Étude de cas — dogfooding
Nous nous auditons : ce qui est arrivé quand BACKR a audité BACKR
7 pull requests, 3 bugs produit détectés et un score passé de 92 → 98 — tout trouvé en lançant notre propre outil gratuit sur notre propre site. Le journal honnête.
BACKR est une plateforme d'audit SEO technique. Le réflexe croissance évident serait d'acheter de la pub. À la place, tous les quelques jours, nous pointons notre propre crawler sur backr.dev et nous lisons le rapport exactement comme un utilisateur le ferait.
Version courte : la boucle a mieux marché que prévu. Elle a corrigé de vrais problèmes SEO sur le site — et, plus intéressant, elle a attrapé trois vrais bugs de BACKR lui-même, dont un silencieusement cassé depuis le lancement. Cette page raconte tout, dans l'ordre.
Le journal d'audit
Manche 1 — corriger le site
Un 92/100 plein de vrais problèmes ennuyeux
Le premier auto-audit était sans glamour et utile, exactement comme prévu : un LCP lent sur la landing, une image hero livrée en PNG de 135 Ko, une page tarifs sans FAQ. Nous avons livré les correctifs ennuyeux — une hero WebP de 21 Ko (−84 %), un preload LCP et une FAQ tarifs avec schema markup. Score : 92 → 95. Rien de génial ici ; juste l'outil qui fait son travail chez lui.
Manche 2 — l'outil se retourne contre lui-même
Le constat qui ne pouvait pas être vrai
Nous avons livré notre 11e checker — GEO / visibilité IA (llms.txt, règles robots des crawlers IA, couverture des données structurées). Son premier auto-audit a rapporté que 100 % des pages de backr.dev n'avaient aucun JSON-LD. Impossible : nous livrons du schema partout. En creusant, nous avons découvert un vieux bug du crawler — le JSON-LD était extrait APRÈS que les balises script étaient retirées pour compter les mots, donc les données structurées ressortaient vides sur tous les audits jamais exécutés. Notre checker de schema validait à vide depuis le lancement. Corrigé dans la semaine ; le checker est revenu à la vie.
Manche 3 — le checker s'améliore lui-même
Premiers vrais findings, premier faux positif
L'extraction remarchant vraiment, le checker de schema a émis ses premiers vrais findings — et a immédiatement signalé notre propre markup WebApplication comme type inconnu. Il avait raison de regarder et tort de se plaindre : WebApplication est du schema.org valide ; notre liste de types connus ne l'incluait simplement pas. Une PR plus tard, le checker le reconnaissait. L'audit suivant est ressorti propre : 98/100, 49 pages, 15 findings informatifs, tous by design (pages d'auth volontairement en noindex, pages maigres mises en file pour notre propre moteur de contenu IA).
Manche 4 — jour de lancement
La feature dogfoodée dans l'heure qui suit sa mise en ligne
Nous avons livré la feuille de route IA (AI Action Roadmap) : un clic sur la page de résultats, un appel LLM sur les problèmes priorisés, un plan d'action étape par étape. Nous avons généré celle de backr.dev le jour même — elle nous a correctement dit de revérifier le noindex des pages d'auth et d'épaissir le contenu de la page tarifs. Mais le dogfood a aussi remarqué que le nouveau radar de catégories ne s'affichait pas du tout. Cause : un décalage de forme entre ce que le moteur de scoring écrit et ce que la page de résultats lit. La CI était verte, 501 tests verts, trois bots de revue avaient approuvé. Le correctif a été livré le jour même.
Ce qu'on en retire
- Le dogfooding trouve ce que la CI ne peut pas trouver : les trois bugs vivaient aux frontières — crawler↔checker, moteur↔rapport — que les tests unitaires et la revue de code n'exercent jamais de bout en bout.
- Un checker silencieux est un checker suspect : un validateur qui approuve tout ressemble exactement à un site propre, jusqu'à ce qu'on lui demande de le prouver.
- Utilisez la feature le jour où vous la livrez : le bug du radar a survécu à la revue, aux tests et aux bots, et il est mort en cinq minutes d'auto-audit.
- La boucle est quasi gratuite : chaque manche a tourné sur notre propre offre d'audit gratuite et notre GPU auto-hébergé — 0 € d'outillage.
À toi de jouer
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