25 prompts pour agents IA marketing vraiment exploitables

Si un agent marketing vous rend un travail flou, c'est pour une seule raison : la consigne ne contenait aucune condition d'arrêt. « Analyse notre SEO » n'a pas de ligne d'arrivée, alors l'agent vous livre un tour d'horizon. « Cite les cinq URL qui ont perdu le plus de clics en juin et la cause la plus probable pour chacune » en a une, alors il vous livre une réponse.

Tout le reste en découle. Ces 25 prompts sont écrits pour des agents qui ont un vrai accès à des outils (Search Console, GA4, données SERP, un crawler), pas pour des assistants conversationnels. Chacun précise un périmètre, une contrainte et un format de sortie, parce que ce sont ces trois éléments qui transforment une demande en quelque chose qu'un agent peut terminer et que vous pouvez vérifier.

Remplacez les valeurs entre crochets par les vôtres. Quand un prompt fait référence à une période, soyez explicite : les formulations relatives comme « le mois dernier » sont l'une des causes les plus fréquentes d'une analyse fausse mais livrée avec aplomb.

Les ingrédients d'un bon prompt pour agent IA marketing

Quatre composantes. Oubliez-en une, et la qualité baisse nettement.

1. Un objectif borné. Quelque chose que l'agent peut déclarer terminé. « Trouve X » vaut mieux que « penche-toi sur X ».

2. Le périmètre. Quelle propriété, quelle section, quelle période, quel marché. Formulé en termes absolus, pas relatifs.

3. Le format de sortie. Une liste classée de cinq éléments, un tableau aux colonnes nommées, un verdict en un paragraphe. Sans cela, l'agent choisit, et il choisit en général un pavé de texte.

4. La règle de preuve. Demandez-lui de citer le chiffre derrière chaque affirmation et d'écrire « non disponible » plutôt que d'estimer. Cette seule ligne élimine l'essentiel des inventions.

Ce qu'il vaut mieux, en règle générale, ne pas faire : nommer les outils. Un agent bien conçu choisit ses outils à partir de l'objectif ; lui imposer l'enchaînement le transforme en workflow et jette à la poubelle précisément ce pour quoi vous payez. Le guide d'Anthropic Building Effective AI Agents trace exactement cette frontière : les workflows suivent des « chemins de code prédéfinis », tandis que les agents « dirigent dynamiquement leurs propres processus et leur usage des outils ». Formulez le résultat attendu, et laissez-le trouver son chemin.

Prompts pour diagnostiquer une baisse de trafic

C'est la catégorie qui rapporte le plus, parce que la bonne deuxième étape dépend vraiment de ce que la première a renvoyé. Quand vous diagnostiquez une baisse de trafic, tout l'enjeu est que vous ne savez pas à l'avance si la réponse se trouve dans les impressions, la position, le taux de clic ou un changement de mise en page de la SERP. Le prompt doit donc nommer la décision que vous voulez voir prise, pas les vérifications à lancer.

Une règle vaut pour toute cette section : donnez des dates absolues. « Le trafic a baissé le mois dernier » est la cause n° 1 des conclusions erronées d'un agent, parce que sa définition de la période et la vôtre diffèrent d'une semaine sans que personne ne s'en aperçoive, et que chaque comparaison en aval hérite de l'erreur.

Les clics organiques vers [domaine] ont baissé entre [période A] et [période B].
Identifie les 5 URL responsables de la plus grande part de la perte.
Pour chacune, indique si la cause est une perte d'impressions, de position ou de CTR,
donne les chiffres qui fondent ce jugement et classe ton hypothèse principale.
Si les données ne permettent pas de conclure pour une URL, dis-le.

Compare les performances Search Console de [domaine] pour [mois] cette année avec
le même mois l'an dernier. Sépare les requêtes de marque des requêtes hors marque.
Dis-moi lequel des deux groupes a bougé, de combien, et si le changement est
concentré sur un petit nombre d'URL ou réparti sur tout le site.

