L'Agent IA SEO de mes rêves

Imaginez un monde où chaque entrepreneur – qu’il soit seul ou soutenu par une équipe, avec peu ou beaucoup de ressources – peut faire remonter ses produits et services d’expertise en haut des moteurs de recherche. Un monde où son savoir-faire devient visible au bon moment, aux bons endroits, sur Google bien sûr, mais aussi sur tous les moteurs spécialisés qui émergent chaque mois. Un monde où les clients ou partenaires qui cherchent exactement ce qu’il propose… tombent enfin sur lui.

Si vous me suivez depuis un moment, vous savez que c’est une obsession que je traîne depuis des années : faire remonter Altcode sur les requêtes les plus pertinentes, là où notre expertise est claire, utile, et différenciante. Et plus personnellement, optimiser mes profils pro sur toutes les plateformes IT (Malt, Turnover, etc.) pour qu’un décideur qui cherche un expert en IA ou en automatisation tombe sur moi, sans détour.

J’ai appris tellement de choses sur le SEO depuis des années. Il me reste à maîtriser plusieurs choses encore. Mais ce que j’ai vraiment compris, c’est que remonter un site sur la première page de Google requiert un travail acharné, une discipline inégalée et un suivi en continu. Et malgré tout ça, la concurrence reste rude, et le simple fait de gagner quelques positions peut prendre des semaines, voire des mois.

Et puis j’ai découvert les agents IA.

Depuis, mon obsession a changé de forme. Elle s’est transformée en une question centrale : comment entraîner des agents IA capables d’automatiser tout le travail SEO – sans le bâcler ? Rechercher les bons mots-clés, créer du contenu de qualité, construire un bon maillage interne, chercher les bons partenaires pour les backlinks, suivre les performances, publier proprement sur le web, et tout ça sans sacrifier la rigueur ni la pertinence.

Aujourd’hui, je partage avec vous un projet qui me tient à cœur : la conception d’une plateforme d’agents IA pour le SEO. Un système pensé pour les entrepreneurs et PME qui veulent être visibles sans devenir experts en SEO.

“Vibe SEO”

Comme pour le vibe coding ou vibe marketing, le « Vibe SEO » est en plein essor, et cela consiste à exploiter massivement l’IA pour déléguer les tâches SEO lourdes tout en laissant l’expert humain se concentrer sur la stratégie.

Pour cette raison, j’ai voulu partager avec vous les fonctionnalités essentielles qu’un agent IA SEO devrait proposer — afin que n’importe quel entrepreneur, même sans formation en SEO ni compréhension fine des moteurs de recherche, puisse enfin explorer ses opportunités. L’objectif : lui permettre de comprendre son positionnement, d’analyser les données clés issues des moteurs, et d’être accompagné pas à pas par des agents intelligents pour choisir les bons sujets, les bons mots-clés, et construire une stratégie de contenus réellement optimisée pour sa visibilité.

1. Analyse stratégique initiale & Recherche intelligente de mots-clés

Objectif : aider l’entrepreneur à comprendre son positionnement digital et identifier les meilleures opportunités de mots-clés (notamment longue traîne) liées à son activité.

Audit de l’existant

Si l’utilisateur a déjà un site, l’agent analyse son référencement actuel (positions, trafic organique, backlinks existants) via l’API Google Search Console et/ou des outils comme Ahrefs/SEMrush. On extrait les mots-clés sur lesquels le site ressort déjà, ceux sur lesquels se positionnent les concurrents, et on détecte d’éventuels problèmes (ex : faible vitesse, balises manquantes).

Étude de marché SEO

L’agent interroge des bases de données de mots-clés (via l’API Semrush, Ahrefs ou Google Keyword Planner) pour trouver les requêtes pertinentes dans le secteur de l’entreprise. Il identifie les volumes de recherche, la difficulté SEO (KD) de chaque mot-clé et le niveau de concurrence. Grâce à l’API de Semrush, on peut automatiser ce travail de recherche de mots-clés et d’analyse concurrentielle[11]. L’IA peut alors repérer des mots-clés de niche à faible concurrence mais à fort potentiel (approche longue traîne).

