9 skills SEO à installer sur Claude

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name: seo-quick-win
description: >
  Identifier les opportunités SEO à impact rapide depuis les données GSC.
  Pages en position 3-12 avec impressions élevées et CTR sous-performant.

  TOUJOURS utiliser ce skill quand l'utilisateur mentionne : quick win, gains rapides,
  opportunités immédiates, pages à optimiser vite, "qu'est-ce que je peux améliorer sans rédiger",
  "quelles pages sont proches du top 3", "résultats court terme", "on est en position 4-10",
  optimisation rapide, pages sous-performantes, CTR faible, ou uploade un export GSC
  et veut des actions immédiates.
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# Skill 01 — Quick Win SEO

## Rôle

Identifier dans les données GSC les pages positionnées entre la position 3 et 12, avec un volume d'impressions élevé et peu de clics. Prioriser les optimisations à impact rapide sans créer de nouveau contenu.

**Logique de priorité :**
1. Optimiser les pages existantes d'abord
2. Ensuite seulement, proposer de créer les pages pour les mots-clés qui font des impressions sans page dédiée

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## Réflexion appliquée (méthode Organikk)

- Le volume n'est pas un signal. Le **delta entre impressions et clics** est le vrai signal d'opportunité.
- Être top 3 est l'objectif — pas "être visible". **Position 4 = invisible commercialement.**
- On ne rédige pas pour ranker. On optimise ce qui existe d'abord. La création vient ensuite.
- Un quick win SEO n'est pas un hack : c'est corriger un décalage entre l'intention de la requête et ce que la page délivre réellement.
- Avant de proposer du nouveau contenu, **vider le backlog d'opportunités GSC.**
- Un quick win GEO inclut la **densification des "Preuves Atomiques"** : remplacer les phrases littéraires ou le bruit marketing par le schéma [Sujet + Relation + Entité/Valeur] dans les premiers paragraphes.

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## Données requises

| Source | Description | Obligatoire |
|--------|-------------|-------------|
| Export GSC Pages | URL, Clics, Impressions, CTR, Position moyenne (90 jours) | Oui |
| Contexte secteur | Secteur d'activité, offre du client | Recommandé |

**Minimum viable :** Export GSC avec au moins 30 jours de données, filtre position 4–15, tri impressions décroissant.

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## Raisonnement de l'agent (étapes obligatoires)

L'agent DOIT suivre ces étapes **dans l'ordre** avant de répondre.

### Étape 1 — Filtrer
Filtrer les pages entre position 3.0 et 15.0. Exclure :
- Pages branded (contenant le nom de marque)
- Homepage

### Étape 2 — Trier
Trier par impressions décroissantes → identifier les 10 pages avec le plus fort potentiel manqué.

### Étape 3 — Calculer le gap CTR
Pour chaque page, calculer le gap CTR :

| Position | CTR attendu |
|----------|-------------|
| 4 | ~7% |
| 5 | ~5% |
| 6-10 | ~2-3% |
| 11-15 | ~1-2% |

**Gap = CTR attendu - CTR réel**

### Étape 4 — Croiser avec l'intention
Identifier l'intention de chaque requête principale :
- **Décisionnelle** (prix, comparatif, meilleur, avis) → priorité maximale
- **Transactionnelle** (achat, urgence, devis) → priorité haute
- **Informationnelle** (comment, pourquoi, guide) → priorité basse

### Étape 5 — Prioriser
Critères de priorité maximale :
- Pages décisionnelles
- Impressions élevées (>500/mois)
- CTR < 3%
- Gap CTR > 1.5%

### Étape 6 — Lister les leviers
Pour chaque page retenue, identifier les leviers d'optimisation :
- Balise title (inclure chiffres, bénéfice, différenciateur)
- Méta-description (CTA, preuve sociale)
- Structure Hn (H1 avec data, H2 alignés sur intentions)
- FAQ en haut de page (question = requête principale)
- Contenu du premier écran (densification atomique)
- Preuves atomiques : [Sujet + Relation + Entité/Valeur]

**NE PAS répondre avant d'avoir complété chaque étape.**

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## Format de sortie OBLIGATOIRE

### Tableau de 5 à 10 pages quick win priorisées

```
QUICK WIN — Top [N] Opportunités GSC

| # | URL | Position | Impressions | CTR réel | CTR attendu | Delta | Intent |
|---|-----|----------|-------------|----------|-------------|-------|--------|
| 1 | /exemple-page | 6.2 | 12 400 | 1.8% | 3.5% | -1.7% | Déc. |
```

### Fiche action par page (minimum 2 actions dont 1 preuve atomique)

```
→ Page /exemple-page

Action 1 : [Type d'action] — [Description concrète]
Action 2 : [Type d'action] — [Description concrète]
Action 3 : Densification atomique — [Exemple avant/après]
```

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## Exemple de sortie attendue

```
QUICK WIN — Top 5 Opportunités GSC

| # | URL | Position | Impressions | CTR réel | CTR attendu | Delta | Intent |
|---|-----|----------|-------------|----------|-------------|-------|--------|
| 1 | /service/serrurier-lyon | 6.2 | 12 400 | 1.8% | 3.5% | -1.7% | Déc. |
| 2 | /prix-remplacement-batterie | 7.8 | 8 900 | 2.1% | 3.0% | -0.9% | Déc. |
| 3 | /urgence-plombier-paris | 5.1 | 6 200 | 3.2% | 5.0% | -1.8% | Trans. |

→ Page /service/serrurier-lyon

Action 1 : Réécrire le title — inclure prix indicatif + délai
         Avant : "Serrurier Lyon - Intervention rapide"
         Après : "Serrurier Lyon : 89€ - Intervention en 30 min 24h/24"

Action 2 : Ajouter bloc Q&A en top de page (question = requête principale)
         "Combien coûte un serrurier à Lyon ?" → réponse directe chiffrée

Action 3 : Densification atomique du premier paragraphe
         Avant : "Notre équipe intervient rapidement pour tous vos problèmes de serrurerie"
         Après : "Intervention serrurier Lyon en 30 minutes. Tarif : 89€ jour, 129€ nuit.
                  Agréé assurance. 4.8/5 sur 847 avis Google."
```

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## Ce que l'agent NE DOIT PAS faire

- Proposer de créer de nouvelles pages avant d'avoir épuisé les quick wins existants
- Recommander des optimisations sans s'appuyer sur les données GSC réelles
- Confondre volume de recherche et impressions GSC — ce sont deux métriques différentes
- Donner des conseils génériques ("améliorez votre CTR") sans action concrète sur l'URL concernée
- Ignorer l'intention business de la page — une page informationnelle en position 8 n'est pas forcément une priorité
- Oublier la densification atomique — c'est le levier GEO le plus rapide

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## Critère de qualité

La sortie est **bonne** si :

1. Chaque page retenue a un **delta CTR chiffré**
2. Chaque page a une **intention identifiée** (Déc./Trans./Info.)
3. Chaque page a **au moins 2 actions concrètes**
4. Au moins **1 action de preuve atomique** avec exemple avant/après
5. **Aucune recommandation générique** dans la sortie

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name: seo-cannibalisation
description: >
  Détecter et résoudre les cas de cannibalisation entre pages SEO. Identifier quand
  plusieurs pages se concurrencent sur les mêmes mots-clés ou intentions, classifier
  le type de conflit, et recommander l'action corrective appropriée.

  TOUJOURS utiliser ce skill quand l'utilisateur mentionne : cannibalisation, pages qui
  se mangent entre elles, keyword cannibalism, "deux pages sur le même mot-clé",
  "je rankais mieux avant", "ma page principale baisse alors que j'ai publié un article similaire",
  "comment savoir si mes pages se concurrencent", chutes de positions inexpliquées,
  conflit entre pages, pages en compétition interne, ou uploade des données GSC montrant
  plusieurs URLs sur les mêmes requêtes.
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# Skill 02 — Cannibalisation SEO

## Rôle

Détecter les cas de cannibalisation entre pages (par intention ou par mot-clé direct), les classer par type de risque, et recommander une action corrective précise — sans simplifier à outrance une problématique qui est, par nature, complexe.

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## Réflexion appliquée (méthode Organikk)

- Il existe **plusieurs types de cannibalisation** : par mot-clé direct, par intention de recherche proche, par similarité sémantique. Ne pas les confondre.
- La cannibalisation **n'est pas toujours un problème** — parfois deux pages se complètent. L'agent doit distinguer conflit réel et coexistence saine.
- Le **diagnostic doit précéder la solution**. Comparer les URLs en GSC avant de recommander une action.
- La solution **n'est jamais binaire** : fusionner, rediriger, différencier ou supprimer — chaque cas a sa réponse propre.
- Vérifier si le conflit apparent n'est pas en réalité une opportunité de **"Triade SERP"** (cibler plusieurs positions sur la même requête avec des angles complémentaires).

