Moteur d'audit SEO propulsé par l'IA
Transforme une checklist QA SEO manuelle en pipeline reproductible : crawl des pages en ligne, comparaison au brief via LLM, et recommandations actionnables.
En images, étape par étape
L'automatisation en action — voici des captures de démonstration du projet en fonctionnement, pour que vous sachiez exactement ce que vous obtiendriez.
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Le workflow
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Découverte du sitemap → crawl → comparaison LLM au brief.
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Le formulaire de déclenchement
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Un simple formulaire lance l'audit — on saisit le site et les cibles du brief SEO, puis le moteur prend le relais.
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Le score global
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Le moteur note chaque page par rapport au brief et renvoie un score de conformité clair — vous voyez précisément où en est le site.
Comment ça marche
Le problème
Une agence vérifiait manuellement si les pages publiées respectaient le brief SEO — titles, meta-descriptions, H1, mots-clés cibles — sur de nombreux sites clients aux configurations très différentes. Lent, inconsistant, et générant silencieusement de faux résultats dès qu'une colonne de tableur était réordonnée.
L'approche
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Un crawler découvre les sitemaps de façon robuste sur des setups hétérogènes — permaliens jolis, sitemaps en query-string, variantes DNS www / sans-www — pour couvrir staging et production.
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Les données du brief sont lues par en-tête de colonne, jamais par position, et échouent explicitement si une colonne requise manque — aucune dérive silencieuse ne produit de résultat faux mais plausible.
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Un LLM compare chaque page en ligne à son brief et renvoie des recommandations structurées et priorisées.
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Fiabilité de production : retry avec backoff sur les API limitées, fallback de modèle Opus→Sonnet, et sous-flux d'erreur qui notifie les échecs par email instantanément.
Points forts
- Une checklist QA manuelle devient un pipeline reproductible et auditable.
- Robuste aux entrées réelles imparfaites : sites de staging, colonnes réordonnées, particularités DNS.
- Résilient aux pannes de fournisseur et aux quotas par minute.
Construit avec
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