Approche
Comprendre le système avant d’optimiser une métrique.
Observer → comprendre → diagnostiquer → prioriser → corriger → mesurer. La valeur d’un audit tient à l’explication et à l’ordre des décisions, pas au nombre de cases cochées.
01 / Audits & diagnostics
Observer le système en contexte.
Crawling, indexation, architecture, internal linking, performance, contenu et international : choisir les analyses utiles selon les symptômes et les données disponibles. Relier les données Search aux contraintes techniques et aux objectifs de l’organisation.
02 / Audits & diagnostics
Tester les causes possibles.
Explorer les entités, Schema.org, le Knowledge Graph, la confiance et la citabilité lorsque le périmètre inclut le GEO et l’AI Search. Séparer les constats reproductibles des hypothèses et signaler les données manquantes.
03 / Audits & diagnostics
Faire du diagnostic une feuille de route.
Prioriser selon l’impact attendu, l’effort, les dépendances et le niveau de confiance. Définir les critères de validation, accompagner les corrections et vérifier ce qui évolue après leur mise en œuvre.