng] ?? 0; $df = $df_body[$ng] ?? 1; // fréquence moyenne par document (occurrences) $avg_occ_per_doc = $total_occ / $N; // densité moyenne par mot $freq_per_word = $avg_occ_per_doc / max(1, $avg_words); // recommandation pour un texte de longueur cible $target_count = $freq_per_word * $target_length; // borne basse/haute simple $min_rec = max(1, floor($target_count * 0.8)); $max_rec = max($min_rec, ceil($target_count * 1.2)); $body_keywords[] = [ 'ngram' => $ng, 'tfidf' => round($score, 4), 'docs_presence' => $df, 'avg_occ_per_doc' => round($avg_occ_per_doc, 2), 'recommended_usage' => [ 'min' => (int)$min_rec, 'max' => (int)$max_rec, ], ]; } /** * 7. Construction du guide */ $guide = [ 'corpus_size' => $N, 'length_target_words'=> $target_length, 'avg_h2' => round($avg_h2, 2), 'avg_h3' => round($avg_h3, 2), 'h2_h3_ratio' => $avg_h2 > 0 ? round($avg_h3 / $avg_h2, 2) : null, 'structure_recommendation' => [ 'h2_count_reco' => (int) round($avg_h2), 'h3_count_reco' => (int) round($avg_h3), 'note' => "Utiliser les n-grams structurants (hn_keywords) dans les H2/H3, en répartissant environ 1 H2 tous les " . (int) max(200, $target_length / max(1, $avg_h2)) . " à 300 mots.", ], 'hn_keywords' => $hn_keywords, 'body_keywords' => $body_keywords, ]; echo json_encode($guide, JSON_PRETTY_PRINT | JSON_UNESCAPED_UNICODE) . PHP_EOL; /* ============================================================ * FONCTIONS UTILITAIRES * ============================================================ */ /** * Parse un document HTML et renvoie: * - word_count * - h2_count, h3_count * - body_tokens (hors Hn) * - hn_tokens (H2 + H3) */ function parse_html_document(string $html): array { // Normalisation encodage $html = mb_convert_encoding($html, 'HTML-ENTITIES', 'UTF-8'); $dom = new DOMDocument('1.0', 'UTF-8'); libxml_use_internal_errors(true); @$dom->loadHTML(''.$html); libxml_clear_errors(); $xpath = new DOMXPath($dom); // Extraire H2/H3 $hn_texts = []; foreach (['h2', 'h3'] as $tag) { $nodes = $xpath->query('//'.$tag); foreach ($nodes as $node) { $hn_texts[] = $node->textContent; } } $h2_count = $xpath->query('//h2')->length; $h3_count = $xpath->query('//h3')->length; // Supprimer les H2/H3 pour isoler le corps foreach (['h2', 'h3'] as $tag) { $nodes = $xpath->query('//'.$tag); foreach ($nodes as $node) { $node->parentNode->removeChild($node); } } // Récupérer le texte restant (corps) $body_text = $dom->textContent ?? ''; $body_text = html_entity_decode($body_text, ENT_QUOTES | ENT_HTML5, 'UTF-8'); // Nettoyage simple $body_text = preg_replace('/\s+/u', ' ', $body_text); $body_text = trim($body_text); $hn_full_text = html_entity_decode(implode(' ', $hn_texts), ENT_QUOTES | ENT_HTML5, 'UTF-8'); $hn_full_text = preg_replace('/\s+/u', ' ', $hn_full_text); $hn_full_text = trim($hn_full_text); $body_tokens = tokenize($body_text); $hn_tokens = tokenize($hn_full_text); return [ 'word_count' => count($body_tokens), 'h2_count' => $h2_count, 'h3_count' => $h3_count, 'body_tokens' => $body_tokens, 'hn_tokens' => $hn_tokens, ]; } /** * Tokenisation basique UTF-8 + minuscules + retrait ponctuation */ function tokenize(string $text): array { $text = mb_strtolower($text, 'UTF-8'); // Garder lettres/chiffres + espaces $text = preg_replace('/[^\p{L}\p{N}\s]+/u', ' ', $text); $text = preg_replace('/\s+/u', ' ', $text); $text = trim($text); if ($text === '') { return []; } return explode(' ', $text); } /** * Extraction de n-grams (min_n à max_n) à partir d'une liste de tokens */ function extract_ngrams(array $tokens, int $min_n, int $max_n): array { $count = count($tokens); $ngrams = []; for ($i = 0; $i < $count; $i++) { for ($n = $min_n; $n <= $max_n; $n++) { if ($i + $n <= $count) { $slice = array_slice($tokens, $i, $n); // ignorer si contient trop de "mots vides" ou vide if (empty($slice)) { continue; } $ngram = implode(' ', $slice); $ngrams[$ngram] = ($ngrams[$ngram] ?? 0) + 1; } } } return $ngrams; } /** * Calcul TF-IDF avec filtrage */ function compute_tfidf(array $tf, array $df, int $N, int $min_freq, array $stopwords): array { $scores = []; foreach ($tf as $ngram => $freq) { if ($freq < $min_freq) { continue; } // Filtrer les n-grams trop vides (stopwords only) if (ngram_is_mostly_stopwords($ngram, $stopwords)) { continue; } $docs_with = $df[$ngram] ?? 1; $idf = log(($N + 1) / ($docs_with + 0.5)); // IDF lissé if ($idf <= 0) { $idf = 0.01; } $scores[$ngram] = $freq * $idf; } arsort($scores); return $scores; } /** * Vérifie si un n-gram est composé quasi uniquement de stopwords */ function ngram_is_mostly_stopwords(string $ngram, array $stopwords): bool { $tokens = explode(' ', $ngram); $total = count($tokens); if ($total === 0) { return true; } $stopCount = 0; foreach ($tokens as $t) { if (isset($stopwords[$t])) { $stopCount++; } } return ($stopCount / $total) >= 0.6; } /** * Stopwords FR/EN basiques (à enrichir selon ton usage) */ function get_stopwords(): array { $list = [ 'et','ou','mais','donc','or','ni','car', 'le','la','les','un','une','des','du','de','d','au','aux','en','dans','pour','par','sur','avec','sans','ce','cet','cette','ces', 'the','a','an','of','to','in','on','for','by','and','or','at','from','is','are','be','as','that','this','these','those', ]; $sw = []; foreach ($list as $w) { $sw[$w] = true; } return $sw; } 4 conseils pour profiter des French Days sans se faire avoir
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4 conseils pour profiter des French Days sans se faire avoir

