13 compétences techniques marketing que vous pouvez apprendre (sans être tech)

Tout le monde n’a pas le luxe d’avoir des développeurs, des designers ou des analystes disponibles pour transformer les grandes idées en réalité. Et même quand c’est le cas, il faut encore se battre pour obtenir du temps et de l’aide face au reste de l’organisation.

Mais on est en 2026. Les outils d’IA comme ChatGPT ou Agent A rendent l’apprentissage technique bien plus accessible. Il est désormais possible de devenir « technique » même si vous êtes avant tout rédacteur, un community manager ou un spécialiste du brand marketing. C’est possible parce que nous avons tous accès à un tuteur technique patient et efficace sous la forme d’un grand modèle de langage.

Je suis un marketeur pur et dur, sans bagage technique et même chose pour ma collègue française Juliette qui a traduit et localisé cet article.
On a voulu apprendre à coder, mais sans savoir par où commencer. De mon côté, j’ai abandonné une demi-douzaine de cours de programmation, jusqu’au jour où j’ai compris que ChatGPT est le professeur idéal. Aujourd’hui, je sais appeler des APIs, écrire des scripts simples et automatiser des parties de mon workflow :

Le post complet est ici

Si j’y suis arrivé, vous pouvez le faire aussi.

Vous avez déjà eu envie de récupérer des données en temps réel depuis des outils comme Ahrefs, des réseaux sociaux ou des dashboards d’analyse produits en interne, sans attendre le développeur déjà surchargé de l’équipe ?

La réponse : les APIs (interfaces de programmation d’application) sont des outils qui permettent à différents logiciels de communiquer entre eux. Elles ouvrent l’accès à des données qui peuvent accélérer la veille concurrentielle, l’automatisation, et même la création de tableaux de bord personnalisés.

J’ai utilisé ChatGPT pour apprendre à utiliser l’API Ahrefs afin de récupérer mon contenu le plus performant, suivre la volatilité des SERP et surveiller automatiquement les backlinks. On explique comment ça fonctionne dans notre guide de l’API Ahrefs.

Utilisez le bouton API dans Ahrefs pour avoir une idée de la structure des requêtes API. Si vous avez accès à l’API Ahrefs (et on a augmenté les limites de notre API récemment), vous pouvez consulter notre documentation et même effectuer des requêtes de test gratuites.

Par où commencer :

• Apprenez les bases des requêtes HTTP, de l’authentification (comme les clés API) et de l’analyse des réponses (généralement en JSON). Essayez le guide API de Mozilla (partiellement traduit en français), le guide OpenClassrooms sur les API REST pour projets web ou les tutoriels débutants de RapidAPI en anglais pour ceux là.
• Faites votre première requête en direct avec Postman sur un endpoint simple, comme récupérer la météo ou des titres d’actualités. Pour vous entraîner, essayez d’appeler un endpoint public comme la News API pour récupérer les derniers articles sur n’importe quel mot-clé. C’est utile pour l’idéation de contenu ou la veille sectorielle.
• Utilisez ChatGPT ou Claude pour écrire un script Python avec la bibliothèque requests, expliquer chaque ligne et gérer l’authentification API. Collez-y la documentation de l’API. Il peut aider à la traduire en code fonctionnel.

Et si vous n’aviez plus à attendre qu’un analyste vous sorte vos chiffres ? C’est le pouvoir de SQL, un langage universel pour poser des questions sur les données.

J’utilise ChatGPT pour écrire des requêtes SQL qui extraient les impressions, les clics et la position moyenne de mes articles depuis Google Search Console, ventilés par URL et par date. J’utilise ensuite ces insights pour prioriser les articles à mettre à jour et à re-promouvoir.

(Ça s’intègre très bien dans un processus complet d’audit de contenu.)

