J'ai développé un une mécanique d'agents IA capable de préparer jusqu'à 12 articles de blog par semaine, répartis sur trois de mes sites web.
Pas simplement un prompt ChatGPT qui rédige un article à partir d'un mot-clé. J'avais automatisé presque toute la chaîne de production :
- recherche d'opportunités SEO,
- analyse de la concurrence,
- choix des sujets,
- rédaction des briefs,
- production des articles,
- illustrations,
- maillage interne.
Au total, mon système a produit plus d'un centaine d'articles, principalement pour Numinam et Harmonia.
Sur Coddy, mon autre entreprise, j'avais développé une approche différente : du code directement intégré au site pour générer certaines pages de contenu.
Deux systèmes différents, mais des problèmes assez similaires quelques mois plus tard.
Des pages qui disparaissent de Google, de nouveaux articles qui ne s'indexent plus et des positions acquises depuis longtemps qui commencent à dégringoler, voir disparaitre.
En juin, j'ai fini par tout stopper pour faire le ménage.
Au départ, je voulais simplement gagner du temps
Je gère plusieurs projets qui ont chacun leurs propres besoins en référencement.
Il y a Coddy, mon entreprise de jeux d'aventure urbains, présente dans 9 pays européens. Le SEO est un canal d'acquisition important pour nous, notamment pour les recherches d'activités locales.
Il y a Harmonia, mon application mobile pour aider les familles à organiser les tâches et les récompenses des enfants.
Et enfin Numinam, mon activité de conseil et de développement autour de la croissance digitale.
Trois projets, trois audiences différentes et un paquet de sujets sur lesquels produire du contenu.
Le problème, c'est le temps.
Entre la recherche de mots-clés, l'analyse des concurrents, la préparation des briefs, la rédaction, les illustrations et la publication, produire un bon article peut facilement prendre plusieurs heures.
Et comme je suis développeur, quand une tâche me prend trop de temps, j'ai une fâcheuse tendance à vouloir l'automatiser. 😅
J'ai donc ouvert n8n, créé une base Airtable et commencé à construire mon système de production éditoriale. Accrochez-vous, je vous explique.
Un agent stratège qui travaille le dimanche matin
La première étape consistait à définir les sujets sur lesquels je voulais écrire.
J'avais identifié six piliers éditoriaux, qui représentaient les grandes thématiques à développer sur mes sites.
Ces piliers étaient enregistrés dans Airtable, qui servait de base de données centrale au dispositif.
Chaque dimanche à 9 h, un agent stratège démarrait automatiquement dans n8n.
Son travail était de préparer le planning éditorial, pour chaque site, des prochains jours.
Pour ça, il allait récupérer plusieurs sources de données :
- Google Search Console pour identifier les recherches sur lesquelles mes sites apparaissaient déjà et repérer les opportunités de progression.
- SE Ranking pour analyser les mots-clés, les volumes de recherche et les positions.
- Les résultats de recherche Google pour comprendre quels contenus se positionnaient sur les sujets envisagés.
- Les sitemaps de mes concurrents pour identifier les thématiques qu'ils abordaient.
- Le contenu existant sur mes sites pour éviter de produire plusieurs fois la même chose.
L'agent croisait ces informations pour sélectionner les sujets les plus intéressants et préparer les briefs de rédaction.
J'avais aussi ajouté quelques mécanismes pour éviter de produire du contenu inutilement.
Par exemple, si le backlog Airtable contenait déjà suffisamment de briefs pour les prochains jours, l'agent n'en créait pas davantage.
Un filtre JavaScript vérifiait également les doublons. Si un mot-clé présentait un recouvrement trop important avec un autre déjà présent, il était écarté. Les mots-clés récemment publiés étaient aussi exclus pendant 90 jours., ça permettait une rotation naturelle du contenu.
L'objectif était d'avoir un système qui choisissait quoi écrire en fonction des données SEO, plutôt que de générer des articles au hasard.
Et franchement, j'étais plutôt content du résultat.
Une petite armée de rédacteurs IA
Une fois les briefs préparés, les agents rédacteurs prenaient le relais.
J'avais prévu une cadence de 12 articles par semaine :
- 6 pour Coddy, répartis sur différents segments de clientèle.
- 3 pour Numinam.
- 3 pour Harmonia.
Chaque site disposait de son propre workflow de rédaction, adapté à son audience, sa ligne éditoriale et son CMS.
Chaque jour, un agent allait chercher un brief disponible dans Airtable.
Il préparait un plan, rédigeait l'article, ajoutait les liens internes vers les contenus existants et sélectionnait des illustrations sur Pexels.
Pour les contenus multilingues, je demandais de rédiger séparément les versions française et anglaise.
Pas question de simplement traduire un texte français. Les recherches et les formulations sont différentes selon les langues, et je voulais en tenir compte.