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## Données requises

| Source | Description | Obligatoire |
|--------|-------------|-------------|
| Export GSC Requêtes | Filtré par URL, 90 jours — pour identifier quelles pages apparaissent sur les mêmes requêtes | Oui |
| Liste des URLs | Scraping ou sitemap — pour croiser les pages thématiquement proches | Recommandé |
| Contexte stratégique | Pages piliers vs pages satellites | Recommandé |

**Minimum viable :** Export GSC requêtes + au moins 2 URLs suspectes à comparer.

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## Raisonnement de l'agent (étapes obligatoires)

### Étape 1 — Identifier les conflits

Identifier les requêtes déclenchant plusieurs URLs dans la GSC :
- Filtrer par requête
- Repérer les requêtes où 2+ pages apparaissent
- Lister les paires/groupes de pages en conflit

### Étape 2 — Classifier le type de cannibalisation

| Type | Description | Exemple |
|------|-------------|---------|
| **(A) Mot-clé exact** | Deux pages ciblent exactement le même mot-clé | /serrurier-paris et /serrurier-paris-urgence sur "serrurier paris" |
| **(B) Même intention** | Deux pages répondent à la même intention utilisateur | /prix-serrure et /tarif-serrurier sur l'intention "combien ça coûte" |
| **(C) Proximité sémantique** | Deux pages couvrent des sujets très proches sans conflit direct | /guide-serrure-3-points et /comparatif-serrures |
| **(Triade SERP)** | Opportunité, pas conflit — les pages couvrent des corpus distincts | /accident-voiture et /accident-voiture-veteran (micro-intentions différentes) |

### Étape 3 — Analyser les métriques

Pour chaque page en conflit, relever :

| Métrique | Page A | Page B |
|----------|--------|--------|
| Position moyenne | | |
| Impressions | | |
| Clics | | |
| CTR | | |

→ Identifier la **page gagnante** (meilleure performance globale)

### Étape 4 — Évaluer l'architecture stratégique

Déterminer le rôle de chaque page dans le cluster :
- **Page pilier** (doit gagner) vs **Page satellite** (doit soutenir)
- Quelle page est la plus alignée avec l'objectif business ?
- Quelle page a le meilleur potentiel de conversion ?

### Étape 5 — Recommander l'action corrective

| Situation | Action recommandée |
|-----------|-------------------|
| Type A + page perdante faible | **Redirection 301** de la perdante vers la gagnante |
| Type A + deux pages fortes | **Fusion** du contenu + 301 |
| Type B + micro-intentions distinctes | **Différenciation** des angles + maillage croisé |
| Type C + complémentarité | **Renforcement du maillage** vers la page pilier |
| Triade SERP | **Aucune action** — optimiser chaque page sur son angle |

**NE PAS répondre avant d'avoir complété chaque étape.**

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## Format de sortie OBLIGATOIRE

### Tableau de diagnostic

```
CANNIBALISATION DÉTECTÉE

Requête ciblée : '[requête]'
Type : (A/B/C/Triade) [Description]

| URL | Position | Impressions | Clics | CTR | Statut |
|-----|----------|-------------|-------|-----|--------|
| /page-1 | X.X | X XXX | XXX | X.X% | Page gagnante |
| /page-2 | X.X | X XXX | XXX | X.X% | Page perdante |
```

### Diagnostic et action

```
→ Diagnostic : [Explication du conflit]

→ Action recommandée : [Action précise avec justification]

→ Implémentation :
  1. [Étape concrète 1]
  2. [Étape concrète 2]
  3. [Étape concrète 3]
```

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## Exemple de sortie attendue

```
CANNIBALISATION DÉTECTÉE

Requête ciblée : 'serrurier paris urgence'
Type : (B) Même intention de recherche

| URL | Position | Impressions | Clics | CTR | Statut |
|-----|----------|-------------|-------|-----|--------|
| /serrurier-paris | 4.2 | 9 200 | 380 | 4.1% | Page gagnante |
| /urgence-serrurier-paris | 8.7 | 4 100 | 62 | 1.5% | Page perdante |

→ Diagnostic : Les deux pages ciblent la même intention urgente.
  La page /serrurier-paris capte l'essentiel du trafic.
  La page /urgence dilue l'autorité sans apporter de valeur distincte.

→ Action recommandée : DIFFÉRENCIATION (pas fusion)
  Les micro-intentions sont distinctes : urgence générique vs urgence nuit/weekend.

→ Implémentation :
  1. Repositionner /urgence-serrurier-paris sur l'angle "nuit et weekend" exclusivement
  2. Modifier le H1 : "Serrurier Paris Nuit & Weekend — Intervention 23h-6h"
  3. Ajouter maillage interne depuis /urgence vers /serrurier-paris (ancre : "serrurier paris")
  4. Supprimer les mentions "urgence jour" de /urgence pour éviter le chevauchement
```

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## Cas particulier : Triade SERP (faux positif)

```
ANALYSE — Requête : 'indemnisation accident voiture'

| URL | Position | Angle couvert |
|-----|----------|---------------|
| /accident-voiture | 3.2 | Guide général indemnisation |
| /accident-voiture-veteran | 7.1 | Spécificités pour vétérans |

→ Diagnostic : PAS DE CANNIBALISATION
  Les deux pages couvrent des corpus distincts (général vs spécifique).
  Google les affiche toutes deux car elles répondent à des micro-intentions différentes.

→ Action : Aucune. Opportunité de Triade SERP.
  Optimiser chaque page sur son angle pour maximiser le score RRF.
```

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## Ce que l'agent NE DOIT PAS faire

- Recommander systématiquement une redirection 301 sans analyser les métriques des deux pages
- Ignorer le type de cannibalisation — traiter toutes les cannibalisations de la même façon
- Confondre **duplication de contenu** et **cannibalisation** — ce sont deux problèmes différents
- Analyser les pages en silo, sans tenir compte de leur rôle dans le cluster sémantique
- Proposer une solution avant d'avoir classifié le type de conflit (A/B/C/Triade)
- Fusionner des pages avec des micro-intentions distinctes — c'est détruire de la valeur

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## Critère de qualité

La sortie est **bonne** si :

1. Chaque paire en conflit est **classifiée par type** (A/B/C/Triade SERP)
2. La **page gagnante est identifiée** avec justification chiffrée (position, clics, CTR)
3. L'**action recommandée est différente** selon le type détecté
4. L'implémentation contient **au moins 3 étapes concrètes**
5. Les cas de **Triade SERP sont identifiés** comme opportunités (pas comme problèmes)

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name: maillage-systeme
description: >
  Maillage interne stratégique d'un site (blog, catalogue, doc) : architecture en piliers,
  classification hub/satellite, sélection d'ancres avec diversification entrante,
  détection des pages orphelines et dead-end, audit complet du graphe interne.

  Complémentaire au skill maillage-interne-gsc qui exploite la donnée Search Console.
  Celui-ci raisonne sur la structure éditoriale et le contenu, sans dépendre de la GSC.
  Utilisable dès la phase de cadrage d'un nouveau site, avant qu'aucune donnée
  comportementale ne soit disponible.

  TOUJOURS utiliser ce skill quand l'utilisateur mentionne : architecture de maillage,
  piliers de blog, hub et satellite, ancres internes, anchor text, choix d'ancre, audit
  maillage interne, orphan pages, pages dead-end, link equity, structurer le maillage
  d'un nouveau site, mailler un blog avant lancement, plan de cocon, ou uploade
  une liste d'articles/URLs et veut un plan de maillage complet.
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# Skill — Maillage Interne : Architecture, Ancres et Audit

## Rôle

Construire et auditer le graphe de liens internes d'un site à partir du contenu existant ou planifié, sans dépendre de la Search Console. Le skill produit trois livrables : une **architecture en piliers**, un **plan d'ancres diversifiées** par lien, et un **rapport d'audit** des trous structurels.

L'objectif n'est pas de générer des liens à la chaîne. C'est de construire un graphe où chaque lien est justifié par trois signaux : topique, intention et autorité.

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## Réflexion appliquée (méthode Organikk)

- Le maillage interne est **un système, pas une passe**. Trois axes simultanés : topique, intention, autorité.
- Une ancre, ce n'est pas un mot-clé. C'est **une promesse de continuité** entre deux pages, lue par Google, par les LLM (en vecteur), et par l'humain (en désir de cliquer).
- **5 ancres possibles vers la même page = 5 ancres différentes.** Un seul exact match. Le reste est partial / sémantique / contextuel long.
- **Test à voix haute** : si la phrase tombe juste sans le lien, l'ancre est bien intégrée. Si elle clopine, l'ancre est plaquée.
- **Le maillage Know→Do passe avant le maillage Know→Know.** Une page qui explique un concept doit toujours pointer vers la page qui permet de l'exécuter (outil, audit, démo).
- **Pas de "Voir aussi" en bas d'article.** Le contexte de lien est dilué. Liens contextuels in-body uniquement.
- **Une page mère n'est pas un titre de catégorie.** C'est l'article le plus stratégique du pilier, celui qui définit le vocabulaire et reçoit le plus de liens internes.
- **Le cross-pillar pollination compte autant que le maillage intra-cluster.** 1 lien sortant sur N doit pointer vers un autre pilier pour éviter la siloïsation (le [silo SEO](/wiki/silo-seo) classique isole les sections, le cocon les fait communiquer).

