> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.qwairy.co/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Comment transformer un manque de contenu en article que les modèles d’IA citeront ? > Transformez un manque de contenu observé en expérience de publication, puis suivez réponses et citations sans supposer que la publication apportera de la visibilité. ## Réponse directe Utilisez **Act > Opportunités de contenu** pour choisir un manque étayé par vos données de suivi. Créez un contenu exact pour le besoin du public, notez une référence, publiez, puis observez les réponses et citations suivantes. Considérez toute évolution comme une association à étudier, pas comme la preuve que l’article l’a provoquée. ## Données nécessaires Il vous faut un ensemble stable de prompts configurés, les filtres de Topic et de fournisseur choisis, les réponses et URL citées enregistrées, l’URL de la page candidate et sa date de publication. Gardez les mêmes filtres avant et après la publication. Si vous utilisez l’API REST, suivez le contrat de l’endpoint au lieu de supposer qu’il reproduit les indicateurs du produit. ## Méthode Dans Opportunités de contenu, choisissez un Topic pertinent où les réponses enregistrées sélectionnées montrent une présence SELF limitée. Lisez les prompts et réponses sous-jacents avant de décider qu’un nouveau contenu est nécessaire. Examinez Source Explorer et les pages référencées. Repérez les questions des utilisateurs, les preuves, les formats et les types de sources présents dans le jeu de données actuel, sans les traiter comme des facteurs de classement universels. Utilisez Content Studio ou votre processus éditorial pour produire une page exacte et utile. Notez l’URL finale, la date de publication, le responsable et les prompts suivis utilisés pour la référence. Après suffisamment d’exécutions de suivi comparables, examinez les mêmes filtres de prompt, fournisseur, Topic et période. Notez séparément les nouvelles mentions SELF et les nouvelles URL SELF citées. ## Interprétation Une citation enregistrée signifie qu’une URL source apparaît avec une réponse enregistrée. Elle n’implique ni mention positive, ni clic, ni indexation chez un fournisseur, ni présence future. Dans le produit, le Taux de citation correspond aux réponses citant une source SELF divisées par les réponses citant au moins une source SELF ou DIRECT. L’endpoint REST des URL sources a ses propres champs et filtres. ## Actions possibles * Si la nouvelle page est explorée mais pas citée, testez l’hypothèse selon laquelle ses preuves, sa structure ou sa pertinence ne correspondent pas au besoin observé. * Si une autre source est citée de façon répétée, vérifiez si une ressource propriétaire exacte peut traiter la même question plus directement. * Si le manque ne concerne qu’un fournisseur, examinez ce fournisseur avant de modifier le contenu de tout le site. ## Limites Le comportement des réponses et des citations de tiers peut changer. Qwairy observe le jeu de données enregistré sélectionné ; il ne peut pas garantir qu’une publication produira une mention ou une citation. Un écart avant/après peut aussi refléter des changements de prompts, de fournisseurs, de concurrents ou d’échantillonnage. ## Pages associées Consultez la méthode du produit pour les manques de contenu observés. Explorez les workflows MCP pris en charge et leurs schémas. Lisez le contrat REST distinct pour les données d’URL sources. Priorisez les hypothèses de contenu à partir des manques observés. Examinez les URL déjà citées dans les réponses enregistrées. Croisez les termes de planification avec les prompts et données de recherche observés. Comparez les mentions SELF selon les fournisseurs. This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.