Lisibilité du contenu SEO｜5 erreurs non détectables par les plugins

« Votre plugin SEO (comme Yoast, Rank Math, Surfer SEO) affiche : “Lisibilité correcte” (Flesch-Kincaid niveau 7 ou plus) ?

Pourtant, les données montrent que jusqu’à 83 % de ces articles bien notés enregistrent toujours un temps moyen de lecture inférieur à 60 secondes.

Car ces plugins ne mesurent que des données superficielles (longueur moyenne des phrases, fréquence des mots), mais ne peuvent pas évaluer la véritable expérience de lecture.

Ils ignorent la répartition inégale des longueurs de phrases (une phrase trop longue casse le rythme), ne tiennent pas compte des termes techniques ou abréviations (l’outil ne connaît pas votre jargon métier), ne voient pas la densité visuelle du texte (par ex. un “mur de texte”), ne détectent pas les transitions maladroites entre phrases et paragraphes (même si les mots sont simples), et ne savent pas juger si la profondeur du contenu correspond au niveau de connaissance de vos lecteurs (les experts trouvent ça trop superficiel, les débutants n’y comprennent rien).

Résultat : le taux de rebond explose. Voici 5 erreurs que les plugins ne détectent pas :

​​Phrases trop longues

Ne vous laissez pas tromper par la “longueur moyenne des phrases”. Votre plugin peut indiquer 15 mots en moyenne (valeur recommandée par Flesch-Kincaid), mais le texte peut rester difficile à lire.

Pourquoi ? Parce que l’outil ne calcule qu’une moyenne ! En réalité : dès qu’une phrase dépasse 25 mots, la difficulté de compréhension peut grimper de plus de 50 % (selon des études d’oculométrie).

Une phrase de 40 mots noyée parmi des phrases courtes peut donner un score correct, mais elle reste un vrai obstacle.

Des tests montrent : un paragraphe contenant une seule phrase de plus de 35 mots augmente le temps de compréhension de près de 30 % et fait grimper le taux de rebond de 22 %.

Le problème clé

Les plugins comme Yoast calculent le nombre total de mots divisé par le nombre de phrases. Ils n’alertent pas si une phrase particulière est trop longue.

Une phrase de 28 mots + une phrase de 12 mots = 20 mots en moyenne, note “bonne” (niveau 6). Pourtant, la phrase de 28 mots freine fortement la lecture.

Quand une phrase contient plusieurs subordonnées, des structures imbriquées (“bien que… mais… parce que…”) ou une accumulation de groupes prépositionnels, la complexité augmente, même avec du vocabulaire simple — comme si l’on ajoutait 10 mots de plus.

C’est pour cela que les lecteurs disent : “Je comprends chaque mot, mais pas le sens de la phrase.”

Critères pour repérer les phrases problématiques

La recherche et l’expérience montrent : dès 25 mots, une phrase devient suspecte. Au-delà de 35 mots, dans un texte non académique, on parle clairement d’un problème de lisibilité.

• Trop de conjonctions (et, mais, ou, donc) : Exemple : “L’utilisateur a recherché ce mot-clé et a cliqué sur un résultat, mais il est vite parti parce que le contenu était trop complexe, donc nous devons l’améliorer.” (31 mots)
• Subordonnées imbriquées : Exemple : “Google souligne [que les contenus [créés pour répondre [à l’intention de l’utilisateur]]] sont un facteur clé de classement.”
• Trop de groupes prépositionnels : Exemple : “En l’absence d’une compréhension claire de l’intention de recherche, la capacité à définir dès le début l’argument principal est cruciale pour évaluer la qualité du contenu.” (25 mots, sens dilué)

Conséquences concrètes

• Temps de lecture : Les données montrent que les articles avec plus de 3 phrases de 30+ mots ont 15 à 18 % moins de lecteurs atteignant 80 % du texte que ceux sans longues phrases.
• Erreurs de compréhension : Une étude sur des notices en ligne a révélé que des étapes-clés décrites en phrases longues (30+ mots) entraînaient 12 % d’erreurs en plus que des phrases courtes (<15 mots) présentées étape par étape.
• Encore pire sur mobile : Sur petit écran, une ligne contient peu de mots. Une phrase de 30 mots peut s’étaler sur 5–6 scrolls. Cela alourdit la charge cognitive et la frustration — l’utilisateur quitte plus vite.

