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À court terme (< 3 mois)
J'ai testé la génération de contenu par IA pendant les 6 derniers mois, travaillant avec tout, de ChatGPT à Claude en passant par Perplexity. La plupart des gens posent encore la mauvaise question concernant le contenu IA : "Google va-t-il pénaliser cela ?" Mais voici ce que j'ai découvert après avoir généré plus de 20 000 articles SEO dans 4 langues - ce n'est pas la question qui importe.
La vraie question est : quel type de contenu ces systèmes d'IA privilégient-ils réellement ? Et plus important encore, comment structurez-vous vos prompts et workflows pour obtenir un contenu qui ne ressemble pas à ce qu'un robot aurait écrit ?
Après des mois de tests de différentes plateformes IA, j'ai découvert des modèles surprenants sur ce à quoi Claude répond spécifiquement le mieux. Spoiler : ce n'est pas ce que la plupart des "experts en contenu IA" enseignent.
Voici ce que vous apprendrez de mes expériences :
Pourquoi Claude fonctionne mieux avec des types spécifiques d'entrées structurées (pas seulement "écrire mieux")
Les modèles de contenu qui produisent constamment des sorties de haute qualité
Comment j'ai construit un système qui génère un contenu que Claude "aime" réellement
Des exemples réels de mes expériences d'automatisation IA avec des prompts spécifiques qui fonctionnent
Pourquoi la plupart des entreprises abordent le contenu IA complètement de manière incorrecte
Vérifier la réalité
Pourquoi la plupart des conseils sur le contenu généré par l'IA passent à côté du sujet
Si vous avez lu l'un des guides de contenu AI en 2024, vous avez probablement entendu le même conseil répété partout : "Rédigez simplement de meilleures invites," "Ajoutez plus de contexte," "Soyez spécifique avec vos instructions." Le monde du SEO est obsédé par le fait de savoir si le contenu AI sera pénalisé par Google.
Voici ce qu'on dit à chaque spécialiste du marketing de contenu :
Rendez vos invites plus détaillées - Ajoutez des exemples, spécifiez le ton, incluez le public cible
Utilisez la méthode d'invitation par chaîne de réflexion - Décomposez les tâches complexes en étapes plus petites
Fournissez du contexte et des exemples - Donnez à l'IA du matériel de référence à partir duquel travailler
Répétez et affinez - Continuez à ajuster jusqu'à obtenir un résultat acceptable
Concentrez-vous sur l'évitement de la détection par l'IA - Utilisez des outils pour rendre le contenu "plus humain"
Ce conseil n'est pas incorrect, mais il manque l'insight fondamental : les différents modèles d'IA ont différentes préférences de contenu. Ce qui fonctionne brillamment pour ChatGPT peut donner des résultats médiocres avec Claude. Ce dans quoi Perplexity excelle peut être la faiblesse de Claude.
La réalité ? Chaque système d'IA a été formé différemment, a des forces différentes et répond mieux à différents types de structures d'entrée. Si vous souhaitez un contenu constamment bon de Claude spécifiquement, vous devez comprendre ce que Claude préfère réellement - et non ce qui fonctionne pour l'IA "en général."
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Mon parcours pour comprendre les préférences de contenu de Claude a commencé par accident. Je travaillais sur un projet SEO colossal pour un client Shopify - nous devions générer du contenu pour plus de 3 000 produits dans 8 langues. Cela représente plus de 24 000 pièces de contenu qui devaient être uniques, précieuses et optimisées pour le SEO.
Au départ, j'ai essayé l'approche standard que tout le monde recommande. J'ai commencé avec ChatGPT en utilisant des invites détaillées, des exemples et des instructions précises. Les résultats étaient... corrects. Fonctionnels, mais génériques. Le contenu semblait écrit par une IA - ce qui était le cas.
Ensuite, j'ai basculé vers Claude pour des tests de comparaison. Même Prompts, même structure, mêmes exemples. La différence était immédiatement évidente. La production de Claude avait un flux plus naturel, une meilleure compréhension du contexte et semblait mieux « saisir » des instructions nuancées que les autres modèles.
