Audit stratégique SEO et AI Search : ma méthode en dix étapes

Quelle que soit votre spécialisation, l'audit stratégique est généralement la première étape nécessaire pour poser les bases de votre stratégie mais cette étape peut être soumise à des contraintes telles que les délais impartis, l'ampleur du projet ou encore même les objectifs potentiellement très ambitieux qui peuvent rendre cette phase très complexe à gérer. La charge est généralement importante et il faut prendre des décisions rapidement.

Réaliser un audit stratégique en SEO et AI Search est un processus qui peut nécessiter d'importantes ressources et les outils que vous utilisez depuis des années dans ce processus (crawler, log analyzer, extensions, scraper... ) restent souvent limités car ils analysent des éléments spécifiques sans jamais se rattacher aux objectifs réels du projet.

Sans une organisation très rigoureuse, on peut rapidement se disperser, se détacher des objectifs et manquer de nombreux axes d'analyse.

Afin de soutenir au mieux cette étape, je propose une méthodologie d'analyse complète que nous allons voir étape par étape. Trois étapes préparatoires et six piliers d'analyse accompagnés chacun d'une grille d'évaluation. L'utilisation du LLM tient sa place à chaque étape de l'audit ainsi que du crawler, des logs serveur et des outils de suivi.

Une approche pour aller plus loin dans vos audits

La réelle différence qui caractérise cette méthode est sa capacité à traiter davantage de données avec une meilleure efficacité globale. Il ne s'agira plus de suivre uniquement une checklist de sujets à analyser mais on pourra créer un lien direct entre les véritables objectifs du projet (visibilité, revenu, conversion, trafic) et les moyens à mettre en œuvre pour atteindre ces objectifs.

L'intérêt global de cette stratégie réside donc dans le lien qui existe entre l'objectif à atteindre et les moyens à mettre en œuvre.

Un crawler, par exemple, s'arrête généralement à une simple analyse par URL et n'intègre aucune donnée business dans ses rapports d'analyse. Tout ce qui en découle ne sert pas directement les enjeux du projet. Ce type d'outil n'aidera donc jamais à la prise de décision.

Dans cette méthodologie d'audit, chaque recommandation passe par 4 contrôles successifs où l'on définit :

Ce qu'elle rapporte, et l'objectif qu'elle sert
Quel gabarit de pages elle concerne
La preuve du constat et comment il a été établi
Son niveau de priorité sur l'ensemble de l'audit

Enfin, je dois également dire que cette approche permet de lever de nombreuses contraintes auxquelles on pouvait très régulièrement être confrontés comme la lecture de documents très techniques (sources HTML d'une page, ressources JavaScript, robots.txt, sitemaps, logs serveur...). La lecture de ces ressources porte des recommandations mais est coûteuse en temps pour l'expert, le LLM peut lui le faire dans un délai très rapide.

Tout ce qui relève d'une expertise qui sort potentiellement de vos compétences peut devenir accessible sans pour autant dépendre d'un interlocuteur tiers.

Le LLM ne décide rien car les axes d'analyses et la grille sont validés avant même qu'il soit sollicité. Il agira donc sur une grille d'évaluation prédéfinie et validée avant même l'analyse.

Vous allez donc radicalement gagner en autonomie sur l'ensemble du projet et élargir le périmètre de votre analyse.

Les outils que j'ai choisis pour mes audits

Les outils sont au centre de cette méthodologie et interviennent à chaque étape avec un rôle qui leur est propre. Ce qui est le plus important ici, c'est le croisement de ces outils qui permet une analyse plus complète et plus efficace.

Côté LLM, je choisis Claude principalement car il est le plus performant au niveau de la knowledge base avec l'espace projet qui permet de former un environnement d'analyse où chaque piste d'analyse est consignée dans un registre.

Screaming frog et Oncrawl restent les outils de premier choix pour le crawl et l'analyse de logs et ces outils sont sollicités à de nombreuses reprises lors de cet audit.

La Search Console nous apporte une vue propre à Google et sert pour ses différents rapports : performance, coverage, Core Web Vitals, données structurées et exploration. L'ensemble est exportable permettant ce qui permet de les intégrer facilement à l'audit.

