Use Case – Recherche de prompts, état actuel

De:

SISTRIX Team

Modifié le : 01.09.2026

Serveur SISTRIX MCP

• Use Case - Audit sur site
• Use Case - Recherche de prompts, état actuel
• Use Case - Recherche de sujets et prompts
• Use Case - Analyse GEO
• Use Case - Première analyse SEO
• Use Case - Analyse des lacunes de contenu
• Use Case - Audit de contenu
• Use Case - Stratégie automatique de mots-clés
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Avantages

• Vue d’ensemble complète en un clic : les brand prompts issus de la recherche IA, les lacunes par rapport à la concurrence et les vraies questions PAA de Google sont réunis dans un ensemble de recherche structuré.
• Mesures priorisées pour le SEO et le GEO : le modèle regroupe toutes les sources par pertinence et en déduit des recommandations concrètes sur le contenu manquant et celui à renforcer.
• Gain de temps par rapport à une comparaison manuelle : sans ce cas d’usage, une analyse comparable ne serait possible qu’avec des heures de vérification manuelle dans SISTRIX.
• Combinable de manière flexible : les questions PAA et les prompts IA se complètent. PAA montre ce que les utilisateurs demandent sur Google, les brand prompts montrent si la marque elle-même apporte la réponse.

Prompt

Déroulement

1. Récupérer les brand prompts : la commande ai_check (view : « prompts », brands : [marque], country : [pays]) permet de récupérer toutes les invites dans lesquelles la marque est déjà citée ou mentionnée dans les réponses générées par l’IA, y compris le modèle d’IA et le contexte de la réponse. Le résultat indique les thèmes et les plateformes sur lesquels la marque est déjà présente.
2. Analyse de la concurrence (non-brand prompts) : la même requête d’entité est exécutée pour chaque concurrent. Le modèle filtre les prompts contenant un nom de marque explicite et déduplique les questions génériques restantes. Chaque prompt restant est évalué selon son potentiel pour la marque elle-même.
3. Questions PAA issues de la recherche Google classique (3 mots-clés) : le nombre d’entrées « Questions similaires » (RELATED_QUESTION) est fourni automatiquement par keyword (vue : « serpfeatures »). Tu dois récupérer manuellement au préalable les textes des questions dans SISTRIX et les saisir directement dans les espaces réservés de la ligne de commande avant de l’envoyer. Il n’existe actuellement aucune fonctionnalité permettant de récupérer automatiquement ces textes.
4. Regrouper et prioriser toutes les sources : les brand prompts, les non-brand prompts des concurrents et les questions PAA sont réunis dans un tableau commun trié par potentiel. Pour chaque entrée, une mesure concrète est déduite, par exemple création de contenu, balisage FAQ, maillage interne ou optimisation GEO.

⚠ Important : Sans le paramètre « country », le serveur SISTRIX MCP mélange les résultats provenant de différentes langues et de différents marchés ; l’abréviation « country » (par exemple « de », « us ») est obligatoire à chaque appel de « ai_check » et « keyword ». Pour obtenir un résultat final clair, il faut également spécifier le format exact du tableau dans l’invite ; sinon, le modèle fournit souvent un tableau Markdown au format libre au lieu de la structure souhaitée.

Output / Résultat

À la fin de la recherche, le modèle fournit un tableau priorisé de tous les prompts et questions analysés :

Le tableau peut être utilisé directement comme base pour une stratégie de contenu, un pitch client, la planification d’un sprint ou la priorisation d’optimisations de landing pages.

Combinaisons et variantes

• Analyse PAA uniquement : concentrer le cas d’usage sur l’extraction des questions PAA, idéal comme base rapide pour des pages FAQ, des optimisations de featured snippets ou des données structurées (balisage FAQ).
• Suivi de marque uniquement : suivre exclusivement les brand prompts, comme reporting mensuel de l’évolution dans le temps de la visibilité IA de la marque elle-même.
• Comparer PAA et prompts IA : confronter directement les questions PAA de Google aux prompts IA, ce qui montre quelles questions des utilisateurs arrivent déjà dans la recherche IA et lesquelles passent encore par la voie classique de Google.
• Extension Share of Voice : après la recherche de prompts, déterminer via ai_entity (view : « competition ») quelles autres marques sont mentionnées dans les mêmes prompts, et calculer son propre share of voice.