Créer un graphique de liens internes thématiques pour le SEO avec NetworkX et Python

Présentation des graphiques de liens et de leur importance pour le SEO

Dans le vaste univers du web, les sites internet sont interconnectés par des liens, créant ainsi un immense réseau de pages. Ces liens, qu’ils soient internes (liant deux pages du même site) ou externes (liant deux sites différents), jouent un rôle crucial dans le référencement d’un site web. Un graphique de liens est une représentation visuelle de ces connexions, illustrant comment les différentes pages d’un site sont liées entre elles.

Pourquoi est-ce si important pour le SEO (Search Engine Optimization) ? Les moteurs de recherche, comme Google, utilisent des algorithmes complexes pour déterminer la pertinence et l’autorité d’une page. L’une des façons dont ils le font est en analysant la structure des liens d’un site. Un site avec une structure de liens interne solide et logique peut améliorer sa visibilité sur les moteurs de recherche, conduisant à un meilleur classement dans les résultats de recherche.

Brève introduction à la théorie des réseaux et à la théorie des graphes

La théorie des réseaux et la théorie des graphes sont des domaines mathématiques qui étudient les relations et les structures formées par des objets interconnectés. Dans le contexte du web, ces “objets” sont des pages web, et les connexions sont les liens qui les relient.

Un graphe est constitué de nœuds (ou sommets) et d’arêtes (ou liens). Dans le contexte d’un site web, chaque page est un nœud, et chaque lien interne est une arête. En analysant la structure de ce graphe, on peut obtenir des informations précieuses sur la manière dont les informations sont organisées et interconnectées sur un site.

L’importance des relations entre les liens internes pour le SEO

Les liens internes ne sont pas seulement des passerelles permettant aux visiteurs de naviguer d’une page à l’autre. Ils ont une signification profonde pour les moteurs de recherche. Voici pourquoi :

1. Communication de la structure : La manière dont les pages sont liées entre elles donne aux moteurs de recherche une idée de la structure du site. Cela peut aider à identifier les pages les plus importantes et à comprendre la hiérarchie du contenu.
2. Distribution du PageRank : Le PageRank est une métrique développée par Google pour évaluer l’importance d’une page. Les liens internes aident à distribuer cette “jus de lien” à travers le site, renforçant ainsi l’autorité des pages clés.
3. Renforcement de la pertinence thématique : En liant des pages similaires ou liées thématiquement, vous indiquez aux moteurs de recherche le sujet de chaque page, ce qui peut améliorer la pertinence des résultats de recherche.
4. Amélioration de l’expérience utilisateur : Une bonne structure de liens internes facilite la navigation pour les utilisateurs, les aidant à trouver l’information qu’ils recherchent plus rapidement.

En conclusion, une stratégie de liens internes solide et bien pensée peut grandement améliorer la visibilité d’un site sur les moteurs de recherche, tout en offrant une meilleure expérience aux visiteurs.

Préparation des données

Avant de plonger dans la création d’un graphique de liens internes, il est essentiel de préparer et d’organiser vos données. Cette étape est cruciale pour garantir la précision et l’utilité de votre graphique. Voici comment vous pouvez vous y prendre :

Description générale de ce dont vous aurez besoin pour continuer

1. Outils d’analyse de site : Ces outils vous aideront à extraire les données de liens internes de votre site. Des options populaires incluent Screaming Frog, Ahrefs, et SEMrush.
2. Environnement de programmation Python : Assurez-vous d’avoir Python installé sur votre machine. De plus, vous aurez besoin de certaines bibliothèques spécifiques comme NetworkX pour la création du graphique.
3. Feuille de calcul ou base de données : C’est là que vous stockerez, organiserez et analyserez vos données. Excel, Google Sheets ou même des bases de données comme SQL peuvent être utilisés selon la taille de votre site et la quantité de données.

Comment obtenir des données de liens internes

1. Utilisez un outil d’analyse de site : Lancez une analyse complète de votre site avec un outil comme Screaming Frog ou en créant votre propre Crawler en Python. Une fois l’analyse terminée, exportez les résultats, en particulier les données relatives aux URL et aux liens internes.
2. Extraction manuelle : Si votre site est relativement petit, vous pouvez également parcourir manuellement les pages et noter les liens internes. Cependant, cette méthode est fastidieuse et sujette aux erreurs.
3. APIs : Certains sites ou plateformes CMS offrent des API qui permettent d’extraire des données structurées, y compris des informations sur les liens internes.