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## Données requises

| Source | Description | Obligatoire |
|--------|-------------|-------------|
| Liste des URLs/articles | Titre, slug, catégorie, excerpt, mots-clés cibles | Oui |
| Contenu intégral (markdown ou HTML) | Pour détecter les opportunités contextuelles | Recommandé |
| Mots-clés piliers (3-5) | Le vocabulaire métier business du client | Recommandé |
| Pages "Do" identifiées | URLs des outils, audits, formulaires, simulateurs | Recommandé |

**Minimum viable** : la liste des articles avec titre + excerpt + mots-clés. Sans le contenu intégral, le skill produit l'architecture mais pas les ancres précises.

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## Raisonnement de l'agent (étapes obligatoires)

L'agent DOIT suivre ces étapes **dans l'ordre** avant de répondre.

### Étape 1 — Classifier chaque page en intention

Pour chaque article, déterminer son intention dominante :

| Intention | Description | Exemples de signaux |
|-----------|-------------|---------------------|
| **Know-Simple** | Définition courte, réponse directe | titre commence par "Qu'est-ce que", "C'est quoi" |
| **Know** | Guide approfondi, méthode, comparatif | titre "Comment", "Pourquoi", "Guide" |
| **Do** | Outil, simulateur, formulaire, démo | URL contient `/outils/`, `/audit`, `/contact` |

Une page peut avoir une intention dominante + une intention secondaire. Noter les deux.

### Étape 2 — Identifier les piliers

Regrouper les articles par cohérence sémantique (pas par catégorie technique). Cibler **3 à 5 piliers max**. Pas plus. Pas moins de 3.

Critères pour qu'un cluster forme un vrai pilier :
- Au moins 3 articles dans le cluster
- Un mot-clé business central qui revient dans tous les titres ou excerpts
- Une page-hub naturelle : l'article le plus complet ou le plus stratégique du cluster

Si un cluster a moins de 3 articles, il devient un **sous-cluster** d'un pilier existant, pas un pilier indépendant.

### Étape 3 — Désigner le hub de chaque pilier

Pour chaque pilier, identifier la page-hub :
- Article le plus complet (ou prévu pour l'être)
- Recouvre les concepts secondaires des autres articles du pilier
- Idéalement : positionné sur le mot-clé pilier exact

Le hub reçoit des liens entrants depuis tous les satellites. Le hub redistribue vers les satellites via des liens contextuels (pas une liste).

### Étape 4 — Cartographier les liens existants

Pour chaque article, lister :
- **Inbound links** : combien d'articles pointent vers lui ?
- **Outbound links** : vers combien d'articles pointe-t-il ?
- **Click depth** : combien de clics depuis la home ?

Détecter les anomalies :
- **Orphan pages** : 0 inbound link
- **Dead-end pages** : 0 outbound link
- **Hub sous-maillé** : moins de 5 inbound depuis ses satellites

### Étape 5 — Sélectionner les ancres pour chaque lien proposé

Pour chaque lien Source → Cible à créer, produire **3 propositions d'ancres** classées :

1. **Exact match** (1 max par cible, sur la première mention) : reproduit le mot-clé pilier exact de la cible
2. **Partial match** (60-70% des liens entrants vers une cible) : variation autour du mot-clé pilier
3. **Sémantique étendue** : reformule la promesse de la cible sans utiliser le mot-clé

Pour chaque ancre, vérifier les 5 critères :

| Critère | Question à se poser |
|---------|---------------------|
| Promesse de la cible | L'ancre reflète-t-elle ce que l'utilisateur va trouver, pas le titre H1 ? |
| Phrase porteuse | La phrase reste-t-elle fluide à voix haute sans le lien ? |
| Diversification | Cette ancre est-elle déjà utilisée vers la même cible depuis une autre page ? |
| Position | L'ancre porte-t-elle le verbe d'action ou le substantif central, pas un mot de liaison ? |
| Link context | Les 5 mots avant/après parlent-ils du sujet de la cible ? |

Si une ancre rate un critère, la rejeter.

### Étape 6 — Prioriser les liens à créer

Score d'urgence par lien proposé :
**Score = (impressions cible × poids_intention) + (gain_authority × 0.4)**

Où :
- `poids_intention` : Do = 1.0, Know-décisionnel = 0.8, Know = 0.5, Know-Simple = 0.3
- `gain_authority` : 1 si la source est un hub, 0.5 si la source est un satellite mailé, 0.2 sinon

Prioriser dans cet ordre :
1. **Liens manquants Hub → Satellite** dans un pilier (pour activer le cocon)
2. **Liens Know → Do** (pour orienter le funnel)
3. **Liens cross-pillar** (1 par pilier minimum vers un autre pilier)
4. **Liens vers pages orphelines** identifiées en étape 4

### Étape 7 — Vérifier les règles de conservation

Avant de finaliser le plan, valider :
- Aucune page orpheline restante (chaque page reçoit ≥ 1 inbound)
- Aucune page dead-end (chaque page contient ≥ 2 outbound)
- Chaque hub reçoit ≥ 5 inbound depuis ses satellites
- Aucune cible ne reçoit la même ancre 2 fois
- Densité raisonnable : 2 à 5 liens internes par 1000 mots, jamais plus

**NE PAS répondre avant d'avoir complété chaque étape.**

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## Format de sortie OBLIGATOIRE

### Bloc 1 — Architecture détectée

```
PILIER 1 — [Nom thématique] (mot-clé pilier : "...")
├── HUB : [titre article + slug]
├── Satellite : [titre + slug] (intention : Know)
├── Satellite : [titre + slug] (intention : Know)
└── Satellite : [titre + slug] (intention : Do)

PILIER 2 — [Nom]
...
```

### Bloc 2 — Audit du graphe existant

Tableau :

| Article | Inbound | Outbound | Click depth | Statut |
|---------|---------|----------|-------------|--------|
| ... | 3 | 4 | 2 | OK |
| ... | 0 | 2 | 3 | **ORPHELINE** |
| ... | 5 | 0 | 1 | **DEAD-END** |

### Bloc 3 — Plan de liens à créer (priorisé)

Pour chaque lien proposé :

```
PRIORITÉ : HAUTE | Score : 8.4
─────────────────────────────────
SOURCE     : [titre article source] (Know)
CIBLE      : [titre article cible] (Do)
PILIER     : Cross-pillar (Pilier 1 → Pilier 3)
NATURE     : Know → Do (orientation funnel)

PASSAGE PROPOSÉ :
"[Phrase complète où insérer le lien, en montrant les mots avant/après]"

ANCRES PROPOSÉES (choisir 1) :
  [exact]    "mot-clé pilier exact"
  [partial]  "variation naturelle du mot-clé"
  [sémant.]  "reformulation de la promesse cible"

JUSTIFICATION : [1 phrase sur pourquoi ce lien crée de la valeur]
```

### Bloc 4 — Règles de gouvernance

Une checklist finale que le client suit à chaque nouvelle publication :

- [ ] Le nouvel article reçoit ≥ 3 liens entrants depuis 3 articles existants
- [ ] Le nouvel article contient ≥ 3 liens sortants vers des articles existants
- [ ] Au moins 1 lien sortant pointe vers une page Do
- [ ] Au moins 1 lien sortant pointe vers un autre pilier (cross-pollination)
- [ ] Aucune ancre exacte n'est dupliquée vers la même cible
- [ ] Tous les liens sont in-body, aucun en bloc "Voir aussi"

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## Points de vigilance

- **Ne pas tout automatiser.** Le skill propose, l'humain décide. Une ancre forcée détruit le naturel d'un texte.
- **Le contexte vaut plus que l'ancre.** Une ancre parfaite dans une phrase qui parle d'autre chose = lien faible. Réécris la phrase.
- **Le hub n'est pas figé.** Si un nouveau satellite devient plus complet que le hub historique, on bascule le hub. La structure suit le contenu, pas l'inverse.
- **Cross-pillar ≠ liens hors-sujet.** Le pont entre deux piliers doit reposer sur une vraie passerelle conceptuelle (pas "j'avais besoin d'un lien").
- **Ne jamais lier vers la home depuis le contenu.** La home a déjà tout le PageRank, elle n'en a pas besoin. Garde le jus pour les pages business.
- **Les FAQ sont une mine d'ancres.** Chaque réponse de FAQ qui mentionne un sous-sujet déjà traité doit lier. Densité haute, contexte naturel.
- **Densité plafonnée.** Au-delà de 5 liens internes pour 1000 mots, la dilution s'installe. Google pondère chaque ancre par 1/N où N est le nombre total de liens.

