name: keyword-research
description: Quand l'utilisateur veut faire de la recherche de mots-clés, trouver des mots-clés cibles, ou analyser l'intention de recherche. Utilisez aussi quand l'utilisateur mentionne « keyword research », « keyword tool », « target keywords », « search volume », « search intent », « keyword difficulty », « topical map », « keyword clustering », « People Also Ask », « Google autocomplete », « autocomplete keywords », ou « alphabet method ». Pour les clusters, utilisez content-strategy.
tags: [nontechnical, marketing-skills, keyword-research, strategy, writing, search]
metadata:
version: 1.3.1
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| Perspective utilisateur | Quels points faibles ? Que chercheraient-ils ? Langage client tiré du contexte produit |
| Expansion d'outils | Mots-clés associés, questions, suggestions ; Google autocomplete, PAA, Recherches associées |
| Reverse concurrence | Analyser les titres concurrents, H1, URL ; identifier les sujets qu'ils classent ; trouver les lacunes (#4–10 = opportunité) — voir competitor-research |
| Google PAA | People Also Ask et Recherches associées ; signaux haute valeur du comportement utilisateur réel |
| Extraire d'article | Lors d'audit de contenu existant : extraire les mots-clés graine du titre, H1, H2, meta keywords, premiers 100 mots ; puis chercher "[primary keyword]" ou "[primary keyword] related keywords" pour les opportunités ; utiliser "[primary keyword]" site:competitor.com si concurrents connus |
Google Autocomplete (Long-Tail Discovery)
Google autocomplete reflète les recherches utilisateur réelles ; les suggestions n'apparaissent que si les requêtes ont du trafic. Gratuit ; découvre souvent le long-tail bas volume que les outils de mots-clés manquent. ~70 % du trafic de recherche est long-tail ; concurrence plus faible, conversion plus élevée.
Alphabet method (seed + space + lettre) :
- Tapez mot-clé seed + space + chaque lettre :
keyword a,keyword b, ...keyword z - Enregistrez les suggestions pertinentes ; répétez avec les nombres 0-9
- Exemple :
SEO a-> « SEO audit », « SEO agency » ;SEO b-> « SEO basics », « SEO best practices »
Position variants (seed dans différentes positions) :
- Prefix :
a keyword,b keyword(découvrir ce que les utilisateurs ajoutent avant) - Suffix :
keyword a,keyword b(plus commun ; alphabet method) - Middle :
how to keyword a,best keyword for(question + combos de modificateur)
Question modifiers :
how to keyword,what is keyword,why keyword,when to keyword,keyword vskeyword for beginners,keyword for small business,keyword without
Pourquoi ça marche : Les outils de mots-clés filtrent les termes bas volume ; autocomplete affiche seulement les requêtes avec trafic réel. Utilisez avec PAA et Recherches associées pour une couverture complète. Catégorisez les résultats par intention (informationnelle, commerciale, transactionnelle).
Incremental Discovery
- User feedback : Support, communauté, avis, NPS—questions haute fréquence = demande de recherche non satisfaite
- Multi-platform search : Reddit, Quora, X (Twitter), Hacker News—questions et discussions réelles
Search Intent
| Intention | Type de contenu | Exemple |
|---|---|---|
| Informationnelle | Blog, guide, FAQ | « how to optimize sitemap » |
| Navigationnelle | Page de marque | « alignify login » |
| Commerciale | Comparaison, avis | « SEO tools comparison » |
| Transactionnelle | Produit, tarification | « best SEO tool pricing » |
Intent Identification
Modifier words (signalent souvent l'intention) :
| Intention | Modifiers |
|---|---|
| Informationnelle | « how », « what », « why », « guide », « tutorial » |
| Commerciale | « best », « compare », « vs », « review », « top » |
| Transactionnelle | « buy », « price », « cheap », « coupon », « free shipping » |
| Locale | Noms de lieux |
SERP check : Cherchez le terme—knowledge cards/Wiki → informationnelle ; listes produits/avis → commerciale ; sites de marque → navigationnelle. Les termes plus larges montrent souvent un SERP mixte. Voir serp-features pour les types de features.
Long-Tail Expansion
- Google Autocomplete : Alphabet method, position variants, question modifiers ; voir ci-dessus. Source principale pour long-tail.
- Intent modifiers : Core + « how », « best », « vs », « compare », « price »
- Question words : « how to », « what is », « why », « when »
- Functional modifiers : Core + « -er/-or » (ex. « image optimizer » pour requêtes type tool) ; souvent conversion plus élevée
- Clustering : Grouper par chevauchement SERP (mêmes pages top), similarité sémantique, ou intention.
Keyword Clustering & Topical Map
| Méthode | Utilisation |
|---|---|
| SERP overlap | Mots-clés avec pages top-ranking chevauchées → même cluster |
| Sémantique | Grouper par sens, LSI, concepts associés |
| Basée sur intention | Grouper par intention ; pages séparées si intention diffère dans cluster |
Pillar–cluster (mapper mots-clés à structure) :
- Pillar (Hub) : Page sujet large ; liens vers clusters
- Cluster (Spoke) : Sous-sujet focalisé ; liens de retour vers pillar
- Ciblez long-tail d'abord ; puis pillar. Interconnectez les clusters dans le sujet.
