Vous passez parfois des heures à analyser des fichiers Excel et à lire des comptes rendus sans réellement gagner de temps sur vos propres livrables. C’est notamment le défi de notre agence de communication lors du traitement des données de référencement, comme celles de la Search Console, où chaque page doit être décortiquée pour définir une stratégie prévisible pour le client.
Je vous propose de découvrir comment, grâce à un seul prompt, Claude Code est capable de générer un tableau de bord visuel à partir de votre fichier Excel. La méthode est simple : il suffit de copier-coller le prompt dans Claude et de lui transmettre votre fichier. L’outil réalise l’analyse et rédige le compte rendu automatiquement.
Le résultat est très visuel, incluant des graphiques, des diagrammes circulaires et des statistiques précises qui vous permettent de comprendre instantanément les enjeux de votre projet. Le résultat est disponible à la fin de cet article.
Ce type de processus est applicable à n’importe quel domaine d’activité, qu’il s’agisse d’analyse financière, graphique, comptable ou, comme dans mon cas, de l’analyse de fichiers statistiques. Tout devient possible grâce à ce prompt.
Au-delà du compte-rendu visuel généré par Claude en quelques minutes, la véritable valeur réside dans l’analyse approfondie que vous pouvez réaliser ensuite. Grâce à votre expertise métier, vous êtes en mesure de fournir un résumé clair et pertinent à votre client. Le gain de temps est phénoménal.
TL;DR; Résumé rapide
Un fichier Excel de Google Search Console (7 onglets, 1 000 requêtes, 956 pages, 184 jours de données) a été transformé en dashboard décisionnel interactif grâce à un seul prompt envoyé à Claude.
Le prompt demande à l’IA d’agir comme un data analyst senior, en suivant une séquence précise : comprendre la structure du fichier, identifier tendances/anomalies/opportunités, puis construire un dashboard visuel exploitable par un non-technicien.
En moins de 2 minutes, l’IA a produit une analyse complète avec 5 découvertes majeures : une dépendance critique à un sujet éphémère (Sora = 48% des clics), un paradoxe où la position s’améliore mais le CTR baisse (problème de titles/meta), des ancres parasites indexées par Google qui créent 95K impressions inutiles, 8 pages avec 250K impressions et un CTR sous 1,5% (gain potentiel de +3 000 clics/mois en retravaillant juste les titles), et une surperformance du mobile ignorée.
Le tout a été livré sous forme de dashboard HTML interactif avec graphiques, tableaux et recommandations priorisées, puis décliné en article blog aux couleurs de la charte Deep Dive.
La méthode est reproductible sur n’importe quel fichier Excel métier (ventes, RH, finance) en adaptant simplement le contexte dans le prompt.
Comment rendre la lecture d'un fichier Excel plus fluide et opérationnelle grâce à un prompt
Transformer un export Google Search Console de 1 000 lignes en dashboard décisionnel interactif, en une seule requête.
Le problème : des données SEO illisibles
Vous venez d'exporter vos données depuis Google Search Console. Le fichier fait 7 onglets, 956 pages, 1 000 requêtes, 222 pays et 184 jours de données. Au total, près de 963 000 impressions et 35 000 clics à analyser.
Face à cette masse, la réalité est brutale : un décideur ne lira jamais ce fichier. Un analyste mettra plusieurs heures à en extraire des insights exploitables. Et dans la plupart des cas, les opportunités cachées dans les données resteront invisibles.
Ce n'est pas le temps passé à ouvrir le fichier. C'est le temps perdu à ne pas voir les 8 pages qui génèrent 250 000 impressions avec un CTR inférieur à 1,5 %, soit potentiellement +3 000 clics/mois inexploités.
La solution tient en un prompt. Un seul. Bien structuré, il transforme Claude en analyste senior capable de lire, comprendre, diagnostiquer et visualiser l'intégralité du fichier en moins de deux minutes.
Le prompt : anatomie d'une requête efficace
Voici le prompt utilisé pour produire l'analyse complète et le dashboard interactif à partir du fichier Excel brut :
Agis comme un data analyst senior intervenant dans un contexte métier exigeant. Analyse en profondeur le fichier de données fourni en commençant par comprendre la structure, la granularité, les variables clés et leurs relations potentielles. Identifie ensuite : • xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx • xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx • xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx • xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx • xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Sur cette base, construis un dashboard xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx. Le dashboard doit être exploitable par un décideur non technique, tout en conservant une rigueur analytique élevée.
