SEO Content: Search Terms

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Audite le champ backend des search terms (generic_keyword) de chaque produit actif (seller et vendor) de la connexion et du marketplace configurés. Les search terms sont des mots-clés cachés que seul Amazon voit : bien optimisés, ils captent du trafic qui ne rentre pas dans le titre, les puces ou la description ; mal optimisés, ils gaspillent une ressource d'indexation critique.

Auto-correction enchaînée dans ce modèle

Ce modèle est celui qui auto-corrige le plus : 9 des 12 vérifications génèrent une valeur suggérée. Lorsque plusieurs échouent simultanément, les corrections s'enchaînent dans l'ordre S08 → S04 → S05 → S06 → S07 → S09 → S10 → S11 → S12 et produisent une seule valeur optimisée applicable en un clic.

Quand s'exécute

• Fréquence par défaut : 1er de chaque mois à 5h00 (fuseau horaire du workflow).
• Modifiable depuis l'éditeur du workflow une fois cloné.

Comment ça fonctionne

Auto-correction vs vérification manuelle

Type	Vérifications
Auto-correction disponible	S04 (virgules), S05 (ASIN propre), S06 (marque), S07 (doublons), S08 (majuscules), S09 (stop-words), S10 (chevauchement), S11 (ASINs concurrents), S12 (superlatifs)
Vérification manuelle	S01 (vide), S02 (octets minimum), S03 (excès d'octets)

Lorsque plusieurs auto-corrections s'appliquent au même produit, les corrections se concatènent : la valeur suggérée finale est le résultat de l'application de toutes les transformations séquentiellement sur le generic_keyword original.

Vérifications

Search terms vides (S01)

• Sévérité : erreur
• Ce qu'elle vérifie : Que le champ generic_keyword ne soit pas vide.
• Pourquoi c'est important : Le champ backend des search terms est l'un des principaux canaux pour qu'A9 indexe votre produit sur des mots-clés qui n'apparaissent pas dans le titre ou les puces. Le laisser vide revient à céder du trafic organique que d'autres produits capteront.
• Référence Amazon : Use search terms effectively.
• Auto-correction : non — nécessite de générer du contenu. La modification par IA en masse peut générer des search terms basés sur le reste du listing.
• Message dans la tâche : "Aucun terme de recherche backend défini. Les termes de recherche sont essentiels pour la découvrabilité au-delà du titre et des puces."

Search terms trop courts (S02)

• Sévérité : avertissement
• Ce qu'elle vérifie : Que le champ fasse au moins 150 octets.
• Pourquoi c'est important : Amazon autorise jusqu'à 249 octets dans generic_keyword. Être en dessous de 150 indique que vous gaspillez de l'espace pour indexer des mots-clés supplémentaires — surtout dans les catégories compétitives où chaque mot-clé indexé compte.
• Référence Amazon : Keyword attributes explained.
• Auto-correction : non — la modification par IA en masse peut étendre tout en gardant la pertinence.
• Message dans la tâche : "Les termes de recherche ne font que {byteCount} octets (recommandé : {minBytes}+). Des termes courts manquent des opportunités d'indexation."

Search terms dépassent la limite (S03)

• Sévérité : erreur
• Ce qu'elle vérifie : Que le champ ne dépasse pas 249 octets.
• Pourquoi c'est important : Critique. Dépasser 249 octets provoque l'ignorance complète du champ par Amazon — il n'indexera aucun mot-clé des search terms, pas seulement ceux qui dépassent. L'utilisateur pense souvent que plus le champ est rempli, mieux c'est ; en réalité, dépasser désindexe.
• Référence Amazon : Use search terms effectively.
• Auto-correction : non — nécessite de décider ce qui sera supprimé. La modification par IA en masse peut prioriser les mots-clés les plus pertinents dans la limite.
• Message dans la tâche : "Les termes de recherche font {byteCount} octets, dépassant la limite de 249 octets. Amazon dés-indexe la TOTALITÉ du champ lorsque cette limite est dépassée."

Virgules au lieu d'espaces (S04)

• Sévérité : avertissement
• Ce qu'elle vérifie : Que le champ ne contienne pas de virgules (,) comme séparateurs.
• Pourquoi c'est important : Amazon sépare les search terms par des espaces, pas par des virgules. Les virgules sont des caractères qui consomment des octets sans apporter de séparation : elles dégradent l'indexation et gaspillent la limite de 249 octets.
• Référence Amazon : Use search terms effectively.
• Auto-correction : oui — remplace les virgules par des espaces et fusionne les espaces multiples.
• Message dans la tâche : "Les termes de recherche utilisent des virgules comme séparateurs. Amazon recommande les espaces — les virgules gaspillent des octets sans bénéfice."

ASIN propre dans les search terms (S05)

• Sévérité : erreur
• Ce qu'elle vérifie : Que l'ASIN du produit lui-même n'apparaisse pas dans ses search terms.
• Pourquoi c'est important : Amazon indexe déjà automatiquement l'ASIN du produit. L'inclure dans les search terms gaspille des octets et n'apporte rien — le produit apparaît déjà quand quelqu'un cherche par son ASIN.
• Référence Amazon : Use search terms effectively.
• Auto-correction : oui — supprime l'ASIN propre et normalise les espaces.
• Message dans la tâche : "Les termes de recherche contiennent votre propre ASIN ({asin}). Amazon indexe déjà votre ASIN ; cela gaspille des octets."

