Dix-huit dimensions, cinq familles, un diagnostic chiffré.

Les cinq familles

Chaque cycle repasse la boutique entière au même crible : dix-huit dimensions, réparties en cinq familles, chacune instruite séparément avec ses propres sources de données. Une dimension n'est jamais sacrifiée pour tenir un délai — si elle échoue, elle est rejouée au cycle suivant, pas rayée du périmètre.

• Technique, 7 dimensions — crawlabilité et indexabilité, sitemaps XML et leur statut de soumission réel, performance chiffrée (LCP, INP, CLS, TBT, FCP, TTFB) contre les seuils 2026, données structurées, rendu mobile above-the-fold, dérive par rapport au cycle précédent, et croisement indexation × performance terrain.
• Onsite, 5 dimensions — qualité de contenu et E-E-A-T, adéquation page/intention, SEO e-commerce jugé sur les fiches et jamais sur la home, signaux locaux, images sociales et OG.
• Offsite, 3 dimensions — profil de liens entrants (volume, domaines référents, concentration), présence Maps et cohérence des coordonnées, métriques SERP et mots-clés.
• Contenu, 2 dimensions — architecture en clusters thématiques hub-and-spoke construite sur les requêtes déjà positionnées, et cadrage FLOW (Find, Leverage, Optimize, Win) pour situer le site et décider la prochaine action.
• Moteurs de réponse, 1 dimension — visibilité dans les réponses génératives : accessibilité aux robots des assistants de recherche, présence d'un llms.txt, citabilité au niveau du passage.

Une dimension, un spécialiste

Les dix-huit dimensions ne sont pas parcourues par une même personne qui ferait défiler une check-list. Chacune est instruite séparément, avec ses propres sources et son propre livrable, puis consolidée. C'est ce qui évite le travers classique de l'audit e-commerce : conclure « aucune donnée produit » en n'ayant regardé que la page d'accueil.

• Chaque dimension déclare les données dont elle a besoin et ne conclut pas sans elles.
• Une dimension non applicable — le local pour une boutique sans point de vente — le dit explicitement au lieu d'inventer un constat.
• Une dimension dont les données manquent est signalée comme telle, jamais imputée au site.
• Les résultats sont consolidés en un diagnostic unique, hiérarchisé par impact sur le chiffre.

La frontière entre ce qu'on applique et ce qu'on vous soumet

Le rapport sépare toujours deux colonnes : ce qu'on applique nous-mêmes, et ce qui demande votre arbitrage. La première colonne part en correction dans la foulée, sans revenir vous demander l'autorisation ligne par ligne. La seconde vous arrive avec un chiffrage de l'impact attendu, à vous de trancher.

• Appliqué directement — balises, données structurées, redirections, sitemaps, maillage, compression des images, correctifs de gabarit.
• Soumis à arbitrage — refonte d'une gamme, changement de politique tarifaire, suppression de pages qui génèrent encore du chiffre, investissement publicitaire.

L'impact est annoncé avant d'être constaté

La contrepartie d'un audit data-driven, c'est qu'il nous rend mesurables. Chaque correctif est enregistré avec l'impact chiffré attendu. Le cycle suivant compare cette prévision au résultat réel. L'exercice est inconfortable lorsque nous nous sommes trompés, et c'est précisément sa raison d'être : au bout de trois mois, vous savez lesquelles de nos décisions produisent du chiffre.

Data-driven : les données qu'on branche

Un audit qui ne s'appuie que sur ce qui est visible depuis l'extérieur passe à côté de l'essentiel — il décrit le site, pas le business. Vos sources réelles sont raccordées dès l'onboarding, et aucune priorité n'est décidée sans qu'un chiffre la justifie.

• Search Console — requêtes réelles, positions, taux de clic, couverture d'indexation.
• Analytics — parcours, pages d'entrée, conversion par source.
• Données de terrain de performance — ce que vivent vos visiteurs, pas un score synthétique.
• Back-office de la boutique — marges réelles par produit, pour prioriser sur le profit et pas sur le volume de visites.