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docs: document deep tech audit and smart grounding

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- Updated readme.md with new step 3 audit details.
- Updated market_intel_backend_plan.md with current status and achievements.
- Fixed SerpAPI key file path in orchestrator.
- Documented the transition to direct REST API calls and enhanced terminal UX.
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Floke
2025-12-21 22:19:11 +00:00
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commit c682bd8576
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readme.md
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@@ -687,18 +687,22 @@ Der Prozess für den Benutzer bleibt weitgehend gleich, ist aber technisch solid
**Schritt 1: Input & Strategie-Erstellung**
- **Dateneingabe:** Der Benutzer lädt ein **Strategie-Dokument** hoch und gibt die **URL eines Referenzkunden** an.
- **Backend-Prozess:**
1. Das Python-Skript scrapt die Website des Referenzkunden, um eine Faktenbasis ("Ground Truth") zu schaffen.
2. Die KI analysiert den Website-Inhalt im Kontext des Strategie-Dokuments und leitet daraus ein faktenbasiertes **"Ideal Customer Profile" (ICP)** und eine Liste hochrelevanter **"Digitaler Signale"** ab.
1. Das Python-Skript extrahiert regelbasiert die Zielbranchen aus dem Dokument ("Grounding").
2. Das Skript scrapt die Website des Referenzkunden, um eine Faktenbasis ("Ground Truth") zu schaffen.
3. Die KI analysiert den Website-Inhalt im Kontext des Strategie-Dokuments und leitet daraus ein faktenbasiertes **"Ideal Customer Profile" (ICP)** und eine Liste hochrelevanter **"Digitaler Signale"** ab.
4. **NEU:** Für jedes Signal wird eine spezifische **"Proof-Strategy"** (Suchbegriffe & Quellen wie Datenschutz, Jobs, Presse) generiert.
**Schritt 2: Identifizierung & Überprüfung der Zielunternehmen**
- **Lead-Findung:** Basierend auf der Referenz-URL wird eine Liste ähnlicher Unternehmen generiert.
- **Lead-Findung:** Basierend auf dem ICP und der Referenz-URL wird eine Liste ähnlicher Unternehmen generiert, kategorisiert in **Lokal, National und International**.
- **Manuelle Überprüfung:** Der Benutzer kuratiert diese Liste im Frontend.
**Schritt 3: Tiefenanalyse der Unternehmen (Audit)**
- **Backend-Prozess:**
1. Für jedes Unternehmen auf der finalen Liste werden die relevanten Webseiten-Inhalte gescrapt.
2. Die KI prüft für jedes Unternehmen das Vorhandensein der zuvor definierten "Digitalen Signale" **basierend auf dem gescrapten Text**.
3. Die Ergebnisse werden zusammen mit einer Handlungsempfehlung aufbereitet.
**Schritt 3: Deep Tech Audit (Tiefenanalyse)**
- **Live-Feedback:** Ein integriertes Terminal in der UI zeigt den echten Fortschritt (Searching website, Scraping, Analyzing signals) in Echtzeit an.
- **Backend-Prozess (Smart Grounding):**
1. **Gezielte Suche:** Für jedes Unternehmen werden bis zu 5 gezielte Google-Suchen (SerpAPI) ausgeführt, um spezifische Beweise für die Signale (z.B. in Stellenanzeigen oder im Datenschutz) zu finden.
2. **Zweistufige Evidenz:** Die KI bewertet die Signale basierend auf dem Homepage-Scrape UND den Google-Snippets.
3. **Transparenz:** Jede Bewertung enthält einen **Beleg-Link oder ein Snippet** ("Proof"), um Halluzinationen auszuschließen.
4. **Firmographics:** Umsatz- und Mitarbeiterzahlen werden in stabilen Buckets geschätzt.
**Schritt 4 & 5: Reporting & Personalisierte Ansprache**
- **Ergebnis-Darstellung:** Die faktenbasierten Analyseergebnisse werden im Frontend angezeigt.