L’État du Web multilingue 2026

La traduction est là. La localisation complète, souvent non.

Le résultat le plus net de l’exploration ne tient pas seulement au fait que les contenus multilingues directement vérifiés étaient minoritaires parmi les grands sites web que nous avons pu classer. Il montre surtout que publier dans une autre langue n’est que la première étape de la mise en œuvre. La structure des URL, les annotations linguistiques, les métadonnées, l’explorabilité et la cohérence à l’échelle des pages restent souvent en retrait par rapport à la traduction du contenu principal.

Dans quelle mesure les grands sites web sont-ils multilingues ?

Parmi les grands sites web classables analysés avec succès dans l’échantillon de GlotEO fondé sur Tranco, 26,3 % (5 845 / 22 185) présentaient du contenu multilingue directement vérifié dans l’instantané HTML statique. Le statut « confirmé » exigeait davantage qu’un menu de sélection de langue, un attribut lang ou une balise hreflang : le robot d’exploration devait récupérer au moins une URL alternative dont le contenu principal était dans une langue différente de celle de la page d’accueil, avec au moins 200 lettres de texte principal sur chacune des deux pages.

Cette définition rend délibérément la confirmation plus exigeante que la simple détection de balises de SEO international. Elle distingue « le site annonce une autre version linguistique ou régionale » de « nous avons effectivement récupéré un contenu substantiel dans une autre langue ».

Le dénominateur a son importance. Sur les 25 005 analyses réussies, 2 820 sites relevaient de la catégorie « incertain ». GlotEO les a conservés dans une catégorie distincte plutôt que de les classer par défaut comme monolingues. En prenant l’ensemble des analyses réussies comme dénominateur, les sites multilingues confirmés représentaient 23,4 % (5 845 / 25 005), les sites probablement multilingues 14,4 %, les sites monolingues 50,9 % et les sites incertains 11,3 %.

L’indicateur secondaire de sensibilité s’établit à 42,6 % (9 448 / 22 185) en réunissant les cas confirmés et probables. Il permet de mieux appréhender les sites présentant de forts signaux de multilinguisme, mais pour lesquels aucune page alternative répondant aux critères n’a été récupérée ; il ne s’agit pas du taux d’adoption principal.

Les sites les plus en vue étaient bien plus susceptibles d’être multilingues

La proportion de sites au contenu multilingue confirmé était de 40,1 % (192 / 479) parmi les sites classables de la cohorte des 1 000 premiers du classement Tranco. Elle tombait à 30,4 % pour les rangs 1 001 à 10 000, à 27,6 % pour les rangs 10 001 à 25 000 et à 22,0 % (1 845 / 8 394) dans la cohorte au-delà du 25 000e rang.

Cette tendance résiste à un contrôle de cohérence important : le taux de récupération réussie augmentait en réalité à mesure que l’on descendait dans le classement, passant de 53,6 % pour les domaines testés parmi les 1 000 premiers à 63,3 % dans la cohorte testée au-delà du 25 000e rang. Autrement dit, le gradient d’adoption ne s’explique pas simplement par des échecs plus fréquents du robot sur les domaines moins bien classés.

L’échantillon au-delà du 25 000e rang a été tronqué par le plafond d’analyses : il restait 2 351 domaines candidats lorsque le nombre maximal d’analyses réussies a été atteint. Ce résultat doit être considéré comme celui d’une cohorte de l’échantillon analysé, et non comme un recensement exhaustif de la longue traîne.

Ce que les sites annoncent ne correspond pas toujours à ce qu’un robot peut vérifier

Pour les sites multilingues confirmés, l’étude a distingué deux notions linguistiques. Les langues observées provenaient du contenu principal des pages effectivement récupérées. Les langues annoncées provenaient des annotations hreflang. Cette distinction est importante : une balise peut annoncer une langue que l’exploration limitée n’atteint jamais, tandis qu’un robot peut aussi découvrir des pages dans d’autres langues qui ne sont pas déclarées dans les annotations hreflang.

