Clusterisation de mots-clés IA : 10 000 requêtes en 1 heure

Trier 10 000 mots-clés à la main est une hérésie technique en 2024. Cet article applique le traitement NLP réel — vectorisation d'embeddings, K-means clustering et classification par LLM — pour transformer un export Screaming Frog brut en architecture SEO exploitable. Au menu : la stack Google Sheets + Python que les équipes data d'agences camerounaises peuvent déployer sans budget démesuré, la logique mathématique derrière le regroupement sémantique, et deux cas ancrés sur des campagnes marketing africaines. Vous repartez avec un workflow reproductible, pas une théorie.