- Voir content-strategy pour la planification et implémentation pillar-cluster complètes.
Evaluate & Screen
| Facteur | Considérer |
|---|---|
| Search volume | Recherches mensuelles ; ~100+/mois plancher typique ; niche peut assouplir |
| Keyword difficulty (KD) | Nouveaux sites ciblent KD plus faible |
| CPC | CPC plus élevé = souvent intention commerciale plus forte |
| SERP features | Featured Snippet, PAA, zero-click ; SERP features peuvent satisfaire intention sans clic—affecte trafic réel ; voir serp-features (section Zero-Click), featured-snippet |
| Screening order | 1) Supprimer hors-sujet 2) Filtrer très bas volume 3) Évaluer achievability 4) Prioriser commercial/transactionnel |
Product Positioning Test (SEO Fit)
Tester si positionnement est assez clair pour la recherche :
- XXX + Function words : Generator, Creator, Maker, Builder, Changer, Shortener, Scraper, Converter, Downloader, Translator, Extender, Summarizer, Resizer, Remover, Extractor, Recorder, Rewriter, Solver, Calculator ; ou Platform, Tool, Software, App, Provider, Assistant, Copilot
- Input + to + Output : ex. « image to video », « text to speech »—signaux clair input/output d'intention
Agent/Copilot products : Pur Agent natif difficile à développer via SEO ; utilisateurs cherchent rarement « agent ». Lancez d'abord features associées (ex. CRM, sales bot pour sales agent) pour construire trafic, puis entonnoir vers produit Agent.
Principles
- Core rule : Quelqu'un doit le chercher—valider avec outils ; éviter inventer termes
- Functional keywords : Tool-type (-er/-or) convertissent souvent mieux ; utilisateurs plus proches action
- Multi-language : Re-rechercher en langue cible ; ne pas traduire listes existantes. Voir translation pour workflow traduction.
SEO–PPC Keyword Synergy
La recherche de mots-clés sert SEO et Google Ads. Alignez les deux canaux pour éviter duplication, cannibalisation, et dépense gaspillée.
| Data flow | Utilisation |
|---|---|
| keyword-research → google-ads | Liste mots-clés, clusters, intention ; termes support (login, forum, pricing) → negative keywords pour PPC |
| google-ads → keyword-research | Taux conversion PPC, Search Terms report → priorité SEO ; termes PPC haute-conversion = dignes classement organique |
| keyword-research → landing-page | Clusters → LP dédiée par intention ; questions PAA → sections FAQ |
| GSC organic rank 4+ | Si vous classez bien organiquement, considérez réduire/pauseR PPC sur ces termes pour éviter cannibalisation |
PPC data for SEO priority : SEO ROI ≈ (Organic clicks × PPC conversion rate × Customer value) − SEO cost. Utilisez données conversion PPC pour valider quels mots-clés poursuivre en organique.
Reference : Backlinko – SEO and PPC: 8 Smart Ways to Align
Data Sources
| Source | Utilisation |
|---|---|
| Ahrefs | Keywords Explorer, Site Explorer |
| SEMrush | Keyword Overview, Organic Research |
| GSC | Search queries, impressions, clicks |
| GA | Traffic par landing page |
| PostHog | Feature/search usage |
Report Workflow
- Parse — Lire Excel/CSV, déduire mot-clé, volume, KD, intention, etc. des headers
- Enrich — Web search, visiter pages concurrents/produit ; lire
project-context.mdsi présent - Build — Structurer data pour report
- Generate — Output report dans format choisi
Output Format
- Keyword list avec volume, KD, intention
- Keyword mapping vers pages/contenu
- Content gaps (concurrents classent, vous non)
- Priority ranking pour implémentation
- Topical map (cluster → pillar → page mapping)
Report Structure Reference
| Section | Contenu |
|---|---|
| Executive Summary | Priorités (top 3) |
| Keyword Overview | Total mots-clés, intention primaire, KD moy, nombre content gaps |
| Keyword List | Mot-clé, volume, KD, intention, priorité, target page |
| Keyword Mapping | Page/URL, target keywords, statut |
| Content Gaps | Mots-clés concurrents classent que vous ne classez pas |
| Action Plan | Priorité, action, impact, effort |
| Appendix | Référence search intent (Informationnelle, Commerciale, Transactionnelle, Navigationnelle) |
Related Skills
- seo-strategy : SEO workflow, Product-Led SEO, audit approach ; keyword research est Content phase
- google-ads : Mots-clés inform Search targeting ; données PPC remontent en priorité SEO
- paid-ads-strategy : Quand utiliser paid vs organic ; channel selection
- content-strategy : Mots-clés inform content plan ; topic clusters
- content-optimization : Keyword placement, densité vs stuffing, H2 keywords
- title-tag, meta-description : Mots-clés dans title, description
- heading-structure : Mots-clés dans H1, H2
- link-building : Mots-clés inform link targets
- serp-features : SERP features dans keyword screening ; PAA, Featured Snippet
- featured-snippet : Snippet-worthy query targeting
- competitor-research : Competitor keyword/topic analysis ; reverse engineering
- faq-page-generator : Questions PAA vers sections FAQ ; question-based keyword vers FAQ content