Notre philosophie
Sémantique d’abord
Construire sur la logique des besoins réels
Prendre rendez-vous maintenantÉtapes détaillées de la méthodologie
Chaque projet s’appuie sur une collecte manuelle, une astuce d’automatisation, et sur la vraie vie des data. Un exemple : un client e-commerce a vu ses pages orphanes disparaître après la restructuration sémantique.
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Cartographie et collecte en profondeur
On explore l’écosystème métier et toutes les sources de demande.
La première étape est d’analyser l’ensemble des sujets couverts par votre secteur d’activité et d’identifier les acteurs, produits, services ou problématiques clés. On collecte les requêtes issues de sources multiples : Google, forums, analytics internes, Search Console, questions utilisateurs, intendances, etc. La diversité des sources permet de garantir que tous les angles sont explorés. Avant toute segmentation, un nettoyage manuel supprime les doublons et l’inutile pour ne garder que l’essentiel. Cette cartographie exhaustive est la base d’un socle sémantique solide.
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Nettoyage, normalisation et enrichissement
On standardise le corpus et on repère les potentiels qui font la différence.
Là, les mots-clés sont classés, dédupliqués, enrichis de synonymes, et adaptés selon les réalités métier. Nous croisons les recherches génériques, longue traîne, micro-intentions et mots propres à votre secteur. Cette étape affine la liste pour renforcer la pertinence et la compréhension fine des besoins. Des outils de traitement automatique du langage peuvent aider à alléger la tâche, mais rien ne remplace l’œil expert sur le sens et la valeur business des expressions. On structure ensuite par familles avant de passer au clustering.
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Clustering thématique & score d’intention
Chaque groupe est analysé sous l’angle de l’intention pour prioriser.
On applique une analyse sémantique : chaque cluster est affiné par l’intention (informationnelle, navigationnelle, transactionnelle). Le scoring prend en compte la concurrence, le potentiel de trafic, la pertinence avec votre activité, et vos priorités business. On cartographie ces données visuellement pour baliser la production de contenus et l’optimisation de l’arborescence finale. Nos dashboards permettent à tous les acteurs (également hors SEO) de se les approprier et d’agir vite, à bon escient.
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Priorisation et déploiement
Des priorités actionnables avec suivi continu.
On construit la feuille de route prioritaire, en segmentant par thèmes, saisonnalité, ou enjeux business. Les clusters sont classés, priorisés, et traduits en briefs éditoriaux, guidelines techniques ou recommandations de structuration arborescente selon vos besoins. Suivi assuré via reporting, dashboards ou points réguliers pour garantir l’adaptabilité de la stratégie dans le temps.
Notre parcours méthodologique
De l’expérimentation à la maturité
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Lancement du modèle
Structuration sémantique métier et premiers clusters en B2B.
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Automatisation hybride
Introduction du mix expert/algorithme pour le clustering.
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Livrables data visualisés
Cartographies visuelles pour rendre la donnée actionnable.
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Raffinement sectoriel
Personnalisation par secteur grâce au scoring d’intention.
Des cas concrets issus de missions diverses
Retour d’expériences sémantiques
Un acteur du tourisme a doublé son trafic sur les thématiques secondaires. Voici comment le process s’est adapté.
Après avoir identifié les thématiques les moins adressées dans leur vertical, on a cartographié l’univers métier puis segmenté les mots-clés par intentions. La différence : l’équipe éditoriale savait quoi prioriser chaque mois.
Dans les secteurs industriels, le clustering a servi à détecter des requêtes cachées, hors radar des outils classiques. Grâce à la nouvelle arborescence, les missions SEO menées avec nos clients ont permis de capturer 40 % de requêtes additionnelles.
Sur un site institutionnel, la restructuration a facilité le travail des équipes techniques. Les briefs générés à partir des clusters ont permis de produire des pages adaptées sans perte de sens ni de performance.