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Agents proactifs dans Teams : recevez vos opportunités SEO directement là où vous travaillez

L'agent opportunités de contenu de Semji s'intègre désormais à Microsoft Teams pour vous pousser des recommandations priorisées, alimentées par l'Intelligence Hub, sans que vous ayez à ouvrir la plateforme.

En un coup d'œil

  • Ce que vous pouvez faire : recevoir automatiquement dans un canal Teams une liste priorisée d'opportunités de contenu (créations et optimisations), interagir avec l'agent depuis le thread et ajouter des sujets au planning en un clic
  • Pour qui : content managers, chefs de projet SEO, directeurs marketing
  • Pourquoi c'est utile : vos insights SEO arrivent dans votre environnement de travail quotidien selon un calendrier que vous définissez, sans connexion à Semji requise

Ce que ça change pour vous

Jusqu'à présent, les agents IA de Semji vivaient exclusivement dans l'éditeur. Pour accéder à vos opportunités de contenu, il fallait se connecter à la plateforme, naviguer vers l'Intelligence Hub et croiser manuellement les données de positions, de volumes et de concurrents. Un processus chronophage, souvent différé faute de temps.

Avant : vous deviez venir chercher l'information dans Semji. L'analyse SEO restait un exercice ponctuel, déconnecté du rythme de l'équipe.

Maintenant : l'agent vient à vous. À la fréquence que vous choisissez (hebdomadaire, mensuelle ou personnalisée), il analyse automatiquement vos données Intelligence Hub, identifie les contenus à créer et ceux à optimiser, et publie un résumé structuré et actionnable dans le canal Teams de votre choix.

Avant Avec les agents proactifs dans Teams
Connexion manuelle à Semji requise Les insights arrivent dans Teams sans action de votre part
Croisement des données Intelligence Hub fastidieux L'agent croise positions, volumes et données concurrentielles automatiquement
Semji perçu comme un outil déconnecté du quotidien L'intelligence SEO intégrée là où l'équipe collabore déjà
Pas de boucle d'engagement récurrente Un rendez-vous SEO régulier, ancré dans le workflow d'équipe

Bon à savoir ℹ️ : cette fonctionnalité nécessite l'add-on "Agents IA" et l'Intelligence Hub actif sur votre workspace, ainsi qu'une intégration Microsoft Teams configurée par un administrateur.

Ce que vous allez obtenir

À chaque exécution programmée, l'agent publie dans le canal Teams configuré un message structuré comprenant deux sections.

  • Nouveaux contenus à créer : une liste de Content Gaps prioritaires avec, pour chaque opportunité, le titre suggéré, le mot-clé principal, le volume de recherche, le principal concurrent positionné, le gain de trafic estimé et le niveau de difficulté
  • Contenus existants à optimiser : les pages de votre site qui plafonnent hors du top 10, avec un diagnostic d'écart sémantique et le potentiel de récupération associé
  • Boutons d'action : un bouton "Ajouter au planning" par opportunité, pour basculer directement un sujet dans le planning éditorial Semji sans quitter Teams

L'agent démarre ensuite un fil de discussion dans lequel il détaille chaque recommandation. Vous pouvez lui répondre pour affiner l'analyse, changer de thématique ou approfondir un sujet.


Comment l'utiliser (pas à pas)

La mise en place s'effectue en deux temps : d'abord côté Microsoft Teams (par un administrateur Teams), puis côté Semji (par un administrateur Semji).

1) Installer l'application Semji dans Microsoft Teams

Depuis Microsoft Teams, ouvrir le store d'applications et rechercher "Semji". L'application s'appelle "Semji for Microsoft Teams" et figure également sur Microsoft Marketplace. Cliquer sur "L'obtenir maintenant" puis sur "Ajouter".

Attention ⚠️ : cette installation ne peut être réalisée que par un administrateur Microsoft Teams. Au premier ajout, un administrateur du tenant Microsoft 365 doit accorder les autorisations Microsoft Graph demandées, notamment la lecture des messages du canal sans mention.

2) Sélectionner le canal Teams de destination

Une fois l'application ajoutée, sélectionner le canal Teams dans lequel l'agent devra publier ses recommandations, puis valider avec "Go". L'application publie alors un message de bienvenue dans le canal, qui rappelle les étapes à réaliser côté Semji.

