Analyseur d'écart de contenu SEO

Ce flux de travail alimenté par l’IA analyse la structure de contenu de votre page web, la compare avec les pages concurrentes les mieux classées et fournit des recommandations personnalisées pour améliorer la performance SEO de votre page. En exploitant la recherche Google, des modèles linguistiques avancés et une extraction intelligente de contenu, il vous aide à combler les écarts de contenu et à optimiser votre site pour de meilleurs classements sur les moteurs de recherche.

Comment fonctionne le Flux IA - Analyseur d'écart de contenu SEO

Flux

Comment fonctionne le Flux IA

Recevoir l'URL de la page web.
L'utilisateur soumet l'URL de la page web à analyser.
Extraire et analyser le contenu de la page.
Le flux de travail récupère la structure et les titres de la page web saisie.
Découvrir les pages concurrentes.
Génère des requêtes de recherche alternatives et utilise la recherche Google pour identifier les principales pages concurrentes sur le même sujet.
Comparer les structures de contenu.
Extrait les structures des pages concurrentes et utilise l'IA pour les comparer avec la page de l'utilisateur, en identifiant les points forts et les écarts de contenu.
Générer des suggestions d'amélioration SEO.
L'IA fournit des recommandations concrètes pour optimiser la structure et les mots-clés de la page web de l'utilisateur afin d'améliorer le classement dans les résultats de recherche.

Prompts utilisés dans ce flux

Voici une liste complète de tous les prompts utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les prompts sont les instructions données au modèle d'IA pour générer des réponses ou effectuer des actions. Ils guident l'IA dans la compréhension de l'intention de l'utilisateur et la génération de sorties pertinentes.

Suggestions d'amélioration des titres et des mots-clés

Modèle d'invite demandant au LLM de comparer la structure de la page de l'utilisateur avec celle des concurrents, de suggérer des améliorations et de proposer d...

                You are SEO specialist.
- Compare structure of my web page with competitor websites.
- Analyze what each competitor did better comparing to my page

- Suggest improved structure of headings for my page to rank higher as competitors
- Focus on keywords used in headings.
- Suggest 5-10 long tail keywords for each paragraph.

Don't return general well known SEO theory, be specific with each improvement, focus on details.

--- MY CURRENT PAGE CONTENT ---
 {input} 
---

--- COMPETITORS:
 {context} 

            

Instructions système pour l'expansion de requête

Message système pour le composant d'expansion de requête, indiquant au LLM de générer des requêtes pour trouver des concurrents.

                Generate 4 alternative queries user should ask to find competitor pages similar to input page on google.
One of queries could be H1 heading of the input page
Generate query for google search in the way, that it will not match page on domain of input page (prepend query with -site: <name of domain of input document>)
            

Composants utilisés dans ce flux

Voici une liste complète de tous les composants utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les composants sont les éléments de base de chaque Flux IA. Ils vous permettent de créer des interactions complexes et d'automatiser des tâches en connectant diverses fonctionnalités. Chaque composant sert un objectif spécifique, comme la gestion des entrées utilisateur, le traitement de données ou l'intégration avec des services externes.

Entrée de Chat

Le composant Entrée de Chat dans FlowHunt initie les interactions utilisateur en capturant les messages depuis le Playground. Il sert de point de départ pour les flux, permettant au workflow de traiter aussi bien des entrées textuelles que des fichiers.

Déclencheur d’ouverture de chat

Le composant Déclencheur d’ouverture de chat détecte le début d’une session de chat, permettant aux workflows de réagir instantanément dès qu’un utilisateur ouvre le chat. Il initie les flux avec le premier message, ce qui le rend essentiel pour créer des chatbots interactifs et réactifs.

Widget de Message

Le composant Widget de Message affiche des messages personnalisés dans votre workflow. Idéal pour accueillir les utilisateurs, fournir des instructions ou afficher toute information importante, il prend en charge la mise en forme Markdown et peut être configuré pour n'apparaître qu'une seule fois par session.

Sortie de Chat

Découvrez le composant Chat Output dans FlowHunt — finalisez les réponses du chatbot avec des sorties flexibles et multiples. Essentiel pour une finalisation fluide des flux et la création de chatbots IA avancés et interactifs.

