Page Deep Audit (Vision + Render IA)

Page Deep Audit est l'analyse la plus profonde que Rankion applique à une URL unique. Au lieu de signaux de contenu comme Content Audit (Site Crawl), le Page Deep Audit regarde la landing page comme un produit visuel : une capture desktop, métriques Lighthouse pour mobile et desktop, une analyse multimodale par IA sur layout, trust, CTA, persona-fit et issues critiques, et en option un render gpt-image-2 qui montre à quoi pourrait ressembler la variante desktop optimale. C'est l'outil pour le CRO et l'itération de landing page, pas pour le SEO en bulk.

Ce qu'il peut faire

• Capture source : la page telle qu'elle apparaît sur desktop.
• Lighthouse mobile et desktop : Performance, SEO, Accessibility et Best Practices, mesurés par stratégie avec Google PageSpeed Insights. La carte indique la source et le moment de la mesure ; chaque catégorie a une courte explication. Une valeur manquante signifie « non mesuré » (par exemple quota épuisé) et s'affiche comme un tiret, jamais comme 0.
• Analyse Vision par IA : user_intent, persona_fit, trust_score, layout_score, cta_score, problem_solution_clarity, above_the_fold_quality, mobile_friendliness_visual.
• Personas + pain points : déduits du visuel, pas d'hypothèses.
• Critical Issues : priorisés par sévérité (high / medium / low) avec extrait de preuve.
• Improvement Suggestions : par zone (headline, cta, trust, layout, copy, visuals, forms, navigation, seo, accessibility) avec exemple before/after.
• Render IA (desktop) : gpt-image-2 produit la version desktop idéale en référence visuelle.
• Réécriture de headline : drop-in H1 prêt en suggestion.
• Vérifier à nouveau : un clic sur la page de détail lance un nouvel audit de la même URL ; le précédent est conservé pour comparaison.

Quand l'utiliser

• Tu veux auditer une landing page côté CRO avant d'y mettre du budget Ads.
• Tu veux donner aux designers une référence visuelle objective (« voilà comment ça devrait ressembler »).
• Tu itères une variante : audit, ajuster, « Vérifier à nouveau », comparer les scores des deux passages.
• Tu as besoin de suggestions de copy pilotées par persona basées sur la vraie page, pas sur la théorie de briefing.

Workflow

1. Lancer l'audit : POST /page-audit avec {url, tracking_project_id?, persona?}. Réponse 202 + {id, status:"pending", url}.
2. Poller jusqu'à completed : flow principal d'environ 1 à 3 minutes (scraping → screenshotting → analyzing → completed). Le render IA tourne ensuite jusqu'à 9 minutes dans un background job séparé.
3. Lire le rapport : GET /page-audit/{id} livre 2 URLs d'images (capture desktop et render IA desktop), le bloc analysis avec scores, personas, issues, suggestions et headline rewrite, et lighthouse (les champs à plat sont mobile, lighthouse.strategies.desktop est desktop).
4. Itérer : appliquer les suggestions par priorité, déployer la page, puis « Vérifier à nouveau » sur la page de détail ou POST /page-audit/{id}/refresh. Le nouvel audit reprend URL, projet et persona ; l'ancien reste.

Exemple de polling :

ID=$(curl -s -X POST $BASE/page-audit \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url":"https://example.com/landing"}' | jq -r '.id')

while true; do
  R=$(curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" $BASE/page-audit/$ID)
  STATUS=$(echo "$R" | jq -r '.status')
  IDEAL=$(echo "$R" | jq -r '.ideal_screenshot_url // "null"')
  [ "$STATUS" = completed ] && [ "$IDEAL" != null ] && break
  sleep 30
done

API

Statut pipeline : pending → scraping → screenshotting → analyzing → completed. Le champ render IA Desktop (ideal_screenshot_url) se remplit après completed.

Crédits et limites

• Audit principal : 30 crédits, aussi pour « Vérifier à nouveau ».
• Render IA Desktop : 15 crédits.
• Audit complet avec render desktop : 45 crédits par run.
• Async : flow principal d'environ 1 à 3 min, render jusqu'à 9 min ensuite.
• Crédits insuffisants : 402 avec le montant nécessaire ; sur la page de détail, le message apparaît directement au bouton, avec un lien pour acheter des crédits.
• url est obligatoire et limité à 500 caractères ; 422 en cas d'échec de validation.
• Les accès cross-team et cross-project livrent 403.

Modules associés

• Content Audit : inventaire à l'échelle du site plutôt qu'audit en profondeur d'une seule URL.
• Content Optimizer : optimiser la couche contenu, Page Deep Audit cible le visuel + UX.
• AI Content Editor : reprendre directement la suggestion de réécriture de headline dans l'éditeur.