Rapports

Mesurez le délai de conversion avant de juger les derniers jours

Calcule, campagne par campagne, combien de jours après le clic les conversions sont enregistrées, estime à quel point les derniers jours sont encore incomplets et indique si une décision d'enchères doit attendre.

Quand l'utiliser

Quand le cout par conversion de Google Ads semble se dégrader sur les 7 derniers jours et que vous ne savez pas s'il s'agit d'une vraie baisse ou de conversions pas encore enregistrées.

Ce que vous obtenez

Un tableau par campagne avec la courbe de délai de conversion, des estimations corrigées du délai pour les 7 derniers jours et une décision claire (attendre, investiguer ou données insuffisantes), plus une règle d'attente pour votre équipe.

Modifie-t-il quelque chose dans mon compte ?

Non. L'assistant lit seulement vos données et vous fait un compte rendu.

Fonctionne avec

Google Ads

À compléter avant l'envoi

[nom du compte]

Dans mon compte Google Ads [nom du compte], le cout par conversion des 7 derniers jours semble plus élevé. Avant d'agir, je veux savoir s'il s'agit d'une vraie dégradation ou simplement de conversions qui n'ont pas encore été enregistrées. Il s'agit d'une analyse en lecture seule, ne modifie rien. 1. Identifie les actions de conversion. Liste les actions avec list_conversion_actions, en précisant le mode de comptabilisation et la fenêtre de conversion après clic (click_lookback_days). Dans les étapes suivantes, utilise uniquement les actions incluses dans la colonne Conversions (included_in_conversions). 2. Construis la courbe de délai. Avec google_ads_query, récupère les 90 derniers jours par campagne, segmentés par segments.conversion_lag_bucket, avec metrics.conversions et metrics.conversions_value. Indique la période avec BETWEEN et des dates explicites, car DURING LAST_90_DAYS n'est pas une valeur GAQL valide. Pour chaque campagne, calcule la part des conversions qui arrivent dans le premier jour, les 3 premiers jours, les 7 premiers jours et les 14 premiers jours. 3. Estime ce qui manque encore. Récupère les 14 derniers jours jour par jour : clics, cout, metrics.conversions (par date de clic) et metrics.conversions_by_conversion_date (par date de la conversion). À partir de la courbe de l'étape 2, estime la part des conversions de chaque jour qui reste à venir. Par exemple, si une campagne obtient 60 % de ses conversions en 3 jours, un jour d'il y a 3 jours n'affiche actuellement qu'environ 60 % de son chiffre final. 4. Corrige la comparaison. Compare les 7 derniers jours aux 7 jours précédents de deux façons : chiffres bruts et estimations corrigées du délai. Indique « estimation » à côté de chaque chiffre corrigé. Règles de décision : 1. Si une campagne compte moins de 30 conversions sur les 90 derniers jours, sa courbe de délai n'est pas fiable. Ne fais pas d'estimation pour elle, écris « données insuffisantes » et montre uniquement le chiffre brut. 2. Si l'estimation corrigée est à moins de 15 % de la semaine précédente, attribue la baisse au délai de conversion et ne recommande aucune modification d'enchère, de budget ou d'objectif. 3. Si l'estimation corrigée montre toujours une baisse nette, le délai ne l'explique pas. Dis-le clairement et liste les trois premiers points à vérifier ensuite. 4. Si une campagne a besoin de plus de 7 jours pour atteindre 90 % de ses conversions, ne recommande pas de modifier son CPA cible ou son ROAS cible sur la base des 7 derniers jours. Présente le résultat ainsi : d'abord une synthèse en trois phrases. Ensuite, un tableau avec une ligne par campagne : campagne, conversions sur les 90 derniers jours, part le premier jour, part sur les 7 premiers jours, nombre de jours nécessaires pour atteindre 90 % des conversions, conversions brutes des 7 derniers jours, conversions finales estimées des 7 derniers jours, cout par conversion brut et estimé, décision (attendre, investiguer, données insuffisantes). Termine par une règle pour l'équipe : dans ce compte, combien de jours faut-il attendre avant de juger une semaine.

