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Audit SEO & GEO — l'outil interne qui analyse Google et les moteurs d'IA
Par Mathieu Milon, AI engineer growth & CRO · Publié le
Ce n'est pas un site vitrine ni un SaaS public. C'est le backend Django que le studio utilise pour auditer le SEO classique (crawl, mots-clés, SERP) et le GEO — Generative Engine Optimization : la visibilité d'une marque dans les réponses de ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude. Les mêmes apps se branchent sur RankyDocky.
SEO + GEO · en production
Contexte
Sur les missions SEO, recoller Screaming Frog, Search Console, un tableur et un outil de SERP ne tient plus dès qu'il faut aussi savoir ce que les moteurs d'IA disent de la marque. Le studio a donc construit son propre moteur d'audit — deux apps Django, seo_audit et geo_audit — pour analyser les sites clients et relire les réponses génératives.
Problème
Un crawler classique voit les balises, pas le sens. Il ne voit pas non plus si ChatGPT cite un concurrent à la place du client, ni si Gemini hallucine une offre. Il fallait un pipeline d'audit sémantique (BERTopic, spaCy) et un suivi de visibilité sur plusieurs LLM, async, avec un dashboard — sans en faire un produit grand public.
Approche
Même famille de stack que RankyDocky (RankyDocky en est d'ailleurs un fork) : Django, GraphQL, React, Celery pour les jobs longs (30 à 120 s), SSE pour le suivi de progression. Deux domaines distincts, un même backend.
Audit SEO
Crawl, parsing de contenu, métriques de performance, mots-clés, suivi de positions, aperçu SERP, analyse de liens, rapports planifiés. Le moteur sémantique (BERTopic, spaCy, HuggingFace) va plus loin que les meta-tags : topics, clustering, recommandations.
Audit GEO
Visibilité sur ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude et Google : mentions, sentiment, position dans la réponse, tendances, concurrents, détection d'hallucinations de marque. C'est le tableau de bord que la maquette marketing montre en SVG — illustratif, pas un KPI client.
Intégration RankyDocky
RankyDocky a été forké depuis cet outil. Les schémas GraphQL SEO/GEO sont déjà dans son backend, commentés. Recoller les apps, c'est copier seo_audit et geo_audit, décommenter le schéma, brancher Celery — sans migrer l'authentification. Le CRM et l'audit partagent alors le même tenant.
Outils
- Django · GraphQL
- BERTopic · spaCy
- Celery · SSE
- React
Où l'IA intervient
Dans le métier, pas seulement dans le code : topic modeling, scoring sémantique, questions aux LLM pour le GEO, rapports. Les agents GSD accélèrent aussi la fabrication de l'outil lui-même — j'automatise mon travail d'audit, je ne vends pas un chatbot.
Résultats
En production sur les analyses clients. Pas un SaaS commercial, donc pas de métrique d'usage à afficher — le livrable, c'est l'audit, pas un compteur d'abonnés.
SEO
crawl, mots-clés, SERP, liens, rapports
GEO
5 moteurs d'IA suivis · mentions · sentiment
Fork
stack reprise par RankyDocky
Enseignement
- 1
Instrumenter son propre métier : un consultant SEO qui ship un moteur d'audit n'attend plus l'outil du marché pour voir ce que les LLM disent d'un client.
- 2
Le GEO n'est pas du SEO recollé : il faut interroger les moteurs, détecter les hallucinations, suivre une tendance — un autre modèle de données.
- 3
Un backend d'analyse et un CRM peuvent partager la stack. RankyDocky n'a pas à réécrire l'audit : il a juste à recoller les apps.
Visuels
Aperçu illustratif du dashboard — maquette, pas une capture produit.
Expertises liées : SEO, SaaS, AI engineering.
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