SEO et contenu

Corriger les pages à faible CTR déjà positionnées en première page

Une liste de pages bien positionnées mais au CTR décevant, accompagnée de méta-titres et de méta-descriptions réécrits, appliqués dans WordPress uniquement après validation.

Quand l'utiliser

Quand des pages se classent déjà en première page mais reçoivent moins de clics que prévu et que le CTR paraît faible pour leur position.

Ce que vous obtenez

Une liste classée des pages à faible CTR avec les clics manqués, plus des titles et meta descriptions réécrits et appliqués dans WordPress uniquement pour les lignes que vous validez.

Modifie-t-il quelque chose dans mon compte ?

Seulement avec votre accord. L'assistant montre d'abord un aperçu de chaque modification et attend votre feu vert.

Fonctionne avec

Search Console, WordPress

À compléter avant l'envoi

[URL de la propriété][nom du site]

Récupérez les données de pages et de requêtes de la Search Console pour [URL de la propriété] sur les 90 derniers jours. 1) Déterminez la référence propre au site. Regroupez les requêtes par tranche de position moyenne (1-2, 3-4, 5-6) et calculez le CTR médian de chaque tranche. 2) Repérez les pages à faible CTR. Une page est retenue lorsque les trois conditions suivantes sont réunies : - elle compte au moins 1 000 impressions, - sa position moyenne est de 6 ou mieux, - son CTR est inférieur à 60 % de la médiane de sa tranche. Classez les pages repérées selon les clics manqués, calculés ainsi : impressions × (CTR médian de la tranche - CTR réel). 3) Lisez les champs SEO actuels (méta-titre et méta-description) des 10 premières pages sur le site WordPress [nom du site], ainsi que leurs 3 requêtes principales. 4) Proposez pour chaque page un nouveau méta-titre de 60 caractères maximum et une nouvelle méta-description de 155 caractères maximum. Chacun doit correspondre à l'intention de recherche de la requête principale. Pas de putaclic, et aucune promesse que la page ne tient pas. Présentez un tableau avant/après avec l'URL, les champs actuels, les champs proposés et les clics manqués. Ne modifiez encore rien. Attendez que je valide chaque ligne. Ensuite, appliquez uniquement les lignes validées et videz le cache.

Récupérez les données de pages et de requêtes de la Search Console pour [URL de la propriété] sur les 90 derniers jours.

1) Déterminez la référence propre au site. Regroupez les requêtes par tranche de position moyenne (1-2, 3-4, 5-6) et calculez le CTR médian de chaque tranche.
2) Repérez les pages à faible CTR. Une page est retenue lorsque les trois conditions suivantes sont réunies :
 - elle compte au moins 1 000 impressions,
 - sa position moyenne est de 6 ou mieux,
 - son CTR est inférieur à 60 % de la médiane de sa tranche.
 Classez les pages repérées selon les clics manqués, calculés ainsi : impressions × (CTR médian de la tranche - CTR réel).
3) Lisez les champs SEO actuels (méta-titre et méta-description) des 10 premières pages sur le site WordPress [nom du site], ainsi que leurs 3 requêtes principales.
4) Proposez pour chaque page un nouveau méta-titre de 60 caractères maximum et une nouvelle méta-description de 155 caractères maximum. Chacun doit correspondre à l'intention de recherche de la requête principale. Pas de putaclic, et aucune promesse que la page ne tient pas.

Présentez un tableau avant/après avec l'URL, les champs actuels, les champs proposés et les clics manqués. Ne modifiez encore rien. Attendez que je valide chaque ligne. Ensuite, appliquez uniquement les lignes validées et videz le cache.

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Autres prompts

SEO et contenuLecture seule

Construire des clusters de mots-clés par intention à partir de quelques mots-clés de départ

Une liste classée de clusters de mots-clés avec volume, difficulté et le type de page ou le groupe d'annonces adapté à chacun.

Quand l'utiliserQuand vous démarrez la recherche de mots-clés pour une entreprise et n'avez que quelques mots-clés de départ.