Mais c'est là que cela est devenu intéressant. Quand j'ai commencé à expérimenter avec différentes structures d'invite spécifiquement pour Claude, j'ai découvert quelque chose qui a changé toute mon approche de la génération de contenu par IA.
La percée est survenue lorsque je travaillais avec un client B2B SaaS qui avait besoin de contenu de blog. Au lieu de demander à Claude de « rédiger un article de blog sur X », j'ai commencé à lui donner des scénarios structurés : « Vous consultez une startup qui a des difficultés avec le problème Y. En vous basant sur votre expérience, accompagnez-les à travers la solution Z. » La qualité du contenu a bondi de manière spectaculaire.
C'est alors que j'ai réalisé : Claude ne se contente pas de générer du contenu - il joue un rôle d'expert. Et quand vous structurez vos demandes pour correspondre à la façon dont Claude « pense », le résultat devient significativement plus précieux et moins clairement généré par une IA.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après des mois de tests, j'ai identifié les modèles de contenu spécifiques pour lesquels Claude produit systématiquement des résultats de haute qualité. Il ne s'agit pas d'une demande générique - il s'agit de comprendre les forces architecturales de Claude et de construire votre stratégie de contenu autour d'elles.
Le Cadre Basé sur l'Expérience
Claude excelle lorsque vous formulez des demandes comme un partage d'expérience plutôt que comme une régurgitation d'informations. Au lieu de "Écrivez sur les meilleures pratiques du marketing par e-mail", j'utilise : "Vous êtes un consultant en marketing qui vient d'aider une entreprise SaaS à augmenter ses taux d'ouverture d'e-mails de 40 %. Décrivez ce que vous avez découvert et comment vous avez mis en œuvre la solution."
Cette approche s'appuie sur la formation de Claude sur du contenu conversationnel et consultatif. Le résultat ressemble davantage à un consultant partageant des idées qu'à une IA énumérant des points.
La Structure Narrativo-Problème-Solution
Claude répond exceptionnellement bien aux structures narratives qui suivent ce schéma :
Situation/contexte spécifique
Défi rencontré
Solution tentée
Résultats obtenus
Leçons apprises
Lorsque je structure les demandes de cette manière, Claude crée naturellement un contenu qui ressemble à de véritables études de cas et rapports d'expérience.
La Méthode d'Intégration de Base de Connaissances
Voici le facteur décisif : Claude fonctionne mieux lorsque vous fournissez une base de connaissances structurée plutôt que des exemples aléatoires. Pour mon client Shopify, je n'ai pas seulement donné des informations sur les produits à Claude. J'ai créé une base de connaissances complète avec :
Terminologie et contexte spécifiques à l'industrie
Lignes directrices sur la voix de la marque avec des exemples spécifiques
Points de douleur des clients et modèles linguistiques
Informations sur le positionnement concurrentiel
Le Système de Demande à Trois Couches
J'ai développé un système de demande à trois couches qui produit systématiquement un contenu de haute qualité :
Couche 1 : Contexte et Expertise - Établir le rôle, les connaissances sectorielles et le niveau d'expertise spécifique
Couche 2 : Structure et Contraintes - Définir le format de contenu, la longueur, les exigences de style et toute limitation
Couche 3 : Indicateurs de Qualité - Spécifier ce qui rend le contenu précieux dans ce contexte (exemples spécifiques, idées exploitables, angles uniques)
Ce système fonctionne car il s'aligne sur la façon dont Claude traite l'information - passant du contexte large aux exigences spécifiques, puis aux critères de qualité.
Types de contenu
Claude produit constamment des résultats de meilleure qualité pour le contenu basé sur l'expérience, les études de cas et les articles d'avis plutôt que pour des articles informatifs génériques.
Structure de l'invite
Le système de prompt à trois niveaux (Contexte → Structure → Qualité) produit des résultats plus cohérents que des invites uniques et complexes.
