On parle souvent de l’IA pour la génération de contenu (rédiger des articles, trouver des idées), mais pour un consultant SEO il y a une autre révolution : dans l’exécution des tâches répétitives et structurelles bonnes pour le référencement.
Récemment, j’ai intégré un nouveau workflow utilisant Cursor (un éditeur de code dopé à l’IA) couplé à l’IA de Google Gemini. Ce duo me permet d’auditer et d’améliorer le SEO de mon site web (mon SaaS de Local SEO pour aider les TPEs et PMEs à être plus visible sur internet) à une vitesse effarante.
Voici comment je transforme des heures de maintenance manuelle en quelques minutes de supervision.
Le problème du SEO technique : la friction
Le SEO n’est pas magique. C’est souvent une liste de petites tâches chronophages :
- S’assurer que les articles se font des liens entre eux (maillage interne).
- Vérifier que chaque image a un texte alternatif (Alt).
- Écrire du code JSON-LD pour les données structurées (Schema.org).
- etc.
C’est nécessaire pour Google, mais fastidieux pour l’humain. C’est là que l’IA contextuelle change la donne.
Le secret : le "Codebase Awareness"
La véritable révolution n'est pas d'avoir un chatbot, mais d'avoir une IA intégrée directement dans mes outils de développement qui possède ce qu'on appelle le Codebase Awareness.
Le contenu de mon site est dans des fichiers Markdown (Merci Nuxt Content), ce qui permet à Cursor d’indexer l'intégralité de mon site web. L'IA "comprend" donc son architecture complète :
- Elle peut lire les 50 articles de mon blog pour avoir en tête le contexte sémantique global.
- Elle sait comment mes fichiers sont nommés et rangés. Elle en déduit les URL.
- Elle identifie les composants de mise en page réutilisables.
Je ne lui demande pas simplement d'analyser du texte ; je lui demande d'agir sur une structure interconnectée. C'est ce qui permet de passer d'une simple aide à la rédaction à une véritable automatisation des tâches techniques.
5 cas d’usage SEO concrets que j’utilise aujourd’hui
1. Le maillage interne automatisé 🔗
Au lieu de relire tous mes articles pour trouver où placer un lien vers mon nouveau post, je demande à l’IA :
Analyse tous les articles du blog. Identifie les opportunités pour faire un lien pertinent vers ce nouvel article.
Elle scanne le contenu et insère les liens directement dans le code, là où c’est sémantiquement logique.
2. La FAQ contextuelle ❓
Pour enrichir une page, rien de tel qu’une FAQ. L’IA analyse le contenu de ma page, identifie les zones d’ombre ou les questions logiques qu’un lecteur se poserait, et rédige la section FAQ complète en HTML, prête à être publiée.
3. L'implémentation du Schema.org 🤖
Écrire du JSON-LD pour les “Rich Snippets” est une source d’erreur fréquente (une virgule oubliée et tout casse). Désormais, je demande simplement : "Génère le Schema ‘Article’ et ‘FAQPage’ pour ce fichier."
Le code est généré sans erreur de syntaxe, validé instantanément.
4. L'audit des méta-données 🏷️
Je peux lancer un audit de masse :
Vérifie tous les Titles et Meta Descriptions. Signale ceux qui sont trop longs ou qui ne contiennent pas le mot-clé principal du fichier, et propose une version optimisée.
5. L'accessibilité et les attributs alt 🖼️
L’IA peut aussi analyser le nom des fichiers image et le contexte du texte qui les entoure pour rédiger des attributs alt descriptifs et pertinents là où ils sont manquants. Un plus pour le SEO.
Résultat : du temps libéré pour la stratégie
L’outil ne remplace pas l’expert, il le “super-charge”. Le temps que je ne passe plus à écrire des balises HTML ou à chercher des liens internes, je le passe à :
- Affiner la stratégie de contenu.
- Analyser les vrais besoins utilisateurs.
- Améliorer l’expérience produit.
Le SEO technique est en train de passer d’un travail de “fourmi” à un travail de “chef d’orchestre”.
Si vous gérez un site ou un produit web, l’intégration de l'IA via un éditeur de code dans votre workflow SEO vous fera gagner du temps et aller plus loin !
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