Clusterisation et idéation intelligente

En s’appuyant sur un LLM (par ex. GPT-4), l’agent regroupe les mots-clés par thématiques et suggère des angles de contenu. Par exemple, pour une startup vendant un outil de gestion de projet, l’IA pourrait regrouper les requêtes autour de « méthodes agile », « logiciels de gestion de tâches », etc., et proposer des types de pages (guides, pages produits, FAQ) adaptées à chaque cluster.

Roadmap SEO (plan de contenu)

À partir de ces groupes de mots-clés, l’agent élabore une feuille de route : il recommande la création de X pages principales (ex : pages “services/produits” optimisées sur les mots-clés principaux) et Y articles de blog ciblant des questions précises liées (mots-clés longue traîne). Chaque page est associée à un mot-clé cible principal et à des secondaires (LSI), avec une estimation du trafic potentiel.

Risques à anticiper

La fiabilité des données externes est cruciale – l’agent dépend d’APIs comme Semrush/Ahrefs qui peuvent coûter cher ou limiter le nombre de requêtes. Il faut prioriser les appels (ex : ne pas demander 50 000 mots-clés si 500 suffisent). De plus, le choix des mots-clés doit rester pertinent : une IA non encadrée pourrait suggérer des requêtes populaires mais hors-sujet pour le business du client. Il faudra entraîner/guider le LLM pour qu’il tienne compte du domaine d’activité précis et des objectifs commerciaux. Enfin, le risque de concurrence frontale sur des mots-clés trop génériques doit être évité – d’où l’importance de cibler la longue traîne (et éventuellement de faire valider la liste de mots-clés par l’utilisateur avant de lancer la suite).

2. Génération de contenu optimisé & Création automatique des pages

Objectif : produire rapidement des pages web de haute qualité (landing pages, pages produit/service, articles de blog, etc.) optimisées pour le SEO, puis les publier sur un site structuré sans intervention manuelle lourde.

Rédaction IA pilotée par mots-clés

Pour chaque page planifiée dans la roadmap, l’agent rédacteur utilise un modèle de langage (GPT-4 ou autre) pour générer un premier jet de contenu. On fournit au LLM un prompt structuré comprenant le mot-clé principal, la liste de mots-clés secondaires à inclure, et éventuellement un plan suggéré (issues de l’étape précédente). L’agent veille à respecter les bonnes pratiques SEO on-page : présence du mot-clé principal dans le titre, utilisation de variantes dans les H2/H3, densité raisonnable, champ lexical riche, etc. Des outils comme SEO Writing Assistant de Semrush peuvent être appelés via API pour vérifier la lisibilité et la complétude du texte (suggestions de titres, de FAQs, ton à adopter)[12].

Optimisation automatisée on-page

Une fois le texte généré, l’agent applique des optimisations supplémentaires : génération de la méta-description incluant le mot-clé, suggestions de titres SEO (title tag) percutants, balisage sémantique (données structurées schema.org si pertinent), compression d’images, etc. Les outils IA facilitent grandement ces tâches autrefois manuelles, par exemple en suggérant automatiquement des métadonnées optimisées[13][14]. L’agent pourrait utiliser une API comme celle d’Alli AI ou un script interne pour insérer ces éléments.

Mise en page web & Indexation

La plateforme, agissant comme un CMS intelligent, transforme le contenu en une page web publiée. Concrètement, cela signifie que l’agent va soit : (a) créer une entrée dans la base de données (SupaBase) représentant la page (avec titre, contenu HTML, URL dédiée), soit (b) générer directement un fichier HTML stocké et servi. L’architecture technique (détaillée plus loin) utilisera probablement le front-end no-code pour afficher dynamiquement ces pages en se basant sur les données en BD. Chaque nouvelle page est ajoutée au sitemap du site et l’agent demande son indexation via l’API IndexNow/Bing ou la Search Console API, accélérant la visibilité dans les moteurs.

