La saisonnalité c’est quoi ?
La saisonnalité, ce sont les variations récurrentes de l’intérêt que votre base de prospection peut avoir pour le service ou les biens que vous proposez selon les périodes de l’année, ou selon des « saisons » plus spécifiques.
Comprendre la saisonnalité en SEO, c’est reconnaître que l’intérêt des internautes pour certaines recherches varie naturellement au fil de l’année. Ces fluctuations, souvent prévisibles, s’observent dans les volumes de recherche autour de mots-clés précis — pensons par exemple à “cadeaux de Noël”, “location de ski” ou “maillot de bain”, qui n’ont pas le même poids selon la période. Pour une page web, ignorer cette dynamique revient à rater une opportunité de capter un trafic hautement qualifié au moment le plus propice. Google, par sa nature réactive, valorise les contenus qui répondent à une demande actuelle, saisonnière ou non. Intégrer cette logique dans une stratégie de référencement, c’est anticiper les pics, ajuster son calendrier éditorial, adapter ses pages et tirer parti d’outils d’analyse pour identifier les cycles pertinents. Pour une agence ou un professionnel du SEO, la saisonnalité n’est pas un détail : c’est un levier structurant qui guide la production de contenu, l’optimisation des pages et le choix des mots-clés. Elle impose de faire dialoguer données historiques, prévisions marketing et réalité du terrain.
Quel impact la saisonnalité peut-elle avoir sur votre trafic ?
Selon toute logique, la saisonnalité présente des pics d’intérêts qui sont des périodes pendant lesquelles votre présence en ligne est intéressante, et dans certain cas indispensable. Qu’on vise les fêtes de fin d’année, une saison de ski ou un voyage dans le nord pour aller voir des aurores boréales, l’intérêt global n’apparaît pas à n’importe quel moment. Le consommateur peut prévoir quelques semaines voire mois à l’avance ses achats : par exemple, la tendance de recherche pour « cadeaux de noël » sur les 5 dernières années sur Google en France représente un pic en fin d’année qui commence fin août et fini fin décembre.
Comme on peut le voir sur ce graphique, et le comprendre par association d’idées, la saisonnalité va être très forte sur ces périodes pour tous les biens et services qui peuvent constituer un cadeau de Noël. Car ce n’est pas juste une recherche spécifique, mais aussi une thématique globale à laquelle vos produits peuvent être associés.
De la même façon, si votre entreprise met en place des rituels de ventes exclusives avec ses clients (ventes privées, lancement de saison, ouverture de réservations), cette saisonnalité est provoquée lorsque cette entreprise a une part de marché suffisante. On peut retrouver cette saisonnalité sous une forme de motivation chez les joueuses et joueurs de jeux vidéo sur PC lorsque les Soldes Steam arrivent, ou les consommatrices et consommateurs en général lors du Black Friday.
Entre la saisonnalité annuelle et la saisonnalité hebdomadaire, on retrouve plusieurs types de comportements utilisateurs également : une différence entre le mode de consommation sur les jours de semaine et le mode de consommation sur le week-end est réelle : On considère que l’état d’esprit du consommateur varie entre le mode utilitaire (en semaine) et hédoniste et social (en week-end) selon l’humeur de ce dernier.
Ce comportement se lisse globalement sur l’année, à l’exception des périodes de vacances, qui ressemblent globalement à de longs week-ends dans l’esprit des consommateurs.
Quels outils et quelles métriques pour suivre la saisonnalité ?
L’observation de la saisonnalité passe par l’analyse conjointe de plusieurs sources de données. Google Search Console permet d’identifier les variations de clics et d’impressions sur les pages du site. Elle offre une lecture directe des performances SEO, par période, par requête et par type de page. L’évolution des positions y est moins importante que celle des volumes.
Google Analytics (ou les autres outils de suivi de visites, comme Matomo/Piwik, Piano, Fathom, Plausible et j’en oublie certainement) complète cette approche en donnant accès aux données de sessions (pour isoler un nombre de personne de façon plus fiable que le nombre de clics). On peut y suivre la fluctuation du trafic global, distinguer les sources d’acquisition, isoler les pics de fréquentation, et vérifier si ces pics coïncident avec les attentes saisonnières. Le croisement des deux outils permet d’isoler le trafic lié à une recherche, et donc un intérêt utilisateur, de différencier une hausse due à la saison d’une hausse due à une action.
Google Trends peut être utilisé pour les requêtes qui ne sont pas encore bien positionnées, ou lorsque les données internes sont trop faibles. Il donne une idée du cycle d’intérêt général.
Du côté des métriques, la part de clics décomposée par périodes et en catégories (marque si la saisonnalité est spécifique à l’enseigne, hors marque si c’est une tendance générale), des impressions, des sessions, pourra servir à identifier la tendance réelle et si la stratégie utilisée est efficace.
Comment la saisonnalité apparaît dans l’analyse des performances ?
Une analyse des performances de votre trafic et de vos objectifs de chiffre d’affaires doit souvent prendre en compte la saisonnalité (surtout lorsqu’elle est marquée) pour comprendre concrètement comment prédire les futures performances.
Une façon assez simple revient à identifier la part de marché mensuelle moyenne d’une fraction récurrente de la période étudiée pour prévoir une évolution similaire dans un futur proche.
Par exemple, je peux prendre la part de marché moyenne de janvier (le pourcentage moyen de clics obtenus en janvier sur les 5 dernières années, par exemple) pour prédire que ce pourcentage sera à peu près similaire sur l’année suivante.
