IA et automatisation
Personas
SaaS et Startup
ROI
À court terme (< 3 mois)
Après avoir analysé des portefeuilles de clients pendant sept ans, j'ai observé le même schéma douloureux se répéter : des fondateurs dépensant des milliers de dollars en abonnements SEMrush et Ahrefs, submergés par des données de mots-clés écrasantes, ne faisant que se retrouver plus confus qu'au départ.
Le mois dernier, en travaillant avec une startup B2B, j'ai été confronté à ce scénario exact. Le client avait besoin d'une refonte complète de sa stratégie SEO, en commençant par la recherche de mots-clés. J'ai ouvert mon arsenal habituel — SEMrush, Ahrefs, l'autocomplétion Google — et après des heures à cliquer à travers des interfaces coûteuses, j'avais une liste décente. Mais quelque chose ne semblait pas juste.
Le processus était coûteux, chronophage et, franchement, surdimensionné pour ce dont nous avions besoin. C'est à ce moment que j'ai décidé d'expérimenter avec la recherche de mots-clés alimentée par l'IA, spécifiquement en utilisant les capacités de recherche de Perplexity Pro.
Ce que j'ai découvert a complètement changé ma façon d'aborder la stratégie de mots-clés. Non seulement j'ai construit une liste de mots-clés complète en une fraction du temps, mais les résultats étaient plus contextuellement pertinents que tout ce que j'avais généré avec des outils traditionnels.
Dans ce manuel, vous apprendrez :
Pourquoi les outils SEO coûteux deviennent surdimensionnés pour la plupart des entreprises
Comment les outils de recherche AI peuvent remplacer plusieurs abonnements SEO
Mon processus exact pour la recherche de mots-clés alimentée par l'IA
Quand les outils traditionnels ont encore leur place
Comment construire des stratégies de mots-clés qui génèrent réellement du trafic qualifié
Réalité de l'industrie
Ce que chaque marketeur a entendu dire sur la recherche de mots-clés
Entrez dans n'importe quel cours ou agence de marketing numérique, et vous entendrez le même évangile : "Vous avez besoin d'outils SEO professionnels pour une recherche de mots-clés sérieuse." L'industrie a construit tout un écosystème autour de cette croyance.
Voici ce que la sagesse conventionnelle vous dit de faire :
Abonnez-vous à plusieurs outils - SEMrush pour l'analyse concurrentielle, Ahrefs pour les données de backlinks, KWFinder pour les mots-clés à longue traîne
Exportez d'énormes feuilles de calcul - Téléchargez des milliers de variations de mots-clés avec des volumes de recherche et des scores de difficulté
Analysez les lacunes des concurrents - Reverse-engineer ce pour quoi vos concurrents se classent
Filtrez par indicateurs - Concentrez-vous sur des mots-clés à fort volume et faible concurrence
Créez des calendriers de contenu - Reliez des mots-clés à des pièces de contenu sur 3-6 mois
Cette approche existe parce qu'elle a fonctionné - en 2015. Quand le SEO était plus mécanique, lorsque les données de volume de recherche étaient plus fiables, et lorsque la difficulté des mots-clés signifiait réellement quelque chose de cohérent.
Mais voici où cette approche conventionnelle se dégrade en 2025 : les outils SEO traditionnels sont optimisés pour la quantité de données, pas pour des aperçus de qualité. Ils vous donnent des milliers de mots-clés mais ne peuvent pas vous dire lesquels attireront réellement un trafic qualifié dans le contexte spécifique de votre entreprise.
La plupart des startups et des petites entreprises finissent par payer 300 à 500 $ par mois pour des outils qui les submergent de données qu'elles ne savent pas comment exploiter. Le véritable aperçu - comprendre l'intention de recherche et la pertinence contextuelle - se perd dans le bruit des feuilles de calcul.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque j'ai commencé ce projet particulier avec un client startup B2B, je suis tombé dans le même piège que j'avais utilisé pendant des années. Allumer SEMrush, plonger dans Ahrefs, croiser avec l'autocomplétion Google. Après des heures à naviguer à travers des interfaces d'abonnement coûteuses, j'avais une liste de mots-clés décente—mais quelque chose de fondamental manquait.
Ce client avait besoin d'une refonte complète de sa stratégie SEO. C'était une startup B2B dans l'automatisation des flux de travail, en concurrence avec des acteurs établis comme Zapier et Monday.com. Le défi n'était pas seulement de trouver des mots-clés—il s'agissait de trouver les bons mots-clés qui convertiraient réellement pour leur solution spécifique.