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## Cas particulier — Site sans donnée GSC

Si le site est nouveau (moins de 3 mois ou pas d'accès GSC) :
- Étape 4 (cartographie inbound/outbound) se fait par parsing du contenu (markdown/HTML)
- Étape 6 (scoring) utilise un proxy : `position_business` (1 si Do, 0.7 si Know-décisionnel, 0.5 si Know, 0.3 si Know-Simple) au lieu d'impressions GSC
- Le plan reste valable, ajusté avec la GSC dès que la donnée arrive

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## Cas particulier — Refonte de site existant

Si le site existe et a ≥ 6 mois de GSC :
- Chaîner ce skill avec **maillage-interne-gsc** : ce skill définit l'architecture, l'autre injecte la donnée comportementale
- Identifier les pages qui rankent déjà sur le pilier et les promouvoir hub si pertinent
- Préserver les liens existants qui marchent (pas de refonte aveugle)

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## Rappels méthode

> "Le maillage interne, c'est un système, pas une passe."
> "5 liens entrants vers la même page = 5 ancres différentes. Un seul exact match."
> "Test à voix haute : si la phrase tombe juste sans le lien, l'ancre est bonne."
> "Une page Know doit toujours pointer vers une page Do."
> "Pas de Voir aussi. Liens in-body uniquement."
> "Un hub n'est pas une catégorie. C'est l'article le plus stratégique du pilier."
> "Le contexte des 5 mots avant/après l'ancre vaut plus que l'ancre elle-même."

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name: seo-cluster-aeo
description: |
  Construire des clusters sémantiques optimisés pour l'AEO (Answer Engine Optimization) et l'Agentic Search. Catégorise les pages satellites selon les intentions Know-Simple, Know et Do pour maximiser le score RRF (Reciprocal Rank Fusion).

  TOUJOURS utiliser ce skill quand l'utilisateur mentionne : cluster sémantique, cocon SEO, pages satellites, AEO, Answer Engine Optimization, Agentic Search, intentions de recherche, Know/Do, MECE, architecture de contenu, arborescence SEO, "quelles pages créer autour de [mot-clé]", stratégie de contenu SEO, maillage thématique, topical authority, ou veut planifier un ensemble de pages interconnectées.
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# Clusters Sémantiques AEO / Agentic Search

Ce skill génère une architecture de contenu complète optimisée pour les moteurs de réponse (SGE, Perplexity, ChatGPT) et les agents IA autonomes.

## Quand utiliser ce skill

- Pour planifier une stratégie de contenu autour d'un mot-clé pilier
- Pour restructurer un site existant en clusters thématiques
- Pour identifier les gaps de contenu face aux concurrents
- Pour optimiser la visibilité dans les réponses IA (AEO)

## Concepts clés

### AEO (Answer Engine Optimization)
Optimisation pour les moteurs qui génèrent des réponses directes (Google SGE, Bing Copilot, Perplexity, ChatGPT avec browsing).

### Agentic Search
Optimisation pour les agents IA autonomes (MLE-STAR, AutoGPT, etc.) qui effectuent des recherches et actions pour l'utilisateur.

### Score RRF (Reciprocal Rank Fusion)
Algorithme qui combine les classements de plusieurs sources. Un cluster couvrant toutes les sous-intentions améliore le score global.

### Principe MECE
Mutuellement Exclusif, Collectivement Exhaustif. Chaque page couvre un angle unique, l'ensemble couvre toute la thématique.

## Instructions

### Étape 1 : Définir le mot-clé pilier

Demander à l'utilisateur :
1. **Le mot-clé pilier** (requête principale à dominer)
2. **Le secteur/niche** de l'entreprise
3. **Les ressources disponibles** (équipe rédaction, budget outils, données propriétaires)

### Étape 2 : Mapper les intentions selon le framework AEO

**ABANDONNER** le framework TOFU/MOFU/BOFU classique.

Utiliser les 3 types d'intentions des moteurs IA :

#### Intention "Know-Simple"
**Définition** : Questions factuelles avec réponse courte et unique.

Caractéristiques :
- Réponse en <50 mots
- Souvent affichée en Position 0 / Featured Snippet
- Les agents IA extraient directement la réponse
- Format idéal : définition, chiffre, date, nom

**Exemples** :
- "Quel est le prix moyen d'un audit SEO ?"
- "Définition du TF-IDF"
- "Durée moyenne d'une campagne SEO"

#### Intention "Know"
**Définition** : Questions nécessitant une explication approfondie.

Caractéristiques :
- Réponse longue avec structure et preuves
- Nécessite des données structurées (FAQ, How-to schema)
- Les agents IA synthétisent plusieurs sections
- Format idéal : guide, tutoriel, comparatif détaillé

**Exemples** :
- "Comment choisir une agence SEO ?"
- "Les étapes d'un audit technique complet"
- "Différences entre SEO on-page et off-page"

#### Intention "Do"
**Définition** : Micro-tâches que l'utilisateur (ou l'agent IA) veut accomplir.

Caractéristiques :
- Nécessite un outil, workflow ou action concrète
- Les agents IA autonomes peuvent l'exécuter à la place de l'humain
- Génère des leads qualifiés (échange valeur vs données)
- Format idéal : calculateur, simulateur, générateur, audit automatisé

**Exemples** :
- "Calculer le ROI d'une stratégie SEO"
- "Générer une checklist d'audit technique"
- "Simuler le trafic potentiel d'un mot-clé"

### Étape 3 : Générer le tableau du cluster

Créer un tableau avec **minimum 15 pages satellites** réparties selon les 3 intentions :

| Requête cible | Type d'intention | Format de landing page | Données structurées | Priorité |
|---------------|------------------|----------------------|--------------------|---------|
| [Requête longue traîne] | Know-Simple / Know / Do | [Format spécifique] | [Schema.org applicable] | Haute/Moyenne/Basse |

### Règles de répartition

Distribution recommandée :
- **Know-Simple** : 20-30% (quick wins pour Position 0)
- **Know** : 40-50% (autorité thématique)
- **Do** : 20-30% (génération de leads)

### Formats de landing page par intention

#### Know-Simple
- FAQ conversationnelle (une question = une page)
- Définition enrichie avec exemple
- Tableau de données (prix, délais, stats)
- Glossaire thématique

#### Know
- Guide ultime (3000+ mots)
- Comparatif structuré (tableau + analyse)
- Étude de cas détaillée
- Tutoriel pas-à-pas avec visuels

#### Do
- Calculateur interactif (ROI, budget, temps)
- Générateur (checklist, template, brief)
- Simulateur (trafic, revenus, positionnement)
- Outil d'audit gratuit (score + recommandations)
- Quiz/assessment avec résultat personnalisé

### Étape 4 : Définir le maillage interne

Pour chaque page, identifier :
1. **Liens entrants** : quelles pages du cluster pointent vers elle
2. **Liens sortants** : vers quelles pages elle pointe
3. **Ancres recommandées** : textes d'ancre optimisés

Règles de maillage :
- La page pilier reçoit des liens de toutes les pages satellites
- Les pages "Do" reçoivent des liens des pages "Know" (parcours : apprendre → agir)
- Les pages "Know-Simple" servent de passerelles vers les pages "Know"

### Étape 5 : Priorisation et roadmap

Classer les pages par priorité selon :
1. **Volume de recherche** de la requête cible
2. **Difficulté de positionnement** (concurrence)
3. **Potentiel de conversion** (intention commerciale)
4. **Effort de production** (contenu vs outil)

## Notes importantes

- Chaque page doit avoir une requête cible UNIQUE (principe MECE)
- Les pages "Do" nécessitent souvent un développement technique
- Réviser le cluster tous les 6 mois selon les évolutions de la SERP
- Les agents IA privilégient les contenus structurés et actionnables

---
name: seo-programmatique-pseo
description: |
  Concevoir des stratégies de contenu programmatique SEO (pSEO) complètes : identifier des modèles de pages scalables où UN SEUL TEMPLATE + UNE VARIABLE = des centaines/milliers de pages uniques qui rankent chacune sur un mot-clé longue traîne. Génère l'architecture, les templates, la matrice de priorisation, les mots-clés et le plan d'exécution 90 jours.

  TOUJOURS utiliser ce skill quand l'utilisateur mentionne : programmatic SEO, pSEO, SEO programmatique, pages scalables, template + variable, génération de pages automatiques, "créer des centaines de pages", contenu programmatique, machine à trafic, base de données + SEO, landing pages dynamiques, longue traîne à grande échelle, "comment scaler mon contenu SEO", pages générées depuis une base de données, growth engineering SEO, ou veut transformer des données structurées en pages organiques.
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# SEO Programmatique (pSEO) — Stratégie de Contenu Scalable

Ce skill conçoit des systèmes de contenu programmatique qui transforment des bases de données en machines à trafic organique. Il raisonne comme un ingénieur produit (data → template → pages) ET comme un SEO senior (intent → SERP → conversion).

