Faut-il avouer qu'on ne sait pas tout en SEO ?

Pourquoi Martin Splitt insiste-t-il sur ce point ?

La déclaration vise un travers récurrent dans notre métier : la tentation de donner une réponse définitive même quand les mécanismes exacts de Google restent opaques. Les développeurs ont intégré depuis longtemps qu'admettre une lacune puis proposer un test est plus productif que le bullshit.

Splitt nous encourage à adopter cette posture. Concrètement, cela signifie qu'un SEO qui dit « je ne sais pas précisément, mais on peut tester en mesurant X et Y » gagne en crédibilité — surtout face à des équipes tech qui détectent le bluff à 10 kilomètres.

Qu'est-ce que cela change concrètement pour les SEO ?

D'abord, ça libère de la pression. Personne ne connaît tous les détails de l'algo Google, pas même les employés de Mountain View. Ensuite, ça déplace le curseur : au lieu de prétendre tout savoir, l'expert SEO devient celui qui sait poser les bonnes questions et structurer les tests.

Pour les clients et les équipes internes, c'est un signal de maturité. Un consultant qui avoue ses limites tout en proposant une méthode de validation inspire plus confiance qu'un gourou qui assène des vérités sans nuance.

Quels sont les risques à ignorer ce conseil ?

Le principal danger ? Perdre toute crédibilité le jour où une affirmation péremptoire se révèle fausse. Les équipes techniques n'oublient pas. Une fois que vous avez prétendu savoir alors que c'était du vent, difficile de regagner leur confiance.

Second risque : s'enfermer dans des stratégies rigides basées sur des certitudes infondées. Le SEO évolue vite — ce qui marchait hier peut ne plus fonctionner demain. Admettre l'incertitude permet de rester agile et d'ajuster les tactiques en fonction des résultats réels.

• L'honnêteté renforce la crédibilité, surtout auprès des équipes tech
• Proposer un test après un « je ne sais pas » transforme l'aveu en démarche constructive
• Le bluff a un coût élevé : perte de confiance, stratégies rigides, résistance des équipes
• Personne ne connaît tous les détails de l'algo — même Google ne communique que des principes généraux

Cette déclaration est-elle cohérente avec les pratiques observées sur le terrain ?

Oui, et même crucialement. J'ai vu des projets entiers bloqués parce qu'un SEO avait asséné une « vérité » sans fondement, générant de la résistance côté dev. À l'inverse, les collaborations les plus fluides naissent quand le SEO admet franchement les zones grises et propose des A/B tests mesurables.

Mais soyons honnêtes : cette posture suppose un niveau d'autonomie et de légitimité. Un junior qui répète « je ne sais pas » sans jamais proposer de méthode de validation perd vite la confiance. L'aveu d'ignorance ne fonctionne que s'il est suivi d'une démarche rigoureuse.

Dans quels contextes cette approche peut-elle poser problème ?

Face à un client ou un patron qui attend des certitudes immédiates, dire « je ne sais pas » peut être mal interprété comme de l'incompétence. [A vérifier] : la culture d'entreprise joue énormément. Dans certains environnements, l'aveu d'incertitude est valorisé ; dans d'autres, c'est perçu comme une faiblesse.

Second contexte délicat : les situations d'urgence. Quand un site vient de perdre 60 % de son trafic après une mise à jour, le décideur veut des actions rapides. Là, il faut savoir doser — admettre qu'on n'a pas toutes les réponses tout en proposant un plan d'action basé sur des hypothèses testables.

Quelles nuances faut-il apporter à ce conseil ?

Splitt a raison sur le principe, mais il faut distinguer ce qu'on ne sait pas par manque de données (ex : impact précis d'un paramètre X sur le ranking) et ce qu'on devrait savoir (ex : comment fonctionne robots.txt). Un expert qui ignore les fondamentaux ne peut pas se cacher derrière ce conseil.

Autre nuance : la proposition de test doit être réaliste. Dire « on va tester » sur un site qui n'a ni trafic ni ressources techniques, c'est du vent. L'honnêteté implique aussi d'admettre quand un test n'est pas faisable et de proposer une alternative (benchmark, analyse concurrentielle, etc.).

Comment intégrer cette posture dans sa pratique quotidienne ?

Première étape : identifier les zones grises. Fais la liste des questions récurrentes auxquelles tu réponds par réflexe alors que tu n'as pas de certitude absolue. Sur chacune, reformule ta réponse en séparant ce qui est établi (ex : Google utilise les backlinks comme signal) de ce qui est hypothèse (ex : un lien depuis X a plus de poids qu'un lien depuis Y).

Ensuite, prépare des protocoles de test simples pour les hypothèses fréquentes. Si un client demande « faut-il mettre le mot-clé dans le H1 ? », tu peux répondre : « Les données montrent une corrélation, mais causalité incertaine. On peut tester en déployant sur un échantillon de pages et mesurer l'évolution des impressions sur 4 semaines. »

Quelles erreurs éviter dans cette démarche ?

Erreur n°1 : l'aveu d'ignorance sans proposition de suite. « Je ne sais pas » tout court laisse l'interlocuteur dans le vide. Toujours enchaîner avec une méthode de validation ou une recherche à mener.

Erreur n°2 : confondre honnêteté et passivité. Admettre qu'on ne sait pas ne dispense pas de se former. Si tu répètes la même phrase sur les mêmes sujets pendant des mois sans jamais creuser, le problème n'est plus l'honnêteté — c'est le manque de curiosité.

Erreur n°3 : utiliser cette posture comme excuse pour ne pas prendre de décision. Dans certains contextes, il faut trancher même avec des données incomplètes. L'important est d'assumer l'incertitude et de prévoir un point de contrôle pour ajuster.

Quelle checklist pour valider son approche ?

• Distinguer systématiquement les faits établis des hypothèses dans mes recommandations
• Préparer 3-5 protocoles de test simples pour les questions fréquentes (H1, meta description, structure d'URL, etc.)
• Former les équipes et clients à la nature probabiliste du SEO pour cadrer les attentes
• Admettre franchement quand un test n'est pas faisable et proposer une alternative (benchmark, étude de cas, etc.)
• Suivre les résultats des tests précédents pour capitaliser sur les apprentissages et réduire progressivement les zones grises
• Ne jamais laisser un « je ne sais pas » sans proposition de méthode ou de recherche complémentaire