Le SEO technique est une couche d’infrastructure à la fois pour Googlebot et pour les assistants IA.
Des prompts aléatoires ne corrigeront ni le crawl waste ni les échecs de schema.
Dans ce guide, vous découvrez un système structuré de prompts pour la découverte, le diagnostic, la rédaction de specs, la QA et le monitoring, tous reliés à de vraies données (logs, crawls, CWV, citations IA).
Gardez-le aligné avec notre pilier de prompt engineering : Prompt Engineering SEO pour que les équipes livrent des outputs sûrs et vérifiables.
Vue d’ensemble du système de prompts
Inputs d’abord : exports de crawl, Search Console, GA4, logs, CWV, validation schema, journaux de citations IA.
Étapes : discovery → clustering → priorisation → spécification → QA → monitoring.
Garde-fous : aucun déploiement de code sans revue humaine ; interdire la PII ; ne jamais inventer de données.
Outputs : tableaux avec problèmes, sévérité, impact et next steps ; specs formatées pour des tickets.
Owners : définir qui révise quels prompts/outputs (SEO lead, dev, legal) et à quel moment.
Garde-fous à inclure dans chaque prompt technique
« N’invente pas d’URL, de données ou de code ; utilise uniquement les inputs fournis. »
« Signale toute PII ; ne pas exposer de données utilisateur ; anonymise si présent. »
« Recommande des étapes de validation (Rich Results Test, Lighthouse, Playwright, crawlers). »
« Fournis une estimation de risque, d’effort et d’impact ; ne promets jamais de résultats de ranking. »
« Formate pour tickets : issue, preuve, recommandation, validation, owner. »
Prompts de discovery (inputs : crawl / SC / logs)
« À partir de cet export de crawl, liste les principaux problèmes par volume et template touché ; inclue des URLs d’exemples et une sévérité. »
« Regroupe ces requêtes/URLs GSC par template et intention ; fais ressortir les pages avec beaucoup d’impressions et un CTR faible. »
« À partir de cet échantillon de logs, identifie le crawl waste (4xx/chaînes de redirections/paramètres) et propose des fixes robots/canonicals. »
« Liste les risques liés au rendu JS d’après ce rapport de profondeur de rendu ; note le contenu ou le schema manquants après rendu. »
Prompts Core Web Vitals (inputs : CWV / CrUX / Lighthouse)
« Résume les problèmes CWV par template/device ; liste les éléments LCP et les pires INP ; suggère des corrections avec estimation d’effort. »
« À partir de ce rapport Lighthouse, rédige un résumé prêt pour ticket avec actions pour réduire INP et CLS. »
« Propose des actions d’optimisation d’images à partir de cette liste d’assets (format, taille, préchargement potentiel). »
« Avec ces données CWV par template, priorise les correctifs par trafic x sévérité ; sors des résumés adaptés à des tickets. »
« Identifie les scripts/styles bloquants dans ce waterfall ; suggère de les différer ou de les supprimer. »
Prompts schema et entités (inputs : dumps de schema / validateurs)
« Analyse cet exemple de JSON-LD ; liste erreurs, champs requis manquants et conflits d’@id ; propose un snippet corrigé. »
« Aligne
about/mentionsdu schema avec ces entités : [liste] ; propose des mises à jour pour Article + Person + Organization. »« Suggère des ajouts Speakable/FAQ/HowTo pour ce template ; inclue étapes de validation et garde-fous YMYL. »
« Génère une checklist de rollout schema par template avec champs requis, plan d’@id et checks de parité. »
« Mappe les mises à jour de sameAs pour Organization/Person après nouveau PR ; assure un @id stable et des URLs canoniques. »
« Signale les duplications de schema liées aux plugins ; recommande un plan de consolidation. »
Prompts maillage interne et crawlabilité
« À partir de ce crawl, liste les pages orphelines et les pages à plus de 3 clics ; propose des liens pilier/support et ancres. »
« Analyse les ancres internes vers [pilier] ; propose 10 variantes d’ancres et des emplacements de liens sur les top supports. »
« Recommande des règles robots/meta/canonical pour ces URLs avec paramètres ; inclue des exemples. »