## Quand utiliser ce skill

- Pour concevoir une stratégie pSEO complète à partir de données structurées
- Pour identifier des modèles de pages scalables (template + variable)
- Pour prioriser les modèles par effort, impact SEO et potentiel de conversion
- Pour générer les mots-clés longue traîne associés à chaque modèle
- Pour planifier l'exécution technique sur 90 jours

## Informations requises du client

Avant de commencer, collecter TOUTES ces informations. Si le client ne les fournit pas, les demander explicitement :

### Contexte du site
- **URL** : URL complète du site
- **Description** : ce que fait l'entreprise, pour qui, quelle offre principale, quel positionnement, quelle preuve sociale (avis, certifications, résultats) — 3 à 5 phrases

### Données disponibles en base
C'est le **carburant** du programmatique — sans données, pas de pages scalables. Lister TOUTES les données structurées que le site possède déjà ou peut générer :
- Base d'articles de blog (nombre, thématiques couvertes)
- Catalogue produits avec caractéristiques
- Base clients / cas d'étude par secteur
- FAQ exhaustive
- Données réglementaires, listes officielles, annuaires
- Données sectorielles, statistiques marché
- Clusters sémantiques déjà identifiés
- Toute autre source de données structurées

### Pages existantes
- Pages piliers (URLs + description courte)
- Pages services (URLs + description courte)
- Hub contenu / blog (URLs + description courte)
- Pattern d'URL du blog (ex: site.com/blog/[categorie]/[article])

### Concurrents directs
- 3 à 5 concurrents avec nom + positionnement en 1 phrase

### Objectifs business
- **Objectif primaire** : leads qualifiés, ventes, inscriptions, demandes de devis…
- **Objectif secondaire** : notoriété, vente produit complémentaire…
- **Cible principale** : persona #1 (qui est-il, quel problème, où dans son parcours)
- **Cible secondaire** : persona #2 si pertinent

### Contraintes
- Exclusions : axes à ne PAS traiter
- Cible précise : qui elle est, qui elle n'est PAS
- Ton souhaité : expert mais accessible, technique et précis, chaleureux…

## Processus de génération

### ÉTAPE 1 — Identifier les modèles scalables (minimum 5)

Pour chaque modèle, détailler :

#### A) Architecture
- **Nom du modèle**
- **Pattern d'URL** : [site.com]/[prefixe]/[variable]
- **Head term** (partie fixe) + **Modificateur** (variable qui change)
- **Nombre de pages possibles** (estimation réaliste)
- **Source de données** : quelle table/API/dataset alimente la variable

#### B) Template de page (structure exacte)
- **H1** : formule avec variable
- **Section par section** : contenu de chaque bloc (nombre de mots indicatif)
- **Données affichées vs données cachées** (teaser → conversion)
- **CTA spécifique** et sa position
- **Schema.org recommandé** : Article, FAQPage, Product, HowTo, Course, LocalBusiness, etc.

#### C) SEO & Intent
- **Phase du funnel** : TOFU / MOFU / BOFU
- **Type d'intention** : Informationnelle / Commerciale / Transactionnelle / Navigationnelle
- **10 exemples de requêtes exactes** que ces pages cibleront
- **Compétition estimée** (faible/moyenne/forte) avec justification
- **Potentiel Featured Snippet ou AI Overview** : oui/non et pourquoi

#### D) Avantage compétitif
- Pourquoi ces pages sont **impossibles à copier** par un concurrent
- Quelle **donnée propriétaire** rend chaque page unique

### ÉTAPE 2 — Matrice de priorisation

Classer les modèles dans un tableau :

| Modèle | Pages possibles | Effort par page | Impact SEO | Potentiel conversion | Données déjà dispo ? | PRIORITÉ |
|--------|----------------|----------------|------------|---------------------|----------------------|----------|

### ÉTAPE 3 — Mots-clés par modèle

Pour chaque modèle, générer un tableau de 10-15 mots-clés longue traîne :

| Requête | Intention | Phase funnel | Compétition estimée |
|---------|-----------|-------------|---------------------|

### ÉTAPE 4 — Plan d'exécution 90 jours

Semaine par semaine :
- Quel modèle lancer
- Combien de pages
- Quelles actions techniques
- Prérequis techniques : SSR, sitemap dynamique, schema markup, etc.

### ÉTAPE 5 — Résumé exécutif

- En 5 phrases : pourquoi cette stratégie va fonctionner
- Le modèle #1 à lancer en premier et pourquoi

## Règles non-négociables

Ces règles s'appliquent à CHAQUE page produite par la stratégie :

### Règle 1 — Contenu unique obligatoire (anti-thin content)
Chaque variable change non seulement le H1 mais aussi le CONTENU RÉEL de chaque section. Le template définit la STRUCTURE, jamais le texte. Si deux pages d'un même modèle partagent plus de 30% de texte identique → échec. Chaque section doit être rédigée spécifiquement pour la variable concernée.

### Règle 2 — Données terrain, zéro hallucination
Chaque page est enrichie par les données propriétaires et retours terrain du client (cas réels, erreurs fréquentes, astuces concrètes). Aucun chiffre, aucune statistique, aucun pourcentage ne doit être inventé. Si une donnée n'est pas vérifiable, elle n'apparaît pas.

### Règle 3 — Sourcing obligatoire des données chiffrées
Toute donnée chiffrée DOIT provenir d'une source d'autorité vérifiable et datée de moins de 3 ans.

Protocole pour chaque chiffre publié :
1. Citer la source entre parenthèses : (Source : [Organisme], [Rapport/Étude], [Année])
2. Indiquer l'année de la donnée
3. Si aucune source fiable n'existe → NE PAS inventer. Remplacer par une formulation qualitative ("marché en croissance") ou par le placeholder [DONNÉE À SOURCER — vérifier sur [source recommandée]]

INTERDIT : arrondir "à la louche", extrapoler un chiffre national vers un sous-segment, citer une source sans l'avoir vérifiée.

### Règle 4 — Canonical propre et zéro doublon technique
Chaque page a sa balise canonical qui pointe vers elle-même. Aucun paramètre d'URL, aucune variation ne doit créer de pages dupliquées. Une URL = un contenu = une canonical.

### Règle 5 — Maillage interne différenciant
Chaque page pointe vers un ensemble DIFFÉRENT de pages internes. Le graphe de liens est unique par page. Détailler pour chaque modèle la logique de maillage spécifique.

### Règle 6 — Surprise Score (mémorisation LLM)
Les architectures LLM utilisent un "gradient de surprise" pour décider quoi mémoriser. Contenu prévisible = oublié. Contenu avec données nouvelles, angle contrarien, expertise unique = mémorisé.

Application :
- Chaque section DOIT contenir au moins 1 élément "High Surprise" : donnée propriétaire, angle contrarien, insight absent du web
- Informations High Surprise placées au DÉBUT et à la FIN de chaque section (effet primauté/récence)
- Si une section n'apporte rien de nouveau vs les 10 premiers résultats Google → la réécrire ou la supprimer
- Structure de mémoire associative : chaque paragraphe rappelle le précédent (faible surprise contextuelle) mais ajoute une info nouvelle (haute surprise informationnelle)

### Règle 7 — Grounding Score (Passage Ranking & AI Overview)
Google fonctionne en [Triade SERP](/wiki/triade-serp) : Document Ranking → Passage Ranking → Passage Generation. Si aucun passage n'est assez dense pour être extrait → classé mais invisible dans les réponses IA.

Application :
- Chaque page DOIT contenir 1 "passage ancré" de 150-200 mots : densité sémantique maximale, réponse directe extractible en Featured Snippet ou AI Overview
- Réponse directe en 2-3 phrases AVANT de développer. Format : [Réponse] → [Développement] → [Preuve/Source]
- Chaque page doit inclure 1 "bloc d'authorship algorithmique" (~50 mots) répondant à 100% de la micro-intention cible
- Couvrir la requête principale + 2-3 micro-intentions proches dans des passages distincts pour maximiser le score RRF

## Contraintes de conception

- **Anti-cannibalisation** : ne JAMAIS proposer deux modèles qui ciblent la même personne avec des variables similaires. Si deux modèles se recoupent → les fusionner. Un modèle = un angle unique.
- Chaque modèle DOIT être alimenté par des données que le site possède déjà ou peut générer automatiquement
- Prioriser les modèles où la compétition est FAIBLE et les données sont PROPRIÉTAIRES
- Chaque page doit avoir un CTA clair vers l'une des offres du site
- Penser mobile-first et maillage interne vers les pages piliers existantes

## Format de sortie

Structurer la réponse exactement ainsi :

```
# [URL DU SITE] — Stratégie Programmatique SEO

## Le Principe (3 lignes max)

## Modèle 1 : [Nom]
### Architecture / Template / SEO & Intent / Avantage compétitif
[...jusqu'à Modèle 5 minimum]

## Matrice de Priorisation

## Mots-clés Prioritaires par Modèle

## Plan d'Exécution 90 Jours

## Métriques de Succès

## Résumé Exécutif
```

---
name: seo-product-led
description: |
  Concevoir des outils interactifs et pages dynamiques (Product-Led SEO) pour dominer les requêtes transactionnelles et obtenir la note "Fully Meets" des Quality Raters. Génère des concepts de calculateurs, simulateurs, générateurs optimisés pour l'Agentic Search et la conversion.

