Marie Robin's LinkedIn Strategy, Your Agency…

Je crois que ChatGPT n'a pas apprécié mon dernier article où je disais préférer Claude et Gemini 🤭 (je disais aussi bannir Dall-E de mes usages et entre l'image de gauche où le monsieur a des doigt…

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Generative AI Tools7 months ago

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Je ne vais pas me faire de copains: avez-vous formé vos équipes à ChatGPT et Midjourney pour rien ? Rassurez-vous, faire le 1er pas dans l'IA n'est jamais un mauvais choix - à condition de ne pas s'…

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Generative AI Strategy7 months ago

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Foulard désigné par l’IA BALENCIAGA ? Pas cher pas cher ! La marque a dévoilé une ligne de AI scarfs affichant des prix 44% à 296% moins cher que celles qui ne portent pas cette mention. Les goûts…

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AI in Fashion7 months ago

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En 2025 j’ai accompagné des dizaines d’équipes marketing et agences créa. 3 erreurs reviennent systématiquement! Erreur n°1 : Les “one shot prompts” On balance une requête dans ChatGPT comme vous…

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AI for Marketing Teams7 months ago

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Vous êtes à l'étape 3 ou 4 de votre adoption IA. Mais en 2026 l'IA fait bien plus que de vous assister sur commande ! Vos équipes formées en 2024 ou début 2025 pensent que l'IA ne fait qu'halluciner,…

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AI Adoption & Training7 months ago

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Son agence fait 1 million de dollars par an sans équipe NI réunions - et il n'a pas attendu l'IA pour innover. Le modèle de Designjoy: 5 000$/mois en abonnement "illimité". Alors comment fait-il pou…

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Agency Pricing & Operations7 months ago

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Topics & Content Focus

Primary Topics

Operationalizing GenAI in marketing/creative teams (from prompts to workflows, agents, validation checkpoints)Agency operating models and pricing innovation (subscription retainer + flow constraints + async delivery)AI toolstack strategy for creators (selection, consolidation, avoiding redundant subscriptions, integration into existing suites)

Secondary Themes

Context engineering and knowledge capture (docs, method repositories, attaching context, “deep research” before execution)Creative production pipelines with GenAI (pre-production prompting systems, consistency/brand alignment, post-production acceleration)Data as a competitive moat for service businesses (activable data assets, continuous activation by AI)

Industry Focus

French/European marketing agencies and creative studiosMarketing teams inside mid-market companies using GenAI for content/brand productionAI enablement/ops consulting for marketing functions

Content Categories

Implementation playbooks and workflow frameworksTooling opinions and comparative commentary (LLMs + image tools)Agency business model teardown/case study analysisMistake-based education (anti-patterns + fixes)Soft promotion for services/newsletter (conversion to implementation offer)

Performance Insights

26.88888888888889%

Avg Engagement Rate

STABLE

Performance Trend

Best Performing Topics

Humorous, relatable AI tool comparison + personal preference (LLM/image model rivalry)Highly specific implementation mistakes with actionable fixes (prompting/ops anti-patterns)Agency reinvention narratives with clear mechanisms (async + flow constraint + subscription)

Virality Signals

High comment density when content invites preference-taking (tool wars) and playful debateNamed external reference/case study improves credibility and shareability (recognizable model)Contrarian framing (‘stop one-shot prompts’, ‘stop stacking subscriptions’, ‘no meetings’) increases react/comment intentLow shares suggest audience treats posts as conversation starters and implementation notes rather than ‘broadcastable’ assets

Structure & Quality

1700

Avg Length (Words)

HIGH

Depth Level

ADVANCED

Expertise Level

0.78/10

Uniqueness Score

Common Hooks

Authority via field observation (e.g., “I’ve worked with dozens of teams / +80 agencies…”)Contrarian take against the default behavior (anti ‘one-shot prompts’, anti tool-hoarding, anti meetings)Curiosity + humor hook using a concrete scene or absurd choiceCase study opening with a surprising business result (revenue, team size, no meetings)

Common Endings

Direct question to trigger comments (self-diagnosis: where are you on the maturity curve?)‘Which one will you fix first?’ prioritization promptInvitation to share experiences/examples (peer-sourcing)Soft segue to newsletter or service offer (implementation > training)