« Rédige des priorités de sitemap : quels sitemaps splitter/merger ; fréquence de mise à jour par template. »
« Détecte les pièges de crawl infinis dans la navigation à facettes ; propose des règles noindex/robots/canonical. »
« Suggère des améliorations de TOC et de breadcrumbs pour ce template ; liste les cibles d’ancres. »
Prompts d’analyse de logs
« Identifie les bots qui consomment >X % de hits sur des URLs non indexables ; propose des actions. »
« Trouve les longues chaînes de redirections dans les logs ; liste sources et destinations ; propose des correctifs. »
« Repère les pics de 5xx/4xx ; suggère des hypothèses de root cause et du monitoring. »
« Détecte les patterns de réponse lente par chemin ; recommande cache ou optimisations infra. »
« Liste les 100 404 les plus demandées et les meilleures cibles de redirection ; évite les boucles. »
Prompts edge et headless
« Propose des règles CDN/edge pour mettre en cache le HTML de [templates] tout en respectant auth et cookies. »
« Rédige des règles de headers pour canonicals/hreflang/headers de sécurité sur un setup headless. »
« Suggère des options de pre-rendering ou SSR pour ces pages très JS ; liste les étapes de validation. »
« Génère des règles de transformation pour réécrire des liens en edge afin de corriger des liens legacy ; inclue des tests. »
« Recommande CSP et headers de sécurité ; note l’impact sur les scripts tiers. »
Prompts international et multi-domaine
« Audite hreflang depuis cet export ; liste les paires invalides/manquantes et les canoniques ; propose des correctifs. »
« Pour un setup multi-domaine, suggère des stratégies de canonical et d’hreflang ; inclue des règles edge si besoin. »
« Localise robots et sitemaps pour ces marchés ; assure qu’aucun marché n’en bloque un autre. »
« Détecte les pages en langue mixte et les snippets dans la mauvaise langue ; propose des correctifs meta, hreflang et schema. »
« Crée un plan de redirection et de canoniques pour des migrations locales (ccTLD → sous-dossier). »
Prompts recherche IA et answer engines
« En utilisant ce log de citations IA, liste les pages citées vs ignorées ; propose des corrections techniques (schema, rendu, ancres) pour améliorer les citations. »
« Rédige une checklist pour s’assurer que les pages sont extractibles pour AI Overviews : LCP/INP rapides, réponses claires, schema stable. »
« Recommande la télémétrie à suivre pour le trafic de réponses IA (logs, tests de prompts, captures d’écran). »
« Propose des changements pour rendre les réponses enrichies plus extractibles (paragraphes courts, listes, légendes). »
« Mappe les entités manquantes dans les citations IA ; suggère des mises à jour
about/mentionset d’ancres. »
Prompts de spécification (tickets prêts à l’emploi)
« Crée un ticket JIRA-ready pour corriger [issue] avec sections : Summary, Evidence (URLs/données), Recommendation, Risks, Validation steps, Owner, Estimate. »
« Écris les critères d’acceptation pour un rollout de schema sur [template], y compris la validation côté rendu. »
« Rédige un plan de test pour un changement de robots.txt ; inclue tests en staging, étapes de rollback et monitoring. »
« Crée une checklist de migration pour [changement] avec checks pré/post, redirections et triggers de rollback. »
Prompts de QA
« Étant donné ce changement déployé, confirme que le schema se rend via Playwright ; liste les champs manquants. »
« Compare prod vs staging pour [liste d’URLs] ; signale les différences de canonicals/hreflang/meta robots. »
« Valide les liens internes après migration ; liste liens cassés/redirigés et pages avec <3 liens internes. »
« Résume les CWV avant/après changement ; note les améliorations ou régressions. »
« Vérifie la cohérence entre sitemaps et pages indexées ; signale les gaps. »
« Fais des spot checks d’accessibilité (ordre des headings, alt text) après les changements de template. »
Prompts de monitoring