Vous pouvez aussi consulter notre article sur le développement d’un Crawler Python ou le Github du projet !

Comment catégoriser topiquement vos URL

1. Structure de l’URL : Souvent, la structure de l’URL elle-même peut donner des indices sur la catégorie ou le sujet de la page. Par exemple, monsite.com/chaussures/baskets pourrait indiquer une catégorie “chaussures” et une sous-catégorie “baskets”.
2. Mots-clés : Examinez le contenu de chaque page pour identifier les mots-clés dominants. Ces mots-clés peuvent vous aider à catégoriser l’URL. Des outils comme TF-IDF peuvent être utiles pour cette tâche.
3. Tags et métadonnées : Si votre site utilise des tags ou des métadonnées pour classer le contenu, utilisez-les comme indicateurs de la catégorie topique.
4. Regroupement manuel : Pour les sites plus petits, ou si vous avez une connaissance intime du contenu, vous pouvez catégoriser manuellement chaque URL en fonction de son sujet.
5. Utilisation d’outils d’analyse sémantique : Il existe des outils et des bibliothèques qui peuvent analyser le contenu d’une page et déterminer son sujet ou sa catégorie basée sur l’analyse sémantique.

Une fois que vous avez vos données prêtes et organisées, vous pouvez passer à la création du graphique et à l’analyse des relations entre vos pages.

Exigences et hypothèses

Avant de plonger dans la création d’un graphique de liens internes avec Python, il est crucial de s’assurer que vous avez les bonnes configurations et les compétences nécessaires pour mener à bien le projet. Voici les exigences et les hypothèses de base pour ce tutoriel :

Installation de Python 3 et compréhension de la syntaxe de base de Python

Python est un langage de programmation polyvalent et largement utilisé, idéal pour le traitement des données, l’analyse et la visualisation. Pour ce tutoriel, nous utiliserons Python 3 en raison de ses nombreuses améliorations et fonctionnalités par rapport à Python 2.

Exigences :

1. Installer Python 3 : Si vous ne l’avez pas déjà fait, installez Python 3 sur votre machine. Vous pouvez le télécharger depuis le site officiel de Python.
2. Installer pip : pip est le gestionnaire de paquets de Python, qui vous permet d’installer et de gérer des bibliothèques supplémentaires. Il est généralement installé avec Python 3.
3. Connaissance de base de Python : Bien que ce tutoriel soit conçu pour être accessible, une compréhension de base de la syntaxe de Python est recommandée. Cela inclut la connaissance des variables, des boucles, des fonctions et des structures de données de base comme les listes et les dictionnaires.

Accès à une installation Linux ou à Google Colab

Linux est un système d’exploitation open-source qui est largement utilisé dans les environnements de développement. De nombreuses bibliothèques et outils Python sont optimisés pour Linux, ce qui peut faciliter le processus.

Google Colab est un environnement de notebook Jupyter hébergé par Google qui permet d’exécuter du code Python dans le cloud. C’est une excellente alternative si vous ne souhaitez pas configurer votre environnement local ou si vous travaillez sur une machine qui ne supporte pas certaines bibliothèques.

Exigences :

1. Installation Linux : Si vous utilisez déjà Linux, assurez-vous que votre système est à jour. Si vous êtes sur Windows, vous pouvez envisager d’utiliser une machine virtuelle ou le sous-système Windows pour Linux (WSL).
2. Accès à Google Colab : Si vous choisissez d’utiliser Google Colab, assurez-vous d’avoir un compte Google. Accédez à Google Colab et familiarisez-vous avec l’interface. L’avantage de Colab est qu’il fournit un environnement entièrement configuré avec la plupart des bibliothèques nécessaires préinstallées.

Hypothèses :

• Ce tutoriel suppose que vous avez un accès stable à Internet, en particulier si vous utilisez Google Colab.
• Bien que nous fournissions des instructions détaillées, une certaine familiarité avec les environnements de programmation est bénéfique.

En résumé, avec Python 3 installé, une compréhension de base de sa syntaxe, et un accès à Linux ou Google Colab, vous êtes bien équipé pour suivre ce tutoriel et créer un graphique de liens internes efficace pour votre site.