Je vends [produit ou service] à [ville ou pays]. Partez de ces mots-clés de départ : [3 à 5 mots-clés de départ].

Commencez par vérifier seo_history afin de réutiliser les résultats précédents au lieu de payer deux fois la même requête. Utilisez ensuite Keyword Planner et la recherche de mots-clés SEO pour collecter des idées avec recherches mensuelles moyennes, concurrence et difficulté du mot-clé.

Nettoyez la liste :
- supprimez les mots-clés sous 30 recherches mensuelles
- supprimez les termes liés à l'emploi, au gratuit, au DIY, aux formations et aux marques concurrentes, sauf s'ils correspondent clairement à mon activité
- fusionnez les variantes proches et les pluriels

Regroupez le reste par intention de recherche, avec un cluster par besoin distinct d'un internaute. Pour chaque cluster, donnez :
- le nom du cluster et le mot-clé principal
- 5 à 10 mots-clés secondaires
- le volume mensuel cumulé et la difficulté moyenne
- l'intention : informationnelle, commerciale ou transactionnelle
- le meilleur usage : page de service, article de blog ou groupe d'annonces Google Ads

Classez les clusters selon le volume et l'adéquation pour une petite entreprise au budget limité. Signalez les 3 premiers par lesquels commencer et expliquez pourquoi en une ligne chacun.

SEO et contenuModifie après votre accord

Transformer les termes de recherche qui convertissent en publicité en clusters de contenu organique

Exploite 90 jours de termes de recherche Google Ads et Microsoft Ads ayant généré des conversions pour repérer les sujets sur lesquels vous payez pour convertir alors que votre visibilité organique est faible, voire nulle. Fournit un plan de contenu priorisé et une liste d'ajouts de mots-clés en simple aperçu.

Quand l'utiliserQuand vous payez pour des conversions sur des termes de recherche mais ne savez pas quels sujets méritent du contenu organique pour dépendre moins des annonces.

Je souhaite utiliser mes données publicitaires pour décider des sujets à rédiger. Utilise les 90 derniers jours sur toutes les sources.

1. Récupère mes termes de recherche Google Ads des 90 derniers jours (days=90, ou une date de début et de fin explicites), triés par conversions. Ne conserve que les termes ayant au moins 1 conversion. Si la réponse est tronquée, parcours les pages jusqu'à obtenir tous les termes ayant converti.
2. Si Microsoft Ads est connecté, trouve le compte par défaut et récupère ses termes de recherche sur les mêmes 90 jours. Ne conserve que les termes ayant au moins 1 conversion et ajoute-les à l'ensemble, en indiquant de quelle plateforme provient chaque terme.
3. Regroupe tous les termes ayant converti en clusters thématiques selon l'intention de recherche. Pour chaque cluster, affiche le coût total, les conversions et le coût par conversion, ventilés par plateforme lorsque les deux sont présentes.
4. Trouve ma propriété Search Console (utilise [propriété du site] si je l'ai indiquée) et récupère les données organiques des 90 derniers jours avec la dimension query, ainsi qu'une extraction page,query pour voir quelle page se positionne sur chaque requête. Utilise une limite suffisamment élevée pour couvrir la longue traîne.
5. Associe chaque cluster aux requêtes Search Console exprimant la même intention. Fais appel à ton jugement pour les variantes proches et les différences de formulation, et indique les requêtes que tu as retenues. Rapporte pour chaque cluster les clics organiques, les impressions et la position moyenne, ainsi que la page la mieux positionnée le cas échéant.

Classe chaque cluster :
- Lacune de contenu : convertit en publicité, position moyenne organique supérieure à 10 (donc moins bonne que 10) ou aucune impression organique. Je dois créer une page.
- À améliorer : convertit en publicité, position organique entre 4 et 10. Indique la page existante à renforcer.
- Couvert : position organique entre 1 et 3. Note-le comme un endroit où tester ultérieurement une baisse des dépenses publicitaires.

Fournis un tableau trié par conversions publicitaires, puis les 5 principaux clusters en lacune de contenu avec, pour chacun, un titre de page et un slug d'URL suggérés.

