Grâce à l’IA générative, publier des milliers de pages en quelques heures n’a jamais été aussi simple, et de nombreuses marques ont tenté le SEO programmatique (pSEO). Selon l’auteur d’une tribune publiée par Search Engine Journal, qui dit construire ce type de systèmes depuis 2016, ces programmes agressifs s’effondrent aujourd’hui ou font l’objet de pénalités manuelles, parce que personne ne vérifie si leurs pages méritent d’exister.
- Le SEO programmatique échoue quand les pages n’apportent rien de nouveau, même si Google ne tient pas compte de la méthode de production.
- L’IA n’est pas le critère : seules comptent la qualité et la source des données.
- Pour juger une page, demandez d’où vient chaque chiffre et quand il a été mis à jour.
- Comme les clics baissent avec les AI Overviews, mieux vaut publier moins de pages, riches en données uniques, et mesurer chaque modèle.
Google a déjà fixé le cadre. Le 5 mars 2024, l’entreprise a renforcé sa politique d’abus de contenu à grande échelle, qui s’applique que les pages soient produites par l’automatisation, par des humains ou par une combinaison des deux. Elle indique ensuite avoir constaté 45 % de contenus de faible qualité et non originaux en moins dans ses résultats.
Le 7 septembre 2026, John Mueller a répondu sur Bluesky à un site qui générait des pages à partir de toutes les combinaisons possibles de noms de domaine, de technologies et d’attributs. Selon lui, ce type de pSEO conduit souvent à un site spam, à la limite du spam ou de faible qualité, et les pages déjà publiées peuvent continuer à peser sur la façon dont Google juge l’ensemble du site.
Pour l’auteur, le pSEO est avant tout une méthode de publication : un motif de recherche répétable, un jeu de données structuré qui rend chaque page unique, et un modèle qui répond à la requête pour chaque variante. Le cas d’un convertisseur de devises l’illustre bien. Le motif est « convertir X en Y », les données sont le taux de change en temps réel de chaque paire, et le modèle transforme chaque ligne en page. Lucia Lecesne, responsable marketing de Wise, qui mène ce type de programme, insiste sur l’utilité réelle pour le client : « Le pSEO peut rendre cette solution pertinente et accessible à travers les nombreuses requêtes qui partagent le même problème, en l’adaptant au contexte de recherche de chaque client. Ce ne devrait jamais être un raccourci pour publier de grands volumes de pages de faible qualité. »
Bon et mauvais pSEO
Vues de l’extérieur, les deux pratiques se ressemblent, ce qui entretient la confusion. Le mass publishing conserve le modèle et le système de publication, mais ce qui différencie chaque page vient d’une simple consigne. Il suffit de changer le nom d’une ville pour obtenir une page « nouvelle » qui n’apporte rien de nouveau. L’auteur propose un test : imaginer deux pages sur le coût de la vie à Lisbonne, construites sur le même modèle. La première affiche des loyers, des tarifs de transport et des prix alimentaires issus d’une base de données tenue à jour. La seconde paraît tout aussi complète, mais ses chiffres sont une estimation du modèle de langage, sans source ni date. Pour les distinguer, il suffit de demander d’où vient chaque chiffre et quand il a été mis à jour.
L’auteur précise que l’usage de l’IA n’est pas le critère. Une page construite sur des données réelles et rédigée avec l’aide de l’IA peut bien fonctionner, tandis qu’une page écrite à la main sans données solides n’a pas davantage de légitimité pour être bien classée. Eli Schwartz trace la même frontière : « Créer des pages simplement parce que vous le pouvez, ce n’est pas du SEO, c’est du spam programmatique. » Danny Sullivan, alors responsable de la liaison avec la recherche chez Google, avait proposé en 2025 un test : l’intention était-elle de « récupérer ce trafic » plutôt que de répondre à un utilisateur qui attendait réellement ce contenu ?
Mesurer à l’ère de la recherche par IA
Le contexte a aussi changé. Selon l’analyse de SparkToro fondée sur des données de Similarweb, 68 % des recherches Google aux États-Unis se sont terminées sans clic pendant les quatre premiers mois de 2026, contre environ 60 % en 2024 et environ 45 % en 2016. SparkToro attribue cette évolution aux AI Overviews, qui apparaîtraient désormais dans plus de 20 % des recherches. Ahrefs estime pour sa part que ces résumés ont réduit de 58 % les clics sur le premier résultat.
Dans ce contexte, le trafic ne suffit plus à juger une page, car le clic peut ne jamais venir. L’auteur recommande de construire moins de pages, chacune contenant des données que personne d’autre n’a, de définir le motif de requête avant le modèle, et de mesurer les performances par modèle plutôt que par site. Il conclut avec une question simple : avant de faire évoluer quoi que ce soit, choisissez une page et demandez-vous d’où vient chaque chiffre qu’elle contient.