Parmi les 5 845 sites multilingues confirmés, le nombre médian de langues observées était de 3 et la moyenne de 3,13. Près de la moitié — 46,8 % — présentaient exactement deux langues observées. Par ailleurs, 16,1 % en présentaient trois, 14,1 % quatre et 23,0 % atteignaient le maximum de cinq langues observées permis par l’outil de mesure.

La comparaison entre langues annoncées et langues observées montre pourquoi un seul signal ne suffit pas. Le nombre de langues annoncées dépassait celui des langues observées sur 38,7 % (2 262 / 5 845) des sites confirmés. Le nombre de langues observées dépassait celui des langues annoncées sur 34,1 % (1 991 / 5 845) d’entre eux. Les deux nombres étaient égaux et supérieurs à zéro sur 27,2 % des sites.

Par ailleurs, 30,5 % (1 780 / 5 845) des sites confirmés n’avaient aucune langue déclarée dans le champ de l’étude dérivé des annotations hreflang, alors même que le robot d’exploration avait vérifié la présence de contenu principal dans une autre langue. C’est une autre façon de constater l’écart entre publier une traduction et décrire explicitement la relation entre les versions linguistiques et régionales dans un balisage lisible par les machines.

Un autre indicateur doit être formulé avec une prudence particulière : 40,4 % des sites confirmés avaient au moins un code de langue déclaré qui ne figurait pas parmi les langues des corps de pages récupérés. Cela ne prouve pas que ces sites annoncent à tort des traductions. Une page située en dehors des cinq pages explorées pourrait très bien contenir la langue déclarée. La conclusion utile est plus limitée : les déclarations hreflang et une exploration limitée du contenu substantiel des pages décrivent des parties différentes du système.

Pour les responsables de sites web, cela soulève deux questions distinctes en matière d’assurance qualité. Premièrement : un robot d’exploration peut-il accéder à des pages au contenu substantiel dans chaque langue que vous comptez publier ? Deuxièmement : vos annotations linguistiques et régionales lisibles par les machines établissent-elles correctement les correspondances entre ces pages ? Réussir un test ne garantit pas de réussir l’autre.

Les sous-répertoires dominent, mais l’architecture des URL multilingues reste variée

Parmi les 5 845 sites multilingues confirmés, 51,6 % (3 015) utilisaient un sous-répertoire comme structure d’URL principale observée. Les configurations hybrides arrivaient ensuite avec 17,9 %, suivies des structures indéterminées à 13,0 %, des sous-domaines à 8,6 % et des domaines nationaux de premier niveau (ccTLD) à 8,3 %. La localisation par paramètres était rare, à 0,5 %, et celle reposant sur une URL unique l’était encore davantage, à 0,1 %.

Ce résultat décrit la fréquence d’utilisation, pas un classement des meilleures solutions SEO. Les sous-répertoires sont courants dans l’échantillon ; l’étude n’a pas testé s’ils étaient plus performants que les sous-domaines ou les ccTLD.

Recommandations externes : Google Search Central — Gérer les sites multirégionaux et multilingues ↗.

Le décalage hreflang : des traductions peuvent exister sans correspondances lisibles par les machines

Des annotations hreflang étaient présentes sur 69,7 % (4 076 / 5 845) des sites multilingues confirmés. Autrement dit, 30,3 % (1 769 / 5 845) proposaient du contenu principal dans une autre langue que GlotEO avait effectivement récupéré, mais aucune annotation hreflang n’avait été détectée dans le HTML, les en-têtes HTTP Link ou les annotations XHTML des sitemaps.

Cette distinction est importante, car hreflang est une annotation, pas un détecteur de traductions. Sa présence ne prouve pas qu’un contenu substantiel existe dans une autre langue, et son absence ne prouve pas qu’une traduction manque. L’étude a mesuré ces deux aspects indépendamment.