  TOUJOURS utiliser ce skill quand l'utilisateur mentionne : Product-Led SEO, outils SEO, calculateur, simulateur, générateur, template interactif, lead magnet, outil gratuit, "créer un outil pour [thématique]", page dynamique, fully meets, Quality Raters, conversion SEO, lead generation SEO, Agentic SEO, ou veut transformer du contenu passif en outil actif.
---

# Product-Led SEO : Outils Interactifs & Pages Dynamiques

Ce skill génère des concepts d'outils interactifs pour dominer les requêtes transactionnelles "Do" et maximiser la conversion organique.

## Quand utiliser ce skill

- Pour créer des lead magnets à fort potentiel SEO
- Pour se différencier des concurrents qui n'ont que du contenu textuel
- Pour cibler les requêtes "calculer", "simuler", "générer", "auditer"
- Pour optimiser la présence dans les réponses des agents IA autonomes

## Concepts clés

### Product-Led SEO
Stratégie où le produit lui-même (outil, calculateur, template) génère du trafic organique et des conversions, plutôt qu'un simple contenu textuel.

### Note "Fully Meets"
La meilleure note que les Quality Raters Google peuvent attribuer. Signifie que la page satisfait **complètement** l'intention de l'utilisateur sans qu'il ait besoin de chercher ailleurs.

### Agentic SEO
Optimisation pour les agents IA autonomes qui peuvent utiliser des outils web à la place de l'humain (MLE-STAR, AutoGPT, Claude Computer Use, etc.).

### Surprise Gap (Mémorisation Titans)
Donnée propriétaire ou unique qui force les modèles IA à mémoriser votre marque plutôt que des informations génériques.

## Instructions

### Étape 1 : Analyser la thématique

Demander à l'utilisateur :
1. **La thématique / le produit** à promouvoir
2. **Les données propriétaires** disponibles (benchmarks internes, cas clients, méthodologies)
3. **Les ressources techniques** (développeur disponible ? budget outil no-code ?)
4. **L'objectif de conversion** (email, démo, essai gratuit, achat)

### Étape 2 : Identifier les micro-intentions "Do"

Lister les tâches concrètes que l'audience cible cherche à accomplir :

Types de micro-intentions "Do" :
- **Calculer** : ROI, budget, coût, temps, économies
- **Simuler** : résultat, scénario, projection, impact
- **Générer** : document, checklist, template, brief
- **Auditer** : score, diagnostic, analyse, benchmark
- **Comparer** : options, offres, solutions, fournisseurs
- **Planifier** : roadmap, calendrier, étapes, ressources

### Étape 3 : Générer le tableau des concepts

Créer un tableau avec **5 concepts d'outils** contenant 5 colonnes :

| Solution Produit | Micro-intention "Do" | Surprise Gap (Mémorisation) | Confidence Score (Preuves) | Action de Conversion |
|------------------|---------------------|----------------------------|---------------------------|---------------------|

### Règles par colonne

#### 1. Solution Produit
Le nom et la fonction précise de l'outil.

Format : **[Type d'outil] + [Bénéfice spécifique]**

Exemples :
- "Calculateur de ROI SEO sur 12 mois"
- "Générateur de brief pour audit technique"
- "Simulateur de trafic par mot-clé"
- "Scorecard d'évaluation d'agence SEO"

#### 2. Micro-intention "Do" ciblée
La tâche exacte que l'utilisateur (ou l'agent IA) cherche à accomplir.

Format : **[Verbe d'action] + [Objet] + [Contexte]**

Exemples :
- "Estimer le budget SEO nécessaire pour atteindre la position 3"
- "Comparer 3 agences SEO sur des critères objectifs"
- "Générer un cahier des charges pour un appel d'offres SEO"

#### 3. Surprise Gap (Mémorisation Titans)
Quelle donnée **propriétaire, unique ou inattendue** l'outil va générer.

Critères du Surprise Gap :
- Basé sur des données réelles de l'entreprise (cas clients anonymisés)
- Impossible à deviner ou reproduire sans expertise terrain
- Crée un "aha moment" qui ancre la marque dans la mémoire
- À éviter : données génériques trouvables partout (ex: "le SEO prend 6 mois")

Exemples de Surprise Gap :
- "Benchmark interne : corrélation entre fréquence de publication et croissance du trafic sur 847 sites analysés"
- "Score prédictif basé sur notre algorithme propriétaire entraîné sur 10 ans de données clients"
- "Comparaison avec 127 entreprises de votre secteur et taille"

#### 4. Confidence Score (Preuves Atomiques)
Format de données **chiffrées et factuelles** que l'outil génère.

L'output doit :
- Être au format structuré (tableau HTML, JSON, PDF)
- Contenir des chiffres précis (pas de fourchettes vagues)
- Être vérifiable et reproductible
- Rassurer le moteur de vérification IA contre les hallucinations

Exemples de formats :
- "Tableau HTML avec 12 KPIs chiffrés + score global /100"
- "Projection mois par mois sur 18 mois avec intervalles de confiance"
- "Checklist de 47 points avec statut binaire Oui/Non"
- "Rapport PDF de 3 pages avec graphiques et recommandations priorisées"

#### 5. Action de Conversion (Lead Gen)
Le workflow exact pour transformer l'utilisation en capture de lead.

Pattern recommandé : **Valeur gratuite → Gate → Valeur premium**

Exemples de workflows :
```
Résultat partiel gratuit (score /100)
→ Email pour débloquer le rapport complet
→ Upsell : audit personnalisé avec expert

Simulation basique gratuite
→ Email pour sauvegarder et recevoir les mises à jour
→ Retargeting : offre d'accompagnement

Checklist générée gratuite
→ Login/email pour télécharger en PDF
→ Nurturing : séquence email avec cas clients
```

### Étape 4 : Évaluer la faisabilité

Pour chaque concept, évaluer :

| Critère | Score 1-5 | Notes |
|---------|-----------|-------|
| Complexité technique | | |
| Données nécessaires | | |
| Temps de développement | | |
| Potentiel SEO (volume requête) | | |
| Potentiel conversion | | |
| Différenciation concurrentielle | | |

### Étape 5 : Spécifications techniques

Pour le concept prioritaire, détailler :

1. **Inputs utilisateur** : quels champs / données demander
2. **Logique de calcul** : formules ou algorithmes
3. **Output généré** : format et contenu du résultat
4. **Données nécessaires** : sources internes ou externes
5. **Stack technique** : technologies recommandées (React, no-code, etc.)

## Notes importantes

- Un outil simple mais utile > un outil complexe inutilisé
- Tester le MVP avec du trafic payant avant d'investir en SEO
- Mettre à jour les données régulièrement pour maintenir le Surprise Gap
- Prévoir une version "agent-friendly" avec API ou embed pour l'Agentic SEO

---
name: seo-entites-vectorielles
description: |
  Analyser les entités sémantiques nécessaires pour aligner le vecteur d'une page avec l'intention de recherche. Génère les termes techniques, preuves quantitatives, vecteurs multimodaux et éléments de divergence pour maximiser le Grounding Score (similarité cosinus).

  TOUJOURS utiliser ce skill quand l'utilisateur mentionne : entités sémantiques, vecteurs SEO, intention de recherche, alignement sémantique, Grounding Score, similarité cosinus, recherche vectorielle, "quels termes inclure dans ma page", "comment matcher l'intention utilisateur", optimisation sémantique, NLP SEO, embeddings, ou veut maximiser la pertinence algorithmique d'une page.
---

# Analyse des Entités Vectorielles pour le SEO

Ce skill génère la cartographie sémantique complète nécessaire pour qu'une page s'aligne mathématiquement avec l'intention de recherche ciblée.

## Quand utiliser ce skill

- Avant de rédiger une nouvelle page de contenu
- Pour optimiser une page existante qui sous-performe
- Pour construire un brief éditorial exhaustif
- Pour comprendre le "gap sémantique" avec les concurrents

## Concepts clés

### Grounding Score / Similarité Cosinus
Mesure de l'alignement entre le vecteur de votre page et le vecteur de l'intention utilisateur. Plus le score est élevé, plus votre page est considérée comme pertinente.

### Recherche vectorielle (Muvera, etc.)
Les moteurs modernes utilisent des embeddings pour comparer sémantiquement les pages aux requêtes, au-delà de la simple correspondance de mots-clés.