Importation des modules

Lors de la création d’un graphique de liens internes avec Python, plusieurs modules et bibliothèques sont essentiels pour faciliter le processus. Ces modules offrent des fonctions et des méthodes prédéfinies qui rendent l’analyse, la manipulation des données et la visualisation beaucoup plus simples et plus efficaces. Voici une liste des modules nécessaires et une brève description de leur utilité :

1. pandas

Utilité : pandas est une bibliothèque de manipulation et d’analyse de données. Elle offre des structures de données puissantes comme les DataFrames, qui facilitent la manipulation des données tabulaires.

Exemple d’utilisation :

import pandas as pd  # Lire un fichier CSV contenant les données de liens internes data = pd.read_csv('internal_links_data.csv')  Langage du code : PHP (php)

2. networkx

Utilité : networkx est une bibliothèque dédiée à la création, la manipulation et l’étude de la structure, de la dynamique et des fonctions des réseaux complexes. Elle est essentielle pour créer le graphique de liens internes.

Exemple d’utilisation :

import networkx as nx  # Créer un graphe vide G = nx.Graph()  Langage du code : PHP (php)

3. matplotlib

Utilité : matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données. Elle est utilisée pour dessiner le graphique de liens internes une fois qu’il est créé avec networkx.

Exemple d’utilisation :

import matplotlib.pyplot as plt  # Dessiner le graphe nx.draw(G, with_labels=True) plt.show()  Langage du code : PHP (php)

4. numpy

Utilité : numpy est une bibliothèque pour le calcul scientifique en Python. Elle offre des fonctions mathématiques et des structures de données comme les tableaux pour faciliter les opérations numériques.

Exemple d’utilisation :

import numpy as np  # Créer un tableau de zéros zeros_array = np.zeros(10)  Langage du code : PHP (php)

5. requests

Utilité : requests est une bibliothèque pour effectuer des requêtes HTTP en Python. Elle peut être utilisée pour extraire des données de liens internes depuis des sources en ligne ou des API.

Exemple d’utilisation :

import requests  # Obtenir le contenu d'une page web response = requests.get('https://example.com') content = response.text  Langage du code : PHP (php)

En résumé, ces modules sont les piliers de la création d’un graphique de liens internes en Python. Chacun d’eux joue un rôle spécifique, de la collecte et de la manipulation des données à la visualisation du graphique final. Assurez-vous de les avoir installés en utilisant pip avant de commencer votre analyse.

Importation des données de liens internes

L’une des étapes les plus cruciales dans la création d’un graphique de liens internes est d’importer correctement vos données. Ces données sont généralement stockées dans des feuilles de calcul sous forme de fichiers CSV ou Excel, contenant des informations sur les URL et leurs relations. Voici comment vous pouvez importer ces données en utilisant Python :

1. Préparation de votre feuille de calcul

Avant d’importer les données, assurez-vous que votre feuille de calcul est correctement formatée. Idéalement, elle devrait avoir au moins deux colonnes :

• Source : L’URL d’origine du lien interne.
• Cible : L’URL de destination du lien interne.

Par exemple :

Source	Cible
https://monsite.com/page1	https://monsite.com/page2
https://monsite.com/page2	https://monsite.com/page3
…	…

2. Utilisation de la bibliothèque pandas

pandas est une bibliothèque puissante pour la manipulation de données, et elle offre des fonctions pour lire des fichiers CSV et Excel.

Lire un fichier CSV :

import pandas as pd  # Lire le fichier CSV data = pd.read_csv('chemin_vers_votre_fichier.csv')  # Afficher les premières lignes pour vérifier les données print(data.head())  Langage du code : PHP (php)

Lire un fichier Excel :

# Lire le fichier Excel data = pd.read_excel('chemin_vers_votre_fichier.xlsx')  # Afficher les premières lignes pour vérifier les données print(data.head())  Langage du code : PHP (php)

3. Manipulation des données

Une fois que vous avez importé les données, il est souvent nécessaire de les nettoyer ou de les manipuler pour qu’elles soient prêtes pour l’analyse.