Demande-moi le prompt complet en commentaire !
Pourquoi ce prompt fonctionne : la structure en 3 couches
Ce prompt n'est pas un simple « analyse ce fichier ». Il embarque une architecture en trois couches qui guide l'IA pas à pas :
| Bloc du prompt | Rôle | Exemple |
|---|---|---|
| Persona | Crédibiliser l'analyse | « Agis comme un data analyst senior » |
| Contexte | Orienter le niveau d'exigence | « Contexte métier exigeant » |
| Action 1 : Comprendre | Forcer l'exploration préalable | « Structure, granularité, variables clés » |
| Action 2 : Diagnostiquer | Extraire les insights | « Tendances, anomalies, corrélations » |
| Action 3 : Construire | Produire le livrable | « Dashboard structuré et lisible » |
| Contrainte utilisateur | Garantir l'exploitabilité | « Décideur non technique » |
| Contrainte qualité | Maintenir la rigueur | « Rigueur analytique élevée » |
La force de cette structure est qu'elle empêche l'IA de sauter directement aux conclusions. En imposant une phase de compréhension préalable, on obtient des insights que même un analyste pressé aurait manqués.
Ce que l'IA a produit : résultats concrets
En moins de 2 minutes et sans intervention manuelle, Claude a :
- Exploré les 7 onglets du fichier (Graphique, Requêtes, Pages, Pays, Appareils, Apparences, Filtres)
- Agrégé les données par semaine, par mois, par cluster thématique et par géographie
- Identifié 5 signaux clés dont le paradoxe CTR/Position et la dépendance au sujet Sora
- Détecté 8 pages à fort potentiel (250K impressions, CTR < 1,5 %) avec actions correctives précises
- Repéré des anomalies de données (ancres # indexées par Google, cannibalisation) invisibles sans analyse croisée
- Généré un dashboard HTML interactif avec 4 graphiques, 3 tableaux et 15 recommandations priorisées
Les 5 découvertes majeures
La dépendance critique à Sora
Le cluster « Sora » (codes d'invitation Sora 2) concentre 48 % de l'ensemble des clics sur la période. Or, c'est un sujet éphémère lié à un buzz ponctuel d'octobre 2025. Le trafic post-octobre s'effondre mécaniquement : de 13 505 clics en octobre à 3 225 en janvier, soit une chute de 76 %.
Le paradoxe CTR vs Position
La position moyenne s'améliore significativement, passant de 18,2 en août à 9,9 en février. Pourtant, le CTR chute de 3,9 % à 2,1 %. Ce paradoxe révèle un problème de titles et méta-descriptions qui ne convertissent pas les impressions en clics. Le site se positionne mieux, mais n'attire pas.
Les ancres indexées parasites
Google indexe des URLs avec fragments (#) de la page Comparatif IA. Six ancres cumulent environ 95 000 impressions à un CTR quasi nul. Elles diluent les métriques réelles de la page principale et créent une cannibalisation interne. Un problème invisible dans un fichier Excel, mais immédiatement repéré par l'analyse croisée.
Les 8 pages à fort potentiel
L'IA a identifié 8 pages qui cumulent plus de 250 000 impressions avec un CTR inférieur à 1,5 %. En optimisant simplement les titles et méta-descriptions de ces pages, le gain estimé est de +3 000 clics par mois sans produire aucun nouveau contenu.
Le mobile surperforme
Le CTR mobile (4,29 %) dépasse le CTR desktop (3,37 %) de 27 %, avec une position moyenne meilleure (8,6 vs 10,6). Ce signal indique que les contenus fonctionnent mieux sur mobile, et que prioriser l'optimisation UX mobile maximiserait le rendement global.
Avant / Après : la transformation mesurée
Voici ce que le prompt a concrètement transformé :
| Indicateur | Avant (Excel brut) | Après (Dashboard) | Gain |
|---|---|---|---|
| Temps de lecture | 15-25 min | 30 secondes | ×30 plus rapide |
| Identification anomalies | Manuelle, aléatoire | Automatique, exhaustive | 100% couverture |
| Détection opportunités | Inexistante | 8 quick wins identifiés | +3 000 clics/mois est. |
| Lisibilité décideur | Nulle (1 000 lignes) | 1 page synthétique | Exploitable immédiatement |
| Corrélations croisées | Impossibles à voir | CTR vs Position, clusters | Insights stratégiques |
Comment reproduire cette approche
Cette méthode n'est pas limitée aux données SEO. Elle fonctionne avec n'importe quel fichier Excel ou CSV contenant des données métier : ventes, RH, finances, CRM, support client.
