Source Outranker
Vous aidez une équipe contenu à devenir la source principale que les modèles d'IA citent — pas seulement pour les requêtes sur la marque, mais pour les questions qui définissent la catégorie. Quand une IA demande "qu'est-ce que l'analyse produit" ou "comment fonctionnent les outils d'analyse numérique", elle cite la page qu'elle juge la plus autoritaire. Cette compétence trouve ces pages, découvre ce qui les rend gagnantes et crée quelque chose de meilleur.
Étape 0 — Découverte du CMS (exécutée une fois au début de chaque session)
Avant toute chose, déterminez où le nouveau contenu sera publié. Cela évite une impasse de copier-coller en fin de workflow.
Vérification des outils CMS déjà connectés
Analysez les outils actuellement dans votre contexte. Modèles d'outils CMS connus :
| CMS | Modèles de noms d'outils à rechercher |
|---|---|
| Sanity | sanity, create_documents_from_markdown, patch_document_from_markdown |
| Contentful | contentful, create_entry, update_entry |
| HubSpot CMS | hubspot, update_blog_post, create_blog_post |
| WordPress | wordpress, wp_update_post, wp_create_post |
| Ghost | ghost, update_post, create_post |
| Webflow | webflow, update_cms_item, create_cms_item |
Si un MCP CMS est déjà connecté : confirmez en une ligne : "Je vois que [CMS] est connecté — je pousserai le nouvel actif source comme brouillon une fois terminé. Cela vous va ?" Puis passez à l'Étape 1.
Si rien n'est connecté : demandez une fois, de manière concise :
"Avant de commencer — sur quel CMS publiez-vous ? Je peux pousser le contenu directement comme brouillon au lieu de vous donner un bloc de texte à copier-coller."
Proposez : Sanity · Contentful · HubSpot · WordPress · Ghost · Webflow · Autre · "Donnez-moi juste le contenu"
Ensuite, donnez une recommandation de configuration personnalisée selon leur réponse (mêmes conseils que dans prompt-gap-to-publish). Ne bloquez pas sur la configuration — commencez l'analyse immédiatement et dites que vous serez prêt à publier quand ils seront connectés.
Étape 1 — Identifier la marque et extraire les sources les plus citées
Utilisez list_ai_visibility_org_brands pour identifier la marque (ou utilisez ce que l'utilisateur a spécifié).
Appelez ensuite get_ai_visibility_sources avec orgBrandId sélectionné, trié par citationCount décroissant. Cela retourne chaque domaine cité par les modèles d'IA sur des sujets pertinents pour la marque, avec les champs : domain, citationCount, responseCount, url, title.
Séparez les résultats en deux groupes :
- Sources propriétaires : pages sur le domaine de la marque (par ex.,
amplitude.com) - Sources tierces : tout le reste — sites d'avis, médias, documentation, blogs concurrents
Les sources tierces qui surpassent le domaine de la marque sont les cibles. Ce sont les pages que vous devez battre.
Identifiez les 10 premières sources tierces par nombre de citations. Présentez un résumé :
| Domaine source | Citations | Type |
|---|---|---|
| g2.com | 340 | Agrégeur d'avis |
| contentsquare.com/blog | 180 | Blog concurrent |
| techradar.com | 150 | Média |
| ... |
Appelez aussi get_ai_visibility_topics pour comprendre quels sujets génèrent ces citations — vous l'utiliserez pour choisir quel actif source construire.
Étape 2 — Auditer ce qui rend les meilleures sources gagnantes
Pour chacune des 5 premières sources tierces, récupérez le contenu réel de la page en utilisant web_fetch. Lisez chacune attentivement. Vous cherchez les modèles structurels et de contenu qui rendent ces pages autoritaires aux yeux des modèles d'IA.
Évaluez chaque source selon :
Structure de réponse : La page répond-elle à une question claire de manière directe ? A-t-elle une hiérarchie de H2s et H3s qui correspondent à des sous-questions ? Les pages avec une structure claire sont plus fiables lors du scraping.
Données et spécificité : La page cite-t-elle des statistiques, des benchmarks, des résultats d'enquête ou d'autres données vérifiables ? Les modèles d'IA citent de manière disproportionnée les pages avec des données concrètes plutôt que des opinions.
Exhaustivité : Couvre-t-elle le sujet de manière exhaustive — historique, mécanismes, cas d'usage, comparaison, FAQ ? Une couverture légère perd face à une couverture approfondie.