Marque dans les search terms (S06)

• Sévérité : avertissement
• Ce qu'elle vérifie : Que la marque du produit n'apparaisse pas dans ses search terms.
• Pourquoi c'est important : L'attribut brand est déjà indexé automatiquement. Le répéter dans les search terms occupe des octets sans bénéfice : le produit est déjà indexable par sa marque via le champ correct.
• Référence Amazon : Keyword attributes explained.
• Auto-correction : oui — supprime le nom de marque du champ.
• Message dans la tâche : "Les termes de recherche contiennent le nom de marque "{brand}". La marque est auto-indexée depuis le champ marque ; cela gaspille des octets."

Mots dupliqués (S07)

• Sévérité : avertissement
• Ce qu'elle vérifie : Qu'il n'y ait pas de mots répétés dans le champ.
• Pourquoi c'est important : A9 indexe chaque mot-clé une seule fois. Répéter un mot n'améliore pas le ranking — cela ne fait que consommer des octets qui pourraient servir à de nouveaux mots-clés.
• Référence Amazon : Amazon search glossary.
• Auto-correction : oui — déduplique en préservant la première occurrence de chaque mot.
• Message dans la tâche : "Les termes de recherche contiennent des mots en double. Chaque mot n'a besoin d'apparaître qu'une seule fois pour l'indexation."

Majuscules dans les search terms (S08)

• Sévérité : avertissement
• Ce qu'elle vérifie : Que le champ soit entièrement en minuscules.
• Pourquoi c'est important : A9 est insensible à la casse dans l'indexation : Caméra et caméra sont indexés à l'identique. En revanche, les majuscules (surtout les accentuées) peuvent occuper plus d'octets dans certains encodages. Tout passer en minuscules optimise l'espace sans perdre en pertinence.
• Référence Amazon : Use search terms effectively.
• Auto-correction : oui — convertit l'intégralité du champ en minuscules (première transformation de la chaîne de corrections).
• Message dans la tâche : "Les termes de recherche ne sont pas entièrement en minuscules. La recherche Amazon est insensible à la casse ; les majuscules gaspillent des octets."

Stop-words en excès (S09)

• Sévérité : avertissement
• Ce qu'elle vérifie : Que le champ ne contienne pas plus de 3 stop-words (articles, prépositions, conjonctions de la langue du marketplace).
• Pourquoi c'est important : A9 ignore les stop-words comme de, la, the, and, der. Leur présence consomme des octets sans apporter d'indexation. Pour des langues comme le français ou l'italien, les stop-words sont particulièrement courants.
• Référence Amazon : Amazon search glossary.
• Auto-correction : oui — supprime les stop-words de la langue du marketplace.
• Message dans la tâche : "Les termes de recherche contiennent {count} mots vides. Des mots comme « le », « et », « pour » gaspillent des octets sans aider l'indexation."

Chevauchement avec titre et puces (S10)

• Sévérité : avertissement
• Ce qu'elle vérifie : Que le chevauchement de mots avec le titre et les puces ne dépasse pas 30%.
• Pourquoi c'est important : A9 indexe déjà tous les mots du titre et des puces. Les répéter dans les search terms revient à dupliquer l'indexation : cela n'améliore pas le ranking et gaspille des octets. Le champ devrait compléter les autres avec des mots-clés qui n'apparaissent nulle part ailleurs dans le listing.
• Référence Amazon : Use search terms effectively.
• Auto-correction : oui — supprime les mots qui apparaissent déjà dans le titre ou les puces.
• Message dans la tâche : "Les termes de recherche chevauchent à {overlapPercent}% avec le titre et les puces. Utilisez les termes de recherche pour des mots qui ne figurent PAS déjà dans votre contenu visible."

ASINs de concurrents (S11)

• Sévérité : erreur
• Ce qu'elle vérifie : Que le champ ne contienne pas d'ASINs d'autres produits (format B0... avec 10 caractères alphanumériques).
• Pourquoi c'est important : Amazon interdit cette pratique : profiter des recherches qui arrivent vers l'ASIN d'un concurrent. Leur présence est motif de pénalité ou de suppression du listing pour manipulation de recherche, et Amazon détecte automatiquement ce schéma.
• Référence Amazon : Product detail page rules.
• Auto-correction : oui — supprime tout ASIN différent de celui du produit lui-même.
• Message dans la tâche : "Les termes de recherche contiennent des ASINs concurrents. Cela enfreint la politique Amazon et peut entraîner la suppression du listing."

Superlatifs dans les search terms (S12)

• Sévérité : erreur
• Ce qu'elle vérifie : Que le champ ne contienne pas de superlatifs interdits ("le meilleur", "premium", "n°1", etc.).
• Pourquoi c'est important : Les mêmes règles d'Amazon sur les superlatifs non vérifiables s'appliquent aux search terms. Leur présence peut déclencher des révisions automatiques et limiter la visibilité du listing.
• Référence Amazon : Use search terms effectively.
• Auto-correction : oui — supprime les superlatifs interdits de la langue du marketplace.
• Message dans la tâche : "Les termes de recherche contiennent des superlatifs interdits. Des affirmations comme « meilleur » enfreignent les politiques Amazon même dans les mots-clés backend."

Étapes suivantes

• Catalogue des modèles — retour à l'index
• Tâches — comment vérifier et approuver les éléments générés
• Workflows — comprendre le moteur sous-jacent
• Modification avec l'IA — générer des search terms en bloc avec l'IA