La première étape consiste à dresser l’inventaire des requêtes utilisées sur le secteur ciblé. Recours à des outils de collecte de mots-clés, analyse des sites concurrents et extraction de termes longue traîne. Cette collecte s’effectue par exploration programmatique, récupération automatique via API le cas échéant et affinement via validation humaine. Les résultats sont consolidés puis segmentés afin de supprimer les redondances et veiller à la pertinence métier.

Chaque expression collectée fait l’objet d’un classement selon l’intention perçue : informationnelle, commerciale, navigationnelle ou transactionnelle. Cette étape requiert une combinaison d’analyse manuelle et de techniques machine learning pour repérer l’intention dominante. Les ambiguïtés ou chevauchements sont discutés avec le décideur métier pour garantir l’utilité du cluster final. L’objectif : orienter la priorisation ultérieure des clusters sur les axes les plus utiles à la conversion ou à la notoriété.

Une fois les intentions précisées, les clusters sont générés par regroupement algorithmique basé sur la parenté sémantique. L’étape produit un ensemble de silos cohérents, connectés entre eux par des liens lexicaux et des sujets piliers. Leur validité est validée manuellement à l’aide d’audits internes puis soumise à itération selon retour métier. Des corrections sont apportées pour maximiser le recouvrement utile et éviter les sur-spécialisations ou la cannibalisation des mots-clés.

L’ensemble des clusters est ensuite priorisé selon le potentiel business et l’alignement avec la stratégie du client. Facteurs pris en compte : difficulté concurrentielle, valeur transactionnelle, volume, adéquation branding. Une cartographie de pages prioritaires est produite et validée avec le client. Ce plan guide les phases de production de contenus pour maximiser la visibilité et la pertinence structurelle.