Introduction

Vous voulez des résultats prévisibles avec l’IA qui améliorent la visibilité en recherche et le chiffre d’affaires. Le prompt engineering SEO vous donne un système pour y parvenir. Il aligne prompts, systèmes réutilisables et workflows d’agents avec la façon dont les moteurs et les réponses d’IA sélectionnent et citent le contenu. Dans ce guide, vous apprenez les modèles qui fonctionnent, comment créer un petit agent de contenu, comment produire des sorties prêtes pour les données structurées et les extraits, et comment mesurer l’impact réel avec des KPI clairs. C’est important car des prompts génériques produisent des pages génériques. Vos concurrents utilisent aussi l’IA. L’écart se crée avec de meilleures instructions, une évaluation plus stricte et une itération rapide basée sur les données. Utilisez ce plan pour gagner dans les résultats classiques et dans les AI Overviews tout en gardant un haut niveau de qualité et de sécurité.

Fondations du prompt engineering pour le SEO

Fondations du prompt engineering pour le SEO

Objectif Construire un système répétable qui transforme des inputs en sorties prêtes pour la recherche avec sources, structure et évaluation claire.

Principes clés

  1. Partez du besoin de recherche. Définissez l’intention, le contexte d’usage et la liste d’entités.
  2. Exigez des sources. Demandez au modèle de citer ou de reprendre des passages de votre page ou d’une base validée.
  3. Contraignez le format. Demandez des tableaux, des titres et du JSON pour le schéma quand c’est utile.
  4. Séparez système, instruction et données. Conservez un message système pour la voix et la sécurité, une instruction pour la tâche et des données pour le contexte.
  5. Évaluez chaque exécution. Notez les brouillons avec une grille sur la couverture, l’exactitude et l’utilité.

Message système de départ

Vous êtes un éditeur de contenu SEO. Respectez la voix de marque. Favorisez des titres clairs et des paragraphes courts. Citez uniquement les sources du contexte fourni. Refusez les affirmations non étayées.

Modèle d’instruction de tâche

Tâche Écrire une section sur [sujet] pour [public].
Contraintes 180 mots maximum. Inclure deux idées en H3. Ajouter un lien interne avec ancre. Citer au moins une source du contexte.
Rendu Markdown uniquement.

Modèles de prompts qui performent

Modèles de prompts pour le SEO

Objectif Utiliser des modèles qui augmentent la qualité et la cohérence pour titres, plans et texte.

Modèle persona

Agissez en tant que SEO senior pour une marque B2B SaaS mid‑market. Public chefs de produit et responsables contenus. Ton pratique.

Few‑shot

Fournissez deux bons exemples avant la tâche. Le modèle suit leur structure et leur ton.

Exemple A
H2 Avantages de l’analyse des logs serveur
...

Exemple B
H2 Comment surveiller le budget de crawl
...
Écrivez maintenant un H2 sur les briefs de maillage interne pour le sujet [X].

Modèle évaluateur

Utilisez un second prompt pour noter le premier brouillon. Restez court et strict.

Notez ce brouillon de 1 à 5 pour exactitude, complétude, clarté. Signalez les affirmations sans source. Retournez du JSON avec les scores et les problèmes.

Liste de contraintes

Donnez une liste courte. Utilisez des verbes et des mots simples.

À faire
Inclure les entités de la liste
Mapper chaque H2 à une intention de recherche
Produire une FAQ candidate par H2

À ne pas faire
Inventer des statistiques
Utiliser la voix passive

Workflows agentiques pour le contenu

Agents de contenu IA pour le SEO

Objectif Passer d’un prompt à une chaîne de tâches où chaque étape contrôle la précédente. Vous gagnez en vitesse et en contrôle.

Agent de contenu minimal

  1. Étape recherche. Résumez les premiers résultats et extrayez entités et questions. Enregistrez un brief.
  2. Étape brouillon. Transformez le brief en premier jet avec citations et JSON de schéma.
  3. Étape revue. Lancez le prompt évaluateur et corrigez.
  4. Étape maillage. Suggérez des liens internes à partir d’une liste d’URL avec ancre et cible.