1. Identifie les actions de conversion. Liste les actions avec list_conversion_actions, en précisant le mode de comptabilisation et la fenêtre de conversion après clic (click_lookback_days). Dans les étapes suivantes, utilise uniquement les actions incluses dans la colonne Conversions (included_in_conversions).
2. Construis la courbe de délai. Avec google_ads_query, récupère les 90 derniers jours par campagne, segmentés par segments.conversion_lag_bucket, avec metrics.conversions et metrics.conversions_value. Indique la période avec BETWEEN et des dates explicites, car DURING LAST_90_DAYS n'est pas une valeur GAQL valide. Pour chaque campagne, calcule la part des conversions qui arrivent dans le premier jour, les 3 premiers jours, les 7 premiers jours et les 14 premiers jours.
3. Estime ce qui manque encore. Récupère les 14 derniers jours jour par jour : clics, cout, metrics.conversions (par date de clic) et metrics.conversions_by_conversion_date (par date de la conversion). À partir de la courbe de l'étape 2, estime la part des conversions de chaque jour qui reste à venir. Par exemple, si une campagne obtient 60 % de ses conversions en 3 jours, un jour d'il y a 3 jours n'affiche actuellement qu'environ 60 % de son chiffre final.
4. Corrige la comparaison. Compare les 7 derniers jours aux 7 jours précédents de deux façons : chiffres bruts et estimations corrigées du délai. Indique « estimation » à côté de chaque chiffre corrigé.

Règles de décision :
1. Si une campagne compte moins de 30 conversions sur les 90 derniers jours, sa courbe de délai n'est pas fiable. Ne fais pas d'estimation pour elle, écris « données insuffisantes » et montre uniquement le chiffre brut.
2. Si l'estimation corrigée est à moins de 15 % de la semaine précédente, attribue la baisse au délai de conversion et ne recommande aucune modification d'enchère, de budget ou d'objectif.
3. Si l'estimation corrigée montre toujours une baisse nette, le délai ne l'explique pas. Dis-le clairement et liste les trois premiers points à vérifier ensuite.
4. Si une campagne a besoin de plus de 7 jours pour atteindre 90 % de ses conversions, ne recommande pas de modifier son CPA cible ou son ROAS cible sur la base des 7 derniers jours.

Présente le résultat ainsi : d'abord une synthèse en trois phrases. Ensuite, un tableau avec une ligne par campagne : campagne, conversions sur les 90 derniers jours, part le premier jour, part sur les 7 premiers jours, nombre de jours nécessaires pour atteindre 90 % des conversions, conversions brutes des 7 derniers jours, conversions finales estimées des 7 derniers jours, cout par conversion brut et estimé, décision (attendre, investiguer, données insuffisantes). Termine par une règle pour l'équipe : dans ce compte, combien de jours faut-il attendre avant de juger une semaine.

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Exemple de résultat

Un exemple du résultat de ce prompt. Sa structure provient de la sortie réelle des outils ; les chiffres et les noms sont fictifs.

Exemple de résultat (basé sur un compte fictif, pas sur des données clients réelles)

Résumé. Le cout brut par conversion des 7 derniers jours semble supérieur de 31 % à celui de la semaine précédente. Une fois corrigé de la courbe de délai de conversion, l'écart sur les campagnes Search tombe à 6 %, donc aucun changement d'enchères n'est nécessaire de ce côté. La campagne Demand Gen n'a généré que 11 conversions en 90 jours : elle n'a donc pas été estimée.

Campagne	Conversions, 90 jours	Part du premier jour	Part des 7 premiers jours	Jours pour atteindre 90 %	7 derniers jours (brut)	7 derniers jours (estimation)	Cout par conversion brut / estimé	Décision
Search Services	214	58 %	86 %	9	14	18,5 (estimation)	41,20 $ / 31,20 $	Attendre
Search Brand	96	81 %	97 %	4	9	9,6 (estimation)	10,40 $ / 9,80 $	Attendre
Demand Gen Video	11				1		119,00 $ / n/d	Données insuffisantes

Règle d'équipe : dans ce compte, attendre au moins 9 jours après la fin d'une semaine avant de la juger.

Recherches associées

délai de conversion coût par conversion en hausse cpa qui augmente données de conversion incomplètes google ads attendre avant de changer les enchères cpa cible roas cible décalage des conversions délai entre clic et conversion

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Autres prompts

RapportsLecture seule

Créer un tableau de bord mensuel de la visibilité de votre marque dans les réponses des IA et le comparer au mois dernier

Mesure chaque mois le même jeu de questions dans ChatGPT, Perplexity et Gemini, vérifie si vous êtes cité dans les réponses IA de Google, puis recoupe avec les visites issues des IA dans GA4 et les recherches de marque dans Search Console. Indique ouvertement le bruit de mesure et les limites des outils.

