Automatiser la stratégie de mots-clés SEO [Partie 3]
Dans cette 3e partie on va voir comment automatiser au maximum notre stratégie de mots-clés avec notre automatisation de génération d'articles.
Si tu es nouveau ici, sache que nous construisons un SaaS de type Landing Page Builder de 0 à 1M€ en 1 an.
Et que je partage chaque semaine les coulisses du projet et des astuces marketing et stratégiques pour développer un logiciel SaaS 😉
Ça y est ! Je te montre la première vidéo de présentation de HeroPage 🤩
L'interface est terminée, je peux enfin te montrer quelque chose.
Je continue maintenant avec son remplissage 😅
Elle te plait ?Point sur l’avancement :
✅ L’architecture du projet est faite et permettra d’avoir un outil 100% temps réel
✅ Le moteur de génération des pages est fait
Je suis en train de travailler sur l’interface de l’éditeur
✅ Les maquettes sont faites
✅ Je suis en train de développer l’interface
Gérer la liste des éléments et leur ajout/suppression sur la page
Bienvenue dans cette partie 3 de l’automatisation qui va nous permettre de mettre en marche notre stratégie SEO et générer les articles.
Pour rappel, ce sujet est divisé en 3 parties.
Aujourd’hui nous sommes sur la dernière partie : L’automatisation de la stratégie de mots-clés.
Voici les liens vers les différentes parties :
La stratégie de sélection des mots-clés (article actuel)
Encore une fois, si l’automatisation complète t’intéresse n’hésite pas à me le dire (par mail ou commentaire) et je te l’enverrai volontiers !
Voici un aperçu de ce que ça donne une fois terminée 😁
N’hésite pas à aller voir ou revoir la partie 1 pour comprendre en détail l’automatisation.
Et la partie 2 pour mieux comprendre les prompts qui ont été utilisés.
Rappel de la stratégie de mots-clés
Je vais résumer ici la stratégie qu’on voulait employer pour nos mots-clés.
Si tu veux un rappel plus détaillé, tu peux lire l’article dédié à ce sujet 😉
On fait l'étude de mots-clés pour le SEO de HeroPage
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Donc voici ce qu’on s’était dit :
Des articles sur les mots-clés concurrentiels (comme “Landing Page”) pour commencer à me positionner
Des articles de longue traine pour me donner une chance de prendre ma place
Des articles adaptés aux niveaux de conscience : choix du produit et décision d’achat, afin d’être présent sur le parcours d’achat de ma cible
On avait dit aussi que le point 3 ne serait pas automatisé.
Ce sera à moi de prioriser les mots-clés de cette partie et d’écrire les articles correspondants.
Le travail du point 1 a été grandement fait via Ahrefs (j’en parle plus en détail dans l’article au dessus).
Malheureusement il va falloir que je paie un bras si je veux pouvoir exporter ma liste de mots-clés alors je vais les sélectionner manuellement dans un premier temps.
L’objectif d’aujourd’hui va donc être d’automatiser le travail du point 2 : les mots-clés de la longue traîne ☺️.
Ajouter la stratégie à notre automatisation
Maintenant, comment est-ce qu’on va ajouter cette stratégie de mots-clés à notre automatisation ?
Voici comment je vois les choses :
📝 J’ajoute les mots-clés concurrentiels (point 1) à la liste des mots-clés pour lesquels il faut générer un article.
🤖 Une fois l’article généré, je demande à l’IA de me générer des mots-clés de longue traîne (point 2) dérivés de ce mot-clé concurrentiel.
🔄 L’automatisation génère les articles des mots-clés de la longue traîne.
➡️ On continue avec le prochain mot-clé concurrentiel, etc…
Mise en place de l’automatisation
Gérer la liste des mots-clés
Maintenant qu’on sait comment on veut que ça fonctionne, il faut réfléchir à comment organiser nos données (les mots-clés).
Comme je l’ai indiqué dans la partie 1, on va utiliser Airtable pour gérer nos mots-clés.
Voici les informations dont on va avoir besoin :
🔑 Le mot-clé : Sans commentaire 😅.
❓ Est-ce qu’un article a été généré pour ce mot-clé : Afin de ne pas générer 2 fois un article pour un même mot-clé.
🔗 Le lien vers l’article généré : Pour information et aussi pour notre prompt de génération (tu verras plus bas 😉).
🌱 Est-ce que c’est un mot-clé de la longue traîne : On va différencier les mots-clés concurrentiels des mots-clés de la longue traîne.
🌳 Le mot-clé parent (si on est sur un mot-clé de longue traîne) : Ça va nous être utile pour récupérer des informations sur le mot-clé parent quand on génère un article sur un mot-clé de la longue traîne.
Voici à quoi ressemble notre tableau Airtable :
J’ai repris toutes les informations listées au dessus et j’ai ajouté des dates, c’est toujours utile 😉.
parent covered date et parent article link sont obtenus automatiquement grâce à la relation parent keyword.
J’ai aussi créé une autre vue qui n’affiche que les mots-clés pour lesquels il n’y a pas encore eu de génération d’article, dans l’ordre dans lequel ils doivent être générés (les longues traîne d’abord) :
Avec ça, on est parés pour améliorer notre automatisation 🤩
La récupération du prochain mot-clé
Il s’agissait de la première étape de notre automatisation.
