Comment analyser efficacement les performances SEO de chaque section de votre site ?

Pourquoi segmenter l'analyse par sections de site ?

La plupart des sites structurés — e-commerce, médias, plateformes SaaS — organisent leur contenu en sections distinctes (par catégories, types de pages, zones géographiques). Analyser les performances globalement noie l'information : impossible de savoir si c'est le blog qui tire les stats vers le bas ou si ce sont les fiches produits qui stagnent.

La déclaration de Waisberg pointe vers une méthode simple mais trop peu utilisée : exporter les données brutes de la Search Console et les découper intelligemment. Pas besoin d'outils tiers coûteux pour ce premier niveau d'analyse — un tableur suffit.

Comment fonctionne concrètement cette méthode ?

Le principe repose sur la fonction SPLIT qui découpe une URL en segments selon le séparateur « / ». Exemple : « /blog/seo-technique/ » devient [« blog », « seo-technique »]. On récupère ainsi le premier répertoire, qui correspond souvent à une section logique du site.

Ensuite, VLOOKUP (ou RECHERCHEV) permet de joindre ces données avec un référentiel interne : typologie de pages, niveau de priorité business, équipe responsable, etc. On obtient alors un tableau de bord qui croise performances SEO et segmentation métier.

• Export Search Console : données brutes de clics, impressions, CTR, position par URL
• Fonction SPLIT : extraction du répertoire principal de chaque URL
• Fonction VLOOKUP : enrichissement avec données internes (catégorie, priorité, etc.)
• Tableaux croisés dynamiques : agrégation par section pour comparer les performances
• Identification rapide des sections sous-performantes ou à fort potentiel inexploité

Cette approche remplace-t-elle les outils SEO classiques ?

Non. Elle les complète.

Les outils comme Semrush ou Ahrefs excellent sur l'analyse concurrentielle, le suivi de positions précises, la découverte de mots-clés. Mais pour une vision transversale alignée sur votre structure de site réelle et vos priorités business, rien ne vaut un export custom analysé selon vos propres critères de segmentation.

Cette déclaration apporte-t-elle vraiment quelque chose de nouveau ?

Honnêtement ? Pas vraiment. Tout SEO qui a déjà ouvert un export Search Console sait qu'on peut le manipuler dans un tableur. Ce que Waisberg fait ici, c'est rappeler une bonne pratique basique que beaucoup négligent par flemme ou parce qu'ils se reposent trop sur les interfaces des outils tiers.

Le vrai apport, c'est de mettre en avant l'idée de croiser ces données avec des informations internes. Là, on sort de l'analyse SEO pure pour entrer dans une logique de pilotage business : quelles sections méritent plus d'investissement éditorial ? Où les équipes produit devraient-elles concentrer leurs efforts d'optimisation ?

Quelles limites faut-il avoir en tête ?

Premier point : cette méthode suppose que votre architecture d'URL est propre et logique. Si vos URLs sont anarchiques, avec des paramètres partout et des répertoires qui ne correspondent à rien, SPLIT ne vous sauvera pas. [A vérifier] sur votre propre site avant de vous lancer.

Deuxième limite : l'export Search Console plafonne à 1000 lignes dans l'interface et nécessite l'API pour aller au-delà. Pour un gros site, il faut scripter — et là, on n'est plus dans l'exercice tableur du dimanche. La scalabilité de cette approche artisanale a ses limites.

Dans quels cas cette méthode est-elle vraiment utile ?

Elle brille sur les sites de taille moyenne avec une architecture claire : blogs structurés par rubrique, sites e-commerce avec catégories bien définies, portails avec zones géographiques ou thématiques distinctes. Vous avez 10 à 50 sections à comparer ? C'est le sweet spot.

En revanche, pour un pure player SEO avec des milliers de landing pages générées dynamiquement ou un agrégateur de contenu UGC, cette approche manuelle devient vite ingérable. Il faut alors passer à des solutions de BI dédiées (Looker Studio connecté à BigQuery, par exemple) pour automatiser tout ça.

Que faut-il faire concrètement pour mettre en place cette analyse ?

Commencez par exporter vos données Search Console sur une période significative — au moins 3 mois pour lisser les variations saisonnières. Dans l'interface, allez dans Performances > Pages, filtrez si besoin, puis cliquez sur l'icône export (limité à 1000 lignes). Pour aller au-delà, utilisez l'API Search Console ou des connecteurs comme ceux de Looker Studio.

Dans votre tableur, créez une colonne qui extrait le premier répertoire de chaque URL avec une formule du type =SPLIT(A2,"/") puis récupérez le segment qui vous intéresse. Selon votre structure, ce sera la colonne B, C ou D du résultat. Testez sur quelques lignes pour valider la logique.

Ensuite, préparez un référentiel de mapping : un onglet qui liste chaque répertoire et lui associe des métadonnées (section, catégorie business, priorité stratégique, équipe responsable). Utilisez VLOOKUP pour joindre ces infos à votre export. Vous obtenez un dataset enrichi prêt à être pivoté.

• Exporter les données Search Console (Pages) sur 3+ mois minimum
• Nettoyer les URLs parasites (paramètres, duplicata) avant traitement
• Utiliser SPLIT pour extraire le répertoire principal de chaque URL
• Créer un référentiel interne de mapping section/métadonnées
• Joindre les données avec VLOOKUP ou INDEX/MATCH
• Générer des tableaux croisés dynamiques par section (clics, impressions, CTR, position moyenne)
• Identifier les sections à fort potentiel (impressions élevées, CTR faible) et celles en difficulté (chute de positions)
• Croiser avec les données Analytics pour valider l'engagement post-clic

Quelles erreurs éviter dans cette démarche ?

Ne vous perdez pas dans la complexité inutile. Inutile de découper en 50 micro-segments si vous n'avez pas les ressources pour agir sur chacun. Concentrez-vous sur 5 à 10 grandes sections qui ont du sens pour votre activité.

Autre piège : se fier aveuglément aux chiffres sans regarder la qualité du trafic. Une section peut avoir beaucoup d'impressions mais un taux de rebond catastrophique et zéro conversion. Croisez toujours avec Analytics ou votre CRM avant de conclure qu'une zone performe bien.

Enfin, méfiez-vous des biais saisonniers. Si vous comparez décembre (période de forte activité e-commerce) avec février (creux), vos conclusions seront faussées. Comparez toujours des périodes équivalentes d'une année sur l'autre, ou lissez sur plusieurs mois.

Comment industrialiser cette analyse sur le long terme ?

L'approche manuelle fonctionne pour un diagnostic ponctuel, mais elle devient vite chronophage si vous voulez un suivi mensuel. Pour automatiser, connectez la Search Console API à Looker Studio ou directement à BigQuery si vous avez les compétences techniques.

Créez un dashboard récurrent qui se met à jour automatiquement : performances par section, évolution mois par mois, alertes sur les chutes brutales. Ajoutez-y des annotations pour contextualiser (migrations, campagnes, updates Google) et partagez-le avec les équipes métier concernées.