Lorsque des annotations hreflang étaient présentes sur les sites confirmés, les résultats de la plupart des contrôles techniques étaient relativement bons. Parmi les 4 076 sites confirmés utilisant hreflang, 86,8 % employaient des codes de langue valides, 98,2 % des URL absolues, 91,1 % des annotations autoréférentes et 96,0 % plaçaient les annotations dans l’en-tête HTML lorsque cela s’appliquait. Enfin, 86,6 % présentaient des annotations réciproques parmi les 4 006 cas où ce contrôle était applicable.

Au total, 72,2 % (2 944 / 4 076) réussissaient tous les contrôles applicables mesurés par l’étude, hors x-default. L’annotation x-default figurait sur 65,2 % des sites confirmés utilisant hreflang, mais son absence est considérée ici comme un choix de couverture, et non comme un manquement automatique aux spécifications.

Recommandations externes : Google Search Central — Signaler à Google les versions localisées ↗.

Les principales faiblesses apparaissaient une fois le contenu principal traduit

Une fois le caractère multilingue d’un site confirmé, il reste à évaluer si sa mise en œuvre est complète. L’analyse par composante de GlotEO montre que certains signaux structurels étaient courants, tandis que les métadonnées destinées aux moteurs de recherche, les données structurées et les déclarations de versions alternatives dans les sitemaps étaient beaucoup moins complètes.

La navigation entre les langues illustre elle aussi la différence entre « nous avons trouvé une autre langue » et « l’interface propose un sélecteur classique ». Un lien de sélection de langue explorable a été détecté sur 33,0 % (1 927 / 5 845) des sites confirmés, un sélecteur reposant uniquement sur JavaScript sur 1,3 %, et aucun sélecteur sur 65,8 %. Ce dernier chiffre ne doit pas être interprété comme un taux de défaillance de l’expérience utilisateur : l’exploration pouvait confirmer la présence de contenu dans d’autres langues par d’autres voies.

Les sélecteurs sont utiles, mais ne prouvent pas la localisation

Un sélecteur de langue est un mécanisme de navigation. Cela semble évident, mais c’est une distinction importante pour la recherche. Un menu déroulant peut répertorier dix langues sans que le robot d’exploration puisse vérifier la présence d’un contenu substantiel dans ces langues. À l’inverse, un site multilingue peut rendre ses autres versions accessibles par la navigation, les sitemaps ou des structures d’URL propres à chaque langue ou région, sans présenter de sélecteur classique dans le HTML échantillonné. C’est pourquoi le système de classification n’a jamais considéré un sélecteur seul comme une confirmation.

Le même principe s’applique à hreflang, aux ccTLD et à html lang. Chacun constitue un signal utile, mais aucun n’est le contenu lui-même. Le critère de confirmation plus exigeant de l’étude — récupérer un contenu principal substantiel dans une autre langue — visait à éviter que la fréquence des balisages ne gonfle artificiellement le chiffre d’adoption du multilinguisme.

Les redirections automatiques peuvent masquer l’accès aux autres versions

Des redirections automatiques selon la langue ou la région ont été détectées sur 15,5 % des sites confirmés. GlotEO n’a pas tenté de les contourner en simulant des préférences linguistiques, et le robot d’exploration n’a envoyé aucun en-tête Accept-Language. Ce point est important : un site qui choisit une version linguistique ou régionale en fonction du contexte de la requête peut présenter un périmètre explorable différent de celui d’un site où chaque langue possède une URL accessible indépendamment.

Google recommande par ailleurs de permettre aux utilisateurs de passer d’une version linguistique à une autre et avertit que les redirections automatiques peuvent empêcher les utilisateurs et les moteurs de recherche de consulter toutes les versions. L’étude ne mesure pas l’effet des redirections sur le classement ; elle relève la fréquence de ce comportement dans l’échantillon multilingue confirmé.