« Définis des checks hebdomadaires : fraîcheur sitemaps, erreurs de crawl, pics de 5xx, erreurs schema, variations de citations IA ; sors le tout comme checklist. »
« Propose un plan de dashboard combinant GSC, logs, CWV et citations IA ; liste graphiques et seuils. »
« Suggère des règles d’alerting pour les régressions LCP/INP et les chutes de citations IA sur les clusters clés. »
« Conçois un prompt qui résume chaque semaine les anomalies de logs avec volumes et owners suggérés. »
« Génère un template de rapport mensuel de santé avec sections crawl, CWV, schema, citations IA et incidents. »
Workflows programmatiques
« À partir des colonnes CSV [URL, template, issue, evidence], génère des résumés groupés et des actions. »
« Crée des regex ou règles de pattern pour nettoyer les URLs avec paramètres de tracking ; propose règles de canonical/robots. »
« Génère des suggestions de liens internes à l’échelle à partir de cette carte d’entités/tags ; sors ancres et URLs cibles. »
« Rédige des règles edge pour des redirections langue/device d’après ce mapping ; inclue des tests. »
« Résume un crawl de 10k lignes en top 10 issues avec comptes, URLs d’exemple et commentaire d’impact. »
Prompts sécurité et conformité
« Assure-toi que les prompts ne sortent jamais de PII ; si détecté, masque et signale. »
« Liste les implications RGPD/consentement pour ces nouveaux scripts de tracking ou de rendu ; propose des alternatives conformes. »
« Pour YMYL, impose un langage neutre et inclus des exigences de relecteur dans les specs. »
« Signale les scripts tiers qui posent des cookies sans consentement ; propose des mitigations. »
« Repère toute demande de credentials ou de données sensibles dans les prompts ; bloque et loggue. »
Exemples de cas
Ecommerce : clustering des crawls piloté par prompt → -35 % de crawl waste et amélioration LCP/INP via specs prêtes pour tickets ; citations IA en hausse sur les pages comparatives.
SaaS : prompts schema pour corriger les conflits d’@id et ajouter Speakable/FAQ ; citations dans AI Overviews en hausse et CTR +8 %.
News : prompts hreflang et QA de rendu ont réduit les snippets dans la mauvaise langue ; citations IA stabilisées entre marchés.
Marketplace : prompts logs pour détecter les pièges de crawl ; robots/canonicals ont réduit le crawl waste de 25 %.
Services locaux : prompts de maillage interne ont corrigé la profondeur ; les réponses IA ont commencé à citer les bonnes pages locales.
Déploiement 30–60–90 jours
30 jours : construire la bibliothèque de prompts par tâche/source de données ; piloter sur un template ; mettre en place logging et garde-fous.
60 jours : ajouter prompts de specs et de QA ; intégrer aux tickets ; valider les outputs avec crawlers/validateurs ; démarrer le suivi des citations IA.
90 jours : étendre à tous les templates, ajouter prompts logs/edge, automatiser les logs de prompts et intégrer les prompts dans les SOP.
Trimestriel : retester les prompts clés après changements de modèles ; rafraîchir garde-fous et formation.
Stack d’outils
Crawlers (Screaming Frog/Sitebulb) pour exports, profondeur, extraction de schema.
Outils d’échantillonnage de logs ; BigQuery ou data warehouse pour croiser logs, GSC et CWV.
Tests de rendu (Playwright) pour JS et présence de schema ; Lighthouse pour CWV.
Validateurs : Schema Markup Validator, Rich Results Test.
Dashboards : Looker Studio/Power BI avec GSC, GA4, CWV, logs et données de citations IA.
Outils de tickets : JIRA/Asana avec specs liées aux prompts ; CI pour linting de schema/templates.
Cadence Ops
Hebdomadaire : revue logs et crawls ; résumés pilotés par prompts ; check des alertes CWV, 5xx, erreurs schema.
Bimensuelle : ship des correctifs priorisés ; valider le rendu ; mettre à jour la bibliothèque de prompts avec les learnings.
Mensuelle : revue des citations IA, audits hreflang et sitemaps, analyse des tendances CWV.
Trimestrielle : audits plus profonds, revue edge/CDN, dry runs de migrations et regression tests de modèles/prompts.