J'avais même ajouté un passage dans un skill de ma conception : "humanizer" pour rendre les textes plus naturels.
Une fois terminé, l'article était envoyé vers son CMS.
Sur Numinam et Harmonia, les articles arrivaient directement en brouillon dans Sanity, avec leurs images et leur mise en forme.
Sur Coddy, ils arrivaient dans une tâche Teamwork pour être intégrés manuellement.
Tout était journalisé dans Airtable : les sujets traités, les briefs, les articles produits et les différentes exécutions.
Le système était assez complet. Et surtout, il fonctionnait.
Au fil du temps, les agents ont produit environ 100 articles, essentiellement pour Numinam et Harmonia. La production réelle n'atteignait donc pas nécessairement les 12 articles prévus chaque semaine, mais elle représentait déjà un volume conséquent.
De mon côté, je n'avais plus qu'à relire les contenus et les publier.
Enfin, « relire » est peut-être un grand mot.
Je relisais les articles, mais pas vraiment
C'est probablement là que j'ai commencé à faire une erreur.
J'avais consacré beaucoup de temps à concevoir les workflows, affiner les prompts et améliorer la qualité de rédaction des agents.
Les contenus arrivaient avec leurs titres, leurs paragraphes, leurs images et leurs liens internes.
À première vue, ils étaient plutôt corrects, voir certains m'ont appris des choses.
Alors je les parcourais rapidement, je vérifiais qu'il n'y avait pas d'erreur et je publiais.
Sur Numinam, c'était particulièrement simple. Tous les articles arrivaient dans Sanity et je pouvais les publier en masse.
Je retouchais finalement assez peu les textes.
Et puis j'avais confiance dans mon système. Après tout, chaque sujet avait été choisi à partir de données SEO. Les doublons étaient filtrés, les briefs étaient détaillés et les agents avaient reçu des instructions assez précises.
Sauf qu'en relisant certains contenus plus attentivement, je commençais à remarquer des problèmes.
Les structures se ressemblaient beaucoup. Certains paragraphes étaient assez génériques. Et plusieurs articles racontaient finalement à peu près la même chose, même s'ils ciblaient des mots-clés différents.
Ils étaient propres, bien présentés et optimisés.
Mais est-ce qu'ils apportaient réellement quelque chose de plus que les dix premiers résultats Google ?
Pas vraiment.
Sur Coddy, j'avais fait la même erreur. Sans agents IA.
Ce qui est assez amusant, c'est que j'avais un autre système de génération de contenu sur Coddy.
Et lui ne reposait pratiquement pas sur les agents n8n.
Coddy propose des jeux d'aventure dans de nombreuses villes européennes. Nous avons donc besoin de pages spécifiques à chaque destination pour présenter nos activités.
Plutôt que de rédiger manuellement chaque variante de contenu (70 villes x 9 scenarii x 3 langues), j'avais développé des mécanismes de génération directement dans le code du site.
Le système pouvait produire des pages à partir de données existantes, en adaptant certains éléments selon les villes ou les thématiques.
On ne va pas se le cacher, c'était très pratique.
Mais au fil du temps, nous avions accumulé des pages dont les contenus se ressemblaient beaucoup.
Et j'ai commencé à observer des problèmes SEO similaires à ceux rencontrés sur Numinam.
D'un côté, des articles entièrement rédigés par des agents IA à partir de briefs relativement sophistiqués.
De l'autre, des pages générées directement dans le code.
Deux approches différentes, mais beaucoup de contenu produit avec une intervention éditoriale limitée.
Google a commencé à bouder mes sites
Je surveille régulièrement les performances SEO de mes projets, notamment avec Google Search Console et SE Ranking.
Au départ, j'ai simplement remarqué que certaines nouvelles pages avaient du mal à être indexées.
Je pouvais publier un article, attendre plusieurs jours et constater que Google ne l'avait toujours pas ajouté à son index.
J'ai commencé à demander des indexations manuellement depuis Search Console.
Mais certaines pages ne revenaient toujours pas.
Puis j'ai remarqué quelque chose de plus inquiétant.
Des pages qui étaient indexées depuis bien longtemps et occupaient de bonnes positions commençaient elles aussi à disparaître ou à reculer.
Google semblait également explorer moins souvent certaines parties de mes blogs.
Sur Coddy, j'ai observé une baisse du trafic SEO atteignant 60 % sur un mois.
Les problèmes d'indexation et la disparition de certaines positions historiques étaient des plus préoccupants.
Il y avait manifestement quelque chose qui n'allait pas.
Eh oui Jamy, le fameux thin content
En SEO, on parle de thin content pour désigner des pages qui apportent peu de valeur aux internautes.
Ce n'est pas forcément une question de longueur.
