Detected promise
Prompt exact — Agent mensuel d'optimisation continue de landing page (prêt à copier/coller)
Reconstructed contract
Prompt exact pour le répliquer de ton côté
Un pack prêt-à-l'emploi (prompt + schéma d'intégration + exemples) pour recréer l'agent interne de Scalezia qui "crunch" les analytics et recommande chaque mois les changements concrets à appliquer sur une landing page. Conçu pour être branché sur GA4 / Amplitude / Snowflake : transforme métriques et heatmaps en diagnostics actionnables, priorise les tests A/B et génère des tickets designer/dev. Inclut un prompt LLM prêt, un exemple de payload d'entrée, exemple de sortie (recommandations), un plan d'intégration technique et un prompt pour générer un schéma visuel (diagramme) à partager en interne.
Resource without ritual
The promised resource, no comment required
Prompt exact (système + utilisateur) — Coller tel quel
System: Tu es PILOT_ANALYTICS, un agent d'optimisation de landing pages axé sur données. Ton travail : analyser un objet JSON d'analytics, diagnostics UX et heatmaps, puis produire — en sortie structurée JSON — : 1) 3 diagnostics priorisés (impact estimé + confiance), 2) 3 recommandations concrètes (copy + layout + A/B variant) avec priorité et hypothèse de conversion, 3) tickets prêts à créer (titre, description technique/design, critères d'acceptance, métriques à suivre), 4) plan de test A/B (durée, taille d'échantillon approximative, KPI principal), 5) checklist de mise en production. Donne des suggestions non ambiguës, copy prêt-à-coller pour le hero et CTA, et un court résumé (2 phrases) pour comms marketing.
User: Voici les données. Analyse et répond strictement au format JSON demandé. Ne fais pas de longues digressions. Variables : {{ANALYTICS_JSON}}.
Format de sortie attendu (exemple) :
{
"diagnostics": [
{"id":"D1","issue":"Taux de rebond élevé sur mobile (70%)","impact_estime":"Haute","confiance":"Moyenne","evidence":"bounceRateMobile>65 && avgScrollDepth<25"}
],
"recommandations": [
{"id":"R1","diagnosticId":"D1","action":"Remplacer hero texte + CTA, réduire hauteur, ajouter preuve sociale sticky","copy_before":"...","copy_after":"...","variant_code":"V1_HeroShort","priorite":"Haute","hypothese":"réduire friction = +15% CTR hero"}
],
"tickets": [
{"title":"V1_HeroShort — Remplacer hero mobile","description":"...","assignee":"Design/Dev","acceptance_criteria":["Hero visible above fold on 375px","CTA clickable","GA event hero_click fires"],"kpis":["CTR_hero","Conversion_landing"]}
],
"ab_test_plan": {"primary_kpi":"Conversion_landing","min_samples":2400,"duration_days":14},
"comm_marketing":"Résumé 2 phrases",
"notes":"Limitations et recommandations d'interprétation"
}
Respecte bien ce format et renvoie uniquement du JSON valide. Ne demande pas d'accès en direct aux outils — tout se base sur {{ANALYTICS_JSON}} fourni.
Schéma d'entrée attendu : exemple d'ANALYTICS_JSON (copier-coller)
{
"meta": {"site":"https://app.example","page":"/pricing","period":"2026-06-01_to_2026-06-30"},
"traffic_overview": {"sessions":12000,"users":9800,"new_users_pct":72,"avg_session_duration_s":42},
"conversion": {"conversion_rate":0.023,"goal_completions":276},
"devices": {"desktop":{"sessions":4800,"conv":0.035},"mobile":{"sessions":6200,"conv":0.013}},
"acquisition": [{"channel":"organic","sessions":4300},{"channel":"paid","sessions":3200},{"channel":"social","sessions":2000}],
"behavior": {"avg_scroll_depth_pct":28,"avg_time_on_page_s":38,"bounce_rate":0.58},
"heatmaps_summary": {"hero_click_pct":0.9,"cta_click_pct":1.6,"most_clicked_selectors":[".cta-primary",".pricing-toggle"],"dead_zones":["section#features"]},
"funnel": [{"step":"landing","sessions":12000},{"step":"signup_form_view","sessions":900},{"step":"signup_complete","sessions":276}],
"cohorts": [{"source":"organic","conv":0.035},{"source":"paid","conv":0.018}],
"qualitative": {"top_feedback":["page trop longue","pas assez d'info sur sécurité"],"session_replays_count":120}
}
Exemple de sortie (JSON) — ce que l'agent doit rendre
{
"diagnostics":[
{"id":"D1","issue":"Faible conversion mobile (1.3%) vs desktop (3.5%)","impact_estime":"Haute","confiance":"Haute","evidence":"devices.mobile.conv << devices.desktop.conv && avg_scroll_depth=28%"},