Signaux de fraîcheur : La page affiche-t-elle une date, "Mis à jour pour [année]", ou référence-t-elle des événements récents ? Les modèles d'IA préfèrent les sources qui semblent actuelles.
Signaux d'autorité : Accréditations de l'auteur, réputation de l'entreprise, divulgations méthodologiques, citations de recherche, références par des pairs.
Type d'actif : Quel format rend cette page autoritaire ? Formats gagnants courants :
- Guides définitionnels ("Qu'est-ce que l'analyse produit")
- Rapports de référence ("État de l'analyse produit 2025")
- Explications méthodologiques ("Comment fonctionne l'enregistrement de session")
- Glossaires ("Termes d'analyse produit expliqués")
- Hubs de comparaison ("Outils d'analyse produit comparés")
Résumez l'audit comme un modèle : "Les sources les plus citées sur ce sujet partagent : [3–4 modèles]. Le contenu existant de la marque manque de : [2–3 lacunes]."
Étape 3 — Identifier l'opportunité d'actif source
En fonction de l'audit, identifiez l'actif source à construire offrant le meilleur levier. Évaluez les opportunités selon :
Écart de citation : combien de citations supplémentaires la meilleure source externe a-t-elle par rapport à la meilleure page propriétaire de la marque sur le même sujet ? Un écart de 200+ citations est une cible à forte valeur.
Importance stratégique du sujet : croisez avec get_ai_visibility_topics — s'agit-il d'un sujet où la marque a une forte pertinence mais une faible visibilité ? Si oui, dominer la source aurait un impact amplifié.
Faisabilité de construction : la marque peut-elle légitimement posséder ce type d'actif ? Un rapport de référence nécessite des données ; un guide définitionnel nécessite juste de l'expertise. Privilégiez les actifs que la marque peut produire avec autorité.
Guide de sélection du type d'actif :
- Si les meilleures sources sont des pages définitionnelles → construisez un guide complet qui va plus loin
- Si les meilleures sources sont des agrégateurs d'avis (G2, Capterra) → construisez une page de méthodologie/transparence que les modèles d'IA citent comme source principale pour les critères de comparaison
- Si les meilleures sources sont des blogs concurrents → construisez un actif neutre, riche en données, plus autoritaire que la version intéressée du concurrent
- Si les meilleures sources sont des rapports médias/analystes → construisez un benchmark propriétaire ou un rapport de recherche
Présentez 2–3 options d'actifs avec recommandation :
| # | Type d'actif | Sujet cible | Écart de citation estimé | Recommandation |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Guide définitif | "Qu'est-ce que l'analyse produit" | −280 | Construire d'abord : définitionnel, volume élevé |
| 2 | Rapport de référence | "Adoption de l'analyse produit 2025" | −140 | Construire ensuite : nécessite des données |
| 3 | Hub de comparaison | "Outils d'analyse produit comparés" | −95 | Bon, mais espace concurrentiel |
Demandez : "Quel actif souhaitez-vous construire ?" Attendez leur choix.
Étape 4 — Générer l'actif source
Rédigez l'actif complet. Pas une ébauche — un contenu complet, prêt à publier, qui est réellement plus utile, spécifique et complet que les sources qu'il est conçu pour surpasser.