Vérification qualité & ajustements

Avant publication effective, l’agent contrôle que la page respecte les critères de qualité. Par exemple, s’assurer qu’il n’y a pas de « hallucinations » ou d’erreurs factuelles évidentes (on pourrait intégrer un outil de fact-checking ou au moins comparer le contenu à des sources web via l’API de recherche). SEOpital, par exemple, inclut un système de vérification des faits pour fiabiliser ses textes[7] – on pourrait s’inspirer de cela pour éviter de publier du contenu erroné. Idéalement, une validation humaine est recommandée (au moins en échantillonnage) pour corriger le ton ou ajouter des exemples concrets propres à l’entreprise cliente.

Risques à anticiper

Google a clarifié qu’il ne pénalise pas en soi les contenus générés par IA, sauf s’ils sont de faible qualité ou publiés en masse sans valeur ajoutée[15]. Il faudra donc veiller à ce que chaque page apporte une information utile et originale (éviter le contenu trop générique). Un danger est la tentation de générer des dizaines de pages très similaires juste pour occuper la SERP : cette pratique de « ferme de contenu » automatique est détectée et pénalisée par Google[16]. L’agent devra diversifier les formats et sujets, et limiter la production à ce qui est pertinent. Par ailleurs, le contenu IA nécessite souvent une relecture humaine pour ajuster le style ou corriger d’éventuelles incohérences – l’absence totale de relecture est un risque (erreurs non détectées, ton maladapté à la marque, etc.). Enfin, du point de vue technique, générer de nombreuses pages implique de bien gérer la performance du site (un grand volume de pages peut ralentir un site mal optimisé). Notre plateforme doit donc s’assurer que les pages créées sont légères, bien structurées, et que la scalabilité (mise en cache, CDN, etc.) est gérée.

3. Maillage interne automatisé et structuration du site

Objectif : améliorer la puissance SEO du site en créant une architecture cohérente de liens internes. Cela aide les utilisateurs à naviguer et permet aux robots de mieux comprendre la hiérarchie des pages (transfert de “jus SEO”).

Proposition de structure en silos

L’agent analyse les pages créées et les thématiques abordées, afin de regrouper les pages par catégories pertinentes (silos thématiques). Par exemple, pour un site e-commerce, il pourrait regrouper toutes les pages traitant d’une même catégorie de produits sous un hub. Il s’assure qu’il y ait une page « pilier » ou catégorie qui renvoie vers des pages « filles » (sous-thèmes), et vice versa.

Liens internes contextuels

En scannant le contenu texte de chaque page (via NLP), l’agent détecte les opportunités d’ajouter un lien vers une autre page du site dès qu’un sujet connexe est mentionné. Certaines IA savent identifier automatiquement des opportunités de maillage en se basant sur la sémantique[17]. Par exemple, si un article de blog évoque en passant un produit que l’entreprise vend, l’agent ajoutera un lien hypertexte vers la page produit correspondante. Il veille à utiliser des ancres optimisées (texte de lien riche en mots-clés pertinents), sans sur-optimiser non plus (variété d’ancres pour rester naturel).

Génération de blocs “articles liés” ou “lire aussi”

Au bas des articles de blog, l’agent peut insérer automatiquement une section listant d’autres articles ou pages en rapport avec le sujet, améliorant le temps passé sur le site. Ces suggestions sont choisies via l’IA en fonction de la similarité thématique.

Optimisation du menu et fil d’Ariane

Sur la base de la structure silo identifiée, l’agent peut recommander (ou mettre à jour automatiquement) le menu de navigation du site et les breadcrumbs. Par exemple, si de nouvelles pages importantes ont été créées, l’agent peut les ajouter dans le menu principal ou dans une sous-rubrique appropriée. Alli AI ou d’autres outils permettent d’insérer du code HTML sur le site, ce qui pourrait servir à modifier ces éléments de navigation à la volée si on utilise un script global.

Risques à anticiper

Un maillage trop agressif (chaque page bourrée de liens) peut nuire à l’expérience utilisateur et diluer la pertinence. La suroptimisation de liens internes (par ex. 100 liens sortants par page, ou ancres sur-optimisées partout) pourrait même être interprétée négativement par Google[18]. Il faut donc que l’agent suive des règles de modération : insérer des liens seulement lorsqu’ils apportent une vraie valeur de navigation. De plus, toute modification automatique du contenu existant (pour ajouter un lien) doit être faite soigneusement pour ne pas casser la fluidité du texte ou créer des erreurs (lien vers une page supprimée, etc.). Enfin, l’optimisation continue sera nécessaire : au fil du temps, de nouvelles pages apparaissent, il faudra potentiellement re-baliser des anciens contenus pour y faire pointer des liens vers ces nouvelles pages. L’agent doit donc tourner régulièrement pour mettre à jour le maillage (ce qui implique de contrôler la fréquence de ces updates pour ne pas surcharger le site non plus).

