Comment réaliser un audit de maillage interne en 2024 ? J'ai récemment discuté avec un directeur d'agence qui m'a dit que le maillage interne est souvent négligé dans les audits SEO, et je suis d'accord. Actuellement, aucun outil ou consultant SEO, aussi compétent soit-il, ne propose un audit complet du maillage interne SEO de tout un site basé sur la proximité sémantique de ses URL.

S'il existe certains outils qui offrent des suggestions de maillage interne, ils ne permettent pas un audit exhaustif basé sur la proximité sémantique de toutes les URL d'un site.

Pour remédier à cela, j'ai exploré une autre de mes passions, les word embeddings. Cette technique transforme le contenu textuel en vecteurs numériques interprétables par des machines, en conservant leur signification. En utilisant les embeddings, on peut visualiser la relation sémantique entre différents contenus dans un espace multidimensionnel.

Or, il se trouve que Screaming Frog inclut désormais des scripts JS qui permettent d'embedder tout le contenu d'un site pendant le crawl. Grâce à cette nouvelle fonctionnalité, et à l'aide de l'IA générative Claude AI, j'ai développé une petite application en python capable de calculer la proximité sémantique des URL en utilisant la similarité cosinus, d'attribuer un score de maillage internet à chacune des URL de mon site et de fournir des recommandations de maillage interne (en termes de liens à ajouter et de liens à supprimer) basées sur la proximité sémantique de l'ensemble des URL de mon site.

Enfin, j'ai construit un tableau de bord sous Looker Studio pour visualiser les résultats de l'audit. Ce tableau de bord montre le score de maillage interne existant, la similarité moyenne de l'ensemble des pages qui font et reçoivent des liens internes, et les recommandations pour améliorer le maillage interne de mon site.

En conclusion, utiliser les embeddings pour auditer le maillage interne est une méthode prometteuse qui mérite d'être explorée par tous les consultants SEO. Cela permet de mieux comprendre et optimiser la structure des liens internes en se basant sur la proximité sémantique des contenus.

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