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Ingénieur ou spécialiste marketing : où l’automatisation SEO peut-elle être utile ?

30 janvier 2024 - 11  min de lecture - par Emilia Gjorgjevska
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Dans le domaine du SEO en constante évolution aujourd’hui, l’interaction dynamique entre l’intuition humaine et les outils automatisés est devenue cruciale pour atteindre le succès numérique.

En tant que spécialistes SEO technique de niveau intermédiaire profondément engagés dans l’analyse des données et la mise en œuvre d’outils, le débat en cours sur le rôle de l’automatisation dans notre domaine a atteint un crescendo.

Si l’attrait de la rationalisation des workflows et du gain d’efficacité grâce à l’automatisation est indéniable, les inconvénients potentiels suscitent une inquiétude qui mérite une étude plus approfondie.

Cet article vous emmène dans une exploration passionnante des bénéfices et des inconvénients de l’automatisation dans le domaine du SEO. Préparez-vous à un voyage à travers le paysage complexe où l’expertise humaine croise les capacités des algorithmes et du machine learning.

Notre objectif est de mener une analyse complète des avantages et des pièges, en vous fournissant, en tant que professionnel du SEO avisé sur les données, les informations nécessaires pour naviguer judicieusement dans ce paysage en constante évolution.

Que vous utilisiez des outils au quotidien ou que vous vous lanciez prudemment dans l’automatisation, cette discussion vise à vous donner une perspective globale pour prendre des décisions éclairées.

Pourquoi l’automatisation est-elle utile dans le SEO ?

Le référencement est indéniablement un domaine à multiples facettes qui exige un apprentissage continu, une mise à niveau perpétuelle et, surtout, une dépendance à l’égard des données et des outils appropriés.

Il est primordial de maîtriser l’art de travailler avec les bons outils et de discerner leur application optimale.

Abordons l’aspect fondamental de cet article : l’automatisation est une composante indispensable du SEO. Il est tout simplement impossible d’essayer seul de surveiller la saisonnalité, de suivre le rythme des changements algorithmiques, d’analyser les fichiers de logs et d’élaborer une stratégie pour savoir où concentrer ses efforts.

Ce ne devrait pas être une performance solitaire, mais plutôt un travail d’équipe collaboratif harmonisé avec des outils de données appropriés.

L’automatisation du SEO vous aide à gérer les tâches fastidieuses et vous libère du temps pour vous concentrer sur les aspects potentiellement plus stratégiques de notre travail. Elle peut contribuer à la collecte et à l’analyse des données, ainsi qu’à l’élaboration de projets d’envergure pour votre site web.

Forte de mes huit années d’expérience dans le SEO, j’ai utilisé les techniques de l’informatique et de l’ingénierie pour naviguer dans ses complexités. Grâce à cette expérience, j’ai appris les subtilités qui permettent de relever efficacement les défis du référencement.

Mon parcours à la jonction du marketing digital et de la technologie m’a permis de comprendre les succès et les erreurs rencontrés par moi-même et mes pairs en utilisant des outils de données pour orienter nos efforts de résolution de problèmes.

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Comprendre les différents flux de travail des ingénieurs et des spécialistes marketing

Avant d’aborder les domaines dans lesquels l’automatisation peut s’avérer plus utile pour les spécialistes marketing que pour les ingénieurs et vice-versa, il convient tout d’abord de comprendre comment ces derniers travaillent et réfléchissent.

Dans le monde des affaires, deux fonctions principales se distinguent : la production et la vente. Par conséquent, les perspectives fondamentales des entreprises sont ancrées dans la production et le marketing.

En règle générale, la production est le domaine des équipes d’ingénieurs. Ces équipes s’appuient sur des principes scientifiques et utilisent des preuves statistiques et des données numériques pour valider la viabilité des projets. Leur travail est amplifié par la mise à l’échelle des opérations et la réduction des coûts.

D’autre part, les spécialistes marketing s’épanouissent lorsqu’il s’agit de prévoir les demandes du marché en élaborant des produits, des services et des expériences qui répondent à ces besoins.

Ils sont moins impliqués dans l’aspect production et s’appuient donc fortement sur les équipes d’ingénieurs pour mettre des solutions sur le marché et construire des cas convaincants pour les tests.

En bref, les spécialistes marketing sont motivés par l’innovation, tandis que les ingénieurs sont orientés vers l’efficacité. Cette dichotomie conduit souvent à une divergence dans les priorités concernant les processus à automatiser et les domaines dans lesquels il serait bénéfique de développer certaines tâches.

Où les priorités d’automatisation divergent-elles et quels sont leurs avantages et leurs inconvénients ?

Pour les spécialistes marketing

Prenons l’exemple des prévisions en matière de SEO. Un ingénieur travaillant seul au développement d’un modèle de prévision créera une solution de prévision presque parfaite pour prédire le trafic SEO potentiel, le taux de clics ou toute autre mesure jugée importante.