4. Recherche de partenaires externes & Backlinks (netlinking automatisé)

Objectif : accroître l’autorité du site en ligne en obtenant des backlinks de qualité de sites tiers (blogs, annuaires spécialisés, médias). L’agent dédié au netlinking automatisé doit identifier des opportunités de liens et initier la création de ces liens.

Détection d’opportunités de backlinks

L’IA explore le web (via des requêtes automatisées ou une base de données) pour repérer des sites complémentaires à celui de l’utilisateur, où il serait pertinent d’être mentionné. Par exemple, un outil B2B pourrait chercher des blogs sectoriels acceptant des articles invités, des forums ou communautés où partager une ressource, etc. Grâce à ses capacités analytiques, l’IA peut parcourir le web pour trouver des opportunités de backlinks adaptées à la niche de l’entreprise[17]. Certaines solutions embarquent même des moteurs de recherche intégrés listant automatiquement des domaines à cibler[17].

Qualification des sites ciblés

L’agent ne doit pas se contenter de lister des sites : il évalue aussi leur qualité (autorité de domaine, trafic approximatif, pertinence thématique). On peut utiliser l’API Ahrefs ou Semrush Backlinks pour vérifier l’autorité de chaque domaine et éviter d’aller vers des sites spammy. L’IA peut également repérer si le site propose des contributions externes ou un contact.

Prise de contact automatisée (outreach)

Idéalement, l’agent pourrait initier la prise de contact avec les administrateurs des sites ciblés. Par exemple, envoyer un email type proposant un article invité ou un échange de liens. Il faudrait un module de génération d’email personnalisé (via un LLM, en adaptant le ton et en mentionnant le site cible spécifiquement pour ne pas paraître robotique). Des IA peuvent déjà automatiser en partie l’outreach netlinking[19], mais il faut prévoir la supervision humaine ici (risque d’envoyer des mails non désirés ou de mal adresser le destinataire).

Génération d’articles invités & contenus externes

Lorsque qu’une opportunité de publication externe est confirmée (ex : un blog accepte un article invité), l’agent de rédaction peut alors produire le contenu requis, en s’alignant sur les directives éventuelles du site hôte. Ce contenu devra inclure naturellement un ou deux backlinks vers le site de l’utilisateur (vers des pages à mettre en avant). L’agent pourrait s’appuyer sur le LLM pour écrire un article au ton adapté au public du site partenaire, en veillant à ne pas dupliquer du contenu du site principal (risque de contenu dupliqué sinon).

Risques à anticiper

Le netlinking automatisé est sans doute l’aspect le plus délicat en termes d’éthique SEO. Google désapprouve tout schéma de liens artificiels ; il faut donc absolument viser la qualité sur la quantité. Un risque majeur est de franchir la ligne du spam : si l’agent contacte des centaines de sites avec un message générique, c’est contre-productif (risque d’image pour l’entreprise, et mails susceptibles d’être perçus comme du spam). Il vaut mieux sélectionner soigneusement quelques partenaires pertinents. Aussi, la génération automatique de backlinks de faible qualité peut nuire au référencement plus qu’elle ne l’aide – par exemple, obtenir 50 liens depuis des annuaires douteux ou des blogs sans rapport a un effet négatif potentiellement. L’agent devra intégrer des filtres stricts (autorité minimale, thématique liée, etc.). Enfin, il y a un aspect légal/éthique : poster du contenu sur d’autres sites peut exiger une vérification humaine (pour ne pas publier des informations erronées au nom de l’entreprise cliente). On devra donc probablement inclure l’utilisateur dans la boucle de validation – par exemple, lui proposer une liste de sites cibles à approuver, et des brouillons d’emails ou d’articles invités à valider avant envoi.