Vous pouvez exécuter cette chaîne à la main dans votre outil d’IA. Vous pouvez ensuite la connecter à un CMS ou à une base de connaissances.

Prompts de chaîne — exemples

Recherche

Résumez les meilleurs résultats pour [sujet]. Retournez un tableau avec titre, angle principal, entités, questions et lacunes à combler.

Brouillon

Rédigez un brouillon de 900 mots sur [sujet] basé sur ce brief. Ajoutez deux citations issues du contexte avec liens. Produisez un JSON Article en fin de texte.

Revue

Évaluez le brouillon. Listez les risques factuels, entités manquantes et titres faibles. Réécrivez les parties faibles.

Maillage

À partir de cette liste d’URL, trouvez trois cibles internes. Retournez ancre et URL cible pour chaque H2.

Recherche de mots‑clés et clustering avec les LLM

Prompts de recherche de mots‑clés

Objectif Transformer une grande liste en clusters propres avec intention et entités à intégrer dans les briefs.

Prompt de clustering

Clusterisez ces 500 mots‑clés par sujet et intention. Retournez un CSV avec cluster, requête tête, entités, intention et angle d’article.

Expansion d’entités

Pour le cluster [X], listez les entités et attributs à couvrir pour satisfaire l’intention.

Contrôle de cannibalisation

Avec ces URLs et mots‑clés cibles, signalez les pages en concurrence. Proposez une fusion ou une redirection avec cible canonique préférée.

Exemple concret

Un blog B2B SaaS a importé 12 000 requêtes depuis un outil. L’équipe a réduit la liste à 320 clusters en une heure avec le prompt de clustering. Elle a planifié 30 piliers et 90 soutiens et a supprimé 14 pages en doublon. Les visites organiques ont augmenté de douze pour cent en huit semaines après la correction de la cannibalisation et la publication des dix premiers soutiens.

Optimisation on‑page avec des prompts

Prompts d’optimisation on‑page

Objectif Planifier titres, metas, titres Hx, maillage interne et FAQ pour déclencher des clics et des citations IA.

Paires title et meta

Écrivez 10 paires title et meta pour [sujet]. Titles de 55 à 60 caractères. Mettez le mot‑clé au début. Metas de 150 à 160 caractères. Pas de nom de marque.

Plan de titres

Proposez H2 et H3 pour [sujet]. Associez chaque H2 à une intention. Donnez l’entité clé attendue sous chaque H3.

Brief de liens internes

Avec ces 50 URLs de site, suggérez cinq liens internes pour ce brouillon. Retournez H2 source, ancre, URL cible.

Extraction des FAQ candidates

Lisez les meilleurs résultats. Extrayez cinq questions que nous pouvons traiter avec citations sur la page.

E‑E‑A‑T, factualité et sécurité

Prompts E‑E‑A‑T pour le contenu

Objectif Garder des affirmations correctes et bâtir la confiance des lecteurs et des systèmes IA qui choisissent les sources.

Claims et citations

Listez chaque affirmation du brouillon qui nécessite une source. Suggérez une source fiable et une courte citation pour chacune.

Auteur et revue

Ajoutez une bio d’auteur avec expertise réelle. Exigez une relecture par un expert avant mise en ligne. Affichez une date de mise à jour. Liez vers la documentation et les normes. Appuyez‑vous sur la documentation Google Search Central pour le contenu utile. Validez les données structurées avec le Rich Results Test. Utilisez les types schema.org pour FAQ, HowTo, Product et Article.

GEO et AI Overviews

Prompts pour l’optimisation de la recherche IA

Objectif Obtenir des citations dans les réponses d’IA et apparaître avec un résumé utile suivi d’une profondeur exploitable.

Méthode double couche

  1. Couche extrait. Une réponse courte qui résout la requête en mots simples. Ajoutez une définition ou un processus numéroté.
  2. Couche profondeur. Un développement avec contexte, exemples et liens vers des outils ou des sources.

Prompt de double structure

Écrivez une réponse extrait pour [requête] en 60 mots avec définition ou étapes claires. Puis écrivez une section de profondeur avec exemples, risques et liens vers des sources primaires.