Les données structurées et les sitemaps restent peu localisés

Seuls 19,2 % (1 125 / 5 845) des sites confirmés ont obtenu la totalité des points pour la composante de l’étude consacrée aux données structurées inLanguage, et seuls 11,9 % (693 / 5 845) pour les déclarations XHTML de versions alternatives dans les sitemaps. Ces éléments ne sont pas obligatoires pour tous les sites multilingues : leur faible adoption ne doit donc pas être assimilée directement à un « taux d’erreur ». Il vaut mieux les considérer comme des couches supplémentaires lisibles par les machines, que relativement peu de sites confirmés de l’échantillon exploitaient pleinement.

Pris ensemble, ces résultats montrent pourquoi les audits multilingues se prêtent facilement à des conclusions trop simplistes. Une équipe peut traduire correctement son contenu principal, publier des URL bien structurées pour chaque version linguistique et gérer rigoureusement les balises canoniques, tout en laissant subsister des lacunes dans les métadonnées, les sitemaps, les données structurées ou la navigation entre les langues. À l’inverse, un site peut disposer d’un excellent balisage alors que la page traduite elle-même reste incomplète. Un audit utile doit examiner à la fois le contenu et la mise en œuvre technique qui l’entoure.

Le GlotEO Multilingual Web Score révèle de fortes disparités dans la mise en œuvre

Le GlotEO Multilingual Web Score (GMWS) est un indice d’exhaustivité de la mise en œuvre, noté de 0 à 100 et calculé uniquement pour les 5 845 sites multilingues confirmés. Il ne s’agit ni d’un facteur de classement Google, ni d’un score E-E-A-T, ni d’une note attribuée au Web dans son ensemble.

Le score médian des sites confirmés était de 75, avec une moyenne de 67,1, un 25e centile de 50 et un 75e centile de 83. La distribution présente une proportion notable de scores faibles : 15,0 % des sites confirmés ont obtenu entre 20 et 39, tandis que 36,6 % ont obtenu entre 80 et 100.

L’intérêt de ce score tient à la transparence de ses composantes, qui sont publiées. La présence confirmée de contenu dans d’autres langues atteint 100 % par définition. Le critère des URL distinctes et explorables a obtenu la totalité des points pour 86,4 % des sites confirmés, la cohérence entre balises canoniques et hreflang pour 82,3 %, la concordance de la langue HTML pour 86,4 %, et la traduction des slugs pour 69,0 %. En revanche, la localisation des titres et métadonnées atteignait 11,6 %, les variantes XHTML dans les sitemaps 11,9 %, et les données structurées inLanguage 19,2 %.

JavaScript a modifié des centaines de classifications, mais pas le résultat principal arrondi à une décimale

L’instantané HTML statique excluait délibérément le rendu JavaScript. Parmi les sites analysés avec succès, il en a identifié 889 comme js_required : 768 incertains et 121 probables. Aucun n’a été classé comme confirmé ou monolingue dans l’instantané statique, car leurs structures fortement dépendantes des scripts empêchaient le classificateur habituel de recueillir suffisamment de texte substantiel pour trancher.

Un traitement ciblé avec Chromium a effectué le rendu de ces 889 sites uniquement. Il a réussi pour 858 d’entre eux ; les 31 sites dont le rendu a échoué ont conservé leur classe d’origine. Parmi les 768 sites auparavant incertains, 66 sont devenus confirmés, 48 probables, 412 monolingues et 242 sont restés incertains. Parmi les 121 sites probables, 51 sont devenus confirmés, 67 sont restés probables et 3 sont devenus incertains.

Après application de ces seuls 889 résultats, sans modifier les 24 116 autres lignes correspondant à des analyses réussies, le nombre de sites confirmés est passé de 5 845 à 5 962 (+117) et celui des sites incertains de 2 820 à 2 297 (−523). Pourtant, le taux de sites confirmés parmi les analyses réussies non incertaines est resté à 26,3 % à une décimale près : 5 962 / 22 708.

Quelle est la robustesse de l’estimation de 26,3 % ?