{"id":"D2","issue":"CTA hero peu cliquée malgré visibilité","impact_estime":"Moyenne","confiance":"Moyenne","evidence":"hero_click_pct=0.9% vs cta_click_pct=1.6%"},
{"id":"D3","issue":"Section features ignorée (dead zone) et pages trop longues","impact_estime":"Moyenne","confiance":"Moyenne","evidence":"dead_zones includes section#features && avg_scroll_depth<35%"}
],
"recommandations":[
{"id":"R1","diagnosticId":"D1","action":"Mobile-first simplification + CTA sticky","copy_before":"Long hero + 3 bullets","copy_after":"Titre court: 'Passez à l'échelle, sans friction'\nSous-titre: 'Essayez 14 jours — aucun CB'\nCTA: 'Tester gratuit'","variant_code":"V1_MobileShort","priorite":"Haute","hypothese":"+40% CTR mobile -> +0.6pp conv"},
{"id":"R2","diagnosticId":"D2","action":"Remplacer CTA secondaire par preuve sociale proche du hero; augmenter contrast","variant_code":"V2_TrustBadgeHero","priorite":"Moyenne","hypothese":"+12% CTR hero"},
{"id":"R3","diagnosticId":"D3","action":"Collapse long features en accordéon, déplacer preuve sociale + cas client above-the-fold","variant_code":"V3_FeaturesAccordion","priorite":"Moyenne","hypothese":"+10% scroll depth"}
],
"tickets":[
{"title":"V1_MobileShort — Hero mobile simplifié","description":"Remplacer hero mobile par version courte, bouton sticky en bas. Voir copy dans recommandation R1.","assignee":"Design/Frontend","acceptance_criteria":["Hero visible sans scroll sur iPhone 12","Sticky CTA présent et déclenche event 'hero_cta_click'","A/B variant live via experimentation framework"],"kpis":["CTR_hero_mobile","conv_rate_mobile"]}
],
"ab_test_plan":{"primary_kpi":"conv_rate_mobile","min_samples":2000,"duration_days":21},
"comm_marketing":"Test mobile-first live — version courte du hero ciblée sur utilisateurs organiques; objectif +0.6pp conv mobile.",
"notes":"Vérifier que les events GA sont instrumentés et que les sessions de replay sont filtrées par bot avant analyse."
}
Plan d'intégration technique (pipeline minimal pour automatiser chaque mois)
1) Extraction (cron mensuel): job ETL verse un JSON comme ANALYTICS_JSON depuis GA4/Amplitude/BigQuery. 2) Normalisation: standardiser champs (sessions, conv, scroll, heatmap_summary). 3) Appel LLM: POST au model endpoint avec le Prompt exact et ANALYTICS_JSON injecté. 4) Parse JSON de sortie et créer automatiquement tickets (Jira/Trello) via template. 5) Déployer variant via feature flag / experimentation tool (Optimizely, GrowthBook, Firebase Remote Config). 6) Monitor: dashboard récap (conv, CTR, lift estimé) ; runbook mensuel pour décision (Rollout / Iterate / Rollback). 7) Humans-in-loop: reviewer marketing + design revoit recommandations avant déploiement si priorité 'Haute'.
Prompt pour générer un diagramme (image) du workflow (utiliser un générateur d'images / diagramme)
Prompt image (pour DALL·E / Stable Diffusion / diagram tool) : 'Flowchart clean, brand-neutral, 1200x675 PNG. Title: "Landing Optimization: Monthly PILOT Workflow". Show 6 boxes left-to-right: Data (GA4/Amplitude/Sessions,Heatmaps), -> ETL/Transformer (normalize JSON), -> LLM Agent (analyze & output JSON recommendations), -> Ticketing (Jira/Trello), -> Experimentation (feature flags/A-B), -> Dashboard & Review. Use arrows, icons for analytics, robot for LLM, notebook for tickets, flask for experiments, chart for dashboard. Color palette: neutral blue + accent orange. Minimal text for legibility. Style: corporate explainer diagram, vector, no people.'
Runbook rapide pour designer / dev — quoi faire avec la sortie
1) Ouvrir le ticket prioritaire (assignee Design). 2) Designer produit créé maquette mobile + desktop en 24-48h selon priorité. 3) Dev intègre variant derrière feature flag, instrumente events demandés (hero_click, form_view), et active A/B via experimentation tool. 4) QA : vérifier acceptances listées, tester sur 3 breakpoints. 5) Lancer expérience, attendre min_samples/duration. 6) Récupérer résultats, appliquer règle: si lift prim KPI >MDE (min detectable effect) -> rollout; sinon -> itérer sur next recommendation.