Récupérateur d'URL

Débloquez le contenu web dans vos flux de travail avec le composant Récupérateur d'URL. Extrayez et traitez sans effort le texte et les métadonnées de n'importe quelle liste d'URL—including articles web, documents, et plus encore. Prend en charge des options avancées comme l'OCR pour les images, l'extraction sélective de métadonnées et une mise en cache personnalisable, ce qui en fait l'outil idéal pour créer des flux et automatisations IA riches en connaissances.

Composant Prompt dans FlowHunt

Découvrez comment le composant Prompt de FlowHunt vous permet de définir le rôle et le comportement de votre bot IA, garantissant des réponses pertinentes et personnalisées. Personnalisez les prompts et modèles pour des flux de chatbot efficaces et sensibles au contexte.

LLM OpenAI

FlowHunt prend en charge des dizaines de modèles de génération de texte, y compris ceux d’OpenAI. Voici comment utiliser ChatGPT dans vos outils IA et chatbots.

Générateur

Découvrez le composant Générateur dans FlowHunt : une génération de texte puissante pilotée par l’IA utilisant le modèle LLM de votre choix. Créez facilement des réponses dynamiques de chatbot en combinant des prompts, des instructions système optionnelles et même des images en entrée, en faisant un outil central pour construire des workflows intelligents et conversationnels.

Expansion de requête

L'expansion de requête dans FlowHunt améliore la compréhension du chatbot en trouvant des synonymes, en corrigeant les fautes d'orthographe et en assurant des réponses cohérentes et précises aux requêtes des utilisateurs.

Composant GoogleSearch

Le composant GoogleSearch de FlowHunt améliore la précision des chatbots grâce au Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour accéder à des connaissances à jour depuis Google. Contrôlez les résultats avec des options comme la langue, le pays et les préfixes de requête pour des réponses précises et pertinentes.

Récupérateur de Documents

Le Récupérateur de Documents de FlowHunt améliore la précision de l’IA en connectant les modèles génératifs à vos propres documents et URL à jour, garantissant ainsi des réponses fiables et pertinentes grâce à la génération augmentée par récupération (RAG).

Description du flux

Objectif et avantages

Description du flux de travail : Analyse de l’écart de contenu d’une page web

Ce flux de travail est conçu pour automatiser et mettre à l’échelle le processus d’analyse de la structure de contenu d’une page web, la comparer avec les principaux concurrents et générer des recommandations SEO exploitables pour améliorer le classement et la visibilité de la page. Le flux réunit des outils d’extraction de contenu web, de recherche de concurrents, de génération de texte par IA et de rapport structuré.

Processus étape par étape

1. Accueil de l’utilisateur et saisie

  • Message de bienvenue : Lors de l’ouverture du chat, l’utilisateur est accueilli par un message expliquant l’objectif de l’outil : analyser sa page web et la comparer aux concurrents.
  • Saisie de l’URL : L’utilisateur fournit l’URL de la page web qu’il souhaite analyser via un widget de saisie dans le chat.

2. Extraction du contenu de la page saisie

  • Récupération du contenu : Le flux de travail utilise un récupérateur d’URL pour extraire le contenu structuré (notamment les titres H1-H6) à partir de l’URL saisie. Cela permet de bien comprendre l’organisation et les sujets clés de la page.

3. Découverte de concurrents via l’expansion de requête

  • Échantillonnage de contenu pour l’expansion de requête : Une extraction distincte se concentre sur la récupération du H1 et des métadonnées pertinentes de la page saisie.
  • Requêtes de recherche alternatives : Grâce à un modèle d’expansion de requête IA (OpenAI GPT-4o-mini), le système génère plusieurs requêtes alternatives pour Google. Ces requêtes sont conçues pour :
    • Trouver des pages concurrentes similaires à la page saisie.
    • Exclure les résultats du domaine de la page de l’utilisateur.
    • Utiliser la paraphrase et le titre H1 pour une meilleure couverture.

4. Agrégation du contenu des concurrents

  • Recherche Google : Les requêtes élargies sont utilisées pour effectuer des recherches Google, récupérant les URLs des principaux concurrents.
  • Scraping de contenu : Le flux de travail récupère ensuite le contenu de chaque page concurrente pour une analyse plus approfondie. Cette étape agrège un ensemble de données comparatives sur les structures et mots-clés les mieux classés.

5. Préparation contextuelle

  • Mise en forme du contexte concurrent : Le contenu des concurrents est mis en forme et consolidé dans une invite (“TOP COMPETITOR PAGES”) pour une utilisation facilitée en aval.
  • Packaging de la page et des concurrents : Le flux prépare une invite complète pour l’IA, comprenant :
    • Le contenu actuel de la page de l’utilisateur.
    • Le contexte des concurrents.