Le résultat principal reste l’estimation issue de l’instantané HTML statique figé : 26,3 % (5 845 / 22 185) de sites multilingues confirmés parmi les analyses réussies permettant une classification. Nous avons ensuite testé les deux aspects de la méthodologie les plus susceptibles d’influencer la classification : les sites dépendants de JavaScript et un ensemble de classifications reposant sur la détection du yoruba (yo) ou du tagalog (tl).

Aucune des deux analyses ciblées n’a modifié la conclusion centrale. Le résultat ajusté pour JavaScript est resté à 26,3 % (5 962 / 22 708). L’application d’une règle plus stricte aux pages dans d’autres langues, pour les classifications dépendantes du yoruba ou du tagalog, a donné une estimation de sensibilité de 25,5 % (5 647 / 22 165). La combinaison des deux ajustements ciblés a abouti à 25,4 % (5 764 / 22 688).

Il s’agit d’analyses de sensibilité, et non de résultats destinés à remplacer le résultat principal figé. Il ne s’agit pas non plus de quatre explorations distinctes : l’instantané statique reste inchangé, et les deux ajustements ne réévaluent que les lignes qu’ils visaient à tester.

Consulter les données sous-jacentes de l’analyse de sensibilité →

Qu’est-ce qui a changé avec la règle plus stricte ?

L’analyse complémentaire de l’identification linguistique a porté uniquement sur 242 lignes dont le classement comme multilingues dépendait des codes lingua yo (yoruba) ou tl (tagalog), seule langue différente détectée : 228 cas confirmés dans les résultats figés, plus 14 cas probables. Elle s’est appuyée sur le HTML enregistré. Aucune récupération en direct. Il ne s’agissait pas d’une nouvelle exploration du jeu de données de 25 005 sites. wikipedia.org a été exclu de cet ensemble de 242 lignes, car son classement confirmé comme multilingue ne dépendait pas de la détection de tl comme langue de la page d’accueil.

Avec cette analyse complémentaire, le nombre de cas confirmés passe de 5 845 à 5 647 (−198). Le dénominateur correspondant des sites classables est de 22 165, ce qui donne une estimation de sensibilité de 25,5 % (5 647 / 22 165). Ce chiffre n’est pas le résultat principal.

Après suppression des éléments d’interface répétés du site, yo ou tl figurait encore parmi les langues observées dans 217 / 242 lignes. Seules 25 / 242 avaient entièrement perdu le code de langue. La plupart des changements de classement ne résultaient donc pas d’un simple retrait du yoruba ou du tagalog par le détecteur de langue. Ils provenaient surtout d’une règle plus stricte concernant les pages alternatives : une page alternative yo ou tl n’était retenue comme preuve de multilinguisme que si son URL correspondait à une véritable page localisée, à une édition linguistique ou à une édition destinée à un marché donné — et non à une simple URL différente dont le texte était détecté dans une autre langue. Parmi les lignes toujours confirmées, 30 conservent une détection yo/tl sur la page d’accueil après suppression des éléments d’interface répétés.

Cela suggère que le principal problème ne tenait pas simplement à une détection erronée de pages en yoruba ou en tagalog. Dans de nombreux cas, la langue détectée restait la même après suppression des éléments récurrents. Le changement le plus important est venu d’une question plus stricte : l’URL alternative correspondait-elle réellement à une édition localisée du site ? L’équivalence des pages alternatives s’est révélée être une source importante d’incertitude de classement, au même titre que l’identification linguistique elle-même. Cette interprétation se limite à cette analyse ciblée ; elle ne constitue pas un taux d’erreur global du système de classification.

Un examen indépendant assisté par IA, et non une étude de validation humaine faisant référence, a confirmé la cohérence des calculs. Le chiffre issu de l’analyse de sensibilité ne remplace pas le résultat principal figé.

