Un exemple concret de SEO automatisé par agents IA chez Springbok

Le marketing digital offre un champ d'application particulièrement adapté à l’IA agentique, en particulier les pratiques d’optimisation pour les moteurs de recherche (SEO). Collecte de données, recommandations éditoriales, publication automatisée… Les agents IA permettent d’industrialiser des processus complexes.

Dans un contexte où le SEO revient au premier plan des priorités du marché, cette approche prend une dimension stratégique. L’objectif n’est plus seulement de capter le plus de trafic possible depuis les moteurs de recherche, mais aussi d’assurer une meilleure intégration dans les résultats générés par les grands modèles de langage (LLM). En effet, la visibilité des marques dans les réponses produites par ces modèles, une tendance émergente qualifiée de GEO (Generative Engine Optimization), dépend en grande partie de la qualité du référencement SEO.

Déléguer aux agents les tâches répétitives

L’agence digitale belge Springbok a concrétisé cette approche pour l’un de ses clients, l’opérateur télécom néerlandais Odido. Pour en comprendre le fonctionnement et les bénéfices, la rédaction s'est entretenue avec Denis Libouton, directeur de la filiale suisse de Springbok. «Le SEO est une discipline dense, qui exige un travail manuel considérable et une veille permanente sur des centaines, parfois des milliers de pages», explique-t-il. L’objectif poursuivi est donc de déléguer aux agents les tâches répétitives et chronophages, tout en maintenant la supervision humaine sur la stratégie globale.

Le dispositif repose sur une orchestration d’agents IA spécialisés, chacun chargé d’une fonction spécifique. Un premier agent collecte les données issues de plateformes analytiques comme Google Analytics, SEMrush ou Ahrefs afin d’évaluer la performance des pages, y compris celles des concurrents. Un deuxième agent interprète ces données pour identifier les leviers d’optimisation. Enfin, un troisième agent est capable de modifier la structure ou le contenu des pages, incluant les textes, les balises ou encore le maillage interne, puis de pousser automatiquement les ajustements dans le CMS du site.

API et protocole MCP

Ces agents interagissent entre eux via des connecteurs API et le protocole MCP (Model Context Protocol), qui facilite la communication entre les modèles de langage (LLM) et les différentes sources de données. Ce fonctionnement multi-agent permet ainsi de reproduire l’intégralité d’un workflow SEO, avec une vitesse et une capacité de traitement difficilement atteignables par des moyens manuels, selon Denis Libouton.

Les agents mis au point par Springbok analysent aussi en continu les performances du site sur des mots-clés stratégiques. Ils comparent ces résultats à ceux des concurrents, identifient les écarts et génèrent automatiquement des recommandations ou des modifications de contenu. Le consultant SEO garde un rôle central dans le processus: il valide les propositions, ajuste la stratégie si nécessaire et conserve la maîtrise des décisions.

Développement sur mesure

Sur le plan technique, le système est développé sur mesure, avec des connecteurs adaptés aux environnements clients, qu’ils soient hébergés sur Azure, Google Workspace ou d’autres plateformes. Chaque agent fonctionne comme un module autonome et peut mobiliser un LLM différent selon la tâche à accomplir. Les agents peuvent également s’interfacer avec différents modèles open source, selon les besoins ou les préférences technologiques du client.

Un agent IA spécifique prend également en charge le «tone of voice» des marques. Il génère automatiquement des contenus adaptés au style rédactionnel défini par l’entreprise, que ce soit pour des pages web, des supports imprimés ou des publications sur les réseaux sociaux, en respectant les consignes lexicales et stylistiques de chaque client.

En entretien avec la rédaction, Stéphane Fallet, président de l’association AI Swiss, a lui aussi pris le SEO pour exemple d’application concrète des agents IA > lire l'interview