Modèles de prompts SEO : playbook de croissance avec checklists

Prompter au hasard fait perdre du temps et produit de mauvais outputs.

Il faut des modèles de prompts standardisés avec garde-fous qui s’intègrent à la recherche, aux briefs, à la rédaction, aux liens, au schéma et à la QA.

Ce guide présente des modèles de prompts SEO réutilisables qui accélèrent les équipes tout en gardant la qualité pour Google et les assistants IA.

C’est clé car les answer engines valorisent le contenu précis et sourcé, et de bons prompts réduisent la reprise.

Restez aligné avec notre pilier d’ingénierie de prompts sur Prompt Engineering SEO pour garder des patterns cohérents.

Principes pour des prompts sûrs et utiles

• Être spécifique : tâche, inputs, format, longueur, audience, exclusions.

• Ancrer sur des preuves : demander des sources et les citer ; interdire la fabrication.

• Aligner l’intent : inclure keyword, entités et contexte audience.

• Garder des garde-fous : refuser la spéculation ; imposer ton et style.

• Tout logguer : stocker prompts, outputs et approvals.

Catégories de prompts clés

• Recherche et découverte d’intent

• Cartographie d’entités et de sujets

• Création de briefs

• Génération de plans et titres

• Suggestions de liens internes et d’ancres

• Rédaction de title/meta et d’intros

• Génération de FAQ

• Suggestions de schéma

• Brouillons de localisation

• QA et synthèse

• Expérimentation et tests

Prompts de recherche et d’intent

• « Liste les 15 principales questions que les utilisateurs posent sur [topic] pour [audience]. Inclure les features SERP/IA vues (snippet, AI Overview, vidéo). »

• « Donne-moi les intents (informational, comparison, transactional) pour [keyword], avec exemples de requêtes et personas. »

• « Résume la couverture des concurrents sur [topic] ; liste les gaps, preuves faibles et schémas manquants. »

Prompts de cartographie d’entités

• « Liste les entités, marques, normes et régulations liées à [topic]. »

• « Mappe [topic] avec 10 entités associées pour about/mentions avec une définition en une ligne. »

• « Suggère des cibles de liens internes depuis cette liste d’URL pour l’entité [entity name]. »

Prompts de création de brief

• « Crée un brief pour [topic] ciblant [persona/stage]. Inclure requêtes, entités, sources obligatoires, types de schéma, ancres, CTA et date de refresh. »

• « Génère 5 options de H2/H3 alignées à l’intent de [keyword] ; reste answer-first. »

• « Liste les preuves (données, exemples, citations) nécessaires pour battre les concurrents sur [topic]. »

Prompts de plan et titres

• « Rédige un plan avec intro answer-first, 5–7 H2 et des puces courtes par section pour [topic]. »

• « Réécris ces headings pour coller aux requêtes conversationnelles posées aux assistants. »

• « Ajoute une exigence de donnée ou d’exemple sous chaque H2 pour [topic]. »

Prompts de liens internes et ancres

• « Propose 5 liens internes contextuels depuis ce draft vers ces URLs cibles avec des ancres de moins de 6 mots. »

• « Liste les pages orphelines liées à [entity] ; propose des placements de liens dans ce draft. »

• « Génère des variantes d’ancres pour [target page] correspondant à ces intents : [list]. »

Prompts de title, meta et intro

• « Donne 5 options de titre sous 60 caractères pour [topic], keyword proche du début. »

• « Écris une intro de 2 phrases qui répond à [question] avec un point de donnée. »

• « Rédige une meta description (140–155 caractères) avec bénéfice et CTA pour [topic]. »

• « Réécris cette intro en incluant le nom de l’auteur et une source citée. »

Prompts de FAQ

• « Liste 6 questions de suivi que les utilisateurs posent après lecture sur [topic]. »

• « Convertis ces questions PAA en réponses concises de moins de 40 mots chacune. »

• « Indique quelles FAQs sont sûres pour le schéma et lesquelles doivent rester uniquement on-page. »

Prompts de suggestion de schéma

• « Quels types de schéma conviennent à une page sur [topic] ? Liste les propriétés requises et pourquoi. »

• « Crée un snippet JSON-LD pour Article + Person + Organization pour cette URL : [ ] avec des placeholders @id. »

• « Liste les entrées about et mentions pour [topic] alignées à ces entités : [list]. »

Prompts de localisation

• « Traduis ces titres en [language] avec une phrasé natif ; évite la traduction littérale. »

• « Liste des entités et exemples locaux à inclure pour [topic] dans [market]. »

• « Adapte ce CTA à [language/market] avec le bon ton et niveau de formalité. »

Prompts de QA et synthèse

• « Résume ce draft en 3 puces ; note les preuves ou sources manquantes. »

• « Vérifie ce texte pour hedging et fluff ; réécris de façon concise en voix active. »

• « Liste les affirmations factuelles et si des sources sont fournies ; signale les manques. »

• « Ce draft respecte-t-il l’E-E-A-T ? Liste les infos auteur/reviewer manquantes. »

Prompts d’expérimentation et de test

• « Donne deux variantes de plan : une list-first, une narrative-first ; précise les requêtes adaptées à chacune. »

• « Propose trois options de CTA pour [topic] à [stage] ; moins de 8 mots. »

• « Suggère deux ordres de FAQ ; explique lequel aide l’IA à extraire plus vite. »

• « Réécris ces ancres pour qu’elles soient plus descriptives sans bourrage exact match. »

Garde-fous et lignes rouges

• Toujours exiger des sources ; interdire l’invention de données ou d’affirmations médicales/légales.