Cependant, cela ne serait possible sans la compréhension par le SEO (ou le marketing) de la saisonnalité, de l’évolution des mots-clés et des intentions, de la demande des utilisateurs, etc.

Un problème bien défini est un problème à moitié résolu : il est facile de choisir le bon modèle de prévision une fois que l’on sait comment tout doit fonctionner lors de la planification initiale.

À l’inverse, si les spécialistes marketing (ou des ingénieurs inexpérimentés) sont laissés à eux-mêmes pour effectuer les prévisions, ils se tourneront probablement vers l’une des solutions automatisées suivantes :

Outils prédéfinis

L’utilisation d’outils prédéfinis pour les prévisions peut être avantageuse dans certains cas, lorsque le responsable marketing est suffisamment expérimenté pour connaître les avantages et les inconvénients de l’utilisation de ces outils. Cependant, en réalité, il peut être facile de négliger les rouages complexes de ces outils.

On peut ne pas chercher à comprendre les mécanismes sous-jacents : le type de données qu’ils collectent, s’ils les utilisent ou les partagent avec des fournisseurs de données tiers, comment des mesures spécifiques sont calculées, ou la sélection de modèles pour les prévisions et le raisonnement qui sous-tend ces choix.

Il s’agit certainement d’un aspect que vous devez garder à l’esprit lorsque vous utilisez une solution clé en main.

La solution du tableur

L’utilisation de feuilles de calcul classiques pour les prévisions constitue une autre solution qui vous permet de savoir exactement où se trouvent vos données et ce qui en est fait. Vous pouvez les personnaliser pour répondre précisément à vos besoins, puis les automatiser à l’aide des scripts d’application nécessaires.

Néanmoins, dans la pratique, cette solution n’est pas à la hauteur lorsqu’il s’agit de prendre en compte différentes régions. Par exemple, il n’est pas toujours évident de prendre en compte des événements régionaux spécifiques ou des périodes de vacances qui pourraient avoir un impact significatif sur les prévisions.

De plus, les capacités actuelles de prévision d’Excel ne permettent pas d’intégrer des modèles avancés de machine learning et de data science pour une analyse statistique robuste ou des prévisions de SEO. Cette limitation complique encore le processus, soulignant les défis rencontrés dans ce domaine.

Construire une solution automatisée

Développer une solution automatisée en utilisant le modèle Prophet, ARIMA ou autre de Facebook peut être intéressant car ils sont fiables lorsque l’on connaît les détails techniques de leur fonctionnement.

Mais ce n’est certainement pas faisable sans les compétences techniques nécessaires et le sens des affaires pour planifier la solution.

Pour les ingénieurs

Comme indiqué précédemment, les ingénieurs se concentrent principalement sur les opérations de mise à l’échelle et l’un des domaines dans lesquels l’automatisation peut s’avérer utile est le suivi des performances web.

Avec de plus en plus d’informations à suivre régulièrement, la réalisation d’audits complets de sites est quelque chose qui ne se fait plus aussi souvent.

Toutefois, l’utilisation d’outils de monitoring des sites en tant que processus automatisé dans votre flux de travail permet aux ingénieurs de gagner du temps et de l’énergie.

Ces outils permettent d’identifier des problèmes tels que les liens cassés, les erreurs de crawl et d’autres problèmes techniques susceptibles d’affecter les performances d’un site dans les positionnements des moteurs de recherche.

Cela permet aux ingénieurs de traiter ces problèmes rapidement et de maintenir un site web bien optimisé.

La liste ne s’arrête pas là, l’automatisation peut également s’avérer être un gain de temps en ce qui concerne la recherche de mots clés, le suivi et le rapport sur les sources de trafic et l’efficacité des stratégies de SEO, ainsi que l’identification des opportunités de liens retour de qualité.

Tout cela, sans parler des mises à jour persistantes de Google et de leur impact sur vos solutions d’automatisation – elles représentent un tout autre niveau de complexité que nous devons prendre en compte.

Où l’automatisation peut-elle encore être utile ?

La catégorisation des données, ou clustering de mots-clés, est un autre exemple parfait où l’automatisation peut être utile. J’ai essayé de développer mes propres solutions en Python et j’ai également passé pas mal de temps à tester des solutions existantes dans différentes configurations et voici ce que j’ai appris :

