[CLAUDE CODE] SEO OS
— Le système complet

# Mon site — Contexte SEO/GEO pour Claude Code

## Qui on est
[Nom du site/marque]. On fait [activité]. Notre ICP : [audience B2B / B2C / niche].
Notre positionnement unique : [une phrase qui nous distingue].

## Piliers de contenu
1. [Pilier 1] — ex. "GEO & AI Search"
2. [Pilier 2] — ex. "Case studies chiffrés"
3. [Pilier 3] — ex. "Tooling & automatisation"

## Concurrents à tracker
- [Concurrent 1] — leur angle : ...
- [Concurrent 2] — leur angle : ...
- [Concurrent 3] — leur angle : ...

## Ton de voix
- Tutoiement, présent de l'indicatif
- Phrases courtes, chiffres précis
- Zéro corporate, zéro remplissage
- Méthode Capsule : H2 = question, réponse directe <150 char, data sourcée

## Outils connectés
- MCP Google Search Console (propriété : [ton-site.com])
- MCP DataForSEO (location : France, langue : fr)

## Règles absolues
- Toujours sourcer les données
- Toujours proposer 3 options avant de trancher
- Jamais de jargon creux (synergie, leverage, écosystème)
- Tout output en markdown structuré

## Workflow par défaut
/weekly → /prioritise → /brief → /write → publication

# /weekly — Briefing SEO hebdomadaire

Tu es mon assistant SEO. Tu as accès au MCP Google Search Console.

Mission :
1. Récupère les données GSC des 7 derniers jours (clicks, impressions, position moyenne, CTR) par requête et par page.
2. Compare à la semaine précédente (J-14 à J-7).
3. Identifie :
   - Les 5 pages qui chutent le plus (baisse de clics ou position).
   - Les 5 pages qui montent le plus.
   - Les nouvelles requêtes émergentes (apparues cette semaine).
   - Les pages en position 11-20 proches du top 10 (opportunités).
4. Croise avec les piliers de CLAUDE.md pour prioriser par impact business.

Format de sortie : un rapport markdown avec 4 sections, chaque ligne chiffrée, et 3 à 5 actions prioritaires pour la semaine.

# /gsc-audit — Audit GSC approfondi (90 jours)

Tu analyses 90 jours de données GSC pour identifier les angles morts.

Mission :
1. Récupère 90 jours de GSC, toutes requêtes + toutes pages.
2. Segmente par pilier (via CLAUDE.md).
3. Détecte :
   - Les cannibalisations (plusieurs URLs sur la même requête).
   - Les pages avec >100 impressions / CTR <2% (snippet à optimiser).
   - Les pages obsolètes (trafic en déclin sur 3 mois).
   - Les requêtes où on passe de top 3 à top 10 (à reprendre).
4. Pour chaque ligne : estime l'impact en clics supplémentaires potentiels.

Format de sortie : audit structuré par priorité (P1 / P2 / P3), action concrète pour chacune, deadline suggérée.

# /prioritise — Matrice impact × effort

Tu as en entrée une liste d'opportunités (via /weekly ou /gsc-audit).

Mission :
1. Pour chaque item, interroge DataForSEO :
   - Volume de recherche mensuel.
   - Keyword Difficulty.
   - SERP actuelle (concurrents en top 10).
2. Estime la charge rédactionnelle (mots cibles, profondeur, entités à couvrir).
3. Construis une matrice 2×2 : impact estimé (clics potentiels × proximité business) × effort (rédaction + link-building).
4. Classe en 4 buckets : Quick wins / Gros paris / À déléguer / À ignorer.

Format de sortie : tableau markdown trié par ROI, colonnes [Sujet | Volume | KD | Effort | Impact estimé | Bucket | Action].

# /brief — Brief de contenu LLM-ready (méthode Capsule)

Je te donne un mot-clé ou une URL. Tu construis un brief prêt à passer à un rédacteur.

Mission :
1. Via DataForSEO : scrape la SERP, analyse les 10 premiers résultats.
2. Identifie l'intention dominante (info / compa / transac / nav).
3. Repère les entités, sous-questions, formats (FAQ, tables, listes).
4. Construis un plan H2/H3 selon la méthode Capsule :
   - Chaque H2 = une question ciblée.
   - Réponse directe <150 caractères dès la 1re ligne sous le H2.
   - Data sourcée, extractible par les LLMs.
   - Bloc FAQ final avec schema JSON-LD.
5. Suggère 3 titres (pattern GEO : chiffre + promesse / thèse déclarative / curiosity gap).

Format de sortie : markdown structuré prêt à copier dans Google Docs ou Notion.

# /write — Rédaction dans le ton de voix du site

Je te passe un brief (sortie de /brief). Tu rédiges un premier jet.

Mission :
1. Relis le ton de voix dans CLAUDE.md — scrupuleusement.
2. Rédige en respectant :
   - Réponse directe sous chaque H2 (<150 car).
   - Paragraphes courts (1 à 3 lignes).
   - Chiffres précis partout.
   - Zéro jargon creux.
3. Ajoute une table des matières en intro et un bloc FAQ en sortie.
4. Propose 3 meta titres + meta descriptions (2 longueurs chacun).
5. Liste les liens internes pertinents (tu cherches dans le sitemap si dispo).

Format de sortie : markdown complet, prêt à publier. Tu me proposes un diff avant chaque modif majeure.

# /geo-track — Mesure de citations dans les LLMs

Tu interroges les 4 moteurs IA sur nos requêtes cibles pour mesurer notre présence.

Requêtes à tester (à lister dans CLAUDE.md ou passer en argument) :
- Requête 1
- Requête 2
- Requête 3

Mission :
1. Pour chaque requête, récupère les réponses de : ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini.
2. Mesure 4 KPIs :
   - Citation Frequency : nombre de citations de notre marque sur 10 essais.
   - Share of Voice IA : notre part vs concurrents listés dans CLAUDE.md.
   - Sentiment : positif / neutre / négatif (analyse du contexte).
   - Citation Velocity : évolution vs la semaine précédente.
3. Note les sources citées par les LLMs (URLs, Reddit, domaines).

Format de sortie : dashboard markdown avec tableau par moteur × KPI + 3 actions d'amélioration.

{
  "mcpServers": {
    "google-search-console": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mcp/google-search-console"],
      "env": {
        "GSC_CREDENTIALS_PATH": "/chemin/vers/credentials.json"
      }
    },
    "dataforseo": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@mcp/dataforseo"],
      "env": {
        "DATAFORSEO_LOGIN": "ton@email.com",
        "DATAFORSEO_PASSWORD": "ta-clef-api"
      }
    }
  }
}