La récolte des données est l'étape la plus importante

C'est à cette étape que la matière qui alimentera l'analyse se fait et c'est à ce moment que je mets en place un dossier complet qui rassemble toutes les données qui seront exploitées pour l'analyse.

Si on devait classifier ces données on aurait 4 catégories :

Comportement et performance : pour toutes les données relatives aux performances organiques (trafic, conversion, revenu, positionnement, panier moyen). Ces données sont essentielles dans la prise de décision et la priorisation
Technique & structure : on parle ici de l'export du crawl, logs serveur, sources HTML des pages, robots.txt, sitemaps.xml, stack technique, core web vitals, rapports coverage de la GSC
Concurrence et marché : rapport de performance de la concurrence, étude de marché, tendances sectorielles, personas, offres et demandes
Visuels et expérientiels : capture d'écran, extraits vidéo des aspects UX, navigation et parcours de l'utilisateur jusqu'à la conversion

Cet ensemble de données constitue une base de référence que vous allez pouvoir intégrer au projet Claude et ces données pourront servir aux analyses et prises de décision sur des sujets identifiés lors de l'audit.

Ces données jouent un rôle complémentaire et permettent de soulever des problématiques.

Un exemple intéressant le duo 'capture et sources HTML'

Ce couple de données permet une analyse en vue robots (par le source HTML) et en vue utilisateur via la capture. Il permet donc de confronter ce que le code source contient et ce que la page affiche réellement à l'utilisateur. Vous pourrez ainsi voir si votre page sert la même chose aux robots et aux utilisateurs.

Ce croisement de données n'est assuré par aucun outil du marché et c'est là qu'entre en jeu le LLM qui assure une analyse croisée en quelques instants avec en appuie votre grille d'analyse.

Si l'on prend donc ces 2 objets d'analyses, on a d'un côté ce que le robot voit (la source HTML brute) et de l'autre la capture (ce que voit l'utilisateur). Le combo des 2 est donc une comparaison directe entre la vue robot et la vue utilisateur.

Voici des exemples de croisements que je pratique lors des phases d'audit :

capture et source HTML => vue robot et vue utilisateur
crawl et revenu => impact du maillage sur la production de valeur
journaux serveur et Crawl => écart entre structure et exploration
export des requêtes GSC et contenu de la page => écart entre ciblage et intention
capture du tunnel et entonnoir GA4 => perte étape par étape
robots.txt et logs serveur => écart entre exploration et règle d'interdiction

Comme on peut le voir, combiner ces données peut porter des constats que les sources seules ne portent pas et c'est précisément le croisement de celles-ci qui conduit à la recommandation.

On peut maintenant se poser une question : comment ces données qui aboutissent à des constats puis recommandations peuvent porter une prise de décision stratégique ? La réponse est dans la knowledge base qui est l'espace projet dans lequel tous vos constats et recommandations seront consignés.

C'est à ce moment que la stratégie de votre audit se dessine.

La knowledge base est le référentiel stratégique du projet

On arrive maintenant au point stratégique. La récolte de données a permis de constituer une base de données majeure et toutes ces données alimentent le projet sous Claude dédié à votre audit. Tout ce que vous allez relever n'est donc pas perdu mais forme la direction stratégique que va prendre votre audit.

Le travail de la knowledge base consiste donc à définir une organisation optimale qui peut fonctionner sur votre projet selon son contexte. Je vais vous partager une structure type qui fonctionne assez bien mais il vous faudra peut-être l'adapter selon vos besoins.

Voici la structure dont on parle :

Le system prompt : c'est le fichier qui guide Claude dans le projet, qui dit qui il est, ce qu'il doit faire et où trouver les informations
Le scope de la mission : périmètre, objectifs, délais, ressources, contraintes.
L'offre et la marque : ce qui caractérise et compose l'offre et les services proposés
Le contexte du projet : les objectifs du projet, les moyens en place, les tendances
La cible et l'audience : les données sur les personas qui ont été dessinés au moment de l'étude de marché
Les templates et exemples valides : la bibliothèque des formats de référence.
Les intervenants du projet : qui fait quoi, interlocuteurs liés au projet
Les décisions validées : tous les choix faits à mesure que l'audit progresse
Le glossaire : le vocabulaire qui alimente tous les documents de l'audit
Le registre des recommandations : le suivi de chaque recommandation avec son niveau de priorité

Cette knowledge base est donc une suite de documents qui agrège l'ensemble des données qui composent le projet et qui seront accessibles à chaque analyse.

