que faire si j'ai deux recommandations SEO qui s’opposent ?

Lorsque deux recommandations SEO s’opposent, le problème vient souvent d’un manque de contexte et de priorisation; l’objectif est d’aligner les signaux pour l’utilisateur et pour les moteurs, avec une méthode d’arbitrage simple et mesurable.

• Fixer l’objectif primaire de la page (conversion, découverte, information) et le KPI associé.
• Définir le signal principal à renforcer (pertinence, crawlabilité, performance) et accepter des concessions sur les signaux secondaires.
• Évaluer impact utilisateur vs impact robot (UX, Core Web Vitals, compréhension sémantique, budget de crawl).
• Utiliser une matrice impact/risque pour prioriser; tester par étapes; conserver la variante la plus performante.
• Documenter les décisions et verrouiller les patterns gagnants (modèles, composants, règles techniques).

Conflits fréquents et solutions pratiques

• URLs courtes vs URLs riches en mots-clés: garder un slug court et stable; porter le contexte via breadcrumb, titre H1 et liens internes; utiliser une structure de répertoires minimale; canonical vers la version courte.
• Contenu exhaustif vs performance (CWV): structurer en sections; chargement paresseux des médias; CSS critique inline et JS différé; sommaire ancré pour l’accès rapide; réduire le DOM inutile.
• Canonical vs hreflang: chaque langue/variant a un canonical auto-référent; hreflang réciproques entre ces canonicals; ne jamais canoniser vers une autre langue; gérer les paramètres via canonicals cohérents.
• JavaScript riche vs crawlabilité: rendu côté serveur ou pre-render pour le contenu critique; hydration ciblée; éviter de bloquer le HTML sémantique; liens internes en balises a résolues server-side.
• Liens internes nombreux vs profondeur de clic: architecture en hubs; limiter les liens sitewide, privilégier des blocs “relatifs” contextuels; garder les pages clés à ≤3 clics depuis l’accueil.
• Facettes indexables vs budget de crawl: indexer une poignée de combinaisons à forte demande avec canonicals dédiés; le reste en noindex,follow; bloquer crawls explosifs via règles serveur et limitation de paramètres; regrouper signaux par consolidation de filtres proches.
• Données structurées détaillées vs simplicité: ne marquer que ce qui est visible et éligible; JSON-LD minimal, valide; tester systématiquement; éviter les types redondants.
• Infinite scroll vs pagination SEO: fournir une pagination HTML accessible avec URLs distinctes; progressive enhancement pour le scroll infini (pushState/replaceState); liens “suivant/précédent” clairs et sitemap paginé.

Cadre d’arbitrage opérationnel

• Définir l’intention utilisateur cible et l’expression principale à couvrir; vérifier l’alignement SERP.
• Choisir un modèle canonique par type de page (URL, balisage, maillage, médias).
• Mettre en place un test contrôlé (log d’exploration, positions, CTR, conversions, CWV) sur un échantillon.
• Déployer par lots, surveiller l’indexation et les logs; rollback si régression ≥ seuil défini.
• Capitaliser dans des checklists CI/CD pour éviter les régressions futures.

Règle d’or: en cas de conflit, privilégier la solution qui améliore la compréhension du contenu par l’utilisateur tout en simplifiant le travail d’exploration et de consolidation des signaux par les moteurs.

🤓 Analyse :

Le SEO n'est pas une science exacte, loin de là : il est fréquent que des recommandations s'opposent. 

Ca peut être entre deux consultants car leur avis divergent, ou encore entre la documentation de Google et un consultant SEO fort d'une expérience différente. 

Le SEO étant par nature opaque il est difficile voire impossible d'avoir des certitudes même si parfois l'impact de certaines actions peut être validé empiriquement avec par exemple des A/B testings.

// TODO : linker ici la méga liste de recommandations

✅ Pour action :

Dans le doute suivez votre intuition. Rien n'est parfait en SEO et votre ennemi principal ça reste l'inertie et le temps de déploiement.