Quand l'utiliserQuand vous voulez savoir si votre marque apparait dans ChatGPT, Perplexity et les réponses IA de Google, et si cette visibilité progresse d'un mois à l'autre.

Construis le tableau de bord de ce mois sur la visibilité de ma marque [brand name] et de mon site [domain] dans les réponses des IA. Marché : [country], langue : [language code, e.g. en]. Mes concurrents : [up to 3 competitor brand names]. Mon jeu de questions fixe : [5 to 6 questions that do not name my brand, phrased the way a real customer would ask]. Tableau de bord du mois dernier : [paste last month's table, or write "first month"]. Cette analyse est en lecture seule.

Garde exactement le même jeu de questions chaque mois, sinon les mois ne sont pas comparables. Si je n'ai pas fourni de questions, propose-en 6 (2 du type « meilleur [service] à [city] », 2 comparatifs, 1 sur le prix, 1 de type tutoriel), fais-les valider par moi et précise que le jeu ne changera plus.

1. Vérification des crédits. Utilise seo_history pour retrouver les requêtes lancées récemment avec ces arguments. Rappelle celles qui sont réutilisables avec les mêmes arguments : elles sont renvoyées sans cout. Indique-moi combien de nouveaux appels sont nécessaires.
2. Part de voix dans les chats IA. Lance seo_geo_tracker avec brand=[brand name], brand_domain=[domain], les concurrents et le jeu de questions, engines='chat_gpt,perplexity' et repeats=2. L'outil exécute au maximum 24 requêtes de modèle de langage par appel (questions × moteurs × répétitions) et réduit lui-même les répétitions si cette limite est dépassée ; reporte donc prompts_used et calls issus de la réponse afin de garder les mois à la même échelle. Relève le taux de mention de la marque, le nombre de réponses citant mon domaine, le taux par moteur, le taux de chaque concurrent et les domaines sources les plus cités. Cet outil ne renvoie pas le texte des réponses, seulement des taux et des domaines sources.
3. Réponses IA de Google. Lance les 3 questions à plus forte intention commerciale avec seo_ai_overview : target=[domain], location=[country name in English, e.g. United Kingdom], language=[language code]. Pour chacune, note si une réponse IA apparait, si mon domaine est cité, et quels domaines sont cités à sa place. Attention : la liste references peut revenir vide alors que les sources figurent uniquement sous forme de liens dans le texte de ai_answer ; dans ce cas, ne te fie pas à target_cited et compte les domaines des liens présents dans le texte. ai_answer est tronqué à 1 200 caractères : écris donc « non cité » sous la forme « absent de la partie visible », pas comme une certitude.
4. Mentions globales. Lance seo_geo_citations avec brand=[brand name] et relève le nombre de mentions dans les réponses IA de Google et dans ChatGPT. Si le nom de ma marque est composé de mots courants (par exemple deux mots du quotidien), ce chiffre peut être gonflé par des textes sans rapport ; signale-le et utilise cette ligne pour la tendance, pas comme un chiffre exact.
5. Visites réelles. Dans ma propriété GA4 [GA4 property], utilise ga4_report avec dimension='source' pour extraire les sessions et les événements clés des 30 derniers jours et des 30 jours précédents. Additionne chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com, claude.ai et toute autre source clairement liée à un assistant IA. Exclus le trafic payant balisé avec des paramètres utm (par exemple une source publicitaire comme chatgpt_ads), car ce n'est pas de la visibilité organique.
6. Recherches de marque. Dans ma propriété Search Console, utilise get_report avec platform='search_console', breakdown='query', pour les 28 derniers jours et les 28 jours précédents, et additionne les impressions et les clics des requêtes contenant le nom de ma marque. Être mentionné dans les réponses des IA fait souvent monter les recherches de marque ; cette ligne est donc un signal indirect.

