Audit on-page au niveau des gabarits

Sur un site généré, la plupart des problèmes on-page ne sont pas des problèmes de page. Un H1 manquant, un modèle de title dupliqué ou une description construite à partir des vingt premiers mots sont émis par un composant : un audit au niveau de la page produit donc 800 lignes de tableur qui décrivent six bugs. Tout crawler et exporter les anomalies enterre cette structure et envoie aux équipes éditoriales un travail qu'elles ne peuvent pas faire. Regroupez les défauts par gabarit d'origine avant que quiconque ouvre un ticket.

Le fichier de compétence

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name: template-level-onpage-audit
description: À utiliser lorsque le même défaut on-page se répète sur des centaines de pages et qu'une liste de corrections page par page ne sera jamais terminée.
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# Audit on-page au niveau des gabarits

Sur un site généré, la plupart des problèmes on-page ne sont pas des problèmes de page. Un H1 manquant, un modèle de title dupliqué ou une description construite à partir des vingt premiers mots sont émis par un composant : un audit au niveau de la page produit donc 800 lignes de tableur qui décrivent six bugs. Tout crawler et exporter les anomalies enterre cette structure et envoie aux équipes éditoriales un travail qu'elles ne peuvent pas faire. Regroupez les défauts par gabarit d'origine avant que quiconque ouvre un ticket.

## Ce qu’il vous faut d’abord

- Un crawl du HTML rendu exportant, par URL, le title, la meta description, tous les H1, le canonical et le nombre de mots
- Une correspondance entre motifs d'URL et gabarits ou types de page, tirée du CMS ou du routeur plutôt que devinée
- L'accès au code source des gabarits, et pas seulement à leur sortie

## Méthode

1. Classez chaque URL crawlée dans un type de page selon son motif d'URL avant de regarder le moindre champ. L'unité de cet audit est le gabarit, pas le sujet.
2. À l'intérieur de chaque type, comptez les modèles de title distincts une fois les parties variables retirées. Un seul modèle sur 400 URL relève d'une décision de gabarit ; quarante modèles signifient des titles rédigés à la main et relèvent d'un autre processus.
3. Tirez cinq URL au hasard par type et lisez-les intégralement. Les exports agrégés masquent les défauts qui n'apparaissent que lorsqu'un champ est vide, par exemple un title qui se réduit au seul nom du site.
4. Testez délibérément les cas limites : le produit sans description, la catégorie à un seul article, l'auteur sans biographie. Les gabarits cèdent à leurs extrémités, et ce sont en général ces pages-là qui sont pauvres.
5. Remontez chaque défaut jusqu'au composant qui l'émet et consignez la correction une seule fois par composant, avec le nombre d'URL qu'elle assainit. C'est ce chiffre qui fait programmer le travail.
6. Séparez les défauts qui relèvent purement de la logique de gabarit de ceux qui exigent d'écrire du contenu page par page. Seuls les premiers peuvent être livrés cette semaine, et ils doivent l'être en premier.
7. Recrawlez les motifs concernés après le déploiement et vérifiez que le nombre de pages touchées est tombé à zéro. Une correction de gabarit fonctionne partout, sinon elle n'est pas faite.

## Ce que ça produit

Une liste de défauts par gabarit nommant le composant émetteur, la correction et les URL qu'elle assainit, en général moins d'une douzaine de lignes pour un site de plusieurs milliers de pages.

## Là où ça dérape

- Remettre aux rédacteurs un export d'anomalies par URL alors que la plupart des lignes partagent une cause unique qu'aucun rédacteur ne peut atteindre
- N'échantillonner que des pages bien remplies, si bien que les défaillances sur états vides, celles qui créent les pages pauvres, ne sont jamais vues
- Corriger le gabarit avec du contenu de test en préproduction, puis découvrir que le contenu réel déborde du champ
- Regrouper une correction de logique de gabarit et une réécriture éditoriale dans la même livraison, si bien qu'aucun des deux effets ne peut être attribué

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Extrait de la bibliothèque de compétences QuQi - https://www.quqi.io/fr/skills/template-level-onpage-audit

Ce qu’il vous faut d’abord

• Un crawl du HTML rendu exportant, par URL, le title, la meta description, tous les H1, le canonical et le nombre de mots
• Une correspondance entre motifs d'URL et gabarits ou types de page, tirée du CMS ou du routeur plutôt que devinée
• L'accès au code source des gabarits, et pas seulement à leur sortie

Méthode

1. 01 Classez chaque URL crawlée dans un type de page selon son motif d'URL avant de regarder le moindre champ. L'unité de cet audit est le gabarit, pas le sujet.
2. 02 À l'intérieur de chaque type, comptez les modèles de title distincts une fois les parties variables retirées. Un seul modèle sur 400 URL relève d'une décision de gabarit ; quarante modèles signifient des titles rédigés à la main et relèvent d'un autre processus.
3. 03 Tirez cinq URL au hasard par type et lisez-les intégralement. Les exports agrégés masquent les défauts qui n'apparaissent que lorsqu'un champ est vide, par exemple un title qui se réduit au seul nom du site.
4. 04 Testez délibérément les cas limites : le produit sans description, la catégorie à un seul article, l'auteur sans biographie. Les gabarits cèdent à leurs extrémités, et ce sont en général ces pages-là qui sont pauvres.
5. 05 Remontez chaque défaut jusqu'au composant qui l'émet et consignez la correction une seule fois par composant, avec le nombre d'URL qu'elle assainit. C'est ce chiffre qui fait programmer le travail.
6. 06 Séparez les défauts qui relèvent purement de la logique de gabarit de ceux qui exigent d'écrire du contenu page par page. Seuls les premiers peuvent être livrés cette semaine, et ils doivent l'être en premier.
7. 07 Recrawlez les motifs concernés après le déploiement et vérifiez que le nombre de pages touchées est tombé à zéro. Une correction de gabarit fonctionne partout, sinon elle n'est pas faite.

Ce que ça produit

Une liste de défauts par gabarit nommant le composant émetteur, la correction et les URL qu'elle assainit, en général moins d'une douzaine de lignes pour un site de plusieurs milliers de pages.

Là où ça dérape

• Remettre aux rédacteurs un export d'anomalies par URL alors que la plupart des lignes partagent une cause unique qu'aucun rédacteur ne peut atteindre
• N'échantillonner que des pages bien remplies, si bien que les défaillances sur états vides, celles qui créent les pages pauvres, ne sont jamais vues
• Corriger le gabarit avec du contenu de test en préproduction, puis découvrir que le contenu réel déborde du champ
• Regrouper une correction de logique de gabarit et une réécriture éditoriale dans la même livraison, si bien qu'aucun des deux effets ne peut être attribué

Utiliser cette compétence dans votre propre IA

Le fichier téléchargé est un simple markdown dont l'en-tête porte le nom et le déclencheur. Quand un assistant sait charger des compétences tout seul, c'est cet en-tête qu'il lit pour décider que celle-ci s'applique.

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