Architecture des signaux SEO — quand l’IA rencontre l’infra

Une plateforme éducative multilingue avait des milliers de pages référencées mais presque zéro impressions. Le problème n’était pas le contenu mais la manière chaotique dont les signaux arrivaient à Google.

• Googlebot gaspillait le crawl budget sur des pages paramétrées dupliquées.
• Les routes dynamiques manquaient de canonicals, brouillant les moteurs.
• Des assets critiques étaient bloqués par cache/robots mal configurés.
• Le maillage interne mourait car des pages restaient orphelines dans des composants.

1. Redessiné l’IA en clusters sémantiques + JSON-LD au niveau composant pour que chaque cours/événement déclare sa relation au parent.
2. Basculé le rendu côté serveur (Next.js + edge caching) afin d’exposer immédiatement les métadonnées et supporter hreflang.
3. Construit un visualiseur de flux de liens (GraphQL + D3) afin que les rédacteurs corrigent l’architecture, pas seulement la copie.
4. Automatisé les checks SEO dans le CI (Lighthouse CI + Screaming Frog headless) et bloqué les déploiements en cas de dérive canonical/hreflang.
5. Exploité l’API Search Console + BigQuery pour suivre le crawl ; les anomalies notifient Slack.

L’efficacité de crawl a progressé de 54 % en un mois, le time-to-index est passé de 18 à 6 jours et les impressions ont bondi de 112 % sans nouveau contenu. L’entreprise traite enfin le SEO comme un problème système.

Quand IA, rendu et ops sont synchronisés, le ranking devient un sous-produit. Google cherche la clarté, pas les astuces.