Par où commencer :

• Concentrez-vous sur SELECT, WHERE, GROUP BY, JOIN et CASE. Pour une initiation claire et accessible, essayez les tutoriels SQL de Mode ou le parcours SQL Basics de LearnSQL.com.
• Utilisez des outils gratuits comme Mode, DB Fiddle ou le sandbox BigQuery pour écrire et tester vos requêtes.
• Collez le schéma de votre table (noms et types de colonnes de votre feuille de calcul) dans ChatGPT et décrivez ce que vous voulez mesurer — il rédigera et expliquera la requête complète.

Entre ChatGPT, Lovable, Agent A… On SAIT qu’on peut réduire les tâches répétitives de notre quotidien. Apprenez à automatiser vos tâches les plus ennuyantes et libérez du temps pour des choses plus intéressantes. Mais on fait comment sans compétences techniques ?

Les plateformes d’automatisation comme Zapier et Make permettent de créer des logiques « si ceci, alors cela » entre tous vos outils marketing, sans toucher au code. C’est techniquement du « no-code », mais ça vous apprend quand même à raisonner comme un développeur : définir des conditions, enchaîner des étapes, gérer des exceptions et raisonner sur des flux logiques.

Voici un Zap très simple qui synchronise les modifications de notre feuille de calcul de contenu principale avec les feuilles de chacun de nos blogs internationaux en notifiant ici l’équipe marketing japonaise que de nouveaux articles sont prêts pour la localisation :

J’ai utilisé Zapier pour une centaine de choses différentes : gérer les soumissions de formulaires de contact, trier des leads, déclencher des workflows éditoriaux pour le contenu, synchroniser des données entre différentes feuilles de calcul, créer des notifications dans Slack, et bien d’autres choses.

Par où commencer :

• Commencez par la bibliothèque de templates de Zapier ou le créateur de scénarios visuel de Make.
• Construisez une automatisation multi-étapes simple avec des filtres, des conditions et du formatage. Le guide de démarrage de Zapier est utile si vous débutez.
• Demandez à ChatGPT de cartographier des flux logiques ou de générer des payloads JSON webhook pour des étapes plus avancées. Vous pouvez aussi lui coller des configurations Zap ou Make existantes et lui demander de les optimiser ou de les déboguer.

Apps Script (une forme de JavaScript) vous permet de créer des automatisations et des intégrations directement dans Google Sheets.

Vous pouvez utiliser Apps Script pour envoyer des résumés par e-mail automatisés, archiver des réponses de formulaires, fusionner des données depuis plusieurs Sheets, ou déclencher des alertes Slack quand de nouvelles données apparaissent. J’utilise un script qui récupère automatiquement les données d’auteur depuis les articles de blog nouvellement publiés dans notre CMS et les enregistre dans une Google Sheet partagée. L’objectif est de suivre qui publie quoi, sans avoir à relancer les membres de l’équipe ni à copier manuellement les données.

Apps Scripts fonctionnent aussi dans Google Docs. Voici un script simple que j’utilise pour ajouter automatiquement des shortcodes WordPress dans mes brouillons finalisés. ChatGPT a écrit ce script en environ dix secondes, et ça me fait gagner environ dix minutes par brouillon d’article :

Par où commencer :

• Apprenez les méthodes clés comme SpreadsheetApp, getRange() et les déclencheurs comme onEdit(). Vous pouvez les explorer dans la documentation Apps Script ou parcourir des exemples sur GitHub pour voir comment des projets réels sont construits.
• Créez un script qui envoie des alertes par e-mail ou récupère des données depuis une autre Sheet. Si vous êtes nouveau en JavaScript, commencez par JavaScript.info, le tutoriel JS de MDN ou les bases JavaScript de W3Schools. Ces ressources vous aideront à comprendre les concepts de programmation fondamentaux sur lesquels Apps Script s’appuie.
• Utilisez ChatGPT pour écrire, expliquer et déboguer votre Apps Script ligne par ligne.

Si vous avez déjà importé des listes d’e-mails ou des exports GA4, vous le savez : les données marketing brutes, c’est le chaos.

La bibliothèque Pandas de Python est faite pour nettoyer et transformer ce chaos en données structurées et exploitables. C’est une bibliothèque Python qui facilite le filtrage, le nettoyage et la restructuration de données au format tableur.

