Prompt research : le chaînon manquant de votre stratégie GEO
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Ce que je vois chez mes clients GEO
Un client m’appelle la semaine dernière. E-commerce B2B. 1 200 références. Il suit 47 prompts dans son outil GEO depuis 5 mois.
Zéro citation.
Je regarde les prompts trackés. Tous suivent le même pattern :
- « meilleur CRM pour PME »
- « logiciel comptable gratuit »
- « ERP industrie France »
Des prompts courts. Des prompts « SEO ». Des prompts qui ressemblent à des requêtes Google 2018.
Je demande : « Vous avez une base de vrais prompts utilisateurs ? »
Silence.
Le problème n’est pas l’outil. C’est l’inventaire. Vous trackez des prompts que personne ne tape.
Selon un thread récent sur r/TechSEO, la plupart des outils GEO suivent des ensembles de prompts curés — pas des prompts réels. L’exemple donné : un outil tracke « loft studio Düsseldorf ». Mais un utilisateur réel d’IA demande : « Where can I find a loft photo studio near Düsseldorf for business portraits? »
12 mots contre 3. Contexte conversationnel. Intent précis.
Le delta est brutal.
Le SEO avait le keyword research. Le GEO n'a rien.
En SEO, on a passé 20 ans à construire un processus :
- Inventaire des requêtes réelles (Google Search Console, Keyword Planner, SEMrush, Ahrefs)
- Volume de recherche par requête
- Saisonnalité, tendance, concurrence
- Clustering sémantique
- Priorisation
Vous ne lanciez pas un cocon sans un tableau de 500+ requêtes réelles sourcées.
En GEO, à date, ce processus n’existe pas.
Les outils actuels (BrightEdge, Botify, seoClarity pour ceux qui ont lancé des modules GEO) font deux choses :
- Ils simulent des prompts types sur la base de vos mots-clés SEO
- Ils trackent si votre marque apparaît dans les réponses
Mais personne ne crawle les vrais prompts. Personne n’a accès aux logs des LLM utilisateurs (Google SGE ne partage rien, OpenAI non plus, Perplexity garde tout).
Résultat : vous optimisez pour un univers parallèle.
Vous construisez du contenu pour des prompts qui devraient être tapés. Pas pour ceux qui sont tapés.
Les chiffres le montrent : un prompt simulé par les outils GEO n'a rien à voir avec ce que tape un humain réel. Voici la comparaison sur trois critères observés terrain.
Prompt simulé vs prompt réel : l'écart se mesure
Trois dimensions qui différencient radicalement les deux approches
Comment les humains parlent réellement aux IA
Je ne peux pas accéder aux logs ChatGPT de vos clients. Mais j’observe trois sources :
- Les questions qu’on me pose en audit (« Stéphane, comment je… »)
- Les transcriptions de sessions Perplexity Pro partagées publiquement (Reddit, LinkedIn)
- Les cas remontés par Guillaume Attias et d’autres praticiens GEO
Patterns observés :
| Prompt SEO simulé | Prompt réel observé |
|---|---|
| « agence SEO Paris » | « Je cherche quelqu’un qui peut auditer un site Shopify avec 800 produits et me dire pourquoi on stagne à 3 000 sessions par mois depuis un an » |
| « meilleur CRM » | « What’s the best CRM for a 12-person team that needs native Slack integration and doesn’t cost more than $80/user/month? » |
| « location studio photo Düsseldorf » | « Where can I find a loft photo studio near Düsseldorf for business portraits? » |
Trois différences structurelles :
1. Longueur
Les prompts réels font entre 10 et 25 mots. Les prompts SEO font 2 à 4 mots.
2. Contexte situationnel
Les gens donnent des contraintes (budget, timing, géo, taille d’équipe). Ils ne cherchent pas « le meilleur ». Ils cherchent « le meilleur pour moi ».
3. Langue hybride
Même en France, beaucoup de prompts complexes sont en anglais. L’IA répond mieux. Les utilisateurs avancés le savent.
Si vos prompts trackés ne reflètent pas ces trois réalités, vous trackez des fantômes.
Le problème est structurel : 80 % des prompts suivis sont simulés, pas réels. Voici la composition typique d'un inventaire de prompts GEO en 2025.
D'où viennent les prompts trackés aujourd'hui ?
Répartition observée des sources de prompts dans les outils GEO actuels
Pourquoi les outils GEO ratent la cible
Je ne critique pas les équipes produit de BrightEdge ou Botify. Ils ont un problème de donnée source.