  1. Vous pouvez utiliser des outils prédéfinis pour effectuer le clustering. Ils sont généralement payants, mais cela ne pose pas de problème tant que l’outil fournit toutes les informations nécessaires à l’utilisateur. Par exemple, quel algorithme est utilisé pour regrouper 1 000 mots et quel algorithme est utilisé pour regrouper 1 000 000 de mots. Par expérience, ces deux algorithmes ne devraient pas être identiques, car la vectorisation de différentes quantités de requêtes influe sur le choix de l’algorithme.
  2. Vous pouvez utiliser des outils gratuits en ligne pour effectuer le clustering, mais là encore, vous ne pouvez jamais garantir l’utilisation qui sera faite de vos données et ces outils peuvent être assez limités.
    Il se peut que vous deviez regrouper plus de données que ce qui est autorisé ou que vous dépensiez rapidement les crédits gratuits fournis et que vous vous attachiez à une solution qui n’est pas accessible de manière fiable à long terme.
  3. Enfin, vous pouvez utiliser certains scripts Python développés par la communauté SEO, mais dans la pratique, j’ai observé de mauvaises pratiques de codage, notamment une utilisation limitée des principes du code orienté objet, un manque de tests de code appropriés, une absence de documentation, etc. Ces trois éléments peuvent rendre les scripts Python peu fiables.

Que dois-je faire pour développer une solution à toute épreuve pour l’analyse des données et l’outillage général du SEO ?

Excellente question ! Même si j’essaie toujours d’automatiser le travail en collaboration avec mes ingénieurs de données ou data scientists, je recommande de s’appuyer sur un partenaire digital de confiance qui investit régulièrement dans la mise à jour de son outillage SEO et l’automatisation des processus SEO.

Pour moi, il est important que ce prestataire SEO soit en phase avec mes valeurs et la façon dont je vois l’avenir du SEO : automatisé, avec une approche humaine et innovante.

Oncrawl en est un exemple. Dans le domaine des outils de SEO concurrentiels, Oncrawl émerge comme une solution exceptionnelle qui combine sans effort des données SEO techniques qui créent la base nécessaire à l’élaboration de recommandations stratégiques ou à la définition des prochaines étapes.

Cette intégration permet aux professionnels du SEO et aux entreprises d’atteindre une visibilité remarquable sur les moteurs de recherche.

Contrairement aux outils SEO conventionnels qui ont tendance à se concentrer uniquement sur les éléments techniques, Oncrawl place la barre plus haut en faisant progresser le SEO à un niveau stratégique.

Il permet aux utilisateurs d’acquérir une compréhension globale des performances SEO de leur site web, et donc d’identifier les opportunités d’optimisation pour une meilleure visibilité dans les moteurs de recherche.

Dernières réflexions

Les ingénieurs et les spécialistes marketing jouent tous deux un rôle crucial dans la mise en œuvre réussie de l’automatisation du SEO.

Alors que les spécialistes marketing apportent leur expertise en matière de compréhension du comportement des utilisateurs et de leurs intentions de recherche, les ingénieurs fournissent les compétences techniques nécessaires pour développer et mettre en œuvre des outils d’automatisation de manière efficace.

Le playtest est essentiel pour s’assurer que les outils d’automatisation du SEO fonctionnent comme prévu et donnent des résultats positifs.

En testant soigneusement différentes configurations et mesures, les spécialistes marketing et les ingénieurs peuvent optimiser les outils d’automatisation pour un impact maximal.

Les données jouent également un rôle central dans la mise en œuvre réussie de l’automatisation du SEO et la compréhension des sources de données, des méthodes de calcul des données et des techniques d’analyse statistique est cruciale pour prendre des décisions éclairées sur la stratégie d’automatisation et évaluer l’efficacité des outils d’automatisation.

En combinant leur expertise et leur approche fondée sur les données, les ingénieurs et les spécialistes marketing peuvent créer une puissante synergie qui favorise le succès du SEO.

Grâce à la collaboration et à une compréhension commune des principes d’automatisation, ils peuvent automatiser les tâches fastidieuses, optimiser l’utilisation des ressources et obtenir de meilleures performances globales en matière de référencement.

En résumé, l’automatisation du SEO ne vise pas à remplacer l’expertise humaine, mais plutôt à l’augmenter. En exploitant efficacement les outils d’automatisation, les spécialistes marketing et les ingénieurs peuvent se concentrer sur la planification stratégique et la prise de décision de haut niveau, tout en permettant à l’automatisation de gérer les tâches plus routinières et chronophages.

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Emilia est une ingénieure d'affaires qui se consacre à la compréhension des intentions des utilisateurs, à la formation continue et à l'auto-amélioration. Elle aime construire des choses et utiliser des données pour comprendre les besoins des gens et s'est donc spécialisée dans le développement de logiciels et de processus axés sur les données martech, la rédaction technique et l'analyse de données. Son travail précédent était axé sur la mise à l'échelle des processus et des communautés, la mise en œuvre d'analyses de données évolutives et l'optimisation des stratégies, en mettant particulièrement l'accent sur l'intersection des besoins des clients, de la transformation numérique et de l'ingénierie. Le parcours interdisciplinaire d'Emilia lui permet de travailler aisément au sein d'équipes et de configurations transversales : sur place, à distance et agiles.
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