Je peux également établir une formule pour l’évolution du nombre de clics total par année (toujours sur les 5 dernières années) et prédire le nombre total de clics sur l’année suivante.
Enfin, je peux recombiner la part de marché du mois avec le nombre de clics total et faire une approximation plus détaillée de ce qu’on pense avoir comme nombre de clics sur l’année suivante.
Dans cet exemple, j’ai une évolution aléatoire du nombre de clics années après années, avec une saisonnalité marquée sur le dernier trimestre :
| Mois | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | Sous total | Part de marché | 2025 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Janvier | 5 200 | 5 600 | 5 800 | 6 000 | 6 300 | 28 900 | 7,01% | 6 709 |
| Février | 4 800 | 5 000 | 5 100 | 5 300 | 5 500 | 25 700 | 6,23% | 5 966 |
| Mars | 5 300 | 5 800 | 6 200 | 6 300 | 6 700 | 30 300 | 7,35% | 7 034 |
| Avril | 5 100 | 5 400 | 5 500 | 5 700 | 5 900 | 27 600 | 6,70% | 6 407 |
| Mai | 5 400 | 5 700 | 6 100 | 6 200 | 6 500 | 29 900 | 7,25% | 6 941 |
| Juin | 5 000 | 5 300 | 5 400 | 5 600 | 5 800 | 27 100 | 6,57% | 6 291 |
| Juillet | 4 800 | 5 000 | 5 300 | 5 500 | 5 800 | 26 400 | 6,40% | 6 128 |
| Août | 4 950 | 5 200 | 5 600 | 5 800 | 6 100 | 27 650 | 6,71% | 6 418 |
| Septembre | 5 200 | 5 500 | 6 000 | 6 100 | 6 400 | 29 200 | 7,08% | 6 778 |
| Octobre | 6 500 | 6 950 | 7 300 | 7 800 | 8 200 | 36 750 | 8,92% | 8 531 |
| Novembre | 9 000 | 9 600 | 10 500 | 11 200 | 11 900 | 52 200 | 12,66% | 12 117 |
| Décembre | 12 000 | 13 000 | 14 500 | 15 000 | 16 000 | 70 500 | 17,10% | 16 365 |
| Sous Total | 73 250 | 78 050 | 83 300 | 86 500 | 91 100 | 412 200 | 100,00% | 95 685 |
On peut identifier une formule de progression sous la forme d’un modèle linéaire, ici :
C(n)=73610+4415n.
Et prédire le nombre de clics mensuels qui respecte la progression linéaire pour l’année complète et la part de marché du mois.
Maintenant, à supposer que vous vouliez améliorer ces performances, vous allez lancer des projets, investir du budget pour promouvoir la croissance de votre site, attirer plus de visiteurs, ou augmenter votre part de marché. La prédiction ci-dessus devient donc la limite inférieure de l’évolution de trafic. Vous allez avoir besoin de démontrer que votre nouveau projet a un impact positif sur le trafic global. Vous pouvez intégrer dans le calcul des objectifs plein de nouveaux paramètres, pour lesquels chaque mois se voit attribuer une modification de son objectif de trafic, car les actions SEO engagées ont pour objectif un effet incrémental : toute action réalisée à date t a un impact sur les dates t + n.
Utiliser la saisonnalité pour son plan de production
Si vous avez lu les articles de notre blog, vous savez qu’en SEO il existe un délai avant que les actions menées n’aient un impact sur le trafic de vos urls et votre site web. Ce délai peut s’appeler le transition rank, entre autres, et retarder l’effet d’une action d’optimisation d’une page de 3 mois.
Ainsi, à supposer que vous effectuiez le travail d’optimisation de votre contenu pour la vente d’un produit touristique pour une période de vente stratégique, vous allez vouloir anticiper cette période de 3 mois à des fins d’objectifs SEO. À supposer que vous vendiez des séjours au ski 3 mois avant le départ, pour le SEO vous allez donc créer ces pages 3 mois avant la vente, et donc 6 mois avant le départ. Ça peut provoquer des haussements de sourcils de la part de vos collègues lorsque vous leur dites que vous voulez publier des articles sur les meilleures pistes de ski des Alpes françaises en juillet… En réalité, c’est un peu la dernière limite pour les travaux d’optimisation de vos pages visant la période de vente.
Une solution pourrait de préparer et d’anticiper d’autant plus de sorte à publier sur les périodes logiques en espérant un effet sur la période suivante, ou tout simplement de noyer la publication de l’article et d’autres optimisations sous une quantité d’autres articles et autres optimisations, car ce n’est pas un réel enjeu : votre objectif est de pousser les objectifs business de votre entreprise pour la période de vente, quitte à ce que la communication autour du contenu soit faite à posteriori.
Profitez de la diffusion de vos contenus sur différents canaux à travers des messages cohérents
Puisque Google prend en compte le trafic utilisateur et sa provenance (réseaux sociaux, par exemple), la diffusion de vos messages doit être cohérente à travers les plateformes utilisées.
Sources et lectures intéressantes :
Le comportement d’achat à l’approche des périodes festives :
A study on the impact of seasonal sales on online shopping trends in India: A study of amazon and Flipkart
https://www.foreigntradejournal.com/archives/2024.v6.i2.C.133
Certaines saisonnalités de trafic se font selon les jours de la semaine : certains sites sont plus forts en semaine, d’autres sont plus forts en weekend :
Understanding of the Day of the Week Effect in Online Consumer Behaviour
https://archives.marketing-trends-congress.com/2016/pages/PDF/BUSSIERE.pdf