Vous l'aurez vite compris, l'intérêt ici est de travailler dans un environnement où chaque analyse sera faite dans un contexte posé et où chaque information sert la recommandation finale.

On ne travaille donc plus sans contexte, chaque analyse alimente le projet et indirectement votre audit.

Le mécanisme de la knowledge base a son propre article ainsi que le format Markdown qui le format qui la porte. Il faudra vous familiariser avec les deux avant la méthode. Chaque étape du Framework alimente la knowledge base avec du Markdown et c'est ce qui aboutit au plan d'action et à votre roadmap stratégique.

La discipline à chaque session d'analyse

Dans la répartition des rôles et la délimitation de l'usage des outils, trois règles doivent s'appliquer à chaque étape de l'audit :

La cadrage stratégique : chaque décision d'analyse doit rester entre vos mains, vous décidez du plan et du déroulé à chaque étape
La grille d'évaluation se définit à chaque pilier et vous seul devez la définir en amont de l'analyse
La méthodologie d'analyse, que vous validez

Lorsque le LLM lit une source, il reste rattaché à ces trois conditions qui portent votre expertise et votre méthodologie.

De cette façon les conclusions de l'IA restent les vôtres car elles reposent sur votre méthodologie.

La gestion des conversations

Cela peut paraître anodin mais les conversations sont très difficiles à gérer au sein d'un projet. Il y a aussi le piège d'une conversation trop longue dans laquelle le LLM peut perdre le contexte si celle-ci s'éternise.

La mémoire entre chaque conversation n'est pas non plus directe. Ouvrir une nouvelle conversation ne transfère pas les apprentissages ou constats réalisés.

Ce que je recommande à chaque session de travail :

Consigner tout ce que vous trouvez sur le projet de référence
Cadrer les objectifs de chaque conversation et ne laissez pas le LLM orienter la conversation
Demander une synthèse à chaque fin de session de travail (ne jamais partir sans)
Préparer les annexes de travail et nommez-les clairement : limiter les risques de confusions sur les données

Chaque sujet trouvé par le modèle à la lecture des exports doit porter un statut de validation. La première lecture ne vaut jamais validation et chaque sujet doit passer par une étape de vérification avant d'entrer dans la roadmap.

L'audit est un projet conséquent qui implique beaucoup d'échanges et de phases d'analyse.

Gérer efficacement les annexes

Les annexes qui alimentent toutes vos analyses sont essentielles et sur cette partie, il faut être rigoureux jusqu'au nommage des fichiers et même du formatage.

La moindre erreur ou imprécision peut amener à une erreur d'analyse.

Vous devez enfin agir avec cohérence lors du partage des données afin d'orienter l'analyse vers le bon sujet.

Il ne faut jamais croire par avance qu'une problématique va être résolue, parce que le LLM y est confronté lors des échanges. Une mauvaise organisation du partage ou un mauvais cadrage peut faire manquer des axes importants d'analyse.

Le framework en dix étapes

Ce qui fait la fondation de l'audit étant maintenant posé, je propose désormais de voir la méthodologie étape par étape. Chaque étape est une session de travail à part entière avec ses outils et sa méthodologie propre. Chaque étape se dépose dans la knowledge base et forme l'audit, qui devient roadmap et plan d'action. Si le processus de knowledge base est bien respecté, rien ne peut être perdu en cours de route.

Trois étapes préparatoires forment la base de cet audit car, il ne faut jamais commencer sur les analyses de terrain sans contexte posé. Ce contexte, je le pose en trois étapes que l'on retrouvera sur l'ensemble des typologies de site que vous pourrez analyser.

Pour commencer je vous propose le plan étape par étape et nous entrerons dans le cœur du sujet juste après :

Chaque pilier d'analyse suit un principe identique avec des outils, des sources et une approche différents. La grille d'évaluation et la méthodologie d'analyse doivent être définies afin que l'audit suive l'axe d'analyse que vous souhaitez. Ces analyses ne doivent jamais démarrer sans ce contexte clairement posé.

