AI Prompt Whiteboard
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Marketing Mis à jour 2026-07-05

Modèle de prompt Variantes publicitaires avec exemple

Utilisez le modèle Variantes publicitaires quand vous voulez une réponse IA structurée plutôt qu’une demande vague. La page combine prompt réutilisable, exemple concret et liens vers des modèles voisins. Génère des variantes publicitaires différenciées selon canaux, audiences et tests.

Ouvrir Variantes publicitaires dans l’éditeur

Prompt réutilisable

Produire des variantes publicitaires testables pour audiences et canaux différents.

Type de tâche: Variantes publicitaires
Objectif: Produire des variantes publicitaires testables pour audiences et canaux différents.

Contexte:
- [Projet, produit ou sujet]: [Projet, produit ou sujet]
- [Audience et situation]: [Audience et situation]
- [Contraintes, exigences et points à éviter]: [Contraintes, exigences et points à éviter]

Informations à fournir:
[Collez les sources ici]

Sortie attendue:
1. Sortie attendue 1
2. Sortie attendue 2
3. Sortie attendue 3
4. Sortie attendue 4
5. Sortie attendue 5

Critères de qualité:
- Soyez précis et évitez les conseils génériques.
- Indiquez clairement les hypothèses.
- Privilégiez les actions concrètes.
- Si des informations importantes manquent, posez jusqu’à 3 questions de clarification avant de répondre.
- Pour les faits ou sujets sensibles au temps, distinguez les faits connus, les inférences et ce qui doit être vérifié.

Exemple guidé

L’exemple ci-dessous remplit le même prompt pour un scénario Marketing réaliste. Il reste volontairement sobre : l’objectif est de montrer le fonctionnement du modèle.

Type de tâche: Variantes publicitaires
Objectif: Produire des variantes publicitaires testables pour audiences et canaux différents.

Contexte:
- [Projet, produit ou sujet]: Une tâche Marketing réelle avec le prompt Variantes publicitaires
- [Audience et situation]: Un membre d’équipe qui a besoin d’une réponse utile et d’étapes claires
- [Contraintes, exigences et points à éviter]: Être précis, expliciter les hypothèses, éviter les affirmations sans preuve et produire une sortie actionnable.

Informations à fournir:
Matériel exemple : l’équipe a besoin d’aide avec Variantes publicitaires. La situation est encore désordonnée, mais l’objectif est assez clair pour séparer faits, hypothèses, risques et prochaines actions.

Sortie attendue:
1. Sortie attendue 1
2. Sortie attendue 2
3. Sortie attendue 3
4. Sortie attendue 4
5. Sortie attendue 5

Critères de qualité:
- Soyez précis et évitez les conseils génériques.
- Indiquez clairement les hypothèses.
- Privilégiez les actions concrètes.
- Si des informations importantes manquent, posez jusqu’à 3 questions de clarification avant de répondre.
- Pour les faits ou sujets sensibles au temps, distinguez les faits connus, les inférences et ce qui doit être vérifié.

Comment utiliser ce prompt

  1. Remplacez les placeholders par la vraie tâche Variantes publicitaires, l’audience, les sources et les contraintes.
  2. Gardez la structure de sortie autant que possible; elle rend la réponse plus facile à évaluer.
  3. Collez le prompt dans votre assistant IA, puis posez une question de suivi sur les hypothèses ou preuves manquantes.

Ce qu’une bonne réponse doit contenir

  • 1. Sortie attendue 1Rendez cette section concrète : Sortie attendue 1.
  • 2. Sortie attendue 2Rendez cette section concrète : Sortie attendue 2.
  • 3. Sortie attendue 3Rendez cette section concrète : Sortie attendue 3.
  • 4. Sortie attendue 4Rendez cette section concrète : Sortie attendue 4.
  • 5. Sortie attendue 5Rendez cette section concrète : Sortie attendue 5.

Pourquoi ce prompt fonctionne

  • Variantes publicitaires fixe d’abord le type de tâche et l’objectif, ce qui réduit les réponses vagues.
  • Le prompt demande contexte, sources et contraintes avant la réponse finale.
  • Les 5 sections de sortie rendent la réponse plus lisible et comparable.
  • La barre qualité pousse l’assistant à poser des questions et à signaler ce qui doit être vérifié.

Erreurs à éviter

  • Laisser les placeholders vides et attendre que le modèle devine le contexte.
  • Supprimer la structure de sortie puis recevoir une réponse difficile à relire.
  • Utiliser le prompt pour des faits récents sans vérifier sources et dates.