Format de sortie. D'abord un résumé en quatre phrases. Ensuite le tableau de bord : métrique, ce mois-ci, mois dernier, évolution, remarque. Lignes : taux de mention dans ChatGPT, taux de mention dans Perplexity, réponses citant mon domaine, taux de mention de chaque concurrent, questions pour lesquelles la réponse IA de Google me cite, nombre de mentions de seo_geo_citations, sessions et événements clés issus des assistants IA, impressions des recherches de marque. Puis un tableau par question : question, mentionné dans ChatGPT, mentionné dans Perplexity, cité par Google, source concurrente la plus citée. Enfin les 10 domaines sources les plus cités, avec combien appartiennent à mon site, à un concurrent ou à un tiers.

Règles de décision : avec deux répétitions, qualifie toute variation de taux inférieure à 10 points de « dans le bruit de mesure » et ne la lis pas comme un changement réel. S'il s'agit du premier mois, laisse la colonne d'évolution vide et enregistre ce mois comme référence. Termine par une recommandation pour le mois prochain, et fournis le tableau sous une forme que je pourrai copier-coller le mois prochain.

RapportsModifie après votre accord

Classement mensuel de l'efficacité des canaux payants avec proposition de répartition du budget

Un classement de chaque canal payant par coût par conversion, avec la part des dépenses face à la part des conversions et une répartition de budget proposée pour le mois suivant.

Quand l'utiliserQuand un nouveau mois commence et que vous devez décider quels canaux payants méritent plus ou moins de budget.

Comparez le dernier mois calendaire sur Google Ads, Meta, TikTok et Microsoft Ads.

Construisez un seul tableau avec ces colonnes pour chaque canal :
- dépenses
- conversions
- coût par conversion
- valeur de conversion et ROAS, lorsque la valeur est suivie
- part des dépenses totales (%)
- part des conversions totales (%)

Classez les canaux par coût par conversion. Mon coût par conversion cible est de [CPA cible].

Règles de décision :
- Si la part des conversions d'un canal est inférieure d'au moins 10 points à sa part des dépenses, signalez-le comme candidat à la réduction.
- Si la part des conversions d'un canal est supérieure d'au moins 10 points à sa part des dépenses, signalez-le comme candidat à la montée en charge. Pour Google Search, ne le faites que si l'analyse de la part d'impressions montre que les campagnes perdent de la part d'impressions à cause du budget.
- Si un canal compte moins de 10 conversions, indiquez « données insuffisantes » et laissez son budget inchangé.

Proposez ensuite la répartition du mois prochain dans un tableau indiquant, pour chaque canal, les dépenses mensuelles actuelles, les dépenses proposées et une raison en une ligne. Le total doit rester dans la limite de [budget mensuel].

N'appliquez rien. Si j'approuve, présentez un aperçu de chaque modification de budget et attendez ma confirmation.

RapportsModifie après votre accord

Rapport Google Ads mensuel client avec lien partageable en marque blanche

Prépare un rapport mensuel d'une page, sans jargon, pour un client : chiffres exacts du mois calendaire comparés au mois précédent, explication de chaque variation importante des KPI à partir des données de campagne, et création du lien en marque blanche uniquement après validation du brouillon.

Quand l'utiliserQuand vous devez envoyer à un client ses résultats Google Ads mensuels en langage simple et expliquer ce qui a bougé et pourquoi.

Prépare le rapport Google Ads mensuel de [compte client] pour [mois, ex. 2026-09], en comparaison avec le mois calendaire précédent.

Données :
- Utilise list_accounts pour trouver l'ID client de [compte client].
- Récupère les chiffres exacts du mois calendaire avec get_report (plateforme google_ads) en renseignant start_date et end_date pour [mois], puis refais la même requête pour le mois précédent. Récupère à la fois les totaux du compte et les lignes au niveau campagne.
- Si tu as besoin de plus de détail sur les campagnes, utilise performance_report au niveau campagne.
- KPI : coût, clics, conversions, valeur de conversion, CPA, ROAS et CTR, chacun avec sa variation en %. Si la valeur de conversion n'est pas suivie dans ce compte, laisse le ROAS de côté et explique pourquoi en une ligne.

Rédige-le pour un client qui n'est pas spécialiste du marketing :
1. Un résumé exécutif en 3 phrases : le résultat, le principal moteur et la suite.
2. Un tableau des KPI avec ce mois-ci, le mois dernier et la variation en %.
3. Les 3 meilleures campagnes en nombre de conversions. Indique aussi la campagne avec le CPA le plus élevé parmi celles qui ont consommé plus de 10 % des dépenses totales du mois.
4. Trois prochaines actions concrètes que nous mènerons le mois prochain, chacune reliée à un élément des données.