La relecture finale et la validation permet d'évaluer la pertinence des recommandations et leur place dans la roadmap. Un constat non confirmé doit être validé par l'expert avant de finir dans la roadmap.

Les 3 étapes préparatoires de l'audit

Le cadrage global de la mission ne constitue pas une de ces étapes du Framework. Tout ce qui concerne le périmètre, les objectifs, les délais et les contraintes est déjà dans la knowledge base. Je réserve une analyse plus approfondie de cette étape dans l'article sur la knowledge base. Les 3 étapes qui suivent répondent à des questions propres au site qui fait l'objet de votre analyse. Elles restent néanmoins nécessaires pour la suite de l'analyse et elles arrivent donc en premier.

01 - L'étude de marché

L'étude de marché permet de poser les bases de votre analyse car elle pose ce que l'on sait de la marque et du site qui font l'objet de votre analyse. La marque évolue dans un contexte qui lui est propre avec des concurrents bien définis et une cible qui doit bien être identifiée.

La réponse à ces questions doit être clairement posée dès le départ et le défaut d'information à ce sujet est un manque qu'il faut combler avant d'aller plus loin. Cette étude s'alimente donc de plusieurs sujets : études, tendances, personas, offres et chiffres clés.

La structure du marché, vos concurrents et votre ciblage stratégique impactent fortement l'approche stratégique. Il faut donc définir ces éléments avec le plus de précision possible.

L'émergence des LLM sur le marché affecte les marques et leur modèle d'acquisition, il faut également comprendre comment ce bouleversement doit influencer les choix stratégiques des années à venir.

L'état des lieux du marché, de l'offre et de la demande permet de poser ces bases. Un jeu de prompts peut d'ailleurs en découler pour le suivi de référence qui servira pour les analyses qui viendront dont celles des query fan out.

À cette étape le LLM contribue à la synthèse des documents disponibles et la recherche web nécessaire pour agréger et croiser les informations disponibles. L'ensemble par dans les documents ''Contexte marché" et "Cible et audience" de la knowledge base.

02 - L'analyse de performances

L'analyse des performances n'a rien de nouveau dans un audit mais avec les LLM et la knowledge base, cette étape change d'échelle. Beaucoup de données en provenance de vos outils de suivi avec données d'évolution mensuelles et de répartition.

La lecture et l'analyse des performance gagne ici en profondeur avec un regard précis ce qui permettra d'appuyer les futures recommandations.

De cette étape doit ressortir une photographie claire des performances et tendances du site afin d'ajuster l'approche. Un site en baisse de performance doit mieux comprendre la nature et la cause exacte de cette tendance.

Voici les principaux kpis à exporter de vos rapports qui vont former la matière d'analyse de votre état des lieux. Chaque export sera lu par le LLM et l'ensemble appuiera les premiers constats de l'audit.

Tracking : source des exports, nommage des kpis et période d'analyse
Trafic : évolution globale et par répertoire d'url
Conversions et revenu : ensemble des kpis business et leur évolution
Positionnement : part de voix, score de visibilité, position moyenne
Engagement : taux d'engagement, temps passé sur la page, pages vues

03 - Le socle technique

Les problèmes techniques sont des fondamentaux incontournables du SEO et du GEO quels que soient vos objectifs. Les préparatifs doivent donc rapidement dire si le site repose sur un socle fragile ou à l'inverse très performant.

La Search Console reste l'un des outils de lecture les plus utiles sur ce sujet accompagné d'un premier crawl.

À cette étape, il faut tout passer au crible en exportant chaque rapport issu de la Search Console ou de votre crawl. Chaque donnée remontant une erreur doit être analysée à cette étape.

Le modèle vous aidera ici à analyser chaque rapport et à en trouver la cause exacte en croisant les données recueillies. Vos premiers correctifs découleront de cette étape préparatoire.

On ne peut pas encore dire que la stratégie se dessine mais on confirme déjà si la base est saine ou non.