L'approche traditionnelle des outils m'a donné ce que je m'attendais : des milliers de mots-clés génériques comme "logiciel d'automatisation des flux de travail," "gestion des processus métier," et "outils d'automatisation des tâches." Tous parfaitement logiques, tous avec des volumes de recherche décents, tous complètement inutiles pour la différenciation.
Mais ce qui m'a le plus frustré : ces outils ne pouvaient pas comprendre le contexte. Ils ne pouvaient pas me dire qu'une personne recherchant "automatiser le traitement des factures" pourrait être un meilleur ajustement pour mon client qu'une personne recherchant "logiciel de flux de travail." Ils me donnaient des données, pas des insights.
J'ai passé trois jours à m'engluer dans des tableurs, essayant de catégoriser manuellement les mots-clés par intention, les reliant aux personas des clients, et tentant de comprendre quels termes indiquaient réellement une intention d'achat par rapport à une intention de recherche. C'était le même processus inefficace que j'avais utilisé pendant des années, juste avec des outils plus coûteux.
C'est alors que je me suis souvenu que j'avais un compte Perplexity Pro inactif. J'avais été sceptique à propos des outils AI pour un travail SEO sérieux—trop de spécialistes du marketing utilisaient ChatGPT pour générer des listes de mots-clés génériques que n'importe quel débutant aurait pu imaginer.
Mais Perplexity était différent. Au lieu de générer des suggestions génériques, il pouvait rechercher de véritables conversations sur le marché, analyser de réels schémas de recherche et comprendre le positionnement concurrentiel de manière que les outils traditionnels ne pouvaient égaler.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de commencer par des outils de mots-clés, j'ai commencé par une recherche de marché. J'ai demandé à Perplexity d'analyser l'espace d'automatisation des flux de travail, d'identifier les sous-niches émergentes et de comprendre comment différents segments de clients parlent réellement de leurs problèmes.
Voici mon processus exact :
Étape 1 : Collecte d'informations sur le marché
J'ai utilisé le mode recherche de Perplexity pour comprendre le paysage concurrentiel, non pas du point de vue du SEO, mais d'un angle de positionnement commercial. Au lieu de demander "Quels sont les mots-clés d'automatisation des flux de travail ?", j'ai demandé "Quels problèmes spécifiques les entreprises B2B essaient-elles de résoudre avec l'automatisation des flux de travail en 2025 ?"
L'IA ne m'a pas seulement donné des mots-clés ; elle m'a donné des informations sur les lacunes du marché, les tendances émergentes et les points de douleur des clients qui n'étaient pas visibles dans les outils de mots-clés traditionnels.
Étape 2 : Groupement de mots-clés basé sur l'intention
Plutôt que de chercher des termes généraux, j'ai demandé à Perplexity de rechercher des scénarios commerciaux spécifiques. Des questions comme "Comment les équipes financières gèrent-elles actuellement le traitement des factures ?" et "Quelles tâches manuelles les départements RH rencontrent-ils le plus de difficultés ?"
Cette approche a révélé des opportunités de mots-clés que les outils traditionnels avaient totalement manquées. Des termes comme "goulots d'étranglement dans le flux d'approbation" et "automatisation des transferts inter-départements" qui montraient une véritable intention d'achat.
Étape 3 : Analyse du contexte concurrentiel
Au lieu de simplement rétroconcevoir les mots-clés des concurrents, j'ai utilisé Perplexity pour comprendre les lacunes de positionnement. Je lui ai demandé d'analyser comment des acteurs établis comme Zapier se positionnent par rapport à la façon dont des outils plus petits et plus spécialisés se différencient.
Cela a révélé que la plupart des concurrents se battaient pour des termes génériques "automatisation" tout en ignorant les applications spécifiques à l'industrie et les cas d'utilisation.
Étape 4 : Cartographie des opportunités de longue traîne
La véritable percée est survenue lorsque j'ai demandé à Perplexity de rechercher des besoins d'intégration spécifiques et des défis de flux de travail par secteur. Cela a généré des dizaines d'opportunités de mots-clés à forte intention et faible concurrence que aucun outil traditionnel n'aurait suggérées.
Par exemple : "Automatisation de Slack à Airtable pour la gestion de projet" ou "acheminement des leads automatisés de HubSpot vers Salesforce." Ces phrases montraient une intention spécifique et une valeur commerciale claire.
