La montée en puissance de la visual search modifie profondément le référencement naturel. Avec l’intégration d’OpenAI Vision et de la fonction Visual Query Fan-Out dans Screaming Frog, il est possible d’optimiser ses images bien au-delà des simples textes alternatifs. Voici comment tirer parti de cette technologie pour générer davantage de visibilité et devancer la concurrence.
Qu’est-ce que le Visual Query Fan-Out ?
Le Visual Query Fan-Out est une approche où l’intelligence artificielle analyse toutes les composantes d’une image : objets principaux, détails secondaires, matériaux, couleurs, contexte et même le “vibe” ou l’émotion dégagée. Cette analyse permet de générer automatiquement des dizaines de requêtes pertinentes qui correspondent aux multiples façons dont un utilisateur réel pourrait chercher ce contenu visuel.
Avec l’arrivée de cette fonctionnalité sur Google en septembre 2025, la recherche visuelle n’est plus limitée à un simple mot-clé. Par exemple, au lieu de simplement repérer “sac bleu”, l’IA détecte qu’il s’agit d’un sac à dos bleu, étanche, avec poche latérale et compartiment ordinateur, style urbain. Autant de critères qui enrichissent le potentiel de positionnement des images.
Avantages SEO de la fan-out analysis
Chaque image devient une source inépuisable d’opportunités pour capter de nouveaux visiteurs. La richesse descriptive extraite par l’IA permet de :
- Couvrir des requêtes longue traîne que les textes ne mentionnent pas.
- Optimiser le contenu autour d’attributs visuels bien réels mais invisibles à l’œil du robot classique.
- Renforcer la pertinence des produits e-commerce dans Google Images, Discover ou Google Shopping.
- Révéler des intentions d’achat ou de recherche jusqu’alors non exploitées.
Fonctionnement avec Screaming Frog et OpenAI
Grâce à un script JavaScript personnalisé et à une clé API OpenAI, il suffit de lancer un crawl ciblé sur ses pages stratégiques avec Screaming Frog. L’outil va alors :
- Sélectionner uniquement les visuels pertinents (en évitant logos, icônes, pixels de tracking…)
- Effectuer une analyse sémantique de chaque élément visuel pour en extraire toutes les caractéristiques remarquables
- Générer pour chaque image une liste de requêtes de recherche réelles correspondant à ces attributs (matière, style, usage, couleur, fonctionnalité, public visé…)
Cas pratique : la machine à café programmable
Une image affichée sur un site e-commerce standard serait simplement décrite en SEO classique : “machine à café programmable 12 tasses”.
Grâce à la fan-out analysis, l’IA détecte :
- Le matériau : acier inoxydable brossé, finitions noires
- Les fonctionnalités : programmable, carafe thermique, affichage LED
- L’ambiance : style professionnel, adapté à un open space
Des expressions générées de cette analyse pourraient inclure :
“machine à café programmable avec carafe thermique”,
“cafetière inox 12 tasses pas de plaque chauffante”,
“meilleure machine à café pour salle de réunion”, etc.
Opportunités stratégiques révélées
Après avoir analysé des centaines de sites e-commerce, quatre tendances majeures se démarquent :
- Différenciation chromatique ignorée : des nuances (“bleu ardoise”, “marine française”) jamais nommées limitent la visibilité.
- Contexte d’utilisation négligé : un simple bureau photographié devient “home office setup” aux yeux de l’IA.
- Styles et ambiances absents : “minimaliste”, “industriel”, “scandinave”, trop souvent omis des contenus textuels.
- Caractéristiques inexploitées : poches cachées, coutures renforcées, sangles ajustables ou tout autre détail spécifique deviennent de puissants leviers sémantiques.
Implémentation rapide : mode d’emploi
Pour bénéficier immédiatement de ces insights différenciants, il suffit de :
- Installer Screaming Frog SEO Spider
- Ajouter le JavaScript disponible gratuitement sur GitHub
- Renseigner sa clé OpenAI
- Lancer un crawl sur ses pages clés (il n’est pas obligatoire de crawler tout le site)
Le script propose deux modes :
- Lite : analyse rapide, synthèse des meilleures requêtes détectées.
- Full : ventilation détaillée par image, par attribut, et par intention recherchée.
Vers un SEO visuel proactif
La recherche visuelle ne se distingue plus du SEO “classique” : aujourd’hui, les images sont comprises comme des collections de concepts sémantiques recherchables.
Pour rester compétitif, il est essentiel de raccrocher chaque couleur, fonction, usage ou style à son contexte textuel, et de laisser l’intelligence artificielle révéler les intentions cachées derrière chaque pixel.
La question à se poser : êtes-vous prêt à ce que vos images travaillent pour votre SEO aussi efficacement que votre contenu textuel ?
L'auteur du blog
Je suis Nicolas Dayez, consultant SEO/GEO basé à Lille, et je transforme la visibilité en ligne de mes clients en résultats commerciaux concrets. Avec plus de 6 années d'expertise dans le référencement naturel, j'aide les entreprises à attirer plus de trafic qualifié et à convertir leurs visiteurs en clients fidèles.