Signale chaque KPI qui a varié de plus de 15 %. Explique chacun d'eux avec des éléments tirés des lignes au niveau campagne : transfert de budget entre campagnes, évolution du CPA d'une campagne précise, baisse des conversions, etc. Si les données n'expliquent pas la variation, dis-le clairement et ne devine pas.

Limite-toi à une page, sans jargon. Montre-moi d'abord le brouillon et arrête-toi là.

Après mon approbation du brouillon, crée le lien partageable en marque blanche avec client_report_link en utilisant brand_name [nom de l'agence ou de la marque du client]. Attention : cet outil n'accepte qu'une fenêtre glissante en jours se terminant à l'instant présent, pas un mois nommé. Avant de le créer, indique-moi les dates exactes que le lien couvrira avec la valeur de days que tu comptes utiliser, et si cela correspond à [mois]. Si ce n'est pas le cas (par exemple si nous sommes bien après la fin du mois), dis-le clairement et laisse-moi choisir : créer quand même le lien avec sa fenêtre glissante, ou ne pas créer de lien et j'enverrai moi-même le brouillon approuvé. Donne-moi ensuite l'URL.

RapportsLecture seule

Triage du portefeuille agence : quels comptes clients demandent de l'attention cette semaine

Compare tous les comptes clients Google Ads connectés sur les 30 derniers jours par rapport aux 30 précédents, ajoute le rythme de consommation du budget depuis le début du mois, classe les comptes par niveau de risque et donne aux chargés de compte une première vérification fondée sur les données pour les 5 premiers. Lecture seule.

Quand l'utiliserQuand vous gérez de nombreux comptes clients Google Ads et devez savoir lesquels ouvrir en premier cette semaine.

Fais le triage de tous les comptes clients Google Ads connectés. Compare les 30 derniers jours avec les 30 jours précédents.

Comment obtenir les chiffres :
- Lance portfolio_report avec days=30, puis de nouveau avec days=60. Pour chaque compte, déduis les 30 jours précédents en soustrayant les chiffres sur 30 jours de ceux sur 60 jours (coût, clics, conversions, valeur de conversion), puis calcule toi-même le CPA et le ROAS pour les deux périodes.
- Utilise list_accounts pour obtenir l'ID client de chaque compte, puis lance budget_pacing_alerts avec threshold_pct=10 pour chaque compte. Le rythme de consommation est une projection de fin de mois basée sur le mois en cours, pas sur la fenêtre de 30 jours : nomme donc cette colonne « rythme (ce mois-ci) ».
- Si un compte ne suit pas la valeur de conversion, indique n/a pour le ROAS au lieu de le considérer comme inférieur à l'objectif.

Marque un compte comme à risque s'il remplit l'une de ces conditions :
- CPA en hausse de plus de 20 %
- Conversions en baisse de plus de 20 %
- ROAS inférieur à [ROAS cible, ou liste des objectifs par compte]
- Toute campagne signalée par le suivi du rythme budgétaire comme dépassant ou sous-consommant de plus de 10 % d'ici la fin du mois

Livre un seul tableau avec ces colonnes : compte, dépenses, conversions, CPA, ROAS, variation en % du CPA et des conversions, rythme (ce mois-ci), motifs de risque. Trie-le par nombre de motifs de risque, puis par dépenses.

Sous le tableau, liste les 5 comptes que nos chargés de compte doivent ouvrir en premier cette semaine. Pour ces 5 comptes uniquement, lance conversion_tracking_health (days=30) et search_terms_report (days=30, trié par coût) pour étayer tes conseils. Donne une première vérification concrète pour chacun, par exemple « les termes de recherche de la campagne X dépensent sans convertir » ou « l'action de conversion Y n'a rien enregistré en 30 jours », en te basant sur ce que montrent les données. Si aucun des deux rapports n'explique le problème du compte, dis ce que tu examinerais ensuite au lieu de deviner.

Termine par les comptes qui se sont le plus améliorés. Ce sont de bonnes nouvelles pour les appels clients.

C'est en lecture seule. Ne modifie rien dans aucun compte.