Indexation : rapport coverage de la Google Search Console afin de rassembler les erreurs historisées connues de Google et potentiellement absentes du crawl
Exploration : statistiques de l'exploration et journaux serveur pour analyser le comportement réel du robot
Vitesse : Rapport Core Web Vitals disponible sur la GSC
Balises canonique : permet d'identifier le défaut ou mauvais usage des balises canoniques, à l'échelle du site.
Sitemaps XML : identifier les écarts entre sitemaps et crawl
Redirections : règles d'usage des redirections dans le crawl
Hreflang : utilisation conforme des hreflang dans le cas d'un site multilingue
Robots.txt : conformité du robots.txt

A cette étape, on cumule donc de nombreux exports en provenance de la GSC, du crawler et des logs. Chaque export apporte de la matière à l'analyse.

Le tout ouvre des constats qui seront confirmés plus tard lors des analyses détaillées.

L'audit JavaScript et l'accessibilité des robots IA

Ce premier pilier est dédié au Javascript et ce sujet mérite un axe complet car l'approche sort des méthodes conventionnelles.

L'objectif est ici d'analyser comment votre site est vu par les moteurs IA.

En effet, contrairement à Google qui exécute le JavaScript depuis plusieurs années, les choses sont un peu différentes en AI Search. OpenAI, Anthropic et Perplexity n'en documentent aucun et leur lecture du web se limite au HTML brut.

Le souci du JavaScript qui avait été mis un peu de côté revient ici avec l'AI Search et la question d'accès à vos pages. Je ne vais pas rentrer dans le détail du Framework à cette étape, j'y consacre un article entier sur ce sujet.

Cet audit s'intéresse à plusieurs éléments clés, les codes de réponses dans vos logs serveur, la comparaison directe entre une page version originale et rendue, la gestion du robots.txt et vos différents réglages côté hébergeur et CDN.

Le modèle ici vous aidera à de nombreuses étapes notamment dans la comparaison de vos pages en version originale et rendue qui reste une opération très difficile à faire sans outil.

Les étapes de l'analyse :

Extraction de la page HTML brute telle qu'elle est servie par le serveur
Crawl avec rendu Screaming Frog et extraction des pages en version originale et rendue
Checklist des critères de comparaison entre les 2 versions qui dépend de votre gabarit, cela peut être des blocs de contenu ou de maillage
Analyse des logs serveur sur les 30 derniers jours (recherche des codes de réponse suspects)
Vérification des règles du robots.txt (surtout ce qui concerne les exclusions des robots)
Paramétrages côté hébergeur et CDN afin de s'assurer qu'aucun blocage n'intervient en amont
Les rapports d'exploration et couverture de la GSC appuie l'analyse

L'audit de l'arborescence et du maillage interne

L'arborescence et le maillage sont un axe récurrent d'analyse, rien de nouveau ici mais le travail avec l'IA permet ici une approche plus avancée.

Il est important ici de bien définir sa grille d'analyse en fonction du site et de sa structure. Chaque élément affectant la structure et le maillage doit passer au crible.

La méthodologie d'analyse doit être clairement définie à chaque élément de la grille. Cette grille et cette méthode sont les vôtres, c'est celle que le LLM doit appliquer lorsqu'il analyse un export de crawl ou une source HTML.

Voici la grille que je vous recommande, à laquelle vous devez ajouter les spécificités qui sont propres au site sur lequel vous travaillez.

L'audit du contenu, intention et fan-out

C'est le pilier d'analyse le plus complexe et aussi celui qui est le plus difficile à schématiser car chaque site approche le contenu différemment.C'est la partie de l'audit où la grille et la méthode seront à penser avec cohérence.

Ma grille repose sur les standards du SEO et GEO mais il faut bien entendu l'adapter au site sur lequel vous travaillez. Je ne vais pas détailler la notion de fan-out ici, je le fais dans mon article sur l'AI Search.

Ici on s'intéresse donc tout particulièrement à la couverture sémantique de vos pages représentée par le fan-out. La structure des pages et du contenu afin de faciliter leur récupération est aussi un enjeu.

Je vous propose ici ma grille de référence à adapter par gabarit de page. En effet, un gabarit 'article de blog' et une fiche produit ne s'optimisent pas de la même façon.

L'audit EEAT et autorité

Cet audit est probablement un des plus importants et des plus concrets car c'est très souvent celui qui est délaissé par beaucoup de site.

Cette couche d'autorité qui rend un site, une marque ou un contenu plus performant sans qu'il soit mieux optimisé. Je dois préciser qu'il est fortement associé à l'autorité off site dont on parle juste après.