Supprimer les valeurs manquantes :

# Supprimer les lignes contenant des valeurs manquantes data_cleaned = data.dropna()  Langage du code : PHP (php)

Filtrer les URL spécifiques : Si vous souhaitez exclure certaines URL ou ne considérer que certaines parties de votre site, vous pouvez filtrer les données.

# Filtrer pour ne considérer que les URL contenant "/blog/" data_blog = data[data['Source'].str.contains('/blog/') & data['Cible'].str.contains('/blog/')]  Langage du code : PHP (php)

L’importation des données de liens internes est une étape essentielle pour créer un graphique de liens internes. En utilisant pandas, vous pouvez facilement lire, manipuler et préparer vos données pour l’analyse. Assurez-vous de vérifier la qualité de vos données et de les nettoyer si nécessaire avant de passer à l’étape suivante.

Construire le graphique et la liste des arêtes

Lors de la création d’un graphique de liens internes, deux composants principaux sont à considérer : les nœuds et les arêtes. Les nœuds représentent les pages ou les URL de votre site, tandis que les arêtes représentent les liens internes qui connectent ces pages. Dans cette section, nous explorerons comment construire un graphique en utilisant ces éléments.

Explication des arêtes et des nœuds

1. Nœuds : Dans le contexte d’un graphique de liens internes, un nœud est une représentation d’une page ou d’une URL unique de votre site. Chaque nœud est distinct et sert de point de référence pour les connexions ou les liens qui y mènent ou en proviennent.
2. Arêtes : Une arête est une connexion entre deux nœuds, symbolisant un lien interne entre deux pages de votre site. Si la page A a un lien vers la page B, alors il y a une arête qui va du nœud A au nœud B.

Comment construire la liste des arêtes pour chaque catégorie

Utilisation de la bibliothèque networkx :networkx est une bibliothèque Python qui facilite la création, la manipulation et l’étude des graphes. Pour construire un graphique de liens internes, nous utiliserons cette bibliothèque pour créer des nœuds et des arêtes.

import networkx as nx  # Créer un graphe vide G = nx.Graph()  Langage du code : PHP (php)

Ajout des arêtes à partir des données :

Supposons que vous ayez déjà importé vos données dans un DataFrame data avec les colonnes “Source” et “Cible”. Vous pouvez ajouter des arêtes à votre graphe comme suit :

# Ajouter des arêtes à partir du DataFrame for index, row in data.iterrows():     G.add_edge(row['Source'], row['Cible'])  Langage du code : CSS (css)

Catégorisation des arêtes :

Si vous souhaitez construire des listes d’arêtes pour différentes catégories de votre site (par exemple, blog, produits, etc.), vous pouvez filtrer votre DataFrame en fonction de certaines conditions et ajouter ces arêtes spécifiques à des graphes distincts.

# Filtrer les données pour les URL de blog data_blog = data[data['Source'].str.contains('/blog/') & data['Cible'].str.contains('/blog/')]  # Créer un graphe spécifique pour le blog G_blog = nx.Graph()  # Ajouter des arêtes pour le blog for index, row in data_blog.iterrows():     G_blog.add_edge(row['Source'], row['Cible'])  Langage du code : PHP (php)

Construire un graphique de liens internes nécessite une compréhension claire des nœuds et des arêtes et de la manière dont ils interagissent pour représenter la structure de liens de votre site. En utilisant networkx et vos données préparées, vous pouvez facilement visualiser et analyser la manière dont les pages de votre site sont interconnectées, offrant des insights précieux pour optimiser votre stratégie SEO.

Construire la liste des nœuds

Lorsque nous parlons de graphiques, les nœuds sont les éléments essentiels qui représentent des entités individuelles, et dans le contexte des graphiques de liens internes, ces nœuds représentent les pages ou les URL de votre site. Dans cette section, nous allons explorer comment construire une liste de nœuds à partir de vos données de liens internes.

Assignation d’attributs aux nœuds

Une fois que vous avez créé un objet graphique à l’aide de networkx, vous pouvez parcourir les nœuds et leur attribuer des caractéristiques spécifiques. Dans l’exemple de l’article, un attribut “page_type” est assigné à chaque nœud en fonction de sa catégorie :

for node_id in G.nodes:     if "api" in node_id:         G.nodes[node_id]["page_type"] = "api"     elif "media" in node_id:         G.nodes[node_id]["page_type"] = "media"     # ... et ainsi de suite pour chaque catégorie  Langage du code : PHP (php)

Cette étape est cruciale car elle permet de catégoriser chaque nœud en fonction de son type, ce qui sera utile pour la visualisation et l’analyse ultérieure.

