Stratégie GEO sur YouTube : obtenir des citations dans les réponses IA
Résultat visé
Un plan vidéo mesurable fondé sur les citations observées
Mesurer les citations
Examiner les vidéos citées
Cartographier les sujets manquants
Planifier les vidéos
Lancez le workflow en un clic
Rien à remplir : le prompt s’exécute tel quel et vous demande les informations qui lui manquent.Lancer dans Claude et Lancer dans ChatGPT ouvrent un nouvel onglet avec le prompt déjà saisi. Rien n’est envoyé avant votre validation.
- État initial des citations YouTube
- Comparatif des vidéos citées et des cocitations
- Cartographie des lacunes par sujet et des preuves vidéo
- Plan priorisé de production vidéo
- Un forfait Qwairy Starter ou supérieur avec un suivi actif
- Claude ou ChatGPT avec le connecteur MCP Qwairy activé
- Suffisamment de données de suivi récentes sur le sujet choisi
La vidéo est le seul type de source où le domaine ne vous dit rien. Le domaine d’un article nomme son éditeur. Celui d’une page de lecture est identique, que la vidéo soit la vôtre, celle d’un concurrent ou celle d’un auteur de tests : tout ce qui permet de décider à partir des citations vidéo se trouve donc au niveau de l’URL. Ce workflow reste à ce niveau.
Le problème GEO résolu
Les vues et le temps de visionnage décrivent une audience sur la plateforme, pas si une page de lecture a été reprise dans une réponse sur votre catégorie. Classer les domaines cités ne fonctionne pas non plus ici : toutes les chaînes de votre marché partagent un domaine, si bien que son nombre de mentions, sa position moyenne et son indicateur de propriété agrègent des éditeurs que vous ne contrôlez pas.
Ce que les données permettent d’affirmer est plus limité : une URL de lecture a été citée dans une réponse donnée, à une position connue, à côté de marques connues. La propriété de la chaîne et le passage qui a compté n’y figurent pas : les transcriptions restent donc des hypothèses à vérifier en ouvrant la vidéo.
Les étapes du workflow
1. Établissez la référence. get_social_insights sur 30 jours renvoie les citations sociales face au total des citations, une répartition par plateforme et les principales communautés. Cette répartition est construite à partir des lignes de ces principales communautés : elle peut donc ne couvrir qu’une partie du total. Zéro citation sociale termine le workflow ici.
2. Trouvez chaque hôte vidéo. get_source_domains compare son filtre de domaine comme une sous-chaîne : une recherche partielle renvoie donc les hôtes desktop, mobiles et de liens courts comme des lignes distinctes qui ne fusionnent jamais. Ses décomptes utilisent le périmètre de preuve demandé et 30 jours par défaut. Aucun hôte vidéo : même arrêt.
3. Récupérez l’inventaire des URL. get_source_urls exige une correspondance exacte de domaine : exécutez-le donc une fois par hôte avec les mêmes dates et filtres. get_source_profile ajoute les questions uniques, les fournisseurs, les URL principales et jusqu’à dix concurrents cités conjointement sur ce périmètre. Les deux regroupent par URL exacte : une vidéo citée avec un repère temporel arrive donc sur plusieurs lignes ; fusionnez d’abord par identifiant de vidéo.
4. Reliez les URL aux prompts. Aucun outil de source ne renvoie de prompt par URL. Construisez l’échantillon avec get_prompts et get_prompt_answers, puis get_answer_details, seule réponse contenant le texte intégral de la réponse avec les positions des sources. Gardez les réponses dont les sources incluent un hôte vidéo ; si aucune ne le fait, le backlog n’a aucun point d’appui.
5. Vérifiez que le sujet n’est pas déjà couvert. get_content_opportunities renvoie jusqu’à dix questions manquées où des concurrents directs sont nommés sans vous, et get_actions renvoie la liste active, indiquant si un travail est déjà prévu sur un sujet.
Ce qu’une exécution renvoie réellement
Une exécution valide renvoie un classement daté des hôtes et un inventaire d’URL exactes. Un hôte vidéo peut avoir moins de citations qu’une autre plateforme sociale tout en apparaissant à une meilleure position moyenne.