KPIs et diagnostics
% de crawl waste (hits non indexables), profondeur moyenne, nombre de pages orphelines.
Taux de réussite CWV par template ; tendances LCP/INP/CLS.
Taux de validation schema et nombre de duplications d’@id.
Part de citations IA par cluster ; problèmes d’extractabilité signalés par les prompts.
Time-to-ticket et time-to-fix pour les principaux problèmes ; taux d’échec QA post-release.
Succès de migration : taux de redirections réussies, deltas 404/5xx et rétention de trafic.
Incidents par trimestre et temps de détection ; nombre de mises à jour des garde-fous.
Bibliothèque de prompts et gouvernance
Stocker les prompts avec : tâche, source de données, format d’input, garde-fous, modèle/version, exemples d’inputs/outputs, owner, niveau de risque, étapes de validation.
Garder les prompts “red flag” (hallucinations, mauvais conseils) bloqués ; documenter les raisons.
Versionner les prompts après changements de modèles ; retester les prompts “gold” chaque trimestre.
Assigner des owners par domaine (logs, CWV, schema, international, edge) pour maintenir les librairies.
Relier prompts aux SOP et templates de tickets pour que les outputs s’intègrent dans les workflows.
Usage par rôle
SEO lead : prompts de discovery, priorisation, analyse de citations IA et specs.
Dev/engineer : prompts edge/headers, SSR/JS et prompts de validation.
Analyste : prompts de clustering logs/crawls ; prompts de design de dashboards.
Responsable localisation : prompts hreflang et détection de langues mixtes.
Product/PM : résumés prêts pour tickets, prompts d’impact/effort et checklists de rollout.
Exemple d’insertion SOP
Étape 1 : exécuter les prompts de crawl/logs ; coller les exports.
Étape 2 : exécuter le prompt de clustering ; capturer les principaux problèmes avec décomptes.
Étape 3 : exécuter le prompt de spec pour les 3 top issues ; coller dans les tickets avec steps de validation.
Étape 4 : après release, exécuter les prompts de QA (rendu, schema, liens, CWV) et logguer les résultats.
Étape 5 : mettre à jour prompts de monitoring et dashboards ; consigner les outcomes et les learnings.
Cadence de reporting
Hebdomadaire : snapshot de santé (erreurs de crawl, 5xx, CWV, erreurs schema, citations IA) avec top 5 actions.
Mensuelle : deep dive par cluster/template ; lister les fixes livrés et les évolutions de performance.
Trimestrielle : revue stratégique du crawl budget, du rendu, de l’international et de l’extractabilité IA ; refresh de la bibliothèque de prompts.
Erreurs fréquentes à éviter
Fournir aux modèles des données incomplètes ; les outputs deviennent des conjectures.
Sauter la validation ; faire confiance à du code/snippets IA sans tests.
Ignorer la PII dans les logs ; risque de non-conformité.
Sur-automatiser liens internes ou canonicals sans revue humaine ; générer du chaos.
Réutiliser le même @id pour plusieurs entités ; casser le schema et confondre l’IA.
Ne pas suivre les versions de modèles ; laisser glisser les régressions.
Comment AISO Hub peut aider
AISO Audit : nous auditons votre stack, vos données et vos prompts, puis livrons une bibliothèque de prompts priorisée.
AISO Foundation : nous construisons des systèmes de prompts, des garde-fous et des workflows de validation pour que chaque reco soit proprement livrée.
AISO Optimize : nous pilotons diagnostics, specs et QA par prompts pour améliorer crawlabilité, CWV et visibilité IA.
AISO Monitor : nous suivons schema, CWV, logs et citations IA, en vous alertant avant que la dette technique ne s’accumule.
Conclusion : faites des prompts votre playbook technique
Les prompts de SEO technique fonctionnent lorsqu’ils partent de vraies données, incluent des garde-fous et se terminent par une validation.
Utilisez ce système pour découvrir, spécifier et monitorer les changements qui aident Google et les assistants IA à comprendre votre site.
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Documentez vos gains et incidents, et continuez à affiner les prompts à mesure que votre stack et les modèles évoluent.