J’ai à peine effleuré la surface de la bibliothèque Pandas, mais je l’utilise déjà pour dédupliquer des lignes, normaliser des paramètres UTM et reformater automatiquement des exports bruts dans le bon format pour mon reporting mensuel.

Par où commencer :

• Installez Jupyter Notebook et Pandas. Jupyter est un environnement de codage interactif où vous pouvez écrire et tester du code Python dans votre navigateur.
• Entraînez-vous à charger des CSV, renommer des colonnes, filtrer des lignes et remplir des valeurs manquantes.
• Pour un apprentissage pratique, consultez les tutoriels de démarrage Pandas, le micro-cours Python de Kaggle ou le cours Pandas débutant de Dataquest.
• Collez un exemple de dataset dans ChatGPT et demandez-lui d’écrire et d’expliquer un pipeline de nettoyage de données.

Savoir construire des tableaux de bord ou des graphiques vous aide à obtenir l’adhésion plus rapidement et à repérer des tendances que les feuilles de calcul brutes ne permettent pas de voir.

Looker Studio est l’un des moyens les plus simples de créer des tableaux de bord personnalisés à partir de vos données marketing, sans avoir besoin de coder ou d’utiliser des outils de Business Intelligence (BI).

Ahrefs propose désormais une intégration directe avec Looker Studio, ce qui vous permet d’importer des métriques SEO comme le trafic, les backlinks, les positions de mots-clés et les données d’audit de site pour créer des tableaux de bord en temps réel sans exporter de CSV. Cela signifie moins de reporting manuel et plus de temps passé à analyser les tendances sur le contenu, les campagnes ou les domaines concurrents.

Vous pouvez apprendre à le configurer dans ce guide.

Par où commencer :

• Connectez Google Sheets, GA4 ou Ahrefs directement à Looker Studio. Suivez ce guide pour commencer.
• Créez des visualisations comme des graphiques en barres, des camemberts et des séries temporelles avec des champs calculés.
• Utilisez ChatGPT pour vous aider à écrire des formules Looker, fusionner des sources de données ou déboguer des graphiques cassés.

Vous avez besoin de données structurées depuis des sites qui ne proposent pas d’API ? Le scraping de pages publiques est une option, que ce soit pour collecter des annonces d’événements, des offres d’emploi ou des métadonnées de blogs à grande échelle.

(Gardez à l’esprit : tous les sites ne souhaitent pas être scrapés. Vérifiez toujours leur fichier robots.txt et leurs conditions d’utilisation avant de commencer.)

Si vous voulez un projet de départ sans risque, essayez d’utiliser BeautifulSoup et ChatGPT pour scraper des données de produits publiquement disponibles sur le site de démonstration Books to Scrape, conçu spécifiquement pour s’entraîner au scraping. Essayez d’extraire les titres, les prix et les notes en étoiles, puis organisez les données dans une feuille de calcul pour les analyser. Parce que le site est fait pour l’apprentissage, c’est un endroit sûr et responsable pour affûter vos compétences en scraping.

Par où commencer :

• Apprenez les bases de Python et installez des bibliothèques comme BeautifulSoup et Requests.
• Entraînez-vous à scraper votre propre site pour éviter tout incident. Vous pouvez aussi tester vos compétences sur des sites qui autorisent explicitement le scraping, comme Books to Scrape, un site e-commerce de démonstration créé à cet effet.
• Demandez à ChatGPT de générer des scripts de scraping, d’expliquer la logique et de gérer la pagination ou les en-têtes user-agent.

Vous avez sans doute remarqué que j’aime Python. Python est le socle de nombreux workflows puissants. C’est ce qui permet de passer des feuilles de calcul et des processus manuels à une vraie automatisation.

Apprendre un langage de programmation est évidemment un engagement important et continu, mais même un peu de maîtrise suffit à créer des choses très utiles.