Étape 5 : Alignement de la stratégie de contenu
Enfin, j'ai utilisé l'IA pour associer ces mots-clés à des types de contenu qui seraient réellement classés et convertis. Au lieu d'articles génériques "comment faire", nous avons identifié des études de cas spécifiques, des guides d'intégration et un contenu problème-solution qui abordait de véritables parcours de recherche client.
L'ensemble du processus a pris environ 4 heures au lieu de 4 jours, et les résultats étaient beaucoup plus exploitables que tout ce que j'avais généré avec des outils traditionnels.
Recherche contextuelle
Commencez par les problèmes du marché, pas par les volumes de recherche
Lacunes concurrentielles
Trouvez des opportunités de positionnement que d'autres manquent
Mappage d'intentions
Concentrez-vous sur les phrases de recherche prêtes à l'achat
Alignement du contenu
Faire correspondre les mots-clés aux parcours réels des clients
Les résultats parlaient d'eux-mêmes. Ce qui prenait 4 jours avec des outils traditionnels a été accompli en 4 heures avec la recherche IA. Mais plus important encore, la qualité était nettement meilleure.
Au lieu de 500 mots-clés génériques, j'avais 150 termes très spécifiques, orientés vers l'intention, qui correspondaient réellement aux problèmes des clients. La liste de mots-clés n'était pas seulement complète - elle était stratégique.
Dans les 6 semaines suivant la mise en œuvre de la stratégie de contenu basée sur ces mots-clés, le client a constaté des améliorations significatives du trafic qualifié. Les mots-clés que nous avons ciblés ont attiré des visiteurs qui recherchaient réellement des solutions, et non pas simplement en train de naviguer.
Mais le résultat le plus surprenant était l'efficacité des coûts. En annulant trois abonnements à des outils SEO et en utilisant Perplexity Pro à la place, le client a économisé plus de 400 $ par mois tout en obtenant de meilleurs résultats en recherche.
L'approche IA a également révélé des opportunités de marché que les outils traditionnels avaient complètement manquées. Nous avons découvert des catégories entières de recherches spécifiques à l'intégration que les concurrents ne ciblaient pas, nous donnant un chemin clair pour se classer pour des termes précieux et à faible concurrence.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
La plus grande leçon ? Les outils ne créent pas de stratégie—la compréhension le fait. Les outils SEO traditionnels vous donnent des données sur ce que les gens recherchent, mais ils ne peuvent pas vous dire pourquoi ils recherchent ou ce qu'ils feront ensuite.
Les outils de recherche en IA comme Perplexity excellent dans le contexte et l'insight, ce qui est exactement ce dont la stratégie de mots-clés a besoin en 2025. Ils peuvent comprendre les problèmes d'entreprise, le positionnement concurrentiel et l'intention des clients de manière que les outils traditionnels ne peuvent égaler.
Cependant, cela ne veut pas dire que les outils traditionnels sont inutiles. Ils ont toujours leur place pour :
Validation précise du volume de recherche (bien que ces chiffres soient souvent faux de toute façon)
Données historiques de classement et analyse des tendances
Analyse détaillée des backlinks pour les campagnes de création de liens
Mais pour le travail de base de la recherche de mots-clés—comprendre quoi cibler et pourquoi—la recherche en IA devient l'approche supérieure.
L'idée clé : cessez d'optimiser pour les données et commencez à optimiser pour la compréhension. Les entreprises qui gagnent en SEO en 2025 ne sont pas celles qui ont le plus de données sur les mots-clés—ce sont celles qui ont le meilleur insight sur le marché.
Si vous dépensez des centaines chaque mois en outils SEO mais que vous avez toujours du mal à identifier les bons mots-clés à cibler, le problème ne vient pas de vos outils—c'est votre méthodologie de recherche.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS mettant en œuvre cette approche :
Commencez par la recherche de problèmes clients, pas par la recherche de mots-clés
Concentrez-vous sur les termes spécifiques à l'intégration et aux cas d'utilisation
Ciblez les modèles de recherche des décideurs, pas les modèles des chercheurs
Mappez les mots-clés à l'intention d'inscription à un essai, pas seulement à la sensibilisation
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique utilisant cette stratégie :
Recherchez des problèmes et des solutions spécifiques aux produits
Ciblez les combinaisons de produits longue traîne et les comparaisons
Concentrez-vous sur les modificateurs d'intention d'achat et les variations locales
Identifiez les opportunités saisonnières et tendances des produits