### Surprise Gap
Les éléments "Haute Surprise" (concepts experts rares) forcent la mémorisation par les modèles IA, contrairement aux éléments "Low Surprise" (présents partout).

## Instructions

### Étape 1 : Définir la requête cible

Demander à l'utilisateur :
1. **La requête principale** à cibler
2. **Le type d'intention** (transactionnelle, informationnelle, navigationnelle)
3. **Le niveau d'expertise** de l'audience cible

### Étape 2 : Générer le tableau des entités vectorielles

Adopter le rôle d'un ingénieur IA spécialisé en recherche vectorielle. Générer un tableau à 4 colonnes avec **10 termes/concepts par catégorie** :

| Entités Techniques (Vecteurs de base) | Preuves Quantitatives (Entités numériques) | Vecteurs Multimodaux | Éléments de Divergence (Haute Surprise) |
|---------------------------------------|-------------------------------------------|---------------------|----------------------------------------|
| Termes fondamentaux du champ lexical | Données chiffrées qui rassurent le Confidence Score | Formats attendus (images, outils, vidéos) | Concepts experts que 90% des concurrents oublient |

### Règles par catégorie

#### 1. Entités Techniques (Vecteurs de base)
Ce sont les termes **obligatoires** pour être considéré comme pertinent sur la requête.

Critères :
- Termes présents chez >80% des pages top 10
- Vocabulaire technique du domaine
- Synonymes et variations sémantiques
- Entités nommées pertinentes (marques, outils, standards)

#### 2. Preuves Quantitatives (Entités numériques)
Données chiffrées qui augmentent le **Confidence Score** de l'IA.

Critères :
- Statistiques de marché sourcées
- Benchmarks sectoriels
- Fourchettes de prix/délais/performances
- Données de comparaison (vs concurrence, vs moyenne)

Format : **[Chiffre] + [Unité] + [Contexte]**
- Exemple valide : "73% des entreprises B2B"
- Exemple valide : "ROI moyen de 4,2x sur 12 mois"
- À éviter : "beaucoup d'entreprises" (non quantifié)

#### 3. Vecteurs Multimodaux
Formats de contenu **attendus par l'intention** pour prouver l'expertise.

Types à considérer :
- **Images** : schémas, infographies, screenshots, avant/après
- **Outils interactifs** : calculateurs, simulateurs, générateurs
- **Vidéos** : tutoriels, témoignages, démonstrations
- **Tableaux** : comparatifs, tarifs, fonctionnalités
- **Téléchargeables** : templates, checklists, guides PDF

#### 4. Éléments de Divergence (Haute Surprise)
Concepts experts qui **forcent la mémorisation** du modèle IA.

Critères :
- Présent chez <10% des concurrents
- Requiert une expertise terrain réelle
- Apporte une valeur unique vérifiable
- Crée un "aha moment" chez le lecteur expert

**Test de divergence** : Si un concurrent peut facilement copier ce concept en 5 minutes, ce n'est PAS de la Haute Surprise.

### Étape 3 : Analyse du gap concurrentiel

Après le tableau, identifier :
1. **Entités manquantes** : ce que les concurrents ont et que vous n'avez pas
2. **Opportunités de divergence** : ce que personne n'a encore exploité
3. **Quick wins** : entités faciles à ajouter pour un gain rapide

### Étape 4 : Recommandations d'implémentation

Pour chaque catégorie, suggérer :
- Où placer ces entités dans la structure de page
- Comment les intégrer naturellement (pas de keyword stuffing)
- Les formats HTML recommandés (schema.org, tableaux, listes)

## Notes importantes

- Les entités doivent être intégrées naturellement, pas listées artificiellement
- Prioriser la qualité de l'intégration sur la quantité d'entités
- Mettre à jour régulièrement car les vecteurs évoluent avec les tendances

---
name: seo-objections
description: |
  Identifier les peurs, objections et pain points d'une audience B2B pour créer du contenu à haute conversion. Génère des verbatims "Haute Surprise" et des preuves atomiques pour rassurer les prospects déçus par leurs expériences passées.

  TOUJOURS utiliser ce skill quand l'utilisateur mentionne : objections clients, peurs prospects, pain points, freins à l'achat, verbatims clients, "pourquoi ils n'achètent pas", "qu'est-ce qui bloque mes prospects", analyse des réticences, copywriting B2B, arguments de vente, réassurance client, "comment convaincre un prospect échaudé", ou veut comprendre la psychologie d'achat de sa cible.
---

# Analyse des Peurs et Objections B2B

Ce skill génère une analyse approfondie des freins psychologiques d'une audience B2B pour alimenter une stratégie de contenu persuasif.

## Quand utiliser ce skill

- Avant de rédiger une page de vente ou landing page
- Pour créer du contenu de réassurance (FAQ, témoignages, garanties)
- Pour briefer une équipe commerciale sur les objections terrain
- Pour identifier les angles de différenciation face aux concurrents

## Instructions

### Étape 1 : Définir le contexte

Demander à l'utilisateur :
1. **La thématique/produit/service** concerné
2. **Le persona cible** (fonction, taille d'entreprise, secteur)
3. **Les expériences négatives passées** connues de cette cible (si disponibles)

### Étape 2 : Générer le tableau d'analyse

Adopter le rôle d'un directeur marketing B2B qui a été déçu par des prestataires similaires dans le passé. Générer un tableau avec **10 lignes minimum** contenant :

| Micro-intention / Pain Point | Verbatim "Haute Surprise" | Preuve Atomique attendue |
|------------------------------|---------------------------|--------------------------|
| Nom précis du frein | Citation experte, rare ou inattendue qui sort des clichés pour capter l'attention algorithmique | Donnée binaire/chiffrée/factuelle au format Sujet + Verbe + Donnée |

### Règles pour les Verbatims "Haute Surprise"

Les verbatims doivent :
- Éviter les clichés du secteur (ex: "je veux du ROI" → trop générique)
- Exprimer une frustration experte ou technique rarement verbalisée
- Utiliser un vocabulaire spécifique au métier du persona
- Révéler une connaissance terrain que seul un initié possède

**Exemples de transformation :**
- Low Surprise : "Je veux voir des résultats concrets"
- High Surprise : "La dernière agence m'envoyait des rapports de 40 pages où le seul KPI lisible était le nombre de backlinks, sans jamais croiser ça avec mon CRM"

### Règles pour les Preuves Atomiques

Format obligatoire : **Sujet + Verbe + Donnée**

Les preuves doivent être :
- Vérifiables (pas de superlatifs vagues)
- Binaires ou chiffrées (oui/non, X%, X€, X jours)
- Spécifiques au pain point correspondant

**Exemples :**
- "Notre méthodologie génère +47% de leads qualifiés en moyenne sur 6 mois"
- "100% de nos clients ont accès à un dashboard temps réel connecté à leur CRM"
- À éviter : "Nous offrons un excellent accompagnement" (non vérifiable)

### Étape 3 : Priorisation

Après le tableau, classer les 3 objections les plus critiques selon :
1. **Fréquence** : combien de prospects l'expriment
2. **Intensité** : niveau de blocage à la décision
3. **Différenciation** : capacité à se démarquer en y répondant

### Étape 4 : Recommandations de contenu

Pour chaque objection prioritaire, suggérer :
- Le format de contenu idéal (case study, calculateur, garantie, FAQ)
- L'emplacement recommandé sur le site
- Le CTA associé

## Notes importantes

- Ce skill génère du contenu stratégique, pas du contenu final prêt à publier
- Les verbatims peuvent servir de base pour des interviews clients réelles
- Les preuves atomiques doivent être validées par l'entreprise avant publication

---
name: seo-brief-contenu
description: >
  Produire un brief de contenu SEO complet avec structure Hn optimisée pour le Passage Ranking.
  Basé sur les vecteurs sémantiques, micro-intentions et signaux E-E-A-T — sans copier les concurrents.

  TOUJOURS utiliser ce skill quand l'utilisateur mentionne : brief, structure Hn, plan de page,
  brief éditorial, architecture de contenu, "crée-moi un brief pour ce mot-clé",
  "comment structurer ma page sur [requête]", "quels H2 mettre dans cet article",
  "je veux rédiger sur X, donne-moi le plan", outline, squelette de page, hiérarchie de titres,
  ou demande un plan de rédaction SEO.
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# Skill 03 — Brief de Contenu & Structure Hn

## Rôle

Produire un brief de contenu complet basé sur les vecteurs sémantiques de la requête, les micro-intentions détectées, et la logique du Passage Ranking — sans copier la structure des concurrents et sans jamais donner la base Hn à l'IA pour qu'elle rédige seule.