Exemples de classement connus

Ces exemples montrent ce que l’analyse de sensibilité a réellement changé. Ils illustrent la méthodologie appliquée à des domaines précis avec cet outil de recherche — il ne s’agit pas de jugements sur l’ensemble des programmes linguistiques de ces organisations.

Ce que cette étude peut — et ne peut pas — vous dire

Les études du Web à grande échelle perdent de leur utilité lorsque leurs réserves sont traitées comme des mentions légales en petits caractères. Plusieurs limites ont une incidence réelle sur la manière d’utiliser ces chiffres : elles ont donc leur place dans l’interprétation, plutôt que d’être reléguées au bas de la page.

Cette étude porte sur de grands sites classés par Tranco, pas sur l’ensemble des sites web

La population de départ était la liste Tranco 46W9X. Tranco vise à fournir un classement des domaines populaires adapté aux besoins de la recherche. L’échantillon privilégie donc délibérément les sites de premier plan plutôt que les millions de petits domaines, inactifs ou rarement consultés, présents ailleurs sur Internet. La conclusion doit porter sur les grands sites web analysés avec succès dans cet échantillon, et non sur « 26,3 % du Web ».

Les exclusions résultent de contraintes d’infrastructure et ne désignent pas des sites monolingues

Le robot d’exploration a tenté d’accéder à 40 457 domaines uniques et en a analysé 25 005 avec succès. Les 15 452 autres ont été exclus pour diverses raisons : échecs DNS, réponses liées aux règles robots, erreurs HTTP, restrictions d’accès et CAPTCHA. Ces domaines n’ont jamais été comptabilisés comme des observations monolingues. Considérer les sites inaccessibles comme monolingues biaiserait sensiblement le résultat.

Le statut « confirmé » mesure la présence de contenus alternatifs détectables, pas la qualité des traductions

Un site confirmé a satisfait à un test de contenu délibérément mécanique : l’exploration a récupéré un contenu principal substantiel dans une langue différente de celle de la page d’accueil. L’étude n’a évalué ni la fluidité linguistique, ni l’adaptation culturelle, ni la qualité terminologique, ni les performances de conversion, ni l’exactitude des traductions humaines. Un site peut être techniquement confirmé comme multilingue tout en contenant de mauvaises traductions ; il peut aussi proposer une excellente localisation dans des sections que le robot n’a pas visitées.

L’exploration est limitée à cinq pages de contenu par domaine

Ce plafond de pages permet de maintenir une étude portant sur 25 000 domaines à un coût de calcul raisonnable et évite que les grands sites ne dominent l’exploration. En contrepartie, la couverture du corpus est incomplète. Les langues observées, les constats de mélange de langues, les vérifications des métadonnées et les autres mesures au niveau des pages décrivent ce qui est apparu dans l’échantillon limité de pages, et pas nécessairement dans toutes les URL proposées par le domaine.

JavaScript a été testé de manière sélective, et non systématique

Le jeu de données statique figé ne reposait sur aucun rendu par navigateur. Le passage complémentaire avec Chromium a ciblé les 889 lignes analysées avec succès et explicitement signalées comme nécessitant JavaScript. C’était le bon périmètre pour tester cette lacune manifeste de classification, mais cela ne permet pas de déterminer ce que produirait une nouvelle exploration intégrale, avec rendu par navigateur, des 25 005 domaines analysés avec succès.

L’identification de la langue et l’équivalence des pages alternatives peuvent donner lieu à des cas limites

L’identification de la langue et l’équivalence des pages alternatives reposent sur des classifications automatisées et peuvent donner lieu à des cas limites, en particulier sur les pages courtes, riches en textes standardisés ou atypiques. Une analyse de sensibilité ciblée sur le yoruba et le tagalog a ramené l’estimation des sites multilingues confirmés de 26,3 % à 25,5 % avec des règles plus strictes pour les pages alternatives, sans modifier la conclusion générale. Cet examen de sensibilité de l’identification linguistique a été réalisé avec l’aide de l’IA, et non dans le cadre d’une étude de validation fondée sur une référence humaine.