Cette inversion justifie de traiter la vidéo séparément plutôt que de la fondre dans un groupe social. La ligne du domaine combine toujours toutes les chaînes : les URL de pages de lecture récupérées à l’étape 3 sont donc les seules données de citation qui peuvent être associées à une vidéo précise.
Comment exploiter les résultats
Ordonnez la sélection en trois niveaux. D’abord, les sujets pour lesquels une vidéo apparaît déjà dans une réponse à un prompt suivi et où la même question figure aussi comme opportunité manquée. Ensuite, les sujets portant une citation vidéo sur deux prompts distincts ou plus. Enfin, tout le reste, à titre exploratoire. Départagez les égalités selon la position moyenne de la source, puis selon la présence d’un concurrent direct cité conjointement, et mettez en attente tout sujet fondé sur une seule réponse.
Commandez une vidéo pour le premier sujet, puis arrêtez-vous jusqu’à la prochaine mesure : avec une seule, vous pouvez attribuer le changement ; avec cinq, vous ne le pouvez pas.
Enregistrez les URL citées avec leurs positions et les réponses où un hôte vidéo et votre marque apparaissent ensemble, puis relisez sur les mêmes prompts et la même période. Une co-citation est une association, et l’indicateur de propriété reflète le domaine, jamais la chaîne.
Le prompt complet
Commence par lister les marques que je suis. S’il y en a plusieurs, demande laquelle utiliser avant de récupérer des données.
1. Exécute get_social_insights sur les 30 derniers jours. Indique les citations sociales, le total des citations et la répartition par plateforme, en précisant que cette répartition peut ne pas couvrir tout le total social. Si les citations sociales sont nulles, arrête-toi et indique qu’il faut vérifier à nouveau après le prochain cycle de suivi.
2. Exécute get_source_domains sur les 30 derniers jours avec une recherche partielle de domaine vidéo pour faire apparaître les hôtes desktop, mobiles et de liens courts. Conserve tout filtre de fournisseur, sujet, tag ou étape du parcours d’achat et liste chaque hôte séparément. Si aucun hôte vidéo n’apparaît, arrête-toi ici aussi.
3. Pour chaque hôte, exécute get_source_urls sur ce domaine exact, puis get_source_profile, tous deux avec les mêmes dates de 30 jours et les mêmes filtres. Indique l’URL, le titre, les mentions, la position moyenne, les questions uniques, les fournisseurs et les concurrents cités conjointement, en qualifiant la co-citation d’association plutôt que d’approbation. Fusionne les URL qui pointent vers la même vidéo mais diffèrent par un repère temporel ou un paramètre de playlist.
4. Utilise get_prompts pour sélectionner les prompts suivis sur ces sujets, puis get_prompt_answers et get_answer_details sur les dernières réponses pertinentes. Ne garde que les réponses dont les sources incluent un hôte vidéo et affiche le prompt, le fournisseur, la réponse intégrale, les concurrents nommés et l’URL vidéo avec sa position. Si aucune ne convient, arrête-toi et indique pourquoi.
5. Exécute get_content_opportunities et get_actions avec period 30 et les mêmes filtres. Signale chaque sujet candidat qui figure déjà comme question manquée ou dispose déjà d’une action en attente sur ce périmètre de preuve.
6. Construis le backlog en trois niveaux : une citation vidéo dans une réponse suivie avec une question manquée correspondante, puis une citation sur deux prompts ou plus, puis l’exploratoire. Départage les égalités selon la position moyenne de la source, puis selon la présence d’un concurrent direct cité conjointement. Mets en attente les sujets fondés sur une seule réponse et recommande une vidéo, uniquement pour le premier sujet du niveau un.
Demande-moi quelles chaînes YouTube appartiennent à ma marque, car rien dans ces données n’identifie la propriété des chaînes. N’invente aucun nom de chaîne, nombre de vues, contenu de transcription ni délai avant la première citation.
Exécutez ce playbook sur vos propres données de visibilité IA.
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