Suivi

Consignez les apparitions de votre marque dans les réponses IA sur vos sujets suivis. Suivez la part de voix et comparez aux résultats classiques. Ajoutez ces métriques à votre rapport hebdomadaire.

Multilingue et SEO local

Prompt engineering multilingue

Objectif Localiser les pages en français européen et en anglais avec les bonnes entités et le bon ton.

Workflow FR et EN

  1. Traduisez le brouillon avec les termes du marché local. Respectez unités et formats de date.
  2. Demandez un second passage pour aligner la voix de marque.
  3. Ajoutez des contrôles juridiques et factuels.
  4. Gardez hreflang et slugs alignés.

Prompt de localisation

Traduisez cette section en français européen. Respectez la voix de marque. Utilisez des termes et exemples locaux. Donnez la liste des termes modifiés et la raison.

SEO technique avec les LLM

Prompts de SEO technique

Objectif Accélérer l’analyse des logs, l’écriture de regex et les squelettes de schéma.

Analyse de logs

Analysez cet échantillon de logs serveur. Trouvez pics de crawl, 404 et clusters de lenteur. Donnez une liste de correctifs.

Aide regex

Écrivez une regex qui détecte les paramètres de tracking dans la requête. Expliquez comment la tester.

Squelette de schéma

Générez du JSON‑LD pour une section FAQ de trois questions et réponses basées sur ce texte.

Mesure et PromptOps

Expériences de prompts et KPI

Objectif Gérer prompts et agents comme un produit. Versionner, tester et suivre les résultats.

KPI utiles

  1. Part de citations IA sur les sujets suivis.
  2. Taux de récupération depuis votre base de connaissances.
  3. Présence dans les AI Overviews.
  4. Délai jusqu’au premier brouillon.
  5. Effort d’édition par brouillon.
  6. Leads ou revenu assisté influencé par le contenu.

Formules simples

Part de citations IA = réponses qui citent votre domaine / réponses contrôlées
Taux de récupération = réponses fondées sur vos sources / réponses générées
Effort d’édition = nombre de mots final moins mots conservés du premier brouillon

Conception d’expériences

  1. Modifiez une seule variable par test. Le modèle ou la contrainte, pas les deux.
  2. Exécutez au moins cinq brouillons par variante avant de comparer.
  3. Utilisez un évaluateur à l’aveugle avec le prompt évaluateur.
  4. Publiez et suivez un cohort de pages avec le nouveau template.

Versions et validations

Gardez les prompts dans un dépôt. Ajoutez un readme court par modèle. Documentez les changements et les raisons. Utilisez des validations pour les changements à risque. Formez l’équipe à la confidentialité et à l’usage sûr des données.

Comment AISO Hub peut vous aider

AISO Hub conçoit des systèmes qui améliorent la planification, la rédaction, la relecture et la mesure de vos contenus SEO dans un monde IA.

AISO Audit Nous analysons votre contenu et vos prompts, identifions les lacunes et fixons des KPI clairs.

AISO Foundation Nous définissons vos messages système, vos modèles de prompts et votre gouvernance pour un mode de travail unifié.

AISO Optimize Nous améliorons votre clustering, vos briefs, vos prompts on‑page et vos sorties de schéma.

AISO Monitor Nous suivons les citations d’IA et la présence dans les AI Overviews et montrons l’impact sur les leads et le revenu.

Parlez‑nous et nous établirons un plan simple que vous pouvez lancer ce mois‑ci.

Conclusion

Le prompt engineering SEO n’est pas un tour de passe‑passe. C’est un système qui fait travailler l’IA pour vos lecteurs et pour vos objectifs. Vous avez des modèles qui élèvent la qualité, un petit agent à lancer aujourd’hui et des prompts qui génèrent titres, briefs, liens et schéma plus vite. Vous avez aussi des KPI clairs. Suivez la part de citations IA, le taux de récupération et la présence dans les AI Overviews à côté de vos métriques classiques. Expédiez vite et évaluez chaque étape avec un évaluateur simple. Ajoutez des sources et gardez des affirmations solides. Quand c’est votre manière de travailler, vous écrivez moins et obtenez de meilleurs résultats. Si vous voulez un partenaire pour bâtir le système et le faire vivre, nous pouvons vous aider.