5. Référencement local et inscriptions sur des plateformes spécialisées

Objectif : compléter la visibilité de l’entreprise en ligne en la référençant sur les annuaires, plateformes et moteurs de recherche spécialisés appropriés (par ex. Google Business Profile pour du local, des annuaires métiers, des comparateurs, etc.). C’est un travail fastidieux que l’agent peut accélérer.

Identification des plateformes pertinentes

En fonction du secteur (et du lieu, si c’est une activité locale), l’agent suggère où créer des profils. Par exemple, pour un hôtel : Google Maps/Business, TripAdvisor, Booking.com; pour un logiciel B2B : ProductHunt, Capterra; pour un artisan local : PagesJaunes, Yelp, etc. L’IA peut rechercher sur le web des listes “Annuaire + domaine” ou utiliser des bases existantes de plateformes par catégorie.

Pré-remplissage automatisé des profils

L’agent dispose déjà de pas mal d’informations (fournies par l’utilisateur à l’inscription ou trouvées sur son site) : description de l’entreprise, URL, logo, coordonnées, etc. Il peut ainsi, via des scripts ou API, automatiquement créer des comptes ou fiches sur certaines plateformes en soumettant ces données. Par exemple, il est possible d’utiliser l’API Google My Business pour créer/mettre à jour une fiche établissement si l’utilisateur donne les accès. De même, pour des annuaires qui n’ont pas d’API officielle, un workflow RPA (Robotic Process Automation) via n8n ou un service tiers pourrait remplir les formulaires web.

Suivi des inscriptions

L’agent garde trace des plateformes sur lesquelles l’entreprise a été inscrite (pour ne pas dupliquer ni oublier). Un tableau de bord pourra montrer à l’utilisateur « Vous êtes désormais présent sur : X, Y, Z ». Éventuellement, il peut pousser des notifications si par exemple un profil nécessite une validation (certains annuaires envoient un email de confirmation).

Collecte d’avis et mentions

Si applicable, l’agent surveille ces nouveaux profils (via scrapping ou API) afin de centraliser, par exemple, les avis clients postés sur Google ou ailleurs. Ce n’est pas du SEO direct, mais cela aide l’entreprise à gérer sa e-réputation – un plus apprécié généralement.

Risques à anticiper

Il faut éviter de créer des profils de mauvaise qualité ou en double. Par exemple, un commerçant a peut-être déjà une fiche Google : l’agent ne doit pas en créer une deuxième. La fiabilité des APIs est variable (Google Business API est assez stricte et nécessite vérification manuelle parfois). Sur le plan stratégique, toutes les entreprises n’ont pas besoin d’être sur tous les annuaires : l’agent doit adapter ses suggestions (inscriptions inutiles = perte de temps, voire risque que l’entreprise reçoive de la pub non voulue). Enfin, attention à l’automatisation des conditions d’utilisation : certains sites n’apprécient pas les automatisations massives (risque de blocage d’IP ou de bannissement de compte si l’agent abuse). Une solution est de phaser les inscriptions, et peut-être de demander confirmation à l’utilisateur avant de créer certains comptes (surtout si ça requiert son email perso ou un numéro de téléphone).

6. Suivi des performances et Reporting continu

Objectif : fournir à l’utilisateur un pilotage en temps réel de sa stratégie SEO. Le système doit mesurer l’impact des actions menées (nouvelles pages indexées, positions gagnées, trafic organique, etc.) et présenter ces données de manière claire, avec des alertes et recommandations d’ajustement.

Tableau de bord SEO

Une interface unifiée où l’on peut voir les KPIs clés : évolution du trafic organique (via Google Analytics/Search Console API), nombre de mots-clés positionnés en top 10, progression des positions pour les mots-clés cibles suivis, nombre de pages indexées, taux de conversion (si e-commerce)… Ce dashboard puisera dans les différentes sources (Search Console, Analytics, API Semrush pour le ranking éventuellement) et la base de données interne.