En SEO, Google nous donnait la Search Console. Imparfait, mais réel. Vous aviez 90 % de « not provided », mais les 10 % restants suffisaient à modéliser l’univers sémantique.
En GEO, vous n’avez rien.
- OpenAI ne publie pas de Search Console pour ChatGPT
- Google SGE ne remonte aucune donnée utilisateur (même anonymisée)
- Perplexity garde tout en interne
- Claude pareil
Les outils GEO sont donc obligés de simuler.
Ils prennent vos mots-clés SEO. Ils les transforment en pseudo-prompts (« Trouve-moi le meilleur [mot-clé] »). Ils trackent si votre site sort.
C’est mieux que rien. Mais ce n’est pas un inventaire réel.
Ordre de grandeur observé chez mes clients : ~80 % des prompts trackés sont simulés. ~20 % sont issus de brainstorms internes (« qu’est-ce qu’un client pourrait demander ? »).
Zéro prompt crawlé d’un log réel.
Vous ne feriez jamais du SEO en 2025 en devinant les requêtes. Pourquoi accepter ça en GEO ?
Comment construire un inventaire de prompts sans API
Pas d’API. Pas de Search Console GEO. Pas de logs utilisateurs.
Mais vous n’êtes pas bloqué.
Voici ce que je fais avec mes clients depuis 6 mois :
1. Interviews utilisateurs (B2B surtout)
Si vous vendez en B2B, vos commerciaux parlent à 10-15 prospects par semaine. Chaque appel contient 3 à 5 questions types. Enregistrez (avec accord). Transcrivez. Vous avez 50 prompts réels en un mois.
2. Support client
Les tickets Intercom, Zendesk, emails « comment faire pour… » sont des prompts en langage naturel. Un client qui écrit « Je n’arrive pas à synchroniser mon Shopify avec votre outil, j’ai un message d’erreur API 403 » va taper la même chose dans ChatGPT avant de vous contacter.
3. Reddit, Quora, forums de niche
Les questions posées publiquement en 2024-2025 sont des prompts. Thread r/TechSEO : « How do I audit a site with 10k pages without spending $500/month? » C’est un prompt réel.
4. Vos propres sessions avec l’IA
Vous utilisez ChatGPT, Claude, Perplexity pour votre job. Gardez un doc avec vos 20 derniers prompts complexes. Reformulez-les comme si vous étiez votre propre client. Vous avez une base.
5. Google People Also Ask (transition SEO → GEO)
Les PAA reflètent des questions réelles. Elles sont plus longues que les requêtes. Elles sont conversationnelles. C’est un pont entre SEO et GEO.
Un client e-commerce (mobilier bureau, 940 références) a collecté 130 prompts réels en 8 semaines avec cette méthode. Zéro outil payant. Juste du travail manuel.
Résultat : il tracke maintenant des prompts comme « What’s the best ergonomic office chair under €400 that supports 120kg and ships to Belgium? »
Pas « chaise bureau ergonomique ».
Tracker les citations ne suffit pas
La plupart des outils GEO actuels trackent une métrique : êtes-vous cité ?
C’est une métrique de sortie. Pas une métrique d’entrée.
En SEO, vous ne trackez pas seulement votre position. Vous trackez aussi :
- Le volume de recherche par requête
- La tendance (en hausse ? en baisse ?)
- La saisonnalité
- Les requêtes émergentes (« queries with significant change »)
Tout ça vous permet de prioriser.
En GEO, si vous trackez seulement « suis-je cité sur ce prompt ? », vous n’avez aucune visibilité sur :
- Combien de fois ce prompt est réellement tapé
- Si ce prompt est en croissance ou en déclin
- Quels prompts adjacents émergent
Vous pilotez à l’aveugle.
Un client SaaS (outil de gestion de projet) trackait 60 prompts. 12 citations. Taux de citation : 20 %.
On a reconstruit l’inventaire avec la méthode interviews + support. On a identifié 40 nouveaux prompts jamais trackés.
Résultat après 3 mois : 28 citations sur 100 prompts. Taux : 28 %. Mais surtout : les 28 citations sont sur des prompts qui génèrent des démos. Pas juste du trafic froid.
La métrique qui compte n’est pas « combien de citations ». C’est « combien de citations sur des prompts à intent commercial fort ».
Et pour savoir ça, il faut un inventaire.
Le SEO a mis deux décennies à se doter d'un inventaire fiable de requêtes réelles. Le GEO n'a pas encore franchi la première étape. Voici la chronologie qui manque.
