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SPO (Score de Priorité d'Optimisation)

Mis à jour le 15 avril 2026

Définition

Le SPO (Score de Priorité d'Optimisation) est une note composite (0-100) calculée à partir de 8 signaux : CTR Gap, potentiel de conversion, difficulté technique, impact trafic estimé, maturité du cluster, pression concurrentielle, fraîcheur du contenu et gravité technique. Il permet de trier les recommandations d'audit par retour sur investissement.

Deep Dive

SPO : Prioriser comme un stratège

Les 8 signaux du SPO

1. **CTR Gap** : Écart entre le CTR réel (GSC) et le CTR attendu pour la position

2. **Potentiel de conversion** : Pages proches de la conversion (panier, contact)

3. **Difficulté technique** : Effort estimé pour implémenter le correctif

4. **Impact trafic** : Volume de recherche × amélioration de position attendue

5. **Maturité cluster** : Avancement du cluster thématique associé

6. **Pression concurrentielle** : Score momentum des concurrents sur le même keyword

7. **Fraîcheur** : Âge du contenu et dernière mise à jour

8. **Gravité technique** : Sévérité du problème (erreur 5xx > meta manquante)

Interprétation

| SPO | Action |

|-----|--------|

| > 80 | Action immédiate — ROI maximal |

| 50-80 | Planifier dans le sprint courant |

| 30-50 | Backlog — traiter quand les quick wins sont faits |

| < 30 | Différer ou ignorer |

Code Playground

Calcul du Score de Priorité d'Optimisation à partir des 8 signaux pondérés

typescript

// Calcul simplifié du SPO
function computeSPO(signals: {
  ctrGap: number;       // 0-100
  conversionWeight: number; // 0-1
  technicalDifficulty: number; // 0-1 (0 = facile)
  trafficImpact: number; // 0-100
  clusterMaturity: number; // 0-1
  competitorPressure: number; // 0-100
  freshness: number;    // 0-1 (1 = récent)
  severity: number;     // 0-100
}): number {
  const weights = {
    ctrGap: 0.15, conversionWeight: 0.15,
    technicalDifficulty: 0.10, trafficImpact: 0.20,
    clusterMaturity: 0.05, competitorPressure: 0.10,
    freshness: 0.05, severity: 0.20
  };
  
  let score = 0;
  score += signals.ctrGap * weights.ctrGap;
  score += signals.conversionWeight * 100 * weights.conversionWeight;
  score += (1 - signals.technicalDifficulty) * 100 * weights.technicalDifficulty;
  score += signals.trafficImpact * weights.trafficImpact;
  score += signals.clusterMaturity * 100 * weights.clusterMaturity;
  score += signals.competitorPressure * weights.competitorPressure;
  score += signals.freshness * 100 * weights.freshness;
  score += signals.severity * weights.severity;
  
  return Math.min(100, Math.round(score));
}

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