En parallèle, liste mes mots-clés Google Ads (list_entities, entity keywords) et montre les termes de recherche Google ayant converti qui ne sont pas encore des mots-clés dans le compte. Pour les termes Microsoft, signale-les simplement ; ne vérifie ni ne modifie les mots-clés Microsoft. N'ajoute rien. Si tu estimes que certains termes Google devraient être ajoutés en exact match, indique le groupe d'annonces auquel chacun appartient et exécute add_keywords avec confirm=false afin que je voie l'aperçu exact. Attends mon approbation avant d'appliquer quoi que ce soit.

SEO et contenuModifie après votre accord

Regrouper les recherches qui trouvent mon Business Profile et corriger mes services

Des clusters des vraies requêtes Google Search et Maps derrière votre fiche, comparés à vos services et catégories, avec une correction prévisualisée.

Quand l'utiliserQuand votre fiche d'établissement reçoit des vues mais que vous soupçonnez que vos services et catégories ne correspondent pas aux vraies recherches sur Google et Maps.

Pour l'établissement [nom de l'établissement] de mon Business Profile, récupère les termes de recherche utilisés sur Google Search et Maps pour trouver la fiche au cours des 3 derniers mois.

Regroupe les termes en :
- recherches de marque
- recherches de services, avec un cluster par service
- recherches « près de chez moi » et par quartier ou arrondissement
- recherches basées sur un problème, comme un symptôme ou une difficulté rencontrée par le client

Pour chaque cluster, affiche le total des impressions et les 5 principaux termes.

Lis ensuite les informations de ma fiche : catégories principale et secondaires, et liste des services. Compare-les avec les clusters et dis-moi :
- les clusters de services avec une vraie demande qui manquent dans ma liste de services
- les services que je liste mais qui génèrent presque aucune recherche
- si une catégorie secondaire correspondrait à un cluster fort. Recherche les noms de catégories pour confirmer qu'elles existent.

Rédige les nouvelles entrées de services, avec un nom et une description de 300 caractères maximum pour chacune, écrites autour des mots que les gens recherchent réellement.

Montre-moi d'abord un aperçu des modifications exactes. Ne mets pas à jour la fiche tant que je n'ai pas donné mon accord.

SEO et contenuLecture seule

Créer un calendrier saisonnier de contenus et de publicités à partir de la demande en mots-clés

Un calendrier sur 12 mois indiquant quand chaque cluster de mots-clés atteint son pic, quand publier du contenu et quand augmenter ou réduire les budgets publicitaires.

Quand l'utiliserQuand vous voulez caler contenus et budgets publicitaires sur la vraie saisonnalité de la demande plutôt que d'estimer au hasard.

Je souhaite planifier mes contenus et mes dépenses publicitaires en fonction de la saisonnalité réelle, et non d'intuitions.

1. Dans mon compte Google Ads [nom du compte], prenez les 20 mots-clés dont le coût est le plus élevé sur les 12 derniers mois.
2. Récupérez leurs volumes de recherche mensuels historiques dans Keyword Planner.
3. Lancez une analyse de tendance des mots-clés sur ces mêmes termes. Consultez d'abord seo_history et réutilisez les résultats récents.

Regroupez les mots-clés par thématique. Pour chaque cluster :
- indiquez le volume de recherche mensuel sur les 12 derniers mois, avec le mois de pic et le mois le plus bas
- calculez le ratio pic/creux. Considérez un cluster comme saisonnier si ce ratio est supérieur ou égal à 1,5.

Fournissez un calendrier mois par mois comprenant :
- Publier : 6 à 8 semaines avant chaque pic saisonnier, afin que les pages aient le temps de se positionner
- Publicité en hausse : les 2 à 4 semaines précédant le pic et pendant le pic
- Publicité en baisse : les mois creux, où je devrais réduire le budget ou restreindre le ciblage

Ajoutez une ligne par cluster saisonnier sur le contenu à publier. Les clusters stables figurent dans une liste distincte « always on ».

Lecture seule. Ne modifiez aucun budget ni aucun mot-clé.