Création de listes pour les nœuds catégorisés

Après avoir attribué un type à chaque nœud, vous pouvez créer des listes distinctes pour chaque catégorie. Ces listes seront utilisées pour la visualisation, permettant de colorer ou de styliser les nœuds en fonction de leur catégorie :

api = [v for v in G.nodes if G.nodes[v]["page_type"] == "api"] media = [v for v in G.nodes if G.nodes[v]["page_type"] == "media"] # ... et ainsi de suite pour chaque catégorie  Langage du code : PHP (php)

La construction d’une liste de nœuds est une étape essentielle dans la création d’un graphique de liens internes. Elle permet non seulement de visualiser la structure de votre site, mais aussi d’analyser les relations entre les différentes pages. En catégorisant chaque nœud, vous pouvez obtenir des insights précieux sur la distribution de vos contenus et identifier les opportunités d’optimisation pour votre stratégie SEO.

Construire la mise en page du graphique et dessiner

La visualisation est une étape cruciale pour comprendre la structure et les relations de votre graphique de liens internes. Une fois que vous avez construit votre graphique avec des nœuds et des arêtes, la prochaine étape consiste à définir une mise en page pour le graphique et à le dessiner. Voici comment vous pouvez le faire :

1. Choisir une mise en page

networkx offre plusieurs algorithmes de mise en page pour dessiner des graphiques. Chaque algorithme positionne les nœuds de manière à mettre en évidence certaines caractéristiques du graphique. Voici quelques options populaires :

• spring_layout : Positionne les nœuds en utilisant l’algorithme de Fruchterman-Reingold. C’est une bonne option pour les graphiques généraux.
• circular_layout : Positionne les nœuds en cercle.
• kamada_kawai_layout : Une autre mise en page basée sur la force qui peut être utile pour les graphiques plus grands.

2. Dessiner le graphique

Une fois que vous avez choisi une mise en page, vous pouvez utiliser networkx et matplotlib pour dessiner le graphique.

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt  # Supposons que G soit le graphe que nous avons construit précédemment avec les nœuds et les arêtes  # Choisir une mise en page pos = nx.spring_layout(G)  # Attribuer des couleurs en fonction du type de page color_map = {     'api': 'red',     'media': 'blue',     # ... ajoutez d'autres catégories et couleurs si nécessaire } colors = [color_map[G.nodes[node]['page_type']] for node in G.nodes]  # Dessiner le graphique avec des couleurs personnalisées plt.figure(figsize=(12, 8)) nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color=colors, node_size=1500, edge_color='gray', font_size=10) plt.title('Graphique de liens internes') plt.show()  Langage du code : PHP (php)

Ce code utilise la mise en page spring_layout pour positionner les nœuds et les arêtes. Il attribue également des couleurs aux nœuds en fonction de leur type (par exemple, les nœuds “api” sont en rouge et les nœuds “media” sont en bleu). Vous pouvez personnaliser davantage ce code en ajoutant d’autres catégories ou en modifiant les couleurs et les styles selon vos préférences.

3. Personnaliser la visualisation

Vous pouvez également personnaliser davantage la visualisation en modifiant les couleurs, les tailles et les styles des nœuds et des arêtes.

Par exemple, si vous avez catégorisé vos nœuds (comme mentionné dans la section précédente), vous pouvez leur attribuer différentes couleurs en fonction de leur catégorie.

Vous pouvez aussi attribuer une taille de lien en fonction du PageRank interne qui aura été calculé précédemment.

# Attribuer des couleurs en fonction du type de page colors = [G.nodes[node]['page_type'] for node in G.nodes]  # Dessiner le graphique avec des couleurs personnalisées nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color=colors, node_size=1500, edge_color='gray')  Langage du code : PHP (php)

Dessiner les étiquettes et afficher le graphique de liens

Après avoir construit et personnalisé votre graphique de liens internes, l’étape suivante consiste à ajouter des étiquettes pour une meilleure lisibilité et à afficher le graphique. Les étiquettes permettent d’identifier rapidement chaque nœud, ce qui est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec un grand nombre de pages ou d’URL.