Pas seulement couper les phrases

Après avoir écrit, relisez rapidement à l’œil ou à voix haute. Dès que vous devez faire une pause ou reprendre votre souffle, vérifiez la longueur et la structure.

Scindez aux conjonctions : avant/après and, but, so, because, although (si le sens reste clair après séparation).

Original : “Nous voulons améliorer la lisibilité et améliorer l’expérience utilisateur” —> Coupé : “Nous voulons améliorer la lisibilité. Cela améliore aussi l’expérience utilisateur.”

Repérez le sujet et le verbe principal, et reconstruisez autour d’eux.

Phrase originale (27 mots) : “Pour assurer de meilleurs résultats SEO, les administrateurs doivent, lors de l’édition et la publication du contenu, intégrer les mots-clés naturellement et éviter le bourrage.”

Utiliser intelligemment les listes ou le point-virgule

• Si une longue phrase énumère des raisons, étapes ou caractéristiques, transformez-la en liste à puces.
• Si deux phrases courtes sont très liées, le point-virgule (;) est plus clair que « et » ou la virgule, et n’est pas compté comme une nouvelle phrase. Exemple : « Améliorer la lisibilité demande des efforts ; l’outil de contrôle n’est qu’un support. »

Attention aux concessions : Les structures « bien que… mais… » allongent facilement les phrases.

Exprimez les contrastes plus simplement. Original : « Bien que le plugin affiche un score élevé de lisibilité, il ignore l’impact des phrases longues. » —> Réécrit : « Le plugin affiche un score élevé de lisibilité. Pourtant, il ignore l’effet réel des phrases longues. »

Concepts clés non expliqués

Les plugins SEO savent reconnaître des mots difficiles courants comme « photosynthesis » (photosynthèse), mais pour vos termes spécifiques au domaine, ils sont quasiment « incompétents ».

Les termes techniques, acronymes (comme SaaS, LTV, CPC) ou noms de fonctionnalités produits créent un obstacle à la compréhension s’ils ne sont pas expliqués dès leur première apparition.

Les données montrent : chaque terme clé non défini augmente en moyenne le taux de rebond de 7 à 10 % (source : tests internes d’une plateforme d’expérience de contenu).

Un article B2B technique a mentionné « API » sans explication au départ ; 70 % des lecteurs non techniques (selon les personas) ont quitté la page en moins de 60 secondes.

Après avoir ajouté une brève définition (« Interface de programmation applicative : un outil permettant aux logiciels de communiquer entre eux »), le taux de lecture complète dans ce groupe a augmenté de 40 %.

Les outils de lisibilité ne vous montrent pas cela ; ils ne reconnaissent que les mots courants.

Leur base de mots n’est pas adaptée à votre langage métier

Les outils standards (comme Flesch-Kincaid, l’analyse de Yoast) reposent sur un vocabulaire anglais général ou sur des bases de fréquence prédéfinies.

Ils ne savent pas identifier les termes propres à un secteur spécifique (par ex. medtech, finance de chaîne d’approvisionnement, e-commerce de niche).

Un terme fréquent dans un secteur mais inconnu du grand public (comme « logistique du froid » pour le e-commerce alimentaire, « RPA » pour l’automatisation des entreprises) sera considéré comme « mot normal ».

Des acronymes un peu plus connus comme CRM ou KPI sont parfois signalés. Mais pour les abréviations internes ou très spécifiques (ex. nom de projet « Proj_Omega », processus interne « validation SOW »), l’outil ne peut pas juger si vos lecteurs les connaissent.

Conséquences d’un manque d’explication

Un test A/B a montré : le même article sur l’automatisation industrielle sans expliquer « PLC » (automate programmable) a conduit les non-ingénieurs à rester en moyenne seulement 45 secondes sur la page (contre 68 s), avec un taux de rebond en hausse de 18 %.

Les heatmaps (comme Hotjar) révèlent souvent que les lecteurs arrêtent immédiatement de défiler quand ils rencontrent un terme obscur — les opportunités de conversion dans la suite de l’article sont perdues.