Value Delivery Methods

Moves audience from ‘tool usage’ to ‘operating system design’ (workflows, agents, context, validation gates)Translates abstract AI potential into team processes and production constraints (what to do Monday morning)Connects business model design (pricing + async ops) to margin outcomes and AI automation opportunitiesBalances tactical tool advice with strategic positioning (data assets, integration choices)

Formatting Style

Short paragraphs with heavy line breaks for skimmabilityNumbered frameworks and error lists (e.g., ‘3 erreurs’, ‘Erreur n°1…’)Arrow/bullet emphasis for key differentiatorsParenthetical asides and PS for personalityOccasional emoji used as tone-softeners and pacing markers

Audience & Tone

YES

Question Usage

0.8%

Response Rate

Detected Tone

Smart-casual operatorOpinionated practitionerPlayful skeptic of hypeSystems-minded strategistCoach-like and implementation-drivensemi-formalfirst-person

Interaction Style

Opinion/debate prompts (which tool, which approach, which error first)Peer benchmarking (who’s doing this already, what’s working in France)Self-assessment and maturity framing (prompting stage vs structured ops stage)

Community Building Signals

Consistent end-of-post questions designed to elicit specific responses (not generic ‘thoughts?’)Positions followers as a cohort of operators experimenting with AI and agency modelsOccasional ‘clients will recognize themselves’ signaling that builds insider-group identity

Writing Style Patterns

Content Strategy

Hook: Authority via field observation (e.g., “I’ve worked with dozTone: semi-formalCTA: Binary positioning CTA (structured vs one-off prom

Writing style breakdown

J’ai une conviction après avoir vu passer beaucoup trop de “plans IA” en agence ces derniers mois

si vous empilez des outils sans empiler de contexte, vous n’automatisez rien.

Vous déplacez juste le chaos.

Vous avez déjà

ChatGPT + Midjourney + Runway + un drive + 2-3 prompts “magiques” dans un coin ?

Ok. mais maintenant, il faut passer un cap.

Créez un espace projet par client.

Une base de connaissances par marque.

Un assistant par métier (copy, strat, créa, ops).

Un workflow IA par livrable.

Et surtout: découpez.

Une campagne n’est pas “un prompt”.

C’est 30 micro-décisions.

Sans contexte. Sans docs. Sans règles…

l’IA fait semblant de comprendre et vous perdez du temps à corriger.

Le vrai luxe, ce n’est pas le prompt parfait.

C’est un système qui se branche tout seul sur

vos références

votre ton

vos contraintes légales

vos best practices

vos assets (logos, chartes, templates)

vos retours client (les vrais, pas ceux qu’on aimerait avoir)

Si vos créas lancent Midjourney “à l’instinct”…

S’ils ne préparent pas une palette, une liste de contraintes, une logique de cadrage…

S’ils ne documentent pas les seeds / styles qui marchent…

S’ils restent coincés dans un seul outil parce que “ça suffit”…

Vous avez une marge de progression énorme.

Et je ne dis pas ça pour vous vendre du rêve.

Je dis ça parce que je vois la même scène partout

on paye des abonnements pour se rassurer,

on fait 2 ateliers de prompts,

puis on conclut que “l’IA hallucine”.

Sauf que ce n’est plus vrai.

Le problème c’est l’absence de structure, pas la techno.

Ce qui fera la différence en 2026

→ Le bon contexte accessible en 10 secondes (pas en 10 questions)

→ Des workflows simples, répétables, versionnés

→ Des connexions propres entre outils (Docs, Notion, Make, mails, calendrier…)

→ Des points de validation humaine aux étapes clés (pas à la fin quand tout est trop tard)

Et oui, ça veut dire bâtir des équipes mixtes.

Des humains + des agents IA qui collaborent.

Pas des humains qui “testent un peu ChatGPT” quand ils ont 5 minutes.

Vos équipes sont intelligentes.

Mais elles n’ont pas la bande passante mentale pour

1- inventer seules les cas d’usage

2- trier les updates

3- transformer ça en process

4- onboarder les autres

Et si vous laissez les plus motivés bricoler dans leur coin, vous aurez 15 mini-systèmes incompatibles au bout de 3 mois.

Du coup la question n’est pas “quel outil choisir ?”

La question c’est : quel système de production vous voulez construire ?

💬 Vous en êtes où aujourd’hui ?

stