Audit de visibilité IA : 12 prompts copiables pour Claude, ChatGPT et Perplexity

Les 12 prompts sont plus bas, dans une bibliothèque avec un bouton de copie par prompt. Prenez-les, remplacez les variables entre crochets, jouez-les. Le reste de cet article explique ce qu'ils mesurent, comment tenir la série dans le temps, et pourquoi le titre nomme des moteurs.

Une chose d'abord, parce qu'elle change la façon de lire tout le reste : aucun de ces 12 prompts n'a été exécuté pour cet article. Pas de clé API de modèle, pas de navigateur piloté. Il n'y a donc ici aucune capture, aucun verbatim de ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini ou Copilot, et aucun taux de présence relevé. Les repères « bon » et « mauvais » attachés à chaque prompt sont des conventions de lecture proposées, jamais des résultats observés.

Ce qui est mesuré, en revanche, l'est vraiment : la demande derrière le mot « prompt » sur ce site, sur 12 mois de Search Console, et l'accès des robots IA sur 40 domaines du secteur. Et c'est cette mesure qui a fait changer le titre de l'article en cours de route.

Deux intentions derrière le mot « prompt », et l'une ne clique jamais

Sur les 12 derniers mois, 97 requêtes contenant la chaîne « prompt » ont amené des impressions sur vydera.com : 1 932 impressions, 48 clics. Moyenné, ça donne un CTR de 2,48 % qui ne décrit rien du tout, parce que ces 97 requêtes recouvrent deux demandes qui n'ont aucun rapport entre elles.

43 d'entre elles cherchent une fonction d'outil : prompt tracking, prompt management, prompt suggestions, comparaison de plateformes. Elles portent 905 impressions et zéro clic sur 12 mois. Pas un CTR faible : un zéro sur un dénominateur réel. Les 54 autres cherchent un texte à réutiliser : 1 027 impressions, 48 clics, 4,67 %.

Si vous suivez le mot « prompt » dans votre Search Console, séparez ces deux paquets avant de regarder quoi que ce soit d'autre. Le premier appelle une page produit ou une entrée de glossaire, le second un article comme celui-ci. Les mélanger divise le CTR par deux et fabrique un chiffre qui ne décrit ni l'un ni l'autre.

La lecture séduisante, testée et rejetée

Dans le paquet « prompt à copier », le premier calcul est flatteur : les requêtes qui nomment un modèle affichent 5,06 % de CTR, celles qui n'en nomment aucun 2,17 %. Un rapport de 2,3. La conclusion s'écrit toute seule, et elle ferait un bon post : nommez un modèle dans votre titre, vous doublez votre CTR.

Elle ne tient pas. Stratifiée par bande de position, la différence s'effondre : 14,02 % contre 8,33 % en position 1 à 5, 2,89 % contre 1,92 % en 5 à 8, 3,00 % contre 2,56 % en 8 à 11. Le groupe sans modèle nommé n'a pas un moins bon CTR à rang égal, il est simplement moins bien classé : position moyenne 9,92 contre 8,29. C'est un effet de composition du trafic, pas un effet de formulation.

Et le contrôle s'arrête là, parce que les cellules ne pèsent rien : 12, 52, 39 et 35 impressions pour le groupe sans modèle, bande par bande. Aucune ne supporte une comparaison de taux. On ne remplace pas une conclusion fausse par une conclusion inverse tout aussi fragile.

Ce qui tient : la demande est mono-modèle

Ce que la mesure établit vraiment est un fait de composition, et il est net. 889 des 1 027 impressions de l'intention « prompt à copier » contiennent un nom de modèle, soit 87 %. Et parmi ces 889, Claude en porte 875. ChatGPT, Gemini et Perplexity pèsent 17 impressions chacun, toutes à zéro clic et en position moyenne 70.

Conséquence directe sur cet article. La fiche de départ prévoyait un titre sans nom de moteur : « 12 prompts pour auditer sa visibilité IA ». Ce titre ne réplique pas le format qui marche, il en retire justement le mot qui capte 87 % de la demande. D'où le titre actuel, qui nomme Claude en premier parce que c'est ce que le site reçoit, et les autres ensuite parce que le protocole tourne sur cinq moteurs.

Deuxième croisement utile : le qualificatif « audit ». 16 requêtes le contiennent et portent 30 des 48 clics, sur 437 impressions, contre 18 clics sur 590 impressions pour les 38 autres. Attention à la lecture : ces 16 requêtes sont aussi bien mieux classées, position 5,87 contre 10,47. Le mot et le rang sont confondus dans ce jeu, impossible de les séparer. Ce qu'on peut dire, et pas plus : sur ce site, la requête productive est « audit + prompt », pas « prompt » tout seul.

Avant de jouer un prompt : robots.txt n'est presque jamais l'explication

Quand un moteur répond « je ne connais pas cette marque », le réflexe du secteur est de vérifier robots.txt. Sur ce panel, le réflexe se trompe presque à tous les coups.

40 domaines du secteur ont été relevés le 27 août 2026, 36 avec un robots.txt lisible. Résultat : zéro bloque un bot de recherche directe, c'est-à-dire OAI-SearchBot, Claude-SearchBot ou PerplexityBot. Zéro bloque un agent utilisateur non plus. Cinq sites bloquent quelque chose, et ce quelque chose est un robot d'entraînement ou de crawl générique, CCBot en tête. Or bloquer CCBot ou GPTBot ne vous retire pas des réponses de ChatGPT : ça vous retire d'un corpus d'entraînement, ce qui n'est pas la même mécanique. Le détail des rôles est dans notre relevé des crawlers IA.

La portée du constat s'arrête au panel : il dit ce qui est fréquent dans le secteur, pas ce qui est vrai chez vous. Vérifiez votre propre fichier une fois, ça prend trente secondes. Puis passez à la vraie question, qui est éditoriale.

Les 12 prompts, six axes, deux par axe

Six axes, parce qu'un audit qui ne regarde que « est-ce que l'IA me cite » rate cinq problèmes sur six.

• Présence de marque (P01, P02) : le moteur vous nomme-t-il quand rien ne lui dit que vous existez ?
• Comparaison concurrentielle (P03, P04) : à quel rang vous place-t-il, et sur quel critère vous perdez ?
• Sources citées (P05, P06) : quelles pages ouvre-t-il vraiment, et lesquelles vous appartiennent ?
• Exactitude des faits (P07, P08) : ce qu'il raconte de votre entreprise est-il exact, et d'où le tient-il ?
• Couverture thématique (P09, P10) : sur les sous-questions d'un sujet, combien avez-vous de pages qui répondent ?
• Hallucination de marque (P11, P12) : invente-t-il des offres, des prix ou une identité que vous n'avez pas ?

Ce que ces 12 font que nos 10 précédents ne faisaient pas

Nous avions publié 10 prompts SEO pour Claude. C'est de loin la page la plus lue du site : les versions FR et EN cumulent 899 clics sur 12 mois, soit 65,4 % de tous les clics mesurés à la page, et 65,6 % si on prend le total de la propriété. Détail instructif au passage : la version EN porte 500 clics et la FR 399, mais la FR convertit deux fois mieux ce qu'elle reçoit, 8,9 % de CTR contre 4,3 %. Plus d'impressions ne veut pas dire meilleure page.

Écrire 12 prompts de plus sans dire ce qu'ils ajoutent serait une redite. Le texte des 10 a donc été relu ligne à ligne le 28 août 2026, et voici les quatre écarts comptés dessus.

• 4 des 12 sont non assistés : le nom de la marque n'apparaît nulle part dans la consigne. Aucun des 10 publiés ne teste la présence de marque en non assisté. Les deux qui regardent la marque écrivent son nom dans le prompt, ce qui transforme le test en confirmation.
• P02 impose un tour sans recherche web, puis le même tour avec. Les 5 prompts web des 10 publiés demandent tous la recherche d'emblée, et 4 ouvrent littéralement sur « Active la recherche web ». Ils mesurent donc toujours la récupération, jamais ce que le modèle sait de mémoire. Les deux se réparent différemment : la mémoire par des sources tierces durables, la récupération par vos propres pages.
• Les 12 fixent leurs colonnes de sortie. Deux des 10 publiés demandent un tableau, aucun ne fixe les colonnes ni n'exige l'URL complète. Sans colonnes, deux relevés ne se comparent pas, et une série ne se construit pas.
• P08 et P11 contiennent une pièce de contrôle : une date volontairement fausse, une offre qui n'existe pas. Aucun des 10 ne teste ce que le moteur accepte d'inventer sous une question qui présuppose. C'est la différence entre vérifier ce qu'il dit et vérifier ce qu'il fabrique.

Au total, 6 des 12 prolongent un prompt déjà publié et 6 n'ont aucun équivalent : le test de substitution, la remontée à la source d'une affirmation, la fiche d'identité contrainte, le test de contradiction, le piège au produit inexistant et la désambiguïsation d'entité.

La forme d'un prompt d'audit : longue, en question, sans marque

Un prompt d'audit ne doit pas ressembler à un mot-clé. Sur la Search Console française de vydera.com, 40 requêtes de forme action ont été servies en 12 mois, dont 36 font 6 mots ou plus. Un exemple relevé tel quel : « quels outils geo proposent un accompagnement expert en plus du tracking automatisé ? ». Ce n'est pas ce qu'un humain tape dans une barre de recherche. C'est du query fan-out, des sous-questions fabriquées par un moteur pour construire sa réponse.

Deux garde-fous sur ce corpus. Il est mono-sujet : 11 des 12 exemples portent sur des outils GEO, c'est le fan-out d'un seul article du site. La forme se transporte, le sujet non, et rien là-dedans ne constitue une loi générale sur la longueur des requêtes. Et ses 244 impressions à zéro clic ne mesurent pas l'inutilité de ces requêtes : ce sont des chaînes fabriquées par un moteur, le clic n'existe peut-être pas du tout à cet endroit du parcours.

La grille de relevé, et son coût réel en lignes

Un prompt joué une fois est une anecdote. Ce qui fait un audit, c'est la grille.

Cinq moteurs, ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode, Claude et Copilot. Trois runs par prompt, en conversation neuve à chaque fois. Sept prompts en cadence mensuelle, cinq en trimestrielle. Ça fait 105 relevés par campagne mensuelle, 75 par campagne trimestrielle, 1 560 lignes sur un an. Le chiffre est là pour que personne ne s'engage à l'aveugle : c'est un vrai poste de travail, pas une case à cocher en fin de trimestre.

Colonnes communes à toutes les lignes : date, moteur, mode utilisé, identifiant du prompt, numéro de run, valeurs exactes des variables, et le verbatim de la phrase qui porte le signal. Puis les colonnes propres à chaque prompt, listées dans la bibliothèque plus haut.

Trois règles évitent les erreurs les plus coûteuses.

• Conversation neuve à chaque run. Un fil qui garde le contexte transforme le second run en confirmation du premier, et vous mesurez votre propre historique.
• Ne jamais moyenner un taux de présence entre moteurs. Les index sont différents, la moyenne ne décrit aucun moteur réel. Sur la façon de construire ce genre de taux, voir taux de citation IA.
• Trois campagnes avant de lire une pente. Deux points ne font pas une tendance, ils font une ligne.

L'ordre de lecture compte plus qu'on ne croit. P12 se joue en premier, même s'il est numéroté en dernier : si votre marque est fusionnée avec une homonyme, les onze autres relevés mesurent un mélange de deux sociétés sans que rien ne le signale. Vient ensuite P02, qui décide du levier à travailler. Puis P01, P03 et P04 pour la position concurrentielle, P05 et P06 pour les sources, qui expliquent presque toujours les trois précédents, P07, P08 et P11 pour les faits et la fabrication, enfin P09 et P10 pour le plan éditorial qui en découle. Sur ce terrain, l'hallucination de marque mérite un suivi séparé.

Refaire la mesure de demande sur votre propre propriété

La partie mesurée de cet article se rejoue sans outil payant, en quatre gestes.

1. Exportez 12 mois de requêtes, en pagination complète. Piège vérifié sur nos propres fichiers : l'export limité à 1 000 lignes coupe au milieu du bloc à 0 clic, dans l'ordre alphabétique. Sur vydera.com, il manquait 579 requêtes et 8 941 impressions, dont la totalité des requêtes françaises accentuées.
2. Filtrez sur le mot, puis classez à la main en deux paquets. Fonction d'outil d'un côté, texte à réutiliser de l'autre. Cent requêtes se trient en vingt minutes, et aucun classement automatique ne fait mieux sur un corpus de cette taille.
3. Stratifiez par bande de position avant de comparer deux CTR. C'est le seul geste qui sépare un effet de formulation d'un effet de rang, et c'est celui qui a fait tomber notre plus belle hypothèse.
4. Refusez toute cellule sous la centaine d'impressions. Un taux calculé sur 12 impressions n'est pas un taux, c'est un accident.

Ce que ce protocole ne dira pas

Autant le poser maintenant, avant que la question ne tombe en réunion.

• Trois runs ne donnent pas un intervalle de confiance. Ils disent si la réponse est stable ou pas. La variance d'un même prompt d'un run à l'autre n'a pas été mesurée ici, donc le nombre de runs nécessaire pour un taux fiable reste inconnu.
• Les repères « bon » et « mauvais » ne viennent d'aucune distribution observée. Ils fixent une convention pour que deux relevés soient comparables entre eux, rien de plus.
• Aucun délai de remontée n'est promis. Aucune série avant et après correctif n'a été construite, donc personne ici ne peut vous dire en combien de temps un correctif se voit dans un relevé.
• Le nombre de relevés est calculé, pas la durée. 1 560 lignes par an, oui. Le temps que ça prend, non.
• Les chiffres de demande décrivent un seul site. 97 requêtes et 1 932 impressions sur vydera.com, ce n'est pas le marché français des prompts SEO.

Par où commencer cette semaine

1. Jouez P12 sur un moteur. Dix minutes. Si une homonyme apparaît, arrêtez tout et traitez la désambiguïsation d'abord.
2. Jouez P01 en conversation neuve, trois fois, sur le même moteur. Notez le rang ou l'absence, et les dix noms cités.
3. Ouvrez une feuille avec les colonnes communes et celles de ces deux prompts. C'est votre relevé de référence, et il ne vaut que par ce qui viendra après.
4. Ajoutez P05 et P06 le mois suivant : les sources expliquent presque toujours les rangs.
5. Ne comparez rien avant la troisième campagne.