Si un utilisateur recherche « Qu’est-ce que le SAAS ? » (intention d’apprentissage claire) et que votre article commence directement par « Stratégies de croissance du MRR dans le modèle SAAS » sans définir SAAS, il jugera le contenu non pertinent et partira vite.

Les outils ne savent pas évaluer cette adéquation contextuelle.

Comment repérer les termes à expliquer

Principe clé : se mettre à la place du lecteur

• Est-ce du jargon spécialisé ? (réservé aux pros, ex. « laparotomie » en médecine pour le grand public)
• Est-ce une abréviation hors vocabulaire courant ? (ex. « GMV » <Gross Merchandise Volume> en e-commerce, « ARPU » <revenu moyen par utilisateur> en jeux vidéo)
• Désigne-t-il une fonctionnalité ou un concept unique d’un produit/service ? (ex. « analyse des super-liens » dans un outil SEO)
• Quel est le niveau de connaissance de votre cible ? Pour des experts IT, pas besoin d’expliquer « IDE » ; pour des débutants, il faut écrire « IDE (environnement de développement intégré : logiciel pour écrire et exécuter du code) ».

Expliquer simplement et efficacement

À chaque première apparition d’un terme clé ou d’un acronyme, fournissez immédiatement une explication claire et brève.

• Nom complet + définition en bref : « SEO (Search Engine Optimization : ensemble de méthodes pour améliorer le classement d’un site et gagner du trafic) ».
• Description simple équivalente : « Nous utilisons un CDN (un réseau de serveurs répartis dans le monde qui accélère le chargement des pages) pour améliorer la vitesse. »
• Pas de langage plus compliqué : La définition ne doit pas être plus difficile à comprendre que le terme.

Uniformité des définitions : Utilisez toujours la même explication dans tout l’article pour éviter toute confusion.

Créer un glossaire (optionnel) : Dans les articles très spécialisés (livres blancs, etc.), ajoutez un petit glossaire à la fin. Mais cela ne remplace pas l’explication à la première occurrence.

Équilibrer la densité d’info : Pour un public expert, vous pouvez réduire les explications de termes communs, mais les termes rares doivent être clarifiés.

Utiliser des liens internes : Pour les notions de base que les lecteurs peuvent oublier (ex. hyperlien), ajoutez un lien vers la doc interne ou Wikipédia — mais pas à la place d’une première définition.

Densité des paragraphes trop élevée

Votre outil SEO indique « 12 mots par phrase en moyenne » (excellent), score validé. Mais pourquoi les visiteurs partent-ils si vite ? C’est un article de blog avec code HTML ; il faut traduire le texte en français, sans toucher à la structure HTML, seulement le contenu, et le rendre aussi naturel et fluide que possible.

Le problème pourrait être la « densité visuelle » : des paragraphes de plus de 5 lignes consécutives (environ 120 mots), même avec un vocabulaire simple, peuvent augmenter considérablement la difficulté de lecture.

Des études montrent (basées sur l’eye-tracking et l’analyse du temps de fixation) que un même volume de contenu, lorsqu’il est divisé en paragraphes de 3–4 lignes, génère 27 % plus de profondeur de défilement et 33 % de taux de fixation sur les points clés en plus, par rapport aux paragraphes de plus de 6 lignes.

Cela s’explique par le fait que les outils mesurent uniquement la complexité linguistique — ils ne perçoivent pas la densité physique de la mise en page.

Un bloc de texte trop massif crée une charge visuelle, indépendamment de la difficulté des mots.

Problème central

Les systèmes actuels d’évaluation de lisibilité SEO (comme Flesch-Kincaid, Yoast, Rank Math) se concentrent sur les caractéristiques linguistiques : simplicité du vocabulaire, longueur moyenne des phrases, nombre de syllabes.

Ils évaluent la « complexité du contenu ». Mais la longueur des paragraphes et l’encombrement visuel du texte (densité visuelle) ne font pas partie de leurs critères.

En règle générale, avec une police standard (16px) et un interligne normal, un bloc de texte qui occupe plus de 5 lignes sur desktop ou 4–5 écrans sur mobile, sans interruption visuelle (titres, listes, images, sauts de ligne), devient une charge visuelle importante.

