Les éléments essentiels du SEO tels que les canoniques, les sitemaps et les fichiers robots. txt ne se configurent pas automatiquement simplement parce qu'un outil d'IA génère votre site web. Ce point clé a été souligné par John Mueller et Martin Splitt, membres de l'équipe Search Relations de Google, lors d'un épisode récent de leur podcast Search Off The Record. Mueller et Splitt ont testé des outils de codage avec l'IA pour leurs projets personnels et ont rencontré une difficulté commune. Bien que ces outils produisent rapidement des sites fonctionnels, parvenir à un SEO correct nécessite toujours une intervention technique explicite et des directives précises. **Donner des instructions à l'IA pour "Ajouter du SEO"** Mueller a comparé le travail avec la génération de code par l’IA à une collaboration avec un développeur peu familier avec l’optimisation pour la recherche. Il a expliqué dans le podcast : « On peut toujours demander à l’IA, ajoute du SEO. Mais cela dépend de comment on le fait, c’est comme si on demandait à un développeur d’ajouter du SEO, il va dire, qu’est-ce que tu veux dire ?Mettre des balises méta, ajouter des données structurées. » Des instructions vagues ou imprécises donnent des résultats tout aussi vagues, que ce soit avec un codeur humain ou une IA. Mueller a obtenu de meilleurs résultats en précisant clairement dès le départ les besoins — définition du domaine, configuration canonique, fichiers sitemap, et robots. txt. Il a aussi vérifié que les pages utilisaient un HTML correct, que les liens étaient appropriés, et a mis en place des vérifications avant publication pour s’assurer que les URLs servaient du contenu, et que les fichiers JavaScript n’étaient pas bloqués par robots. txt. **Leurs projets** Mueller a créé des sites tests pour observer la manière dont Googlebot traitait les requêtes, en les déployant sur Firebase Hosting avec Hugo en générateur de site statique, avec gestion de version via GitHub. Récemment, il est passé de VS Code avec Copilot à des outils en ligne de commande, nommant Claude Code et Gemini CLI comme préférés actuels. De son côté, Splitt a expérimenté avec Google AI Studio pour développer un outil JavaScript côté client. Bien que le résultat soit lisible et ressemble à des applications Next. js classiques, il a eu du mal à se débarrasser d'une bibliothèque indésirable que l’IA intégrait systématiquement. Il a déclaré : « Je lui ai demandé pendant une demi-heure.

J’ai essayé de lui faire ne pas faire ce qu’il voulait, et faire ce que je voulais. C’était bizarre. » **L’expertise technique reste essentielle** Ils ont tous deux reconnu le conflit entre la promesse du « vibe coding » de supprimer le besoin de connaître la programmation, et la nécessité pratique de compétences techniques. Mueller insiste sur le fait que l’expertise améliore les résultats à chaque étape — connaître le type de générateur de site préféré et savoir établir des validations préalables à la publication permet d’obtenir de meilleurs résultats. Sans directive claire, l’IA fera des suppositions sur l’architecture, que ce soit un générateur statique, un framework JavaScript lourd ou un CMS avec base de données. Mueller a noté : « Toutes ces hypothèses sont raisonnables, et si vous parlez à un développeur, lui aussi fera ces suppositions. Mais si vous demandez simplement à l’IA, comme “je veux un site web”, elle en choisira une. » Pour des sites statiques personnels ou à faible risque, cette approche exploratoire peut suffire. Mais pour des applications traitant des données utilisateur ou des services en production, Mueller recommande de faire appel à des professionnels compétents. **SEO et visibilité des sites « vibe coded »** Les sites que Mueller a créés rendaient un HTML raisonnable, rendant difficile de les reconnaître comme étant « vibe coded ». Il a commenté : « En pratique, personne ne peut vraiment reconnaître si c’est un site vibe coded, » même s’il a mis en garde contre le fait que certains frameworks de vibe coding laissent des motifs identifiables. Il a aussi soulevé des préoccupations concernant le contenu : des sites bien travaillés pourraient inciter leurs propriétaires à se fier à l’IA pour générer leur contenu. Mueller a reconnu cette capacité mais estime que le contenu écrit par l’IA a une valeur limitée. Splitt partage cet avis, en se demandant pourquoi un utilisateur irait visiter un site plutôt que de poser directement des questions à l’IA. Mueller a déjà souligné des problèmes similaires avec des sites vibe coded, comme un générateur de grille Bento qu’il a examiné sur Reddit, pointant des difficultés de crawl, des balises méta obsolètes et du contenu bloqué dans du JavaScript inaccessible aux moteurs de recherche. **Perspectives d’avenir** Bien que le podcast n’ait pas présenté de directives formelles ou de politiques spécifiques sur les sites vibe coded, Mueller et Splitt ont partagé leurs expériences. La conclusion pour ceux qui expérimentent avec des outils de codage par IA est que l’IA peut aider efficacement pour certaines tâches de programmation — surtout pour des projets à faible enjeu — mais que les décisions SEO nécessitent toujours la participation de personnes compétentes.