Après un mois à utiliser un side project personnel comme terrain d’expérimentation SEO, j’avais obtenu 632 visiteurs organiques. Le chiffre était encourageant. Pourtant, la leçon la plus utile est venue d’un autre nombre : le 15 octobre, le site a atteint un pic quotidien de 83 visiteurs, et une partie de ce pic ne ressemblait pas à du trafic humain.
Je me préparais à une importante initiative SEO au travail et je voulais de la pratique, pas seulement une nouvelle série de lectures théoriques. Le side project me permettait de modifier quelque chose, d’observer les données et de me tromper sans transformer chaque observation en décision de production.
Cette distinction est vite devenue essentielle. Une métrique peut bouger au même moment qu’une modification sans que cette modification en soit la cause. Un pic de trafic peut ressembler à une croissance jusqu’à ce qu’on examine les sources. Et un replay de session peut montrer quelque chose d’étrange sans expliquer pourquoi cela s’est produit.
Ce que 632 visiteurs organiques m’ont réellement appris
Le premier mois a produit 632 visiteurs organiques. C’est le résultat que je peux confirmer. Ce chiffre ne suffit pas à prouver que j’avais trouvé une formule SEO reproductible, que chaque changement avait amélioré le classement ou que la progression allait continuer.
Pour un projet d’apprentissage, l’intérêt était surtout d’avoir assez de trafic réel venant des moteurs de recherche pour observer quelque chose. Je pouvais faire un changement, regarder ce qui bougeait, puis formuler une question plus précise. C’était beaucoup plus utile que de traiter le SEO comme une checklist où chaque « bonne pratique » serait supposée apporter automatiquement un gain de position.
Le changement de taille de police m’a rendu plus prudent sur la causalité
Une des choses qui m’a surpris a été une corrélation entre des ajustements de taille de police et des métriques de performance. Il aurait été facile d’en tirer la phrase « les petits détails UX influencent le classement ». Mes données ne permettent pas une affirmation aussi forte.
Ce que j’ai réellement observé, c’est que j’ai modifié la taille de police, puis que certaines métriques ont évolué. Je n’ai pas réalisé d’expérience contrôlée isolant ce changement de tous les autres, et je n’ai aucune preuve qu’un moteur de recherche ait modifié les positions à cause de cette règle CSS précise. La taille de police peut modifier les retours à la ligne, le layout et la position des éléments, donc certaines mesures de rendu ou d’UX. Mais le mécanisme exact dans mon cas reste non démontré.
Une règle plus prudente pour ce type d’expérience serait : noter l’observation d’abord, expliquer ensuite. « La métrique X a bougé après le changement Y » est une donnée. « Y a causé X » reste une hypothèse tant que les preuves ne suffisent pas.
La journée à 83 visiteurs semblait meilleure avant d’ouvrir Webvisor
Le 15 octobre, le site a atteint son plus haut total quotidien jusque-là : 83 visiteurs. Il ne s’agissait pas nécessairement de 83 visiteurs organiques ; c’était le pic de trafic total que j’analysais. En le décomposant, j’ai vu qu’une part importante venait de Chine et était classée en trafic direct.
Il est facile d’interpréter « direct » comme « quelqu’un a saisi mon URL ». Dans Yandex Metrica, cette catégorie peut aussi être utilisée lorsque le referrer n’a pas été transmis, entre autres cas. Yandex l’explique dans sa documentation sur les sources de trafic. L’étiquette seule ne me dit donc ni qui était le visiteur, ni comment il avait réellement découvert la page.
J’ai ensuite ouvert Yandex Webvisor et regardé les sessions suspectes. La page semblait être consultée avec le CSS désactivé. D’après le motif observé, j’ai estimé qu’environ 20 de ces « utilisateurs » étaient probablement des bots.
Le CSS absent était un indice, pas une preuve
Cette estimation reste une estimation. Il existe au moins deux grandes explications possibles.
- Les requêtes étaient réellement automatisées. Un scraper peut récupérer le HTML tout en ignorant les feuilles de style, images et autres ressources inutiles. Économiser de la bande passante est une explication plausible, mais je n’ai pas confirmé que c’était la motivation.
- Le replay pouvait ne pas reproduire parfaitement la session originale. Les outils de session replay reconstruisent la page à partir de données enregistrées. Yandex documente des cas où l’enregistrement peut différer de ce que le visiteur a vu, notamment des problèmes CSS lors de la lecture après des changements de feuilles de style.
Donc « Webvisor montrait la page sans CSS » est une observation. « Le visiteur a volontairement désactivé CSS » est une interprétation. « C’était donc un bot » est une inférence supplémentaire. Le motif rendait l’hypothèse des bots plausible, mais un seul signe dans le replay ne suffit pas à une classification certaine.
Ce que je vérifierais dans les logs
Pour ce type d’anomalie, je fais davantage confiance aux logs serveur qu’au replay visuel. Je comparerais les User-Agent, les IP ou plages réseau, le rythme et la répétition des requêtes, les ressources téléchargées, les chemins, codes HTTP et referrers. Je regarderais aussi si le client demande uniquement le HTML ou également CSS, JavaScript et images, puis si le même motif apparaît dans les dimensions analytics : navigateur, JavaScript, région, durée de session et landing page.
Aucun signal n’est parfait seul. Ensemble, ils peuvent nettement mieux renforcer ou affaiblir l’hypothèse d’un bot que la simple impression que « le replay était bizarre ».
La vraie leçon concernait la mesure, pas le classement
J’ai commencé ce side project pour acquérir de l’expérience SEO pratique avant une initiative plus importante au travail. Après un mois, le résultat utile n’était pas seulement les 632 visiteurs organiques. C’était aussi de voir à quelle vitesse une histoire séduisante peut se construire à partir de données incomplètes.
J’aurais pu appeler le pic de 83 visiteurs une croissance. J’aurais pu transformer le changement de taille de police en « facteur de classement ». J’aurais pu appeler bot chaque session affichée sans CSS. Ces trois versions auraient été plus simples. Aucune n’aurait été suffisamment défendable.
Pour de futurs essais, une méthode plus prudente serait de séparer les sources de trafic, tenir un journal des changements, comparer avant/après sans supposer automatiquement une causalité, analyser les anomalies au niveau des requêtes HTTP et considérer les outils d’analytics comme des systèmes de mesure qui ont eux aussi leurs limites.
Pour moi, c’est la partie la plus utile de l’expérience jusqu’ici. Le SEO m’a donné du trafic à étudier ; la compétence plus difficile consiste à déterminer ce que les données prouvent réellement.
Je continue à examiner les logs, surtout autour du trafic direct venant de Chine. Si je trouve un motif de requêtes répétable, j’aurai une réponse beaucoup plus solide à la question initiale : ces quelque 20 visites étaient-elles réellement des bots, et le fait d’ignorer le CSS faisait-il partie de leur comportement ?