Mon article consacré à l'EEAT montre en détails le principe de cette analyse et ce qui en découle.

Cet audit est clairement ce qui peut faire la différence dans votre approche stratégique surtout quand la marque n'est pas la plus reconnue de son secteur.

L'audit autorité off-site

L'audit de l'autorité off-site est la suite logique de l'audit EEAT qui s'arrête au site. L'autorité off-site est ce qui va au-delà du site.

Vos outils ici seront surtout Ahrefs et Peec : c'est là que la mesure de notoriété va se faire. Peec ou un équivalent du marché vous permettra avec un jeu de prompts, préalablement mis en place (idéalement depuis quelques semaines) de remonter la visibilité de votre marque sur différentes catégories de prompts.

Je reviens sur le suivi de visibilité en 3 couches sur mon article dédié.

L'audit pourra s'accompagner d'un état des lieux et d'un plan d'action relation presse visant à détecter des opportunités de liens.

Cette partie de l'audit pourra se faire en CSV avec un dashboard complet construit sur la base des exports Ahrefs et listant les opportunités d'acquisition pour votre site

L'audit UX, conversion et parcours

Cet audit vient souvent en dernier car il nécessite une vue d'ensemble que vous n'avez qu'en fin d'audit.

La grille et la méthodologie sont à définir en amont car l'évaluation d'une page sur son niveau de réassurance est plus subjective.

Vos gabarits de pages seront donc à capturer en image et vidéo, y compris le tunnel de conversion qu'il faut simuler après une mise au panier ou une interaction avec un CTA.

La capture doit se faire avant tout sur mobile mais ce choix dépend de la répartition par device que vous avez relevée à l'étape préparatoire.

La synthèse et la roadmap

Chaque constat, soumis à validation, alimente un registre opérationnel. Rien n'est perdu dans la knowledge base.

La vue d'ensemble doit donc prioriser et hiérarchiser ses recommandations de manière logique selon les ressources disponibles. Le regroupement des tâches doit se faire selon le type de recommandation.

Les recommandations qui impliquent une redirection sont regroupées. Les développements plus lourd sont traités comme projet structurant.

Le dossier : un plan de l'audit et ses annexes

Chaque recommandation identifiée et placée dans le registre de la knowledge base forme toute la matière qui vous permettra d'alimenter l'audit.

En fonction de la typologie des recommandations et des enjeux du projet, le plan de l'audit va pouvoir se dessiner.

Ce plan sera défini en fonction des objectifs qui restent à la base du projet et la nature des recommandations qui sont proposées.

Un risque reste néanmoins possible à cette étape sans un bon cadrage, c'est la cohérence de l'ensemble. C'est à cette étape qu'on peut se retrouver avec une suite de tâches sans aucune vision stratégique et le plan finalisé souffrira du même problème.

Ce qu'il faut avant tout est un plan et ce plan doit respecter plusieurs points :

Il reprend les diagnostics réalisés de manière synthétique
Il dresse les principaux relevés lors de l'analyse
Il propose une présentation des principaux indicateurs qui posent les enjeux et objectifs du projet
Il expose les choix stratégiques qu'il faut arbitrer
Il détaille les différents piliers d'analyse
La roadmap Gantt

Quand ce plan est posé, tout le reste du travail est mécanique et place chaque recommandation dans un des piliers d'analyse, le tout forme la stratégie.

Le point le plus important à prendre en compte est la densité et l'étendue de vos recommandations, car ce point peut facilement noyer l'audit dans une succession de tâches qui ne servent plus l'intérêt de l'audit.

Ce qu'il faut en retenir

Quelle que soit la structure de l'audit que vous définirez, ce qui compte est le cadrage que vous suivez tout au long.

La qualité du résultat ne dépend pas de la version du LLM choisi mais de la méthode que vous appliquez à chaque étape.

La grille d'évaluation et la méthode d'analyse reste à définir et servent de cadrage sur l'ensemble. La lecture et l'exécution pourront être faites par les outils et c'est à ce niveau que vous gagnerez en précision et rapidité.

Cette méthode reste une pratique et elle évoluera avec les outils. L'apprentissage lui peut être conservé dans la knowledge base.