L'évolution manquante : du keyword research au prompt research
20 ans d'outillage SEO, 0 an d'équivalent GEO
Ce qui manque au marché GEO aujourd'hui
À mon avis, le marché GEO en 2025 ressemble au marché SEO en 2008.
On avait des outils de ranking (Ranks.fr, Advanced Web Ranking). On avait des outils de crawl (Screaming Frog naissait). Mais on n’avait pas encore :
- Un Google Search Console généralisé
- Un Keyword Planner
- Un Ahrefs pour modéliser l’univers sémantique
Le GEO a ses outils de tracking (BrightEdge, seoClarity, Botify). Mais il n’a pas encore :
- Une base de prompts réels crawlés à large échelle
L’équivalent d’une GSC pour ChatGPT, Perplexity, Claude. Ça n’existe pas. Ça n’existera peut-être jamais (privacy, business model fermé des LLM). - Un outil de clustering de prompts
En SEO, on clustérise les requêtes par intent, par SERP similaire, par entités. En GEO, on devrait clustériser les prompts par structure de réponse attendue, par niveau de complexité, par intent (info, transaction, navigation). - Un volume estimé par prompt
Même approximatif. Même en « faible / moyen / élevé ». Quelque chose qui permette de dire « ce prompt est tapé 10× plus souvent que celui-là ». - Un outil de découverte de prompts adjacents
En SEO, Google Suggest et PAA vous donnent les requêtes proches. En GEO, rien. Vous êtes seul.
Celui qui construit le premier outil de prompt research propulsé par une vraie donnée utilisateur (même partielle, même anonymisée, même opt-in) gagne le marché.
En attendant, vous faites à la main.
Ce que vous pouvez faire cette semaine
Vous n’allez pas attendre qu’un outil parfait existe.
Checklist immédiate :
Lundi – Inventaire interne
Demandez à vos équipes support, sales, customer success de noter 10 questions clients cette semaine. Format brut. Pas de reformulation.
Mardi – Revue des outils actuels
Listez les prompts que vous trackez aujourd’hui. Pour chacun, posez la question : « Ai-je déjà entendu un humain formuler ça exactement comme ça ? » Si non, virez.
Mercredi – Sources publiques
Reddit, Quora, forums de votre niche. 30 minutes. Copiez 10 questions longues (10+ mots). Ce sont des prompts.
Jeudi – Test utilisateur interne
Prenez 3 collègues (pas SEO, pas marketing). Donnez-leur un problème fictif lié à votre produit. Demandez-leur d’interroger ChatGPT pour le résoudre. Notez leurs prompts exacts.
Vendredi – Consolidation
Vous avez maintenant 50-80 prompts réels. Classez-les par intent (info, comparaison, achat). Trackez ceux à intent commercial cette semaine. Laissez tomber les autres pour l’instant.
Vous venez de construire un inventaire de prompt research en 5 jours.
Sans outil. Sans budget. Juste de l’observation.
C’est imparfait. Mais c’est réel.
Et le réel bat le simulé. Toujours.
Audit GEO : on commence par l'inventaire
Je ne vous vends pas un dashboard de citations. On construit ensemble un inventaire de prompts réels issus de vos conversations clients, puis on tracke ce qui génère du business — pas du bruit.
Réserver un appel diagnostic — 30 minQuestions fréquentes
Le prompt research remplace-t-il le keyword research ?
Non. Les deux coexistent. Le keyword research nourrit votre SEO classique (Google Search). Le prompt research nourrit votre stratégie GEO (ChatGPT, Perplexity, Claude). Un site bien architecturé sert les deux.
Comment savoir si un prompt est vraiment tapé par des utilisateurs ?
Sans API, vous ne pouvez pas avoir de certitude absolue. Mais vous pouvez sourcer vos prompts depuis des conversations réelles (support, sales, forums publics). C'est infiniment plus fiable que de simuler des prompts à partir de mots-clés SEO.
Les outils GEO actuels sont-ils inutiles ?
Non. Ils trackent les citations, ce qui est utile. Mais ils ne résolvent pas le problème amont : quel prompt tracker ? Sans inventaire réel, vous optimisez pour un trafic fantôme.
Combien de prompts dois-je tracker pour commencer ?
Commencez par 30-50 prompts à intent commercial fort. Pas 300 prompts génériques. Mieux vaut tracker 30 prompts réels que 300 prompts simulés.
Peut-on automatiser la collecte de prompts réels ?
Partiellement. Vous pouvez scraper Reddit, Quora, forums. Vous pouvez parser vos tickets support avec un LLM pour extraire les questions. Mais la curation finale reste manuelle : il faut valider que le prompt reflète un intent réel.