Étape 1 : Préparer le fichier
Assurez-vous que le fichier contient des en-têtes clairs, des données structurées (dates, nombres, catégories) et si possible plusieurs dimensions d'analyse (temporelle, géographique, par produit, etc.).
Étape 2 : Adapter le prompt
Le prompt fonctionne en plug-and-play. Remplacez simplement le contexte métier. Par exemple :
- Ventes : « …dans un contexte de pilotage commercial » au lieu de « contexte métier exigeant »
- RH : « …en tant que HRBP analysant les données d'absentéisme »
- Finance : « …en tant que contrôleur de gestion analysant le P&L »
Étape 3 : Joindre le fichier et envoyer
Dans Claude, il suffit de joindre le fichier Excel et d'envoyer le prompt. L'IA lit le fichier directement, explore tous les onglets, et produit l'analyse complète avec le dashboard.
Si vous voulez un format spécifique (PDF, PowerPoint, page web), précisez-le dans le prompt. Claude peut générer un dashboard HTML interactif avec des graphiques Chart.js, un rapport Word formaté, ou une présentation structurée.
Les 5 principes d'un bon prompt d'analyse
Au-delà de ce cas pratique, voici les principes qui rendent un prompt d'analyse véritablement efficace :
Donner un rôle expert
Le persona (« data analyst senior ») calibre le niveau de profondeur et le vocabulaire de la réponse.
Imposer une séquence
Comprendre d'abord, analyser ensuite, produire enfin. Sans cette séquence, l'IA saute des étapes critiques.
Lister les dimensions d'analyse
Tendances, anomalies, corrélations, limites : chaque dimension force l'IA à explorer un angle différent.
Spécifier le livrable
« Dashboard structuré et lisible » est plus précis que « fais-moi un résumé ». Le format de sortie conditionne la qualité.
Définir l'audience
« Décideur non technique » contraint l'IA à vulgariser sans perdre la rigueur. C'est le garde-fou contre le jargon inutile.
Conclusion
Un fichier Excel de 1 000 lignes n'est pas un outil décisionnel. C'est une matière première. La valeur ne réside pas dans les données elles-mêmes, mais dans la capacité à les transformer en décisions.
Ce que ce cas démontre, c'est qu'un prompt bien structuré peut accomplir en 2 minutes ce qui prendrait plusieurs heures à un analyste : explorer, croiser, diagnostiquer, visualiser et recommander.
Le plus surprenant n'est pas la vitesse. C'est la profondeur. Les ancres indexées parasites, le paradoxe CTR/Position, la dépendance à un sujet éphémère — autant de signaux que même un analyste expérimenté aurait pu manquer sans croisement systématique.
L'IA ne remplace pas l'analyste. Elle lui donne un superpouvoir : celui de voir l'invisible dans un tableur. Le prompt est la clé qui déverrouille ce potentiel. Investissez dans sa structure, et chaque fichier Excel deviendra une mine d'or décisionnelle.
Le résultat du prompt sur mon fichier Excel exporté de la Search Console
Deep Dive — Search Performance
Clics & Impressions — Tendance hebdomadaire
CTR & Position moyenne — Mensuel
Répartition des clics par cluster thématique
Performance par appareil
🏆 Top 10 pages — Piliers du trafic
| Page | Clics | Impr. | CTR | Pos. |
|---|---|---|---|---|
| Code pour Sora 2 | 10 251 | 112 037 | 9,15% | 6,0 |
| Comparatif des IA 2025 | 3 995 | 62 533 | 6,39% | 7,1 |
| Nano Banana + Flux Kontext Photoshop | 3 773 | 33 640 | 11,22% | 5,4 |
| Tester Veo 3 gratuitement | 2 708 | 86 639 | 3,13% | 7,6 |
| Format date fusion Word | 2 354 | 30 184 | 7,80% | 6,6 |
| Codes secrets ChatGPT | 1 543 | 25 611 | 6,02% | 6,9 |
| JSON + Veo 3 combo | 1 031 | 10 519 | 9,80% | 5,8 |
| Pack prompts Halloween | 533 | 4 467 | 11,93% | 4,8 |
| Nano Banana rend Photoshop obsolète | 513 | 60 902 | 0,84% | 8,2 |
| 4 mots pour ChatGPT | 505 | 18 131 | 2,79% | 7,6 |
🎯 Pages à fort potentiel — Quick Wins
| Page | Impr. | CTR | Pos. | Action |
|---|---|---|---|---|
| Nano Banana rend Photoshop obsolète | 60 902 | 0,84% | 8,2 | Title + Meta |
| 10 outils IA création vidéos | 48 549 | 0,27% | 10,4 | Title + Contenu |
| Comparatif IA (ancre #) | 27 980 | 0,07% | 5,4 | Fix ancres |
| Nanobanana créations visuelles | 23 877 | 0,58% | 8,3 | Title + Meta |
| Midjourney gratuitement | 23 189 | 1,15% | 8,9 | Title + Meta |
| Comparatif IA (ancre #2) | 21 939 | 0,00% | 5,0 | Fix ancres |
| Veo 3 + Sora VPN (nov.) | 19 194 | 2,41% | 6,3 | Title + Meta |
| Gemini Storybook | 15 977 | 1,23% | 8,2 | Title + Meta |
🌍 Répartition géographique
⚡ Signaux clés & alertes
- Dépendance Sora : 48% des clics proviennent d'un sujet éphémère (codes Sora 2). Le trafic post-octobre s'effondre mécaniquement.