Avec l’aide de ChatGPT, j’ai automatisé des tâches comme l’export des données de performance du blog depuis Google Search Console et leur visualisation pour mon rapport de contenu mensuel, le téléchargement de favicons pour mes listes d’entreprises à suivre, et l’extraction de mots-clés potentiels depuis des transcriptions de podcasts.

Par où commencer :

• Apprenez la syntaxe de base (variables, fonctions, boucles). Un excellent point de départ est le 100 Days of Python de Replit (gratuit), qui combine des leçons courtes avec des exercices de codage pratiques directement dans votre navigateur — sans installation requise.
• Utilisez les bibliothèques os, csv et re pour automatiser des tâches comme le renommage, le nettoyage et la catégorisation.
• Demandez à ChatGPT des scripts Python adaptés à votre workflow et faites-lui expliquer le code.

Bien qu’Airtable et Notion soient des outils no-code (donc « non techniques »), ils aident à comprendre le fonctionnement des bases de données relationnelles : comment différentes tables se connectent, comment les types de données influencent le comportement, et comment structurer vos informations pour faciliter les requêtes et l’automatisation.

Ce sont des concepts fondamentaux qui non seulement vous rendent meilleur sur Airtable, mais améliorent aussi considérablement votre maîtrise des feuilles de calcul et vous préparent à des outils plus avancés.

J’ai utilisé Airtable en particulier pour créer des CRM légers, des stratégies SEO programmatique, et des systèmes de gestion de contenu complets capables de suivre les briefs, les brouillons, le statut de publication et les performances.

Par où commencer :

• Créez une base dans Airtable ou un tableau dans Notion avec des champs comme le statut, le responsable, la date d’échéance.
• Créez des vues pour filtrer par type de contenu, auteur ou date d’échéance.
• Utilisez ChatGPT pour ébaucher des formules, suggérer des améliorations de schéma ou automatiser avec des boutons.

Les tableaux croisés dynamiques sont l’un des moyens les plus puissants d’analyser de grands ensembles de données dans une feuille de calcul, sans écrire la moindre formule.

Je les utilisais beaucoup dans mon reporting blog : pour résumer les performances de contenu par auteur, repérer des tendances à travers différents types de contenu, et même explorer des corrélations entre la fréquence de publication et le trafic.

Par où commencer :

• Pour un guide pas à pas, essayez le tutoriel sur les tableaux croisés dynamiques de Google ou cet excellent guide complet de Ben Collins.
• Demandez à ChatGPT de vous expliquer comment regrouper des données, calculer des pourcentages ou créer des champs calculés dans votre tableau croisé dynamique.

Les expressions régulières (ou Regex, abréviation de Regular Expressions) sont un langage compact pour trouver des motifs dans du texte. Si elles paraissent intimidantes au premier abord, elles comptent parmi les compétences techniques les plus utiles que vous puissiez acquérir et elles sont parfaites pour les marketeurs noyés dans des données désordonnées.

J’ai utilisé le Regex pour nettoyer des paramètres UTM, extraire des noms de domaine depuis des URLs de référence, filtrer des listes d’URLs pour trouver uniquement des sous-dossiers internationaux, valider des formats d’e-mail, et même extraire des mots-clés depuis des briefs de contenu. C’est particulièrement utile pour filtrer dans Ahrefs Site Explorer : Site Explorer et Site Audit acceptent tous deux des requêtes Regex :

Par où commencer :

• Essayez des outils de test Regex gratuits comme Regex101 ou RegExr, qui mettent en surbrillance les correspondances et expliquent la logique.
• Commencez petit : faites correspondre des adresses e-mail, isolez des slugs d’URL ou nettoyez des balises de campagne.
• Utilisez ChatGPT pour écrire des expressions à votre place. Décrivez simplement le motif que vous voulez, et il peut le générer et l’expliquer ligne par ligne.
• Apprenez où Ahrefs accepte le Regex.
• Pour des guides pratiques, consultez Regular Expressions for Beginners et le Regex for SEO de JC Chouinard.