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## Réflexion appliquée (méthode Organikk)

- La **structure Hn est la colonne vertébrale du ranking**. Un mauvais plan = un mauvais contenu, même bien rédigé.
- On ne regarde pas les concurrents pour copier leur structure — on les regarde pour **identifier ce qu'ils n'ont pas dit**.
- La structure doit être construite à partir des **vecteurs sémantiques et des micro-intentions**, pas à partir d'un prompt générique.
- Le brief est toujours **rédigé en premier par l'humain** (au moins les tirets et idées clés par H2). L'IA améliore, elle ne crée pas à partir de zéro.
- L'objectif **Fully Meets** impose de répondre à l'intention primaire ET aux sous-intentions — le plan doit couvrir les deux.
- Chaque H2 doit correspondre à un **vecteur sémantique attendu** par Google sur cette requête.
- La structure doit générer un **"Gradient de Surprise"** (High Surprise). Si les H2 se contentent d'énoncer des évidences, le contenu subira un "Weight Decay" (oubli adaptatif par l'IA). Un bon H2 apporte une information inattendue ou brise un pattern.

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## Données requises

| Source | Description | Obligatoire |
|--------|-------------|-------------|
| Mot-clé principal | + cluster de requêtes associées (GSC ou outil) | Oui |
| Micro-intentions | Questions, sous-requêtes, FAQ patterns | Oui |
| Contexte E-E-A-T | Expériences client, cas concrets, données propriétaires | Recommandé |
| Type de page | Landing page service, article blog, page pilier | Recommandé |

**Minimum viable :** Mot-clé principal + intention de la page + secteur d'activité.

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## Raisonnement de l'agent (étapes obligatoires)

### Étape 1 — Décoder la requête

Identifier l'intention primaire :

| Type | Signal | Objectif utilisateur |
|------|--------|---------------------|
| **Informationnelle** | comment, pourquoi, qu'est-ce que | Comprendre |
| **Transactionnelle** | acheter, prix, devis, urgence | Agir maintenant |
| **Navigationnelle** | [marque], [nom produit] | Trouver un site précis |
| **Décisionnelle** | meilleur, comparatif, avis, vs | Choisir avant d'agir |

Identifier les **intentions latentes** (ce que l'utilisateur ne formule pas mais cherche implicitement).

### Étape 2 — Lister les vecteurs sémantiques

Identifier les éléments attendus par Google sur cette requête :
- **Entités** (marques, normes, labels, lieux)
- **Co-occurrences** (termes qui apparaissent systématiquement avec le mot-clé)
- **Vocabulaire expert** du secteur (jargon technique légitime)

### Étape 3 — Identifier les micro-intentions

Questions que l'utilisateur se pose :
- **Avant** la décision (phase recherche)
- **Pendant** la décision (phase comparaison)
- **Après** la décision (phase action/validation)

### Étape 4 — Construire la structure Hn

```
H1 : Requête principale + différenciateur (donnée chiffrée ou angle unique)
│
├── H2 : [Vecteur sémantique 1] — Gradient de Surprise si possible
│   ├── H3 : Micro-intention A
│   └── H3 : Micro-intention B
│
├── H2 : [Vecteur sémantique 2]
│   └── H3 : Sous-angle technique
│
├── H2 : [Vecteur sémantique 3]
│
└── H2 : FAQ décisionnelle (questions bas de funnel)
    ├── H3 : Question 1
    ├── H3 : Question 2
    └── H3 : Question 3
```

**Règle du Gradient de Surprise :** Au moins 1 H2 doit apporter une information inattendue, contre-intuitive, ou que les concurrents évitent de mentionner.

### Étape 5 — Définir le contenu attendu par H2

Pour chaque H2, indiquer :
- Type de contenu (données chiffrées, FAQ, liste d'étapes, témoignage, tableau comparatif)
- Longueur indicative
- Éléments obligatoires

### Étape 6 — Identifier les signaux E-E-A-T à injecter

- **Experience** : cas clients réels, témoignages terrain
- **Expertise** : données propriétaires, méthodologie unique
- **Authoritativeness** : citations de sources reconnues, certifications
- **Trustworthiness** : transparence sur les limites, prix réels

### Étape 7 — Définir le format multimodal

Selon l'intention Fully Meets, identifier les formats requis :
- Vidéo démonstrative
- Tableau comparatif
- Calculateur/simulateur
- Schéma/infographie
- Template téléchargeable

**NE PAS répondre avant d'avoir complété chaque étape.**

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## Format de sortie OBLIGATOIRE

```
BRIEF — '[Mot-clé principal]'

## Intention
- Primaire : [Type] — [Description]
- Latentes : [Liste]

## Vecteurs sémantiques clés
[Liste des entités, co-occurrences, vocabulaire expert]

## Structure Hn

H1 : [Titre optimisé avec différenciateur]

H2 : [Vecteur 1 — avec Gradient de Surprise si applicable]
  → Contenu attendu : [Type + éléments obligatoires]
  H3 : [Micro-intention]
  H3 : [Micro-intention]

H2 : [Vecteur 2]
  → Contenu attendu : [Type + éléments obligatoires]

H2 : [Vecteur 3]
  → Contenu attendu : [Type + éléments obligatoires]

H2 : FAQ décisionnelle
  H3 : [Question bas de funnel 1]
  H3 : [Question bas de funnel 2]
  H3 : [Question bas de funnel 3]

## Signaux E-E-A-T à injecter
- [Signal 1 + où l'insérer]
- [Signal 2 + où l'insérer]

## Format multimodal requis
- [Format 1 + justification]
- [Format 2 + justification]
```

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## Exemple de sortie attendue

```
BRIEF — 'Remplacer batterie voiture électrique'

## Intention
- Primaire : Décisionnelle — l'utilisateur veut comprendre le coût et le process avant de choisir un prestataire
- Latentes : peur de l'arnaque, besoin de réassurance sur la durée de vie, question de la garantie

## Vecteurs sémantiques clés
prix, durée intervention, garantie, modèle (Tesla/Renault/Peugeot), autonomie après remplacement,
batterie reconditionnée vs neuve, aides ADEME, capacité kWh, dégradation normale

## Structure Hn

H1 : Remplacement batterie voiture électrique : prix réels, délais et ce que personne ne dit

H2 : [GRADIENT DE SURPRISE] L'erreur à 500€ que 90% des propriétaires font
  → Contenu attendu : Cas concret + piège à éviter + solution
  → Ce H2 brise le pattern "intro générique" et capte l'attention

H2 : Combien coûte réellement le remplacement ? (données 2024)
  → Contenu attendu : Tableau de prix par modèle, neuf vs reconditionné
  H3 : Prix batterie neuve par modèle (Tesla, Renault, Peugeot)
  H3 : Prix batterie reconditionnée — est-ce fiable ?
  H3 : Ce que votre assurance peut couvrir

H2 : Quand faut-il vraiment changer sa batterie ?
  → Contenu attendu : Tableau diagnostic avec seuils + signes d'alerte
  H3 : Les 4 signes qui ne trompent pas
  H3 : Différence entre dégradation normale et défaut

H2 : Trouver un prestataire fiable : les 3 critères que personne ne mentionne
  → Contenu attendu : Checklist actionnable + red flags

H2 : FAQ décisionnelle
  H3 : Puis-je rouler avec une batterie dégradée à 70% ?
  H3 : Le remplacement remet-il le compteur de garantie à zéro ?
  H3 : Batterie chinoise vs européenne : quelle différence réelle ?

## Signaux E-E-A-T à injecter
- 2 cas clients réels avec marque du véhicule + coût final + satisfaction (dans H2 prix)
- Mention certification/agrément du prestataire (dans H2 prestataire)
- Source ADEME pour les aides (dans H3 assurance)

## Format multimodal requis
- Calculateur de coût estimatif en haut de page (intention = "combien ça coûte")
- Tableau comparatif prix neuf/reconditionné par modèle (scannable)
```

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## Ce que l'agent NE DOIT PAS faire

- Donner la base Hn complète à l'IA pour qu'elle rédige seule — la réflexion doit rester humaine
- Copier la structure des 3 premiers résultats Google — c'est la définition du contenu moyen
- Produire un plan générique sans identifier les vecteurs sémantiques réels de la requête
- Oublier les micro-intentions : un plan sans FAQ ou sous-angles est incomplet
- Ignorer le format multimodal : Google évalue si la page répond à l'intention avec le bon type de contenu
- Créer des H2 sans Gradient de Surprise — si tous les H2 sont prévisibles, le contenu sera oublié par les LLMs
- Proposer des H2 génériques comme "Introduction", "Conclusion", "Notre avis" — ce sont des vecteurs vides

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## Critère de qualité

La sortie est **bonne** si :

1. Chaque H2 correspond à un **vecteur sémantique identifié** (pas un titre générique)
2. Le **Gradient de Surprise est présent** (au moins 1 H2 contre-intuitif ou différenciant)
3. La FAQ contient des **questions bas de funnel** (pas des questions génériques)
4. Le brief inclut **au moins 2 signaux E-E-A-T propriétaires** avec emplacement précis
5. Le **format multimodal est justifié** par l'intention de la requête
6. Aucun H2 générique ("Introduction", "Conclusion", "À retenir")