Explorer et segmenter les mots-clés SEO pour construire une stratégie plus ciblée
Pour toute agence spécialisée en stratégie SEO, l’analyse de mots-clés est une étape clé. Mais lorsque ces mots-clés se comptent par centaines, voire milliers, il devient difficile de les structurer de manière pertinente sans perdre en lisibilité ni en finesse. Ce projet, mené en partenariat avec l’agence de communication et marketing digital Pro(G, visait à explorer un corpus de mots-clés liés à la data science (Power BI, Tableau, Dataiku, KNIME, etc.) en s’appuyant sur un outil BI, Treensight Explorer, pour en extraire des insights actionnables.
L’objectif était double : d’une part, faire émerger des familles sémantiques structurées à partir d’un corpus hétérogène ; et d’autre part, identifier les attentes implicites des utilisateurs afin de guider la création de contenus ciblés et renforcer l’impact d’une stratégie SEO éditoriale. Bien qu’initiée dans une logique d’optimisation du référencement du site Treensight, cette approche méthodologique se révèle tout aussi pertinente pour d’autres contextes : veille concurrentielle, design de produit, analyse d’usages ou pilotage de contenus dans des écosystèmes à forte densité lexicale.
Les données analysées
Le corpus analysé comprenait plusieurs milliers de mots-clés, collectés via des outils BI et des solutions SEO spécialisées. Chaque mot-clé était associé à des indicateurs quantitatifs tel que le volume mensuel de recherche, le niveau de concurrence organique ou payante, le coût par clic (CPC) ou encore le nombre de résultats indexés sur les moteurs. S’ajoutaient à ces indicateurs des dimensions plus qualitatives, comme l’intention sous-jacente (informationnelle, navigationnelle, transactionnelle), la structure syntaxique ou le champ lexical mobilisé.
La diversité du corpus constituait un défi : on y trouvait des requêtes très techniques (« power bi conditional formatting »), des formulations orientées métier (« knime marketing automation »), des intentions d’apprentissage (« learn tableau », « dataiku tutorial »), ou encore des comparaisons implicites entre de tel ou tel outil BI avec un autre. Structurer ces éléments sans perdre les nuances contextuelles ni les signaux faibles était indispensable pour dégager une cartographie utile.
Les résultats obtenus : des nuages de mots clés stratégiques
L’analyse a permis de regrouper les mots-clés en segments cohérents, reflétant différentes logiques d’usage. On distingue notamment des requêtes axées sur les fonctionnalités précises, des intentions d’auto-formation, des comparaisons entre outils BI, ou encore des cas d’usage sectoriels. Certains clusters, peu concurrentiels mais à fort potentiel, ont pu être mis en avant. Des combinaisons comme « Power BI + retail » ou « KNIME + pharma » illustrent l’intérêt d’une segmentation croisant lexique technique et verticales métier.
Ces regroupements ont permis de produire des recommandations concrètes : hiérarchisation des pages à optimiser, restructuration des arborescences éditoriales, formulation de contenus différenciants selon les attentes utilisateurs. L’approche a également permis d’écarter des mots-clés à fort volume mais à faible valeur stratégique, souvent trop génériques ou surexploités.
Au-delà du SEO, cette analyse peut servir de base pour structurer une offre produit, concevoir des fiches thématiques, ou prioriser les investissements éditoriaux selon les profils d’utilisateur.
L’apport de Treensight
En tant qu’outil BI, Treensight Explorer a facilité toutes les étapes de l’analyse, en proposant un cadre visuel interactif et hiérarchique pour structurer les mots-clés selon plusieurs critères simultanément. La méthode de clustering stratifié a permis de construire des regroupements combinant informations sémantiques et métriques quantitatives, sans nécessiter de codage ni de scripts.
Les segments générés ont pu être visualisés sous forme d’arbres hiérarchiques annotables, complétés par des wordclouds interactifs facilitant la lecture des dominantes lexicales. Il était possible de filtrer dynamiquement les requêtes selon leur potentiel stratégique (volume, concurrence, CPC) et d’explorer rapidement des sous-groupes prometteurs. Cette capacité d’exploration rapide a permis de tester plusieurs hypothèses, de mieux documenter les choix, et d’accélérer la production de livrables stratégiques.
Enfin, en rendant visible l’articulation entre métriques SEO, sémantique et usages, Treensight a permis de dépasser une logique purement technique pour proposer une approche plus qualitative, centrée sur les intentions et les besoins. L’étude a ainsi débouché sur une synthèse actionnable, utilisable dès les premières sessions de travail éditorial, tout en restant reproductible sur d’autres corpus.