Impact de la fatigue visuelle

• Diminution de la vitesse et de la volonté de lecture : Les tests utilisateurs montrent que face à de longs paragraphes, les lecteurs ont tendance à parcourir ou survoler. En moyenne, les paragraphes de plus de 4 lignes sont lus intégralement 21 % moins souvent que ceux de 2–3 lignes. Les points clés placés au milieu ou à la fin risquent donc d’être manqués.
• Difficulté à localiser l’information : Sans séparateurs visuels, les lecteurs doivent trouver eux-mêmes les informations clés. L’eye-tracking montre que trouver une donnée spécifique dans un long bloc prend 40 % plus de temps que dans un article bien structuré.
• Expérience mobile dégradée : Sur un smartphone, l’« effet mur de texte » est encore plus marqué. Un paragraphe de 6 lignes sur desktop peut nécessiter 6–8 écrans de défilement. Il est facile de perdre de vue le début du paragraphe.

Conseils pratiques pour améliorer la lisibilité

Contrôler la longueur des paragraphes

• 3–5 lignes par paragraphe (environ 80–150 mots sur desktop)
• Au-delà de 6 lignes (~175 mots), il faut absolument couper ! Surtout pour les introductions, conclusions et points clés

Moments clés pour couper un paragraphe

• Quand une idée est terminée
• Lors d’un changement de sujet
• Lors d’un exemple, d’une donnée ou d’un nouvel angle d’analyse

Petit conseil :

• Les logiciels de rédaction peuvent signaler « paragraphe trop long », mais c’est à l’auteur de juger.

Stratégies d’optimisation

Diviser activement les paragraphes : Dès qu’un sous-argument ou une étape logique est exprimé clairement, effectuer un retour à la ligne.

Éviter d’empiler plusieurs idées dans un seul paragraphe au nom de la « fluidité ».

Utiliser des sous-titres (H2, H3) : Ajouter des sous-titres en gras au début des sections clés (avantages/inconvénients, étapes, causes, solutions …).

Structurer l’information : Pour les listes, étapes ou caractéristiques, utiliser des puces (<ul>) ou des listes numérotées (<ol>).

Exploiter les espaces blancs : Ajouter des marges entre paragraphes, avant/après les sous-titres et entre les listes et le texte.

Combiner texte et visuels : Insérer des schémas, graphiques ou infographies simples.

Privilégier le mobile : Sur petit écran, réduire encore plus la longueur des paragraphes (≤ 3 lignes) et guider la lecture avec des sous-titres et des listes.

Transitions maladroites

Les outils SEO comptent les mots de liaison (« parce que », « donc », « cependant »), mais cela ne garantit pas la fluidité du texte.

Le vrai problème : Les phrases n’ont pas toujours de liens logiques clairs, ou les transitions sont forcées, ce qui oblige le lecteur à reconstituer la logique lui-même.

Problème central

Imaginez un outil de correction (comme la suggestion « lisibilité » de Yoast) comme un compteur de mots de transition.

Il vérifie si vos phrases contiennent certains mots de sa liste : « mais », « donc », « en outre », « en même temps », « parce que », « par exemple », « en résumé » … — bref, des mots marquant une opposition, une cause, un ajout ou une conclusion.

S’il en trouve suffisamment, il vous dira : « transitions correctes ».

Les limites de l’outil

Il ne comprend pas le sens réel du texte, et ne juge pas la cohérence entre les phrases. Il se contente de vérifier la présence des mots.

Il ignore par exemple :

Les mots sont-ils bien utilisés ?

• Phrase 1 : « Il fait beau aujourd’hui. » Phrase 2 : « Donc, je dois prendre un parapluie. » Logique fausse – mais l’outil est satisfait.
• Là où « mais » était nécessaire, vous écrivez « en même temps ». Erreur de sens, que l’outil ne voit pas.

Les phrases s’enchaînent-elles vraiment ?

• Phrase 1 : « L’option A est bon marché. » Phrase 2 : « L’option B est extrêmement chère. » Avec un « en outre » au milieu, l’outil n’alerte pas – mais le lecteur se demande : quel est le lien ?

Un pont explicatif est-il manquant ? Dans les contenus un peu complexes, passer de A à B sans explication intermédiaire crée de la confusion.