• Pour YMYL, imposer tags de reviewer et disclaimers ; éviter Speakable sans revue.

• Bloquer les prompts qui demandent du scraping ou la violation de politiques de sites.

• Garder les PII hors des prompts et outputs.

Stack d’outils

• Gestion de prompts : bibliothèque partagée Notion/Sheets avec catégories, owners et notes de performance.

• Logging : stocker prompt, output, approbateur, statut accepté/édité et date.

• Automatisation : scripts légers pour exécuter les prompts avec paramètres fixes ; pas d’auto-publication.

• QA : crawlers pour schéma/liens ; Playwright pour checks rendus ; outils de grammaire/style pour sanity.

• Analytics : dashboards sur taux d’acceptation, temps gagné, problèmes de QA, impact sur vélocité et citations.

Logging et intégration workflow

• Stocker prompt + output + approbateur + date dans un log partagé.

• Tagger les prompts par catégorie et cluster ; réutiliser les top performers.

• Lier les logs de prompts aux briefs et tickets ; noter outputs acceptés vs édités.

• Revoir les logs mensuellement pour affiner les patterns et réduire la reprise.

Sécurité et conformité

• Limiter qui peut lancer des prompts ; sécuriser les API keys et les faire tourner régulièrement.

• Éviter l’envoi de données sensibles ; caviarder PII et infos confidentielles.

• Garder les prompts YMYL sous revue plus stricte ; logguer les approvals de reviewer.

• Suivre les changements de modèle/version ; retester les prompts clés après upgrade.

Métriques d’efficacité des prompts

• Taux d’acceptation : % de suggestions IA utilisées sans edits majeurs.

• Temps gagné : minutes économisées par tâche vs manuel.

• Taux d’erreur : problèmes factuels ou de style trouvés en QA.

• Impact : évolution de la vélocité, taux de QA et citations IA après mise en place.

Considérations de localisation

• Créer des variantes de prompts par locale ; stocker traductions et phrasés approuvés.

• Inclure entités, devises et régulations locales dans les prompts pour FR/PT/EN.

• Logger les prompts de localisation séparément ; suivre les edits requis par marché.

• Lancer des tests de prompts dans chaque langue pour vérifier l’alignement avec l’intent local.

Former l’équipe

• Organiser des ateliers mensuels de prompts ; partager réussites et échecs.

• Maintenir une bibliothèque de prompts avec exemples, do/don’t et variantes locales.

• Appairer nouveaux rédacteurs et éditeurs pour revoir outputs IA et edits.

• Mettre à jour les garde-fous après incidents ou changements de politique.

Intégration aux SOP

• Ajouter des étapes de prompt obligatoires aux briefs (plan, titres, ancres, FAQs, schéma).

• Exiger revue humaine et validation avant d’ajouter les outputs au CMS.

• Garder une checklist par rôle (rédacteur, éditeur, SEO) indiquant quels prompts lancer et quand.

• Lier les logs de prompts aux tickets pour que les reviewers voient l’historique et la logique.

Exemples de cas

• SaaS : a introduit des modèles de prompts pour briefs et ancres ; cycle time réduit de 20 % et citations IA sur pages d’intégration +18 %.

• Ecommerce : a utilisé des prompts FAQ et schéma ; rich results étendus et CTR des liens internes +10 %.

• Publisher santé : a cadré les prompts YMYL avec étapes reviewer ; AI Overviews ont commencé à citer les pages rafraîchies, augmentant les rendez-vous de 9 %.

Écueils à éviter

• Prompts vagues qui donnent des réponses génériques ; toujours inclure persona, intent et entités.

• Copier des outputs sans sources ; problèmes de confiance et conformité.

• Réutiliser les mêmes ancres partout ; varier pour éviter le spam.

• Laisser les mises à jour de modèle casser la cohérence ; retester et réapprouver les prompts clés après changements.

• Sauter le logging ; vous perdez la visibilité sur ce qui marche ou non.

Kits de prompts par rôle

• Lead SEO : recherche, cartographie d’entités, repérage des features SERP/IA, suggestions de schéma.

• Rédacteur : plan, headings, intros, FAQs, exigences de preuves, idées d’ancres.

• Éditeur : nettoyage du hedging/fluff, vérification E-E-A-T, détection de sources manquantes.

• PR/comms : citations avec credentials, angles de titres, résumés de couverture à injecter dans les piliers.

• Localisation : traduction de titres/ancres avec phrasé natif, entités/régulations locales, ajustements de ton.

Cadence opérationnelle

• Hebdo : revoir acceptation et erreurs ; ajuster les prompts faibles ; ajouter deux victoires à la bibliothèque.