Dans la partie 1 je ne suis pas allé dans le détail de cette étape.
Maintenant c’est le bon moment 😁
Je vais donc chercher les mots-clés de la vue uncovered (celle dont on a parlé juste avant et qui n’affiche que les mots-clés qui n’ont pas encore d’article; dans l’ordre dans lequel ils doivent être générés).
On va avoir besoin des champs keyword, is long tail et parent article link (non visible sur la capture).
Et on limite à un seul résultat (non visible sur la capture).
Améliorer la génération de l’article
Je l’ai un peu “teasé” plus haut, mais on va améliorer l’article généré.
L’idée est que lorsque l’on génère un article de longue traîne on va ajouter un lien vers l’article parent.
Voici ce que j’ai du ajouter dans mon prompt de génération d’article :
Cette condition nous permet d’ajouter une instruction au prompt lorsqu’on génère un article sur un mot-clé de longue traîne.
Génération des mots-clés de longue traîne
C’est l’étape principale de l’automatisation des mots-clés : générer les mots-clés de longue traîne pour chaque mot-clé concurrentiel et les ajouter à la liste des mots-clés.
Voici ce qu’on doit ajouter à notre automatisation afin de mettre ça en place :
On avait déjà vu la première étape de cette capture dans la partie 1 mais on n’était pas entré dans les détails.
Cette étape va mettre à jour dans Airtable le mot-clé pour lequel on vient de générer l’article :
✅ On le met en “covered”
🔗 On y ajoute le lien vers l’article généré
Ensuite, on passe par un Router qui ne permettra d’aller à la suite QUE si le mot-clé actuel est un mot clé concurrentiel : is long tail = false.
On arrive sur un nouveau prompt IA dans lequel on va demander à générer d’autres mots-clés de longue traîne dérivés du mot-clé concurrentiel actuel.
Voici le prompt :
Système :
Tu es un expert SEO.
Je vais t'envoyer un mot clé et j'ai besoin que tu me génères 4 mots-clés plus précis (longue traîne) dérivés de ce mot-clé qui sont pertinents pour une entreprise qui parle de landing pages, conversions, CRO, copywriting.
Les mot-clés doivent rester simple et concis. Et ils doivent chacun aborder des sujets différents (suffisamment différents pour faire l'objet d'un article à part entière)
Envoie ta réponse au format JSON avec la structure suivante :
- keywords: la liste des mots-clésUtilisateur :
{{1.keyword}}J’utilise le modèle gpt-4o.
Dans notre prompt on demande à ChatGPT de nous proposer 4 mots-clés de longue traîne, dérivés du mot-clé qu’on va lui envoyer.
Encore une fois, on lui demande de nous retourner sa réponse au format JSON avec un seul champ : keywords, qui contient la liste des mots-clés.
Le parseur JSON se charge ensuite d’interprêter la réponse :
(Il y a 7 mots-clés au lieu de 4 car au début j’avais demandé à générer 7 mots-clés 😅)
Puis, on passe sur un itérateur car on veut avoir 1 Bundle par mot-clé au lieu d’un seul Bundle contenant la liste de tous les mots-clés.
J’explique un peu plus ce concept de Bundles dans la partie 1, mais pour faire simple, les étapes qui suivent vont s’exécuter pour chaque Bundle.
Or, on veut qu’elles s’exécutent pour chaque mot-clé, donc il faut que chaque mot-clé soit dans son propre Bundle (c’est le rôle de l’itérateur : transformer une liste dans un Bundle en un Bundle pour chaque élément de la liste).
Dans la prochaine étape on fait une recherche pour voir si le mot-clé généré n’a pas déjà été ajouté (on ne sait jamais 😅) :
Puis, on tombe sur un Router qui nous mène à la dernière étape, seulement s’il n’y a pas eu de résultat dans la recherche qu’on vient de faire.
Enfin, on enregistre le nouveau mot-clé en tant que longue traîne et en précisant son mot-clé parent (récupéré en toute première étape de l’automatisation complète) :
Et voici ce que ça nous donne dans Airtable après une première exécution sur un mot-clé concurrentiel :
Et maintenant ?
Notre automatisation est prête et va me permettre d’aller vite pour écrire de nouveau articles et tenter de me positionner correctement et le plus rapidement possible sur Google.
On verra dans une prochaine newsletter pour mettre en place une stratégie de backlink qui nous permettra d’avoir d’autres sites qui ajoutent un lien vers nos articles.
En attendant je vais déjà commencer à générer les premiers articles.
Je vais exécuter cette automatisation en automatique, du lundi au vendredi dans la nuit.
Comme ça, le matin j’aurai un nouvel article prêt à être relu, amélioré, puis publié.
Régulièrement, j’ajouterai de nouveaux mots-clés concurrentiels au Airtable.
Reste encore le problème de la traduction en anglais des articles.
Dans Wordpress j’utilise un plugin qui gère ça pour moi.
Dans un premier temps je vais donc regarder s’il peut faire une bonne traduction en quelques clics.
Sinon, je ferai une autre automatisation qui va chercher les articles publiés non traduis pour les faire traduire par ChatGPT (qui est très bon là dedans je trouve 😁).
À très vite ! 😉