Exemple :

Phrase 1 : « Le produit est compliqué à utiliser. » Phrase 2 : « La satisfaction client est faible. » L’outil pense que c’est bon. En réalité, il manque une explication : Comme l’utilisation est compliquée → cela frustre les utilisateurs → la satisfaction diminue.

Les problèmes que les outils ne détectent pas

Sauts maladroits :

• Exemple : “Xiao Zhang travaille dur. Xiao Ming aime manger des pommes.” Ces deux phrases n’ont aucun lien ! Le lecteur reste bloqué. Un outil peut penser que c’est « acceptable » si vous ajoutez un mot de liaison comme « de plus » ou même s’il n’y en a pas, mais pour le lecteur c’est désagréable.

Mauvaise utilisation des mots de liaison :

• Exemple : “Le week-end, il faisait beau. Donc, nous sommes allés faire du shopping.” Le beau temps et le shopping sont liés, mais « donc » sonne artificiel. L’outil voit seulement le mot « donc » et s’en satisfait.

Ajouter des mots juste pour faire nombre :

• Exemple : “J’aime lire. De plus en outre en même temps, j’ai aussi du temps pour faire du sport.” Pour satisfaire l’exigence de l’outil « plus de mots de transition », on force plusieurs liaisons, ce qui rend la phrase lourde et maladroite. L’outil pense « beaucoup de transitions, parfait ! », mais le lecteur trouve ça agaçant.

Les outils ne savent pas pour qui vous écrivez

Les outils de lisibilité (comme Flesch-Kincaid Grade) utilisent un seul critère d’évaluation et ne peuvent pas distinguer entre « contenu trop difficile » et « contenu inadapté au public ».

Un rapport détaillé destiné à des experts techniques obtient souvent une note « basse » (par ex. Grade 12), mais il est parfaitement adapté à son public cible. À l’inverse, un guide pour débutants rédigé avec le langage d’experts peut avoir une note « juste passable » (par ex. Grade 10), mais rester difficile à comprendre pour l’utilisateur.

Exemple : Un article sur l’optimisation de l’architecture des services cloud (public cible : ingénieurs) réécrit avec un langage plus simple (Grade 8) a vu son taux de partage chuter de 42 %, avec des commentaires disant « contenu trop superficiel ».

Les outils ne regardent que la complexité du texte, ils ne comprennent pas « complexe pour qui ».

Le problème de fond

L’objectif principal des algorithmes de lisibilité comme Flesch-Kincaid est d’évaluer la difficulté d’un texte pour « l’utilisateur moyen de l’anglais » (c’est-à-dire le niveau d’éducation général de la population).

Ils n’ont pas la capacité d’être ajustés selon les domaines spécialisés ou les niveaux de connaissance. Un texte rempli de termes techniques (médecine, droit, programmation) est efficace et précis pour les experts, mais sera inévitablement mal noté par un système d’évaluation généraliste.

Le problème n’est pas que le contenu soit complexe ou simple, mais que son niveau de complexité (langue + profondeur) corresponde ou non aux connaissances et capacités du lecteur. Donner un rapport technique complexe à un profane (il ne comprend rien) ou un manuel d’introduction à un expert (il le trouve superficiel).

Identifier précisément les besoins du lecteur

Avant d’écrire, notez clairement 3 à 5 caractéristiques essentielles de votre public cible (profil, niveau de connaissances, objectifs, difficultés).

Créer des contenus à différents niveaux pour un même sujet :

• Niveau débutant (Know-What): Expliquer ce que c’est, pourquoi c’est important. Destiné aux novices, éviter le jargon, utiliser des comparaisons et des schémas. Exemple : « Qu’est-ce qu’un CDN ? Un réseau qui accélère la diffusion des sites web. »
• Niveau pratique (Know-How): Guides concrets, comparaisons de solutions. Pour ceux qui ont déjà des bases et doivent passer à l’action. Exemple : « Comment configurer une stratégie de cache CDN avec AWS CloudFront. »
• Niveau expert (Know-Why): Analyses approfondies, explications techniques, tendances du secteur. Pour les professionnels expérimentés et décideurs. Exemple : « Étude des modèles d’optimisation de topologie CDN dans un environnement edge computing. »

Ne vous fiez pas uniquement à la “note de passage” donnée par les outils de lisibilité

Ce n’est pas le contenu utile que recherchent réellement les utilisateurs