• Bimensuel : ajouter des prompts pour les clusters et marchés à venir ; retirer les redondants.

• Mensuel : tests de régression des prompts clés après mises à jour de modèle ; refresh des garde-fous ; note mensuelle des wins/risques.

• Trimestriel : refondre les catégories, ajouter de nouveaux use cases (ex. scripts vidéo) et re-former les équipes.

Test et QA des prompts

• Tester les nouveaux prompts sur un petit batch ; comparer à des bases humaines.

• Vérifier chaque affirmation factuelle ; rejeter les prompts qui inventent des données ou des sources.

• Lancer les prompts dans les langues pertinentes ; noter les edits requis par marché.

• Tenir une liste « red flag » de prompts qui ont échoué ; bloquer la réutilisation jusqu’à correction.

Étapes de recovery après mauvais outputs

• Mettre le prompt en pause ; prévenir les parties prenantes ; ajouter un avertissement dans la bibliothèque.

• Ajouter des garde-fous (sources obligatoires, règles de ton, sujets interdits) et relancer les tests.

• Partager l’incident et l’output corrigé en formation ; mettre à jour les SOP.

• Ne réactiver qu’après validation reviewer et un set de tests propre.

Autres exemples de prompts

• « Réécris cette section en ajoutant un exemple concret de [industry] et cite une source. »

• « Suggère 3 entrées de schéma about pour [topic] liées aux entités [list]. »

• « Propose 5 options d’alt-text pour cette image décrivant [scene] avec le keyword naturellement. »

• « Liste des suggestions de liens internes depuis cette nouvelle page vers les piliers [list] avec ancres de moins de 5 mots. »

Nuances des prompts de localisation

• Éviter les demandes de traduction littérale ; demander phrasé natif et exemples locaux.

• Inclure régulateurs/marques locales : « Ajoute un régulateur local pour [topic] dans [market]. »

• Demander des variantes d’ancres qui collent au phrasé de recherche local ; éviter les keywords forcés.

• Logger séparément les outputs de prompts de localisation et suivre le taux d’edit par langue.

Exemple de structure de bibliothèque de prompts

• Colonnes : catégorie, use case, texte du prompt, inputs, outputs, owner, marché, version du modèle, taux d’acceptation, notes.

• Inclure des exemples d’outputs acceptés pour référence.

• Tagger les prompts par cluster/sujet pour accélérer la recherche lors du briefing.

Mesure et reporting

• Hebdo : taux d’acceptation, temps gagné et problèmes de QA par catégorie de prompts.

• Mensuel : changements de vélocité liés aux prompts ; variations de citations IA après refresh pilotés par prompts.

• Trimestriel : retirer les prompts peu performants ; promouvoir les gagnants ; mettre à jour garde-fous et SOP.

• Partager les rapports aux parties prenantes pour justifier l’investissement et garder la conformité alignée.

Reporting et dashboards

• Suivre taux d’acceptation, temps gagné, problèmes de QA et sources d’erreur par catégorie de prompts.

• Montrer l’impact sur la vélocité, la couverture schéma, les citations IA, le CTR et les conversions des pages influencées.

• Ajouter une vue localisation : taux d’edit et précision par langue ; prompts nécessitant des ajustements locaux.

• Annoter les dashboards avec changements de modèle et updates de prompts pour expliquer les variations.

• Partager un highlight mensuel des meilleurs outputs et corrections pour maintenir l’adoption.

Déploiement 30-60-90 jours

• 30 jours : construire la bibliothèque de prompts pour recherche, briefs et titres ; définir logging et garde-fous.

• 60 jours : ajouter des prompts pour liens, FAQs, schéma et localisation ; former rédacteurs/éditeurs ; mesurer acceptation et QA.

• 90 jours : optimiser les patterns selon les métriques ; étendre aux prompts de QA et d’expérimentation ; localiser pour les marchés prioritaires.

Comment AISO Hub peut aider

• AISO Audit : nous auditons vos workflows et prompts, puis concevons des patterns sûrs qui accélèrent la production.

• AISO Foundation : nous bâtissons votre bibliothèque de prompts, garde-fous et logging pour que les équipes restent cohérentes.

• AISO Optimize : nous intégrons les prompts dans briefs, liens, schéma et QA pour augmenter citations IA et vélocité.

• AISO Monitor : nous suivons acceptation, QA et performance, en alertant quand les prompts dérivent.

Conclusion : standardiser les prompts pour scaler en sécurité

Les modèles de prompts transforment l’IA en assistant maîtrisé pour la recherche, les briefs et l’optimisation.

Logguez tout, gardez des garde-fous serrés et mesurez l’impact sur la vitesse et les citations.

Restez connecté au pilier d’ingénierie de prompts sur Prompt Engineering SEO pour faire évoluer vos patterns avec l’équipe et les algorithmes.

Itérez chaque mois pour que les prompts restent alignés aux évolutions de modèles, aux nouveaux marchés et aux features de recherche.

Documentez ces itérations et partagez-les en formation pour maintenir l’adoption.

L’usage cohérent bat le prompting ponctuel à chaque fois.