Rapports automatisés

Chaque semaine ou mois, l’agent génère un rapport PDF ou un email de synthèse pour l’utilisateur, récapitulant les actions effectuées (ex : “10 nouvelles pages créées, 5 backlinks obtenus”) et les résultats (“+20% de trafic organique ce mois, 5 mots-clés en position #1”). L’IA peut se charger de rédiger un petit commentaire dans le rapport, du style « Les pages créées sur [sujet] se positionnent très bien et ont apporté 300 visites. En revanche, [autre sujet] performe moins, il pourrait être utile d’ajouter du contenu ou des liens. » – ceci pour garder une touche de conseil stratégique.

Monitoring des erreurs

L’agent de suivi alerte en cas de problème technique détecté (par ex, via l’API d’audit de Semrush ou un crawl interne périodique) : pages 404 apparues, site down, baisse brutale de positions (pénalité possible), liens cassés, etc. Ces alertes permettent à l’utilisateur ou à l’IA de réagir rapidement (ex: si une page importante n’est plus indexée, relancer une indexation).

Ajustements et boucle d’amélioration

À partir des données collectées, la plateforme peut re-calibrer automatiquement la stratégie. Par exemple, si un certain type d’article de blog génère beaucoup d’engagement, l’agent proposera d’en écrire d’autres sur des sujets similaires. Ou si un mot-clé ciblé n’atteint pas le top 50, l’agent suggérera soit d’optimiser la page existante, soit de construire plus de backlinks vers celle-ci, soit de cibler un mot-clé alternatif moins concurrentiel. C’est ici que le côté “AI + instinct humain” de la philosophie vibe SEO prend tout son sens : l’IA fournit des recommandations basées sur les données, à l’expert humain de valider ou non les changements stratégiques majeurs.

Risques à anticiper

Principalement, le fiabilité des données. Il faudra s’assurer que les intégrations aux API de Google (Search Console, Analytics) fonctionnent correctement et que les données sont interprétées justement par l’IA (ex : distinguer une fluctuation saisonnière d’une vraie alerte SEO). Le rapport automatique doit éviter de tirer de fausses conclusions. Un risque est aussi la surcharge d’information : trop de métriques tuent la lisibilité pour une petite entreprise. Il faudra sélectionner les indicateurs vraiment pertinents pour le client (un PME française n’a pas forcément besoin du Trust Flow ou du PageRank détaillé, mais veut voir concrètement son trafic et ses ventes). Enfin, niveau sécurité : en agrégeant toutes ces données sensibles, la plateforme doit les protéger (RGPD, accès restreint aux comptes API du client).

Suivi des performances et Reporting continu

L’enchaînement global de ces modules forme une chaîne de valeur SEO complète. Pour clarifier, voici un scénario type d’un nouvel utilisateur :

1. Il renseigne son domaine d’activité (et éventuellement son site existant)

2. l’agent de recherche stratégique lui propose des mots-clés cibles et un plan de pages ;

3. après validation, la génération de contenu démarre et crée le site (ou enrichit le site existant) sur Supabase ;

4. l’agent de maillage ajuste les liens internes ;

5. parallèlement, l’agent backlinks lui signale 3–4 opportunités de partenariat et éventuellement publie un premier article invité ;

6. l’agent plateformes créé ses profils entreprise importants ;

7. enfin tout est suivi dans le tableau de bord, avec des recommandations continues.

L’utilisateur peut pratiquement “piloter” son SEO via la plateforme en y consacrant peu de temps, tout en gardant la possibilité d’intervenir manuellement s’il le souhaite (édition d’un texte, validation d’une action de netlinking, etc.).

Vers un SEO autonome : première pierre d’un agent IA réellement opérationnel

C’est la première fois que je pose noir sur blanc mes réflexions autour d’un Agent IA SEO — ou plutôt d’un ensemble d’agents spécialisés, chacun dédié à une tâche critique du référencement : recherche de mots-clés, génération de contenu, maillage interne, backlinks, monitoring, etc.

Aujourd’hui, je suis en train de traduire cette vision en réalité à travers une série de workflows N8N, chacun incarnant un agent IA autonome. Ces agents sont actuellement en test sur le site altcode.ma, pour évaluer jusqu’où on peut leur déléguer les actions de rédaction, de publication et même de netlinking, sans sacrifier la qualité.

Les premiers résultats sont prometteurs… mais ce n’est que le début.
👉 À suivre dans les prochains articles.