Définition
Le clustering automatique de mots-cles utilise l'IA et le NLP pour regrouper des centaines ou milliers de mots-cles en clusters semantiques coherents. Chaque cluster represente une intention de recherche unique qui peut etre ciblee par une seule page. Cette technique evite la cannibalisation de mots-cles et optimise la couverture semantique. Les outils modernes utilisent les SERP analysis (pages qui se classent pour plusieurs mots-cles du cluster) et les embeddings semantiques pour un clustering plus precis que les approches basees sur les mots seuls.
Points clés à retenir
- Regroupe les mots-cles par intention de recherche commune
- Evite la cannibalisation et optimise la couverture semantique
- Utilise SERP analysis et embeddings pour un clustering precis
Exemples concrets
Clustering par SERP
Les mots-cles 'acheter backlink', 'achat de lien' et 'lien sponsorise prix' sont regroupes car les memes pages se classent pour ces trois requetes dans Google.
Clustering semantique
Un outil IA analyse 5000 mots-cles et les regroupe en 200 clusters, chacun representant un sujet distinct a couvrir avec une page dediee.
Questions fréquentes
KeywordInsights, Cluster AI, SE Ranking et Surfer SEO proposent des fonctionnalites de clustering automatique. Des scripts Python avec des embeddings OpenAI permettent aussi un clustering personnalise.
Un cluster contient typiquement 3 a 50 mots-cles partageant la meme intention. La taille varie selon la specificite du sujet et le volume de recherche.
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Dernière mise à jour : 2026-02-07