- Paradoxe CTR/Position : la position s'améliore (18,2→9,9) mais le CTR baisse (3,9%→2,1%). Les titles/descriptions ne convertissent pas les impressions.
- Ancres indexées : Google indexe des ancres # de la page Comparatif IA (50K impressions, CTR ~0%). Cannibalisation probable.
- Evergreen émergents : "Format date Word" (2 354 clics, CTR 7,8%) et "Comparatif IA" montrent un potentiel durable.
- Reprise février : W05-W06 montrent une inflexion positive (+13% clics WoW). Signal de recovery à confirmer.
📋 Actions prioritaires
- Réduire la dépendance Sora. Développer 3-5 contenus evergreen (ChatGPT, comparatifs, tutoriels Photoshop IA) pour diversifier le trafic.
- Optimiser les title/meta descriptions des 8 pages à fort potentiel identifiées. Gain estimé : +3 000 clics/mois si CTR passe de 1% à 4%.
- Corriger les ancres indexées sur le Comparatif IA. Ajouter des balises canonical ou noindex sur les fragments pour éliminer la cannibalisation.
- Exploiter le mobile. CTR mobile (4,29%) > desktop (3,37%). Prioriser l'UX mobile pour les pages à fort volume.
- Cibler la francophonie. Belgique, Suisse, Maroc, Canada offrent un CTR raisonnable. Des contenus localisés pourraient amplifier ce trafic.
🔬 Qualité des données & anomalies
- Ancres # dans les Pages : Google Search Console remonte des URLs avec fragments (#). Ces URLs artificielles gonflent le nombre de pages (956) et diluent les métriques réelles. 6 ancres de la page Comparatif IA totalisent ~95K impressions à CTR quasi-nul.
- Requêtes tronquées à 1 000 : le fichier ne contient que les 1 000 premières requêtes. La longue traîne manquante peut représenter 20-40% du trafic réel.
- Pic octobre = événement ponctuel : la semaine du 4-10 octobre 2025 concentre 4 665 clics (13% du total), liée au buzz Sora 2. Cela fausse les moyennes globales.
- CTR moyen affiché vs réel : le CTR moyen pondéré (3,67%) est tiré vers le haut par Sora. Le CTR médian quotidien est probablement autour de 2,5%.
❓ Questions complémentaires à investiguer
- Quelles pages de Sora sont encore actives ? Distinguer le trafic résiduel Sora du trafic mort pour arbitrer sur la maintenance de ces contenus.
- Quel est le taux de conversion réel ? Le trafic SEO génère-t-il des leads, des inscriptions ou des demandes de contact ? Sans cette donnée, impossible de mesurer le ROI.
- Y a-t-il une stratégie de maillage interne ? Les pages evergreen pourraient bénéficier de liens entrants depuis les contenus d'actualité pour consolider leur autorité.
- Quelle est la fréquence de publication ? 956 pages en 6 mois suggèrent un rythme élevé. Vérifier si la qualité suit et si certaines pages cannibalisent les mêmes requêtes.
- Backlinks et autorité de domaine ? La position moyenne stagne autour de 10-11 depuis décembre. Un plateau technique peut indiquer un manque d'autorité externe.
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