Agent SEO
Programme IA autonome qui exécute des tâches SEO de bout en bout, sans intervention humaine à chaque étape.
Une page par concept. Chaque fiche est reliée à ses concepts voisins, aux articles qui l'approfondissent et à un outil pour passer à l'exécution. Pour les définitions courtes, voir le glossaire.
Programme IA autonome qui exécute des tâches SEO de bout en bout, sans intervention humaine à chaque étape.
Score de similarité cosinus entre une requête et un passage de contenu : la mesure clé pour passer dans les AI Overviews.
Phase 2 de la Triade SERP : Google score chaque passage de 150-200 mots individuellement.
Architecture qui combine recherche de documents et génération LLM. La base technique de Perplexity et des AI Overviews.
Fusion de classements : un contenu bien noté sur plusieurs requêtes d'un même cluster monte plus haut qu'une page mono-mot-clé.
Représentation vectorielle d'un texte. Base technique de la recherche sémantique et du Grounding Score.
L'angle entre deux vecteurs sémantiques. Score de 0.95+ = même signification. Mécanique du Grounding Score.
Résumés IA en haut des SERP Google. Captent jusqu'à 40 % des clics sur les requêtes informatives.
Optimiser le contenu pour être cité par les moteurs IA. L'objectif n'est plus le clic, c'est la citation.
Pratiques pour être cité dans Perplexity, ChatGPT Search et Google AI Overviews. Repose sur le Grounding Score et la Surprise Metric.
GPT-4, Claude, Gemini. Les modèles qui alimentent les moteurs génératifs et changent les règles de la visibilité.
Document Ranking → Passage Ranking → Passage Generation. Le modèle 2026 du fonctionnement Google. 3 filtres successifs.
Ce qu'un contenu apporte que le corpus existant ne contient pas. Le critère que Google utilise pour pénaliser le contenu IA générique.
La nouveauté informationnelle d'un passage selon Titans/MIRAS. Un contenu prévisible n'est pas mémorisé par le LLM.
Algorithme Google qui combine recherche vectorielle et structurelle. Remplace progressivement BM25 dans le scoring des passages.
Architecture LLM Google DeepMind avec mémoire long-terme. Mémorise préférentiellement les passages à haute Surprise.
Architecture neuronale qui retrouve les passages les plus pertinents avant la génération LLM. Brique des systèmes RAG.
L'expertise reconnue par Google sur un sujet, construite par un ensemble de contenus cohérents.
Le réseau de liens entre les pages d'un même site. Distribue l'autorité et renforce les clusters topiques.
Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. Le cadre que les Quality Raters utilisent pour évaluer votre contenu.
L'extrait en position 0. Le résultat du Passage Ranking : un bloc de 150-200 mots tellement précis qu'il bat tous les autres.
Requête dont la réponse est servie dans la SERP, sans clic. Représente une part croissante des recherches.
L'objectif réel derrière une requête. Aligner le contenu sur l'intention prime sur l'insertion de mots-clés.
Page qui couvre un sujet en profondeur, reliée à un cluster de satellites. Architecture hub-and-spoke pour l'autorité topique.
Organisation des contenus en silos thématiques étanches. Renforce la pertinence mais limite la circulation d'autorité.
Architecture de pages mère/fille/petite-fille construite autour d'une intention principale. Variante française du pillar + cluster.
Regroupement des mots-clés en clusters partageant une même intention. Permet à une pillar de capter un ensemble de requêtes.
1 template + 1 variable = des centaines de pages qui rankent sur la longue traîne. Levier scalabilité.
Diagnostic structuré d'un site sur sa capacité à ranker. La version 2026 raisonne sur la donnée client, pas sur une checklist.
LCP, INP, CLS : les métriques de performance qui pèsent dans le classement depuis 2021.