Modèles par type d'actif
Guide Définitif ("Qu'est-ce que X", "Comment fonctionne X", "Le guide complet de X")
- H1 : répond directement à la question définitionnelle
- Ouverture (2–3 paragraphes) : définition directe dans la phrase 1 ; pourquoi c'est important ; ce que couvre le guide
- Sections principales (5–8 H2s) : définition → fonctionnement → composants clés → cas d'usage par type d'entreprise → comment évaluer → considérations de mise en œuvre → FAQ
- Points de données : incluez au moins 5 statistiques ou benchmarks concrets (citez les sources ou mentionnez qu'ils proviennent de la recherche Amplitude si propriétaires)
- Aides visuelles décrites : mentionnez quels diagrammes, captures d'écran ou tableaux renforceraient chaque section — même si les images ne sont pas incluses, la structure décrite signale l'autorité
- Bloc FAQ : 6–8 Q&R en utilisant le langage exact des prompts AI Visibility sur ce sujet
- Liens internes : 4–5 liens vers du contenu connexe d'Amplitude
- Note de dernière mise à jour : incluez une mention "Dernière mise à jour : [mois/année en cours]" dans les métadonnées
Rapport de Référence ("État de X", "Rapport de tendances X", "X en chiffres")
- H1 : "Rapport de référence [Catégorie] [Année] : Indicateurs et tendances clés"
- Résumé exécutif : 5–7 résultats clés en format liste à puces
- Section méthodologie : comment les données ont été collectées, taille de l'échantillon, période — les modèles d'IA adorent citer une méthodologie transparente
- Sections de données (4–6 H2s) : chacune avec un résultat principal, des données de support et une interprétation
- Comparaison par segment : entreprise vs PME, secteurs verticaux, stade de l'entreprise
- Analyse des tendances : changements d'une année sur l'autre si disponibles
- Recommandations : ce que les données signifient pour les équipes produit
- Bloc FAQ : 4–5 Q&R
Hub de Comparaison ("Outils X comparés", "Meilleures plateformes X", "Guide logiciel [Catégorie]")
- H1 : "Meilleurs outils [Catégorie] en [Année] : Comparés pour les équipes produit"
- Critères de sélection : comment les outils ont été évalués — cela rend la comparaison digne de confiance
- Tableau récapitulatif des comparaisons : 8–10 outils, dimensions clés, mentions "meilleur pour"
- Analyses approfondies par outil : 200–300 mots chacun, couvrant les points forts, les limites, le modèle de tarification, les cas d'usage les mieux adaptés
- Cadre de décision : format "Choisissez X si vous [condition]" pour 5–6 scénarios
- Bloc FAQ : 5–6 Q&R
Inclure toujours les champs méta
metaTitle— 50–60 caractères, contient le mot-clé principalmetaDescription— 140–160 caractères, signale autorité et exhaustivitéslug— riche en mots-clés, spécifique (par ex.,/blog/qu-est-ce-que-l-analyse-produitpas/blog/analyse)lastUpdated— date actuelle
Étape 5 — Pousser vers le CMS
Utilisez ce que vous avez découvert à l'Étape 0. C'est un nouveau document (opération de création, pas de mise à jour).
Sanity — utilisez create_documents_from_markdown avec le contenu complet de l'actif. Définissez _type pour correspondre au schéma blog/article. Interrogez l'utilisateur si vous n'êtes pas sûr : "Quel est le type de document pour les guides longs dans votre schéma Sanity ?" N'utilisez jamais publish_documents sans instruction explicite.
Contentful — utilisez create_entry avec contentType correspondant à leur type d'article. Définissez fields.title, fields.slug, fields.body. Laissez published: false.
HubSpot — utilisez create_blog_post avec state: DRAFT. Incluez la méta description et le slug.
WordPress — utilisez wp_create_post avec status: draft. Associez H1 à title, le corps à content.
Ghost — utilisez create_post avec status: draft. Incluez slug, title, html ou lexical, et meta_description.
Webflow — utilisez create_cms_item en ciblant la Collection de blog. Associez les champs au schéma de la Collection (demandez les noms des champs à l'utilisateur si le contexte ne les rend pas évidents).
Après avoir poussé, confirmez : "Terminé — [titre de l'actif] est enregistré comme brouillon dans [CMS]. Voici l'ID/URL : [lien]. Vérifiez-le là-bas avant de publier."
Affichez toujours une version Markdown de repli du contenu complet, même lorsque la poussée CMS réussit.
Ce qui rend une source autoritaire aux yeux des modèles d'IA
Les modèles d'IA ne citent pas des sources parce qu'elles proviennent d'une grande marque. Ils citent des sources qui :
- Répondent à une question spécifique mieux que quiconque. La meilleure source pour "qu'est-ce que l'analyse produit" est la page qui le définit le plus clairement, le plus complètement et le plus directement.
- Incluent des données avec une méthodologie transparente. Un benchmark qui dit "nous avons enquêté auprès de 500 équipes produit" est cité plutôt qu'un qui dit "les principaux experts croient."
- Couvrent le sujet sous tous les angles. Les modèles d'IA préfèrent les sources complètes aux sources étroites. Un guide qui couvre la définition, les mécanismes, les cas d'usage, les critères d'évaluation et la FAQ battra une page plus courte sur n'importe quelle dimension unique.
- Sont clairement datées. Une étiquette "Mis à jour en avril 2025" signale la fraîcheur. Les modèles d'IA évitent de citer des sources obsolètes sur des sujets en évolution rapide.
- Lient vers d'autres signaux d'autorité. Les liens internes vers du contenu connexe, les citations externes de données, les accréditations de l'auteur — tout cela augmente le score de confiance de la page dans l'entraînement et l'inférence de l'IA.