1. Ajouter des étiquettes aux nœuds

Chaque nœud de votre graphique représente une URL ou une page de votre site. Pour ajouter des étiquettes, vous pouvez utiliser la fonction nx.draw_networkx_labels() de networkx.

# Dessiner les nœuds et les arêtes nx.draw(G, pos, with_labels=False, node_color=colors, node_size=1500, edge_color='gray')  # Ajouter des étiquettes aux nœuds labels = {node: node.split('/')[-1] for node in G.nodes()}  # Utiliser le dernier segment de l'URL comme étiquette nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels=labels, font_size=8, verticalalignment='center')  Langage du code : PHP (php)

Ici, nous utilisons le dernier segment de l’URL comme étiquette pour chaque nœud. Cela permet d’avoir des étiquettes plus courtes et plus lisibles, surtout si les URL sont longues.

2. Personnaliser les étiquettes

Si vous souhaitez personnaliser davantage les étiquettes, vous pouvez ajuster la taille de la police, la couleur et d’autres propriétés.

# Ajouter des étiquettes personnalisées nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels=labels, font_size=10, font_color='black', font_weight='bold', verticalalignment='center')  Langage du code : PHP (php)

3. Afficher le graphique

Après avoir ajouté et personnalisé les étiquettes, la dernière étape consiste à afficher le graphique.

plt.title('Graphique de liens internes avec étiquettes') plt.axis('off')  # Masquer les axes pour une meilleure présentation plt.tight_layout()  # Ajuster la mise en page pour éviter les chevauchements plt.show()  Langage du code : PHP (php)

L’ajout d’étiquettes à votre graphique de liens internes offre une perspective claire de la structure de votre site et des relations entre les pages. En combinant une visualisation claire avec des étiquettes descriptives, vous pouvez obtenir des insights précieux sur la manière dont les contenus de votre site sont interconnectés, ce qui est essentiel pour optimiser votre stratégie SEO.

Sortie

Après avoir construit, personnalisé et visualisé votre graphique de liens internes, la dernière étape consiste à interpréter les résultats et à comprendre leur signification pour votre stratégie SEO. La visualisation vous a donné une perspective claire de la structure de votre site et des relations entre les pages. Mais que signifient ces informations pour votre site et votre stratégie SEO ?

1. Identification des opportunités : Le graphique peut révéler des pages orphelines ou des sections de votre site qui ne sont pas bien connectées. Ces zones peuvent être des opportunités pour ajouter de nouveaux liens internes et améliorer la navigation.
2. Optimisation de la structure du site : Une bonne structure de liens internes aide les moteurs de recherche à comprendre la hiérarchie et la pertinence de vos pages. En optimisant cette structure, vous pouvez améliorer le crawl et l’indexation de votre site.
3. Amélioration de l’expérience utilisateur : Une navigation fluide et logique améliore l’expérience utilisateur, ce qui peut conduire à une augmentation du temps passé sur le site et à une diminution du taux de rebond.

Conclusion

L’analyse des liens internes est un aspect essentiel de l’optimisation pour les moteurs de recherche. Elle offre des insights précieux sur la manière dont les contenus de votre site sont interconnectés. En utilisant des outils comme networkx et Python, vous pouvez visualiser et analyser cette structure, ce qui est crucial pour optimiser votre stratégie SEO.

Points clés à retenir :

• Les graphiques de liens internes visualisent la structure et les relations de votre site.
• Une bonne structure de liens internes améliore le crawl, l’indexation et l’expérience utilisateur.
• L’analyse des liens internes peut révéler des opportunités d’optimisation.

Pour aller plus loin : Si vous avez trouvé cet article intéressant, voici quelques lectures supplémentaires qui pourraient vous plaire :

• “Optimisation avancée des liens internes pour le SEO”.
• “Comment les moteurs de recherche crawlent et indexent les sites web”.
• “L’importance de la structure du site pour le SEO”.

N’oubliez pas que l’optimisation pour les moteurs de recherche est un processus continu. En restant informé et en ajustant régulièrement votre stratégie, vous pouvez garantir que votre site reste compétitif et pertinent pour vos utilisateurs et les moteurs de recherche.