On peut parfaitement rédiger un article de 2 000 mots, avec un joli H1, des H2 bien structurés et tous les mots-clés qu'il faut, sans apporter grand-chose d'intéressant.
Et en relisant une partie de mes contenus, je retrouvais pas mal de ces caractéristiques.
Des paragraphes génériques, des sujets trop proches, des informations qui existaient déjà partout ailleurs.
Le problème, c'est que mon automatisation était principalement conçue pour identifier des opportunités de référencement et produire des articles répondant à ces recherches.
Elle était beaucoup moins douée pour déterminer si un article apportait quelque chose de réellement nouveau.
Et moi, comme je relisais trop rapidement, je laissais passer tout ça.
Je ne peux pas affirmer que Google m'a appliqué une pénalité pour thin content. Je n'ai pas reçu de notification d'action manuelle et plusieurs facteurs peuvent expliquer une perte de visibilité.
Mais entre la qualité parfois discutable des contenus, les problèmes d'indexation et les positions qui reculaient, j'avais suffisamment d'indices pour commencer à m'inquiéter sérieusement.
En juin, j'ai tout arrêté
J'aurais pu continuer à améliorer les prompts, ajouter de nouveaux contrôles ou tester d'autres modèles IA.
Mais j'avais déjà pas mal de contenu publié qui nécessitait une révision.
J'ai donc coupé les automatisations de production.
Plus de nouveaux briefs, plus d'articles générés chaque semaine.
Je voulais d'abord réparer ce qui existait avant de recommencer à produire.
Sur Numinam, j'ai supprimé près de 50 % des articles
J'ai commencé par reprendre les articles du blog.
Certains abordaient des sujets trop similaires, d'autres étaient trop génériques et plusieurs n'apportaient pas suffisamment d'informations pour justifier leur existence.
J'en ai supprimé près de la moitié.
J'ai ensuite retravaillé mes pages services pour mieux expliquer ce que je propose et apporter des informations plus spécifiques.
Je suis encore occupé à revoir les pages consacrées aux différents secteurs d'activité.
Sur Coddy, j'ai supprimé les pages générées automatiquement
J'ai entrepris un nettoyage similaire, mais adapté à la structure du site.
J'ai supprimé les mécanismes qui généraient des pages de contenu dynamiquement.
Puis j'ai repris les pages villes pour leur donner un contenu réellement spécifique à chaque destination.
Et quand on est présent dans plusieurs dizaines de villes, en 3 langues, ça représente un paquet de travail.
J'ai passé des semaines à reprendre des contenus que j'avais justement automatisés pour ne plus devoir les rédiger à la main.
C'est assez ironique. 😅
Quatre mois plus tard, ça commence à bouger
Depuis le début du nettoyage en juin, je constate une amélioration progressive de la visibilité SEO dans SE Ranking.
Les positions de plusieurs mots-clés suivis évoluent dans le bon sens.
Je préfère suivre ces indicateurs plutôt que de me concentrer uniquement sur le trafic organique, notamment pour Coddy, où la saisonnalité peut rendre les courbes assez trompeuses.
Je ne peux pas attribuer toute cette progression au nettoyage. Google évolue en permanence, mes concurrents aussi, et le référencement dépend de nombreux facteurs.
Mais les résultats sont encourageants.
Je continue à retravailler les pages existantes, et je n'ai pas encore relancé mon système de production.
Et maintenant, je fais quoi de mes agents ?
Je compte bien réutiliser une partie de ce que j'ai développé.
L'agent stratège, par exemple, réalisait un travail assez intéressant en croisant les données de Search Console, de SE Ranking et de mes concurrents.
La gestion du backlog Airtable fonctionnait également bien.
C'est surtout la partie rédaction que je souhaite revoir.
Je préfère repartir sur une production semi-assistée : utiliser les agents pour préparer les recherches, identifier les opportunités et construire les briefs, puis intervenir beaucoup plus directement sur le contenu final.
Il y a aussi une fonctionnalité que je n'avais jamais vraiment terminée : le suivi automatique des performances après publication.
Mon système était capable de me dire combien d'articles avaient été produits, quels briefs étaient terminés et ce qui était prévu pour la semaine suivante.
J'avais prévu de mesurer les positions des articles à J+60, mais cette partie n'était pas opérationnelle.
Je savais donc très bien combien de contenu je produisais.
Beaucoup moins ce que ce contenu m'apportait réellement.
Pour le moment, tout est encore à l'arrêt. Je termine le nettoyage avant de remettre quoi que ce soit en production.
Le plus frustrant dans cette histoire, c'est que j'avais développé tout ce système pour gagner du temps.
Et maintenant, j'en passe encore plus à nettoyer ce qu'il a produit.
C'est un peu ironique quand même. 😅