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Les French Days représentent une période de promotions en France, inspirée du célèbre Black Friday américain. Lancés en 2018 par un groupe de six grandes enseignes françaises, ces jours de promotions visent à stimuler l’achat en ligne et en magasin avec des offres alléchantes. Les French Days se déroulent généralement deux fois par an, au printemps et à l’automne, offrant aux consommateurs l’opportunité de réaliser des économies sur une large gamme de produits.

1. Planifier ses Achats : La Clé pour Éviter les Pièges

Identifier ses Besoins en Amont

Avant le début des French Days, il est crucial de déterminer ses besoins réels. L’excitation des rabais peut conduire à des achats impulsifs et inutiles. Pour éviter cela, faites une liste des produits dont vous avez vraiment besoin ou que vous envisagiez d’acheter avant l’annonce des promotions. Cela vous aidera à rester concentré et à éviter les dépenses superflues.

Fixer un Budget Strict

Établir un budget clair est essentiel. Déterminez combien vous êtes prêt à dépenser pendant les French Days et tenez-vous-y. Cela vous aidera à résister à la tentation de dépasser vos moyens sous l’influence de l’urgence créée par les promotions limitées dans le temps.

2. Comparer avant d’Acheter : La Vigilance est de Mise

Vérifier les Prix Avant les French Days

Certaines enseignes peuvent gonfler leurs prix avant les French Days pour rendre les remises plus attrayantes. Il est donc sage de suivre les prix de certains produits quelques semaines avant l’événement. Des outils en ligne, comme les extensions de navigateur dédiées à la comparaison de prix, peuvent être d’une aide précieuse dans cette démarche.

Utiliser les Comparateurs en Ligne

Les sites de comparaison de prix sont des alliés incontournables. Ils permettent de vérifier si une offre French Days est véritablement avantageuse par rapport aux prix pratiqués chez d’autres détaillants ou à d’autres périodes de l’année. Faites toujours vos recherches avant de finaliser un achat.

3. Méfiez-vous des Faux Bons Plans

Les Promotions Exagérées

Soyez vigilant face aux réductions exagérées. Certaines offres peuvent être présentées comme des occasions à ne pas manquer, alors que les remises ne sont pas aussi significatives qu’annoncées. Lisez attentivement les détails et comparez avec les prix habituels du produit.

Les Stocks Limités : Une Pression à l’Achat

Les offres limitées en stock peuvent créer un sentiment d’urgence qui pousse à l’achat précipité. Gardez à l’esprit que de nouvelles offres apparaissent régulièrement et qu’il est souvent préférable d’attendre une meilleure opportunité plutôt que de céder à la pression.

4. S’informer sur les Politiques de Retour

Comprendre les Conditions de Retour

Avant d’effectuer un achat, vérifiez les politiques de retour du détaillant. Pendant les French Days, certains magasins peuvent modifier leurs conditions habituelles. Assurez-vous de connaître la durée pendant laquelle vous pouvez retourner un produit et si des frais de retour s’appliquent.

Conserver les Preuves d’Achat

Conservez toujours vos reçus et confirmations de commande. En cas de problème avec le produit ou si vous changez d’avis, ces documents seront nécessaires pour faciliter le processus de retour ou de remboursement.

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    • Karine L
    Karine L

    Journaliste passionnée basée à Toulouse, où la mode et les tendances urbaines m'inspirent au quotidien, je suis une fashion victime assumée avec un faible pour les accessoires chic. Mon expertise ? Dénicher les meilleures affaires et bons plans en ligne, une compétence que je mets à profit pour frenchdays.fr

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    Frenchdays

    Les French Days sont un événement commercial annuel en France, inspiré du Black Friday américain. Lancés en 2018, ils sont organisés par plusieurs grandes enseignes de détail françaises qui proposent des promotions et des réductions importantes sur une variété de produits.

    L’événement vise à stimuler les ventes en ligne et en magasin, et se déroule généralement deux fois par an, au printemps et à l’automne.

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