Requêtes de recherche pertinentes pour ma page
Modèle d'invite pour afficher les requêtes de recherche pertinentes liées à la page web analysée.
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# Relevant Search Queries to my page:
{context}
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Ce flux de travail alimenté par l’IA analyse la structure de contenu de votre page web, la compare avec les pages concurrentes les mieux classées et fournit des recommandations personnalisées pour améliorer la performance SEO de votre page. En exploitant la recherche Google, des modèles linguistiques avancés et une extraction intelligente de contenu, il vous aide à combler les écarts de contenu et à optimiser votre site pour de meilleurs classements sur les moteurs de recherche.
Flux
Voici une liste complète de tous les prompts utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les prompts sont les instructions données au modèle d'IA pour générer des réponses ou effectuer des actions. Ils guident l'IA dans la compréhension de l'intention de l'utilisateur et la génération de sorties pertinentes.
Modèle d'invite pour afficher les requêtes de recherche pertinentes liées à la page web analysée.
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# Relevant Search Queries to my page:
{context}
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Modèle d'invite pour générer un rapport SEO structuré à partir du contexte.
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# SEO Report
{context}
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Modèle d'invite demandant au LLM de comparer la structure de la page de l'utilisateur avec celle des concurrents, de suggérer des améliorations et de proposer d...
You are SEO specialist.
- Compare structure of my web page with competitor websites.
- Analyze what each competitor did better comparing to my page
- Suggest improved structure of headings for my page to rank higher as competitors
- Focus on keywords used in headings.
- Suggest 5-10 long tail keywords for each paragraph.
Don't return general well known SEO theory, be specific with each improvement, focus on details.
--- MY CURRENT PAGE CONTENT ---
{input}
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--- COMPETITORS:
{context}
Modèle d'invite pour injecter le contenu des principales pages concurrentes comme contexte.
--- TOP COMPETITOR PAGES ---
{context}
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Message système pour le composant d'expansion de requête, indiquant au LLM de générer des requêtes pour trouver des concurrents.
Generate 4 alternative queries user should ask to find competitor pages similar to input page on google.
One of queries could be H1 heading of the input page
Generate query for google search in the way, that it will not match page on domain of input page (prepend query with -site: <name of domain of input document>)
Voici une liste complète de tous les composants utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les composants sont les éléments de base de chaque Flux IA. Ils vous permettent de créer des interactions complexes et d'automatiser des tâches en connectant diverses fonctionnalités. Chaque composant sert un objectif spécifique, comme la gestion des entrées utilisateur, le traitement de données ou l'intégration avec des services externes.
Le composant Entrée de Chat dans FlowHunt initie les interactions utilisateur en capturant les messages depuis le Playground. Il sert de point de départ pour les flux, permettant au workflow de traiter aussi bien des entrées textuelles que des fichiers.
Le composant Déclencheur d’ouverture de chat détecte le début d’une session de chat, permettant aux workflows de réagir instantanément dès qu’un utilisateur ouvre le chat. Il initie les flux avec le premier message, ce qui le rend essentiel pour créer des chatbots interactifs et réactifs.
Le composant Widget de Message affiche des messages personnalisés dans votre workflow. Idéal pour accueillir les utilisateurs, fournir des instructions ou afficher toute information importante, il prend en charge la mise en forme Markdown et peut être configuré pour n'apparaître qu'une seule fois par session.
Découvrez le composant Chat Output dans FlowHunt — finalisez les réponses du chatbot avec des sorties flexibles et multiples. Essentiel pour une finalisation fluide des flux et la création de chatbots IA avancés et interactifs.
Débloquez le contenu web dans vos flux de travail avec le composant Récupérateur d'URL. Extrayez et traitez sans effort le texte et les métadonnées de n'importe quelle liste d'URL—including articles web, documents, et plus encore. Prend en charge des options avancées comme l'OCR pour les images, l'extraction sélective de métadonnées et une mise en cache personnalisable, ce qui en fait l'outil idéal pour créer des flux et automatisations IA riches en connaissances.
Découvrez comment le composant Prompt de FlowHunt vous permet de définir le rôle et le comportement de votre bot IA, garantissant des réponses pertinentes et personnalisées. Personnalisez les prompts et modèles pour des flux de chatbot efficaces et sensibles au contexte.
FlowHunt prend en charge des dizaines de modèles de génération de texte, y compris ceux d’OpenAI. Voici comment utiliser ChatGPT dans vos outils IA et chatbots.
Découvrez le composant Générateur dans FlowHunt : une génération de texte puissante pilotée par l’IA utilisant le modèle LLM de votre choix. Créez facilement des réponses dynamiques de chatbot en combinant des prompts, des instructions système optionnelles et même des images en entrée, en faisant un outil central pour construire des workflows intelligents et conversationnels.
L'expansion de requête dans FlowHunt améliore la compréhension du chatbot en trouvant des synonymes, en corrigeant les fautes d'orthographe et en assurant des réponses cohérentes et précises aux requêtes des utilisateurs.
Le composant GoogleSearch de FlowHunt améliore la précision des chatbots grâce au Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour accéder à des connaissances à jour depuis Google. Contrôlez les résultats avec des options comme la langue, le pays et les préfixes de requête pour des réponses précises et pertinentes.
Le Récupérateur de Documents de FlowHunt améliore la précision de l’IA en connectant les modèles génératifs à vos propres documents et URL à jour, garantissant ainsi des réponses fiables et pertinentes grâce à la génération augmentée par récupération (RAG).
Description du flux
Ce flux de travail est conçu pour automatiser et mettre à l’échelle le processus d’analyse de la structure de contenu d’une page web, la comparer avec les principaux concurrents et générer des recommandations SEO exploitables pour améliorer le classement et la visibilité de la page. Le flux réunit des outils d’extraction de contenu web, de recherche de concurrents, de génération de texte par IA et de rapport structuré.
Étape | Description |
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Saisie utilisateur | L’utilisateur soumet son URL. |
Extraction du contenu | Extraction des titres et de la structure de la page saisie. |
Expansion de requête | L’IA génère des requêtes pour trouver des concurrents, en excluant le site de l’utilisateur. |
Récupération des concurrents | Recherche Google + scraping pour obtenir le contenu des pages concurrentes. |
Mise en forme du contexte | Les données concurrentes sont formatées pour la consommation par l’IA. |
Analyse par IA | Le LLM compare les structures, suggère des améliorations et génère des idées de mots-clés. |
Rapport | Rapport SEO structuré et documents de référence présentés à l’utilisateur. |
Sortie supplémentaire | Affiche les requêtes pertinentes et le contenu des concurrents comme référence. |
Ce flux de travail comble le fossé entre la recherche SEO manuelle et l’amélioration de contenu assistée par IA — rendant les audits de site plus exploitables, efficaces et transparents.
Nous aidons les entreprises comme la vôtre à développer des chatbots intelligents, des serveurs MCP, des outils d'IA ou d'autres types d'automatisation par IA pour remplacer l'humain dans les tâches répétitives de votre organisation.
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