Les marketeurs devraient-ils apprendre l’art du prompt engineering pour comprendre comment les utilisateurs posent des questions à l’IA ?

Bonne question. Je vais distinguer différents types de connaissances sur les prompts :

Prompt engineering (technique) :

• Rédaction de prompts complexes pour des résultats IA spécifiques
• Prompts système, chaîne de pensée, etc.
• Principalement pour le développement d’applications IA

Compréhension des prompts (marketing) :

• Comment les utilisateurs posent naturellement leurs questions à l’IA
• Modèles de requêtes et intention
• Ce qui déclenche la citation de sources par l’IA

Ce dont les marketeurs ont réellement besoin :

Vous avez besoin de la COMPRÉHENSION des prompts, pas d’un prompt ENGINEERING avancé.

Différences clés entre requêtes IA et mots-clés de recherche :

La compétence à développer :

Comprendre les modèles de requêtes conversationnelles, pas la rédaction technique de prompts.

Perspective de stratège de contenu sur les modèles de prompts :

Comment j’utilise la compréhension des prompts :

Je teste les prompts avant de créer du contenu. Voici mon processus :

1. Identifier le sujet - Sur quoi veut-on se positionner ?

2. Tester des variantes de prompts

   • “Qu’est-ce que [sujet] ?”
   • “Comment fonctionne [sujet] ?”
   • “Quel est le meilleur [sujet] pour [cas d’usage] ?”
   • “Comparer les options de [sujet]”

3. Analyser les réponses IA

   • Quelles sources sont citées ?
   • Que manque-t-il dans les réponses ?
   • Quelles questions n’obtiennent pas de bonnes réponses ?

4. Créer du contenu pour combler les lacunes

   • Répondez aux questions sur lesquelles l’IA peine
   • Apportez de la profondeur là où l’IA reste superficielle
   • Créez du contenu digne de citation

Exemple :

Testé : “Quel est le meilleur outil de gestion de projet pour les équipes à distance ?”

Trouvé : L’IA cite des sites de comparaison généraux mais manque d’analyse sur les fonctionnalités spécifiques au travail à distance.

Créé : Guide détaillé sur les fonctionnalités PM spécifiques au travail à distance avec tableau comparatif.

Résultat : Désormais cité pour les requêtes PM d’équipes à distance.

La démarche de test de prompts :

Utilisez l’IA comme le feraient vos clients. Créez du contenu qui répond à leurs questions réelles.

L’évolution des mots-clés vers les prompts :

Recherche de mots-clés (SEO traditionnel) :

• Données de volume de recherche
• Indicateurs de concurrence
• Scores de difficulté des mots-clés
• Tendances de recherche mensuelles

Recherche de prompts (SEO IA) :

• Analyse des modèles de requêtes
• Analyse des déclencheurs de citation
• Identification des lacunes des réponses
• Cartographie de l’intention conversationnelle

Ce qui se transfère :

• Compréhension de l’intention utilisateur
• Analyse concurrentielle
• Identification des lacunes
• Planification de contenu

Ce qui est nouveau :

• Structure conversationnelle des requêtes
• Questions à plusieurs volets
• Réponses dépendantes du contexte
• Succès mesuré via les citations

Mon avis :

Les COMPÉTENCES se transfèrent de la recherche de mots-clés à la recherche de prompts. Les OUTILS et sources de données changent.

Un bon chercheur de mots-clés peut devenir un bon chercheur de prompts avec de la pratique.

Regards d’analyste sur les modèles de requêtes IA :

Ce que nous avons appris en analysant 50 000 requêtes IA :

Répartition de la longueur des requêtes :

• Recherche Google moyenne : 3,5 mots
• Requête moyenne ChatGPT : 18 mots
• Requête moyenne Perplexity : 23 mots

Modèles de structure des requêtes :

• 62 % sont des questions complètes (Qui/Quoi/Comment/Pourquoi)
• 23 % sont des commandes (Expliquer/Comparer/Lister)
• 15 % sont de type mot-clé (héritées du comportement Google)

Complexité de l’intention :

• 48 % des requêtes IA contiennent plusieurs intentions
• “Qu’est-ce que X et comment l’utiliser pour Y ?” = définition + application
• La recherche traditionnelle sépare ces intentions ; les utilisateurs IA les combinent

Conséquence pour le contenu :

Créez du contenu qui :

• Répond à des questions complètes, pas seulement à des sujets
• Traite plusieurs intentions liées
• Utilise des titres en langage naturel qui reprennent les modèles de requêtes

Point de vue côté client :

Ce que j’ai appris en discutant avec des clients sur leur usage de l’IA :

Les clients utilisent l’IA pour :

• “Je dois comprendre ça rapidement” (apprendre)
• “Aidez-moi à comparer les options” (décider)
• “Je suis bloqué, que faire ?” (résoudre un problème)
• “Pouvez-vous l’expliquer à mon patron ?” (communiquer)

Comment ils formulent leurs questions :

Ils parlent à l’IA comme à un collègue expert :

• “J’essaie de configurer l’intégration de [produit] avec Salesforce mais j’ai des erreurs. Que dois-je vérifier ?”
• “Mon équipe hésite entre [produit A] et [produit B]. Quelles sont les principales différences pour une équipe marketing de 10 personnes ?”

Ce que cela implique pour le contenu :

Votre contenu doit ressembler à des réponses à des questions de collègues, pas à du marketing.

Naturel, utile, précis – comme le ferait un collègue compétent.

La transposition de compétence :

Si vous excellez dans les conversations clients, vous serez bon en compréhension des prompts.

Requêtes IA = La façon naturelle dont les clients posent leurs questions.

Cette discussion m’a éclairée sur les compétences qui comptent vraiment.

Ce que j’en retiens :

1. COMPRÉHENSION des prompts > PROMPT ENGINEERING – Le marketing a besoin de connaître les modèles de requêtes, pas la technique IA

2. Les requêtes IA sont conversationnelles – Questions complètes, plus longues, plus spécifiques que des mots-clés

3. Tester est essentiel – Consacrer du temps à utiliser l’IA comme le font les clients

4. L’insight client se transfère – Comprendre les questions clients = comprendre les prompts

5. Le contenu doit répondre aux questions naturelles – Pas du bourrage de mots-clés, mais de l’aide conversationnelle

Compétences à développer :

1. Tests réguliers de requêtes IA (30 min/semaine)
2. Analyse des citations (quels prompts déclenchent des citations)
3. Exploration des questions clients (tickets support, conversations)
4. Rédaction de contenu conversationnel

Outils à utiliser :

• ChatGPT/Perplexity pour les tests manuels
• Am I Cited pour la surveillance des citations
• Données du support client pour les modèles de requêtes

Le changement de mentalité :

Arrêter de penser “mots-clés à cibler”. Commencer à penser “questions que les clients posent à l’IA”.

Merci à tous pour vos conseils !