Base de connaissances
Fournir un contexte industriel complet et des directives de marque améliore considérablement la qualité de sortie par rapport à des exemples basiques.
Méthode de test
Tester A/B différentes structures de prompts sur les mêmes sujets de contenu révèle des schémas clairs dans les préférences de contenu de Claude.
Les résultats de la mise en œuvre de cette approche spécifique à Claude ont été dramatiques. Pour mon client Shopify, nous sommes passés de la production de contenu générique, manifestement généré par l'IA, à la création d'articles qui réussissaient systématiquement les évaluations manuelles de qualité.
Améliorations de la qualité du contenu :
Réduction de 95 % du contenu nécessitant des modifications significatives
Contenu qui incluait naturellement une terminologie pertinente du secteur
Compréhension du contexte significativement meilleure à travers différentes catégories de produits
Efficacité du flux de travail :
Réduction du temps de génération de contenu de 60 % par rapport à d'autres plateformes d'IA
Élimination du besoin d'itération et de perfectionnement intensifs des invites
Création d'un système répétable que les nouveaux membres de l'équipe pouvaient utiliser efficacement
Le résultat le plus surprenant ? Le contenu généré en utilisant les modèles préférés de Claude a en fait mieux performé de manière organique. Nous avons constaté une augmentation de 10 fois du trafic organique en l'espace de 3 mois, et le contenu était cité et référencé par d'autres sites du secteur.
Ce n'était pas seulement une question d'éviter la détection par l'IA - il s'agissait de créer un contenu qui était vraiment plus précieux et aligné sur la manière dont les gens recherchent et consomment effectivement des informations dans cet espace.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir généré plus de 20 000 contenus en utilisant différentes plateformes d'IA, voici les principaux enseignements concernant le travail avec Claude spécifiquement :
Les incitations basées sur l'expérience surpassent systématiquement les incitations basées sur des instructions - "Vous venez d'aider un client..." fonctionne mieux que "Écrire sur..."
Claude a une meilleure rétention du contexte - Vous pouvez faire référence à des parties antérieures de la conversation plus efficacement qu'avec d'autres modèles
La structure narrative est cruciale - Claude excelle dans le storytelling et les formats d'études de cas mais a du mal avec la documentation technique pure
Les instructions axées sur la qualité fonctionnent mieux que celles sur la quantité - Demander des "aperçus précieux" produit de meilleurs résultats que de demander une "couverture complète"
Les bases de connaissances sectorielles sont essentielles - Les incitations génériques produisent des résultats génériques ; un contexte spécifique produit un contenu spécialisé
Le système de trois couches de prompts est transférable - Cette structure fonctionne à travers différents types de contenu et secteurs
Claude réagit bien aux contraintes - Fournir des limitations claires produit souvent des solutions plus créatives que des demandes ouvertes
La plus grande leçon ? Ne considérez pas la génération de contenu par IA comme un processus "à configurer et à oublier". L'approche la plus réussie consiste à créer des systèmes qui s'alignent sur les forces spécifiques de chaque plateforme plutôt que d'utiliser des techniques d'incitation génériques à travers tous les outils d'IA.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les entreprises SaaS cherchant à mettre en œuvre cette approche :
Créer du contenu d'études de cas basé sur l'expérience pour différents personas utilisateurs
Créer des bases de connaissances spécifiques à l'industrie pour un prompting Claude cohérent
Se concentrer sur des récits problème-solution qui correspondent au parcours de votre client
Utiliser Claude pour du contenu consultatif, une analyse concurrentielle et l'explication des fonctionnalités
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique mettant en œuvre cette stratégie :
Développer des cadres d'histoires de produits que Claude peut adapter à différentes catégories
Créer des descriptions de produits et des guides d'achat basés sur des scénarios clients
Construire une documentation complète sur la voix de la marque pour une qualité de sortie cohérente
Se concentrer sur un contenu orienté vers les solutions qui aborde des points de douleur spécifiques des clients