Le Multilingual Web Score est un cadre de recherche, pas un score de moteur de recherche

Le GMWS facilite la comparaison des différences de mise en œuvre grâce à une pondération transparente de douze composantes, assortie de deux pénalités. Ces pondérations relèvent du protocole de recherche de GlotEO. Google ne les a ni conçues ni approuvées, et aucun lien entre ce score et le classement, le trafic ou la conversion n’a été testé ici.

Comparez votre propre mise en œuvre multilingue

Cette étude est surtout utile lorsqu’elle sert de point de départ à un audit. La liste de contrôle ci-dessous vous permet de comparer les indicateurs courants de mise en œuvre à ceux de l’échantillon de sites multilingues confirmés. Cocher une case ne génère pas de score de classement : cela indique simplement les aspects de la mise en œuvre que votre site a pris en compte.

Ce que les équipes devraient faire différemment

1. Traitez la traduction et la découvrabilité comme deux chantiers distincts. Une page peut exister dans une autre langue sans que son lien avec les pages équivalentes soit clairement indiqué. C’est précisément ce que démontre l’absence de hreflang sur 30,3 % des sites. Pour en savoir plus sur la mise en place d’URL localisées et de hreflang, consultez notre page sur le SEO multilingue.

2. Contrôlez la qualité de l’ensemble de la page, pas seulement de l’article ou de la description du produit. Des éléments non traduits créant un mélange de langues ont été détectés sur 39,4 % des sites confirmés. La navigation, les textes du pied de page, les formulaires et les modèles peuvent nuire à une traduction par ailleurs complète.

3. Intégrez les métadonnées au processus de localisation. Avec seulement 11,6 % de scores maximaux pour le titre et les métadonnées, ce critère à forte pondération révélait la lacune de mise en œuvre la plus manifeste dans la notation. Les métadonnées destinées aux moteurs de recherche ne doivent pas être traitées après coup.

4. Attribuez une URL stable à chaque version linguistique ou régionale. L’étude a montré que les URL distinctes et explorables étaient courantes parmi les sites confirmés. De son côté, Google recommande également d’utiliser des URL distinctes plutôt que de s’appuyer uniquement sur un contenu qui s’adapte à la langue ou à la région.

5. Rendez les incertitudes visibles dans les audits. Cette étude n’a pas classé comme « monolingues » les sites qu’elle ne pouvait pas catégoriser. Vos propres audits doivent faire preuve de la même prudence face aux structures de pages générées en JavaScript, à l’adaptation géographique, à l’authentification et à l’accès des robots d’exploration.

Comment l’étude a été menée

Il s’agit d’une étude observationnelle de grands sites web issus d’un échantillon fondé sur le classement Tranco, et non d’un échantillon aléatoire de l’ensemble des domaines enregistrés ni d’un jeu de données clients.

Règles de classification

Confirmé : le robot d’exploration a récupéré une URL alternative dont la langue du contenu principal différait de celle de la page d’accueil, avec au moins 200 lettres de contenu principal sur chacune des deux pages.

Probable : le site présentait des indices forts permettant de découvrir des versions multilingues — tels que des attributs hreflang, des URL structurées par langue ou région, ou un sélecteur pointant vers un autre chemin — mais l’exploration n’a récupéré aucune page alternative répondant aux critères.

Monolingue : la page d’accueil a été analysée, aucune page alternative répondant aux critères n’a été récupérée et aucun ensemble d’indices forts de présence multilingue n’a été détecté.

Incertain : les éléments disponibles étaient contradictoires ou insuffisants. Le statut « Incertain » est resté visible et n’a jamais été reclassé discrètement en « Monolingue ».

Ce qui est figé et ce qui relève d’une analyse complémentaire

Liste source Tranco : 46W9X ↗. Les liens Google présents ailleurs sur cette page sont signalés comme des recommandations externes et ne sont pas intégrés aux tableaux de résultats de GlotEO.