Les feuilles de calcul ne servent pas seulement à faire des sommes simples. Ce sont l’une des plateformes les plus puissantes (et sous-utilisées) pour l’automatisation marketing pilotée par la logique.

Quand vous combinez des formules comme ARRAYFORMULA, QUERY, REGEXMATCH et IMPORTRANGE, vous écrivez essentiellement du code léger (on donnait un exemple SEO concret de regex ici). C’est de la pensée structurée, de la logique modulaire et de la manipulation de données, sans toucher à un langage de programmation.

J’ai utilisé des formules avancées pour automatiser des tableaux de bord de reporting mensuel, analyser les tendances de visibilité dans les recherches, et même construire des workflows de clustering de mots-clés directement dans Google Sheets. Cette formule imbriquée bizarre est un élément crucial de mon tableau de bord de reporting d’équipe blog :

Ce niveau de maîtrise offre un levier considérable, surtout associé à des données issues d’outils comme Ahrefs. D’ailleurs, on a écrit un article entier sur le sujet : 29 formules Google Sheets que tout SEO devrait connaître.

Par où commencer :

• Apprenez comment ARRAYFORMULA, QUERY et FILTER peuvent remplacer les copier-coller manuels par des mises à jour dynamiques.
• Utilisez IMPORTRANGE pour combiner des données provenant de différentes Sheets.
• Essayez REGEXMATCH ou REGEXREPLACE pour nettoyer des paramètres UTM désordonnés ou signaler des mots-clés de marque.
• Demandez à ChatGPT d’expliquer des formules, de déboguer des erreurs ou d’optimiser des Sheets lentes.

Terminons par une méta-compétence : Prompter.

Il y a beaucoup de pseudoscience autour du prompting des grands modèles de langage (LLMs). On en parle parfois comme de formules magiques. Mais la vérité, c’est qu’il existe une vraie science derrière un bon prompt. C’est une compétence technique qui amplifie toutes les autres de cette liste.

Que vous demandiez à ChatGPT d’écrire des scripts Python, d’expliquer des jointures SQL ou de déboguer une formule, la façon dont vous posez la question détermine la qualité de la réponse. Voici une liste de méthodologies de prompting tirées de mon expérience et de la littérature académique :

Par où commencer :

• Fournissez un contexte d’ancrage. Si vous utilisez ChatGPT ou Claude, envisagez de télécharger des documents (via les Projets) pour que le modèle ait accès à des exemples pertinents, des données ou des guides de style. C’est essentiellement une version légère du RAG (retrieval augmented generation).
• Utilisez des prompts structurés. Formulez votre demande avec des sections comme : aperçu, exemples, ce qu’il faut éviter et le format de sortie souhaité. Cela aide le modèle à raisonner plus clairement et à produire des résultats cohérents.
• Utilisez des délimiteurs pour séparer le contenu. Encadrez le code, les données d’exemple ou le texte de référence avec des triples backticks (“ ‘) pour éviter toute confusion et améliorer le formatage de la sortie.
• Jouez sur le registre émotionnel quand c’est pertinent. Des formulations comme « tu es un tuteur Python de classe mondiale » ou « je suis vraiment bloqué, explique-moi comme si j’étais débutant » peuvent influencer la façon dont le modèle priorise la clarté et le ton.
• Apprenez des bonnes pratiques. Le guide d’OpenAI et l’article de Simon Willison sur le prompting offrent d’excellents cadres pour améliorer la fiabilité et la qualité des résultats.

Les meilleurs marketeurs ne sont pas seulement des penseurs créatifs — ils sont aussi suffisamment techniques pour passer à l’exécution. Et maintenant, avec des LLMs comme ChatGPT, il n’y a plus d’excuse. Vous avez un tuteur, un débogueur et un stratège disponibles 24h/24 dans votre poche.

Ne demandez pas seulement à l’IA de faire des choses à votre place. Demandez-lui de vous apprendre. C’est comme ça qu’on construit des compétences solides et durables. Alors choisissez une de ces compétences techniques, donnez-vous un projet de week-end, et utilisez l’IA pour passer au niveau supérieur.