Le taux de conversion de [URL de la landing page] est passé de [X] à [Y] entre
le [date A] et le [date B]. Vérifie si la composition du trafic a changé :
source, support, appareil, pays et variante de landing page.
Ne signale que les dimensions qui ont varié de plus de 10 %,
avec les chiffres avant et après.

Audite [URL] et liste chaque problème technique susceptible d'affecter
son classement, par ordre d'impact probable plutôt que par niveau de gravité affiché.
Pour chacun, indique ce que tu as observé, pourquoi c'est important et la correction.
Exclus tout ce que tu ne peux pas vérifier sur la page elle-même.

[domaine] a perdu en visibilité sur [groupe de mots-clés]. Détermine si
des concurrents ont récupéré les positions que nous avons perdues ou si la SERP elle-même a changé :
nouvelles fonctionnalités, intention différente, types de résultats différents.
Montre le top 10 actuel et ce qui a changé.

Prompts de recherche de mots-clés et de contenu

Trouve des opportunités de mots-clés pour [domaine] sur lesquels nous pourrions
réalistement nous classer d'ici deux trimestres. Compare nos mots-clés positionnés à ceux de [concurrent 1]
et de [concurrent 2], écarte tout ce qui dépasse une difficulté de [N] et regroupe
le reste par intention de recherche. Renvoie un tableau : groupe, exemples de requêtes,
volume mensuel cumulé, difficulté moyenne et pourquoi nous pouvons le gagner.

Cartographie le « query fan-out » du sujet [sujet] : liste les sous-questions
en lesquelles un prompt détaillé sur ce thème se décomposerait. Pour chacune, vérifie
si les 3 premiers résultats actuels y répondent directement.
Renvoie un tableau : sous-question, qui y répond, lacune oui/non.

Identifie la cannibalisation de mots-clés sur [domaine] : les requêtes pour lesquelles plus d'une
de nos URL a reçu des impressions au cours des 3 derniers mois.
Pour chacune, nomme les URL, la répartition des impressions et celle qui devrait porter
la requête au vu des performances actuelles.

Trouve les requêtes à portée de main pour [domaine] : position moyenne entre
8 et 20, au moins [N] impressions sur les 28 derniers jours.
Trie-les selon les impressions multipliées par le gain de CTR attendu
si l'on atteignait la position 5. Montre ton calcul.

Construis un brief de contenu pour [requête cible]. Analyse ce que couvrent les 5 premiers
résultats actuels, nomme ce qu'ils omettent tous et structure le brief autour
de cette lacune. Inclus les sous-questions auxquelles l'article doit répondre et les
sources qui méritent d'être citées. N'écris pas l'article.

Prompts d'analyse GA4

Deux contraintes comptent ici. L'échantillonnage et les seuils de GA4 peuvent modifier en silence ce que vous regardez, et l'API Data facture les propriétés standard à 200 000 jetons de base par propriété et par jour, les requêtes complexes coûtant davantage. Un prompt qui demande six dimensions sur dix-huit mois est donc un prompt qui coûte cher.

Dans la propriété GA4 [ID], compare les sessions et les conversions issues de la recherche organique
sur [période A] et sur [période B], ventilées par page de destination.
Renvoie les 10 pages de destination dont la conversion a le plus varié en valeur absolue.
Signale chaque ligne où le nombre de sessions est assez faible pour que
la variation du taux de conversion puisse n'être que du bruit.

Dans la propriété GA4 [ID], identifie les canaux d'acquisition qui ont progressé et
ceux qui ont reculé sur [période], mesurés en conversions plutôt qu'en sessions.
Indique l'événement de conversion utilisé. Si plusieurs événements de conversion
sont configurés, liste-les et demande-moi lequel utiliser avant de continuer.

Analyse le parcours des utilisateurs avant la conversion sur [objectif] dans la propriété GA4 [ID]
sur [période]. Identifie les deux plus gros points d'abandon en pourcentage
et donne les valeurs brutes à côté des pourcentages.