3) Connecter l'intégration Teams dans Semji

Dans Semji, ouvrir Paramètres, puis Intégrations, onglet Collaboration. En face de "Microsoft Teams", cliquer sur "Connecter". L'assistant de connexion s'ouvre : cliquer sur "Connect Microsoft Teams". Une fenêtre Microsoft (login.microsoftonline.com) s'affiche pour se connecter avec un compte administrateur et accorder le consentement OAuth.

Attention ⚠️ : cette validation nécessite un compte administrateur Microsoft 365 côté client. Il est indispensable de prévoir ce compte en amont de la mise en place.

4) Créer et configurer l'agent dans l'Agent Hub

Une fois la connexion établie, ouvrir l'Agent Hub dans Semji, onglet Agents, section "Workspace agents". Sélectionner l'agent "Opportunités de contenu". Configurer les paramètres suivants :

  • Canal Teams de destination : sélectionner le canal connecté à l'étape précédente
  • Fréquence d'exécution : hebdomadaire, mensuelle ou planification personnalisée
  • Critères de filtrage : thématiques stratégiques, types de pages, contenus à exclure

Cliquer sur "Enregistrer et lancer" pour activer l'agent. Un envoi test est disponible pour valider le format et la pertinence des recommandations avant la première exécution programmée.

Conseil ✅ : réalisez toujours un test manuel avant d'activer la planification. Cela vous permet de vérifier que les recommandations correspondent bien à vos thématiques et que le format s'affiche correctement dans Teams.

5) Interagir avec l'agent depuis le thread Teams

À chaque exécution, l'agent ouvre un fil de discussion dans le canal configuré. Vous pouvez répondre directement dans ce thread pour affiner l'analyse ("Filtre sur le persona 'Jeune conducteur'"), demander des précisions ("Pourquoi ce concurrent domine ce mot-clé ?"), changer de thématique ou approfondir un sujet. L'agent conserve le contexte de la conversation tout au long du thread.


Conseils d'utilisation

Adaptez la fréquence à votre rythme éditorial. Une exécution mensuelle convient à un suivi stratégique en comité de direction. Une fréquence hebdomadaire est plus adaptée à une équipe éditoriale en production continue qui souhaite intégrer les opportunités SEO dans son sprint de contenu.

Créez un canal Teams dédié plutôt que d'utiliser le canal général de l'équipe. Cela permet de retrouver facilement l'historique des recommandations et d'éviter que les messages de l'agent se noient dans les échanges du quotidien.

Activez les filtres de thématiques dès la configuration. Un agent sans filtres pousse l'intégralité des opportunités Intelligence Hub, ce qui peut générer du bruit. En ciblant les thématiques stratégiques de votre workspace, chaque recommandation envoyée dans Teams est directement actionnable.

Astuce 💡 : après quelques semaines d'utilisation, analysez le taux d'opportunités effectivement ajoutées au planning depuis Teams. C'est le meilleur indicateur pour ajuster vos filtres et votre fréquence d'exécution.


Pour aller plus loin

Une fois l'agent actif, vous pouvez combiner cette fonctionnalité avec d'autres capacités de la plateforme pour maximiser votre productivité éditoriale. Depuis le planning éditorial Semji, retrouvez tous les sujets ajoutés via Teams et assignez-les à vos rédacteurs. Depuis l'éditeur de contenu, activez l'agent AI+ Content ou l'Atomic Content pour produire les brouillons correspondants directement à partir du brief généré.

L'agent supporte également des instructions libres dans le thread Teams. Vous pouvez lui demander d'approfondir une opportunité spécifique, d'analyser les 3 questions les plus posées autour d'un mot-clé ou de refaire l'analyse sur une thématique différente.

Chaque exécution programmée consomme 10 crédits IA. Chaque réponse de l'agent dans le thread consomme également 10 crédits. L'agent nécessite l'add-on "Agents IA" et l'Intelligence Hub actif sur le workspace. Sans données de positions et de concurrents dans l'Intelligence Hub, l'agent n'a pas de source d'analyse disponible.