6. Analyse des écarts SEO et génération de suggestions

  • Analyse par IA : Un modèle linguistique OpenAI (o1-preview) reçoit l’invite préparée, qui lui demande de :
    • Comparer la structure de la page de l’utilisateur avec celle des concurrents.
    • Mettre en avant ce que font mieux les concurrents.
    • Suggérer une structure de titres améliorée.
    • Mettre l’accent sur l’utilisation des mots-clés dans les titres.
    • Recommander 5 à 10 mots-clés longue traîne pour chaque paragraphe.
    • Fournir des conseils spécifiques et pratiques (pas de théorie SEO générique).

7. Rapport et affichage des résultats

  • Mise en forme du rapport SEO : Le résultat de l’IA est structuré dans un format de rapport SEO pour plus de clarté.
  • Présentation des résultats : Le rapport et les documents associés sont présentés à l’utilisateur via les widgets de sortie du chat, et les documents pertinents sont affichés dans un widget Document pour un examen plus approfondi.

Fonctionnalités de sortie supplémentaires

  • Requêtes de recherche pertinentes : Le flux affiche également les requêtes alternatives générées, aidant l’utilisateur à comprendre les termes les plus pertinents pour sa page et ceux sur lesquels les concurrents se positionnent.
  • Contenu des concurrents en référence : Le contenu des pages concurrentes est accessible pour un examen approfondi, offrant transparence et appui à une revue manuelle si souhaité.

Pourquoi ce flux de travail est utile pour la mise à l’échelle et l’automatisation

  • Automatise la recherche SEO manuelle : Traditionnellement, analyser les concurrents et ajuster une page pour le SEO implique un travail manuel fastidieux. Ce flux automatise toute la chaîne — de l’expansion de requête, la recherche Google, le scraping, l’analyse, jusqu’au rapport.
  • Assure la cohérence : Grâce à l’IA pour l’expansion des requêtes et l’analyse comparative, le processus évite les oublis humains et conserve un standard constant et reproductible.
  • Économise du temps et des ressources : Plusieurs étapes nécessitant normalement divers outils (recherche, scraping, ingénierie d’invite, analyse comparative) sont intégrées, réduisant considérablement les délais.
  • Soutient les audits à grande échelle : La nature modulaire et automatisée permet de réutiliser le flux pour de nombreuses URLs, ce qui en fait un atout pour les agences, équipes SEO internes ou sites comportant des centaines de pages.
  • Recommandations détaillées et actionnables : En se concentrant sur les titres, les actions spécifiques des concurrents et les mots-clés longue traîne, la sortie est directement applicable — et non simplement théorique.
  • Transparence et personnalisation : L’utilisateur peut examiner à la fois les requêtes suggérées et le contenu concurrent, assurant que le processus n’est pas une “boîte noire” et permettant une personnalisation ou une intervention manuelle.

Tableau récapitulatif

ÉtapeDescription
Saisie utilisateurL’utilisateur soumet son URL.
Extraction du contenuExtraction des titres et de la structure de la page saisie.
Expansion de requêteL’IA génère des requêtes pour trouver des concurrents, en excluant le site de l’utilisateur.
Récupération des concurrentsRecherche Google + scraping pour obtenir le contenu des pages concurrentes.
Mise en forme du contexteLes données concurrentes sont formatées pour la consommation par l’IA.
Analyse par IALe LLM compare les structures, suggère des améliorations et génère des idées de mots-clés.
RapportRapport SEO structuré et documents de référence présentés à l’utilisateur.
Sortie supplémentaireAffiche les requêtes pertinentes et le contenu des concurrents comme référence.

Qui peut en bénéficier

  • Professionnels SEO cherchant à mettre à l’échelle les audits de site et l’optimisation de page.
  • Stratèges de contenu souhaitant des recommandations exploitables et fondées sur les données.
  • Agences gérant plusieurs sites clients et ayant besoin de processus efficaces et reproductibles.
  • Webmasters visant à améliorer leur classement avec moins d’effort manuel.

Ce flux de travail comble le fossé entre la recherche SEO manuelle et l’amélioration de contenu assistée par IA — rendant les audits de site plus exploitables, efficaces et transparents.

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