Pour la propriété GA4 [ID], compare mobile et desktop sur [période]
en termes de sessions, de taux d'engagement, de taux de conversion et de revenu moyen.
Dis-moi si l'écart du mobile se creuse ou se réduit par rapport
à la période équivalente précédente.

Croise la propriété GA4 [ID] avec la Search Console de [domaine]
sur [période]. Trouve les pages qui ont gagné des clics organiques mais perdu
des conversions. Pour chacune, donne les clics avant et après, les conversions avant
et après, et une hypothèse.

Prompts pour la Search Console

Deux limites strictes conditionnent chaque prompt de cette section : l'API Search Analytics renvoie 25 000 lignes par requête et conserve 16 mois d'historique. Demandez une comparaison sur deux ans, et un agent compétent vous dira que les données n'existent pas. Un agent incompétent, lui, fera une estimation.

Pour [domaine], liste les requêtes des 3 derniers mois avec plus de
[N] impressions et un CTR inférieur de plus de 40 % au CTR moyen
de leur tranche de position. Renvoie la requête, la position, les impressions, le CTR réel,
le CTR attendu et l'URL positionnée.

Identifie les pages de [domaine] pour lesquelles Google positionne une autre URL que
celle que nous visions pour la requête. Compare l'URL positionnée à la
page dont le sujet principal correspond à la requête. Liste les incohérences.

Compare les performances Search Console de [domaine] sur les 4 derniers trimestres.
Identifie les groupes de contenus en déclin structurel (impressions en baisse
sur trois trimestres consécutifs ou plus), par opposition aux creux saisonniers.
Montre les chiffres trimestriels pour chacun.

Pour [domaine], rends compte des performances sur les surfaces IA de Google sur [période]
à l'aide des rapports sur l'IA générative de la Search Console. Compare-les aux performances globales
de la recherche web sur la même période. N'utilise aucune estimation tierce
de la visibilité dans l'IA.

Prompts de veille concurrentielle et de visibilité de marque

Compare [domaine] à [concurrent 1] et [concurrent 2] en matière de visibilité
organique sur [thématique]. Renvoie un tableau des mots-clés partagés sur lesquels ils
nous devancent, des mots-clés où eux seuls se classent et de ceux où nous seuls nous classons,
avec le volume et la difficulté de chacun.

Vérifie comment [marque] est décrite aujourd'hui quand on pose [question cible]
aux principaux assistants IA. Rapporte ce que chacun a répondu, les sources citées
et si notre propre domaine en faisait partie. Cite les réponses mot pour mot plutôt
que de les résumer.

Analyse les [N] derniers articles publiés par [concurrent] sur [sujet].
Identifie le schéma structurel qu'ils utilisent : longueur type, forme des titres,
ce qu'ils citent, ce qu'ils omettent systématiquement. Ne recommande pas de le copier ;
dis-moi ce que vaut cette omission.

Prompts de reporting

Produis la synthèse mensuelle des performances organiques de [domaine] pour [mois].
Structure : un verdict en un paragraphe, puis un tableau des clics, impressions,
position moyenne et conversions avec la variation d'un mois sur l'autre et d'une année sur l'autre,
puis les trois mouvements les plus significatifs avec une cause pour chacun,
puis l'axe prioritaire recommandé pour le mois suivant. Chaque chiffre doit provenir des
données connectées. Écris « non disponible » quand il n'existe pas.

Transforme l'analyse ci-dessus en document prêt à envoyer au client. Garde chaque chiffre
identique. Supprime les noms d'outils internes et le jargon. Commence par le résultat business
plutôt que par l'indicateur. Une page maximum.

Chaque lundi à 9 h, vérifie dans la Search Console de [domaine] s'il existe un groupe de requêtes
dont les clics ont chuté de plus de 25 % d'une semaine sur l'autre avec au moins
[N] impressions. Si rien ne franchit ce seuil, réponds en une seule
ligne pour le dire. Si quelque chose le franchit, cherche la cause avant d'en rendre compte.

Les anti-patterns à éviter dans vos prompts

Anti-pattern	Pourquoi ça échoue	Correctif
« Analyse notre SEO »	Aucune condition d'arrêt, donc il fait un tour d'horizon	Nommez ce que vous voulez qu'il trouve
« Le mois dernier »	Limite ambiguë, comparaisons faussées sans que personne ne s'en rende compte	Des dates absolues
« Donne-moi quelques insights »	Aucun format de sortie, donc du texte par défaut	Précisez le tableau ou la liste
« Utilise l'outil GSC, puis l'outil GA4 »	Transforme un agent en workflow	Énoncez l'objectif, laissez-le trouver son chemin
« Fais une estimation si la donnée manque »	Autorise explicitement l'invention	Exigez « non disponible »
« Améliore nos positions »	Sans limite, se disperse sur tous les outils au coût maximal	Une question par exécution
Dix questions dans un seul prompt	Épuise le budget d'étapes avant d'en terminer une seule	Enchaînez-les une par une

Comment empêcher un agent d'inventer des données

Trois lignes, à ajouter telles quelles à tout prompt où les chiffres comptent :

Chaque chiffre doit provenir des sources de données connectées.
Si un chiffre n'est pas disponible, écris « non disponible » : n'estime jamais.
Indique de quelle source provient chaque chiffre.

Ça marche parce que l'invention vient le plus souvent du modèle qui tranche un conflit non formulé entre « être utile » et « être exact ». Rendre l'exigence d'exactitude explicite le fait trancher dans le bon sens. Ce n'est pas une garantie, d'où l'importance de la transcription : un agent ne sait pas reconnaître de manière fiable quand il se trompe, et le constat de Gartner, selon lequel la plupart des déploiements agentiques échouent faute de contrôles des risques suffisants, décrit précisément cette faille.

Jusqu'où préciser un prompt ?

Précis sur l'objectif, le périmètre et le format de sortie. Souple sur la méthode. Cet équilibre se formule facilement, et se rate tout aussi facilement dans les deux sens.

Un prompt trop vague ressemble à « vérifie s'il y a des problèmes dans notre Search Console ». L'agent n'a pas de ligne d'arrivée : il picore un peu de tout et vous renvoie une liste que vous connaissiez déjà. Un prompt trop directif ressemble à « interroge la Search Console sur les 28 derniers jours, puis filtre les positions 8 à 20, puis croise avec les sessions GA4, puis classe par impressions ». Ça, c'est un script, et si la première extraction révèle que le vrai problème est ailleurs, l'agent suivra quand même votre enchaînement et passera à côté.

La version qui fonctionne se situe entre les deux : énoncez la décision que vous voulez voir prise et le niveau de preuve qu'elle doit atteindre, puis laissez l'agent choisir comment y arriver. Les conseils de praticiens publiés par Search Engine Land sur la création de skills pour agents arrivent à la même conclusion : cadrer les instructions assez étroitement pour que le résultat soit reproductible, sans imposer le chemin.

Un test simple : si vous pouvez prédire l'enchaînement exact d'outils que votre prompt va déclencher, vous en avez trop dit. Si vous ne pouvez pas prédire à quoi ressemblera la réponse, vous n'en avez pas dit assez.

Une dernière chose à savoir

Aucun prompt ne rend un contenu rédigé par un agent plus éligible aux AI Overviews (les aperçus générés par l'IA de Google) ou à l'AI Mode. Les consignes de Google indiquent qu'il n'y a « aucune exigence supplémentaire pour apparaître dans les AI Overviews ou l'AI Mode, ni d'autres optimisations particulières nécessaires ». Les prompts qui circulent en promettant un résultat « optimisé pour l'IA » vous vendent de la mise en forme. Servez-vous des agents pour trouver sur quoi écrire et pour vérifier que vous avez bien couvert le sujet : ça, ça marche.

Pour lancer ces prompts sur vos propres données Search Console et GA4 connectées, découvrez Autopilot. Si vous voulez comprendre le raisonnement derrière ces conseils de cadrage, ce que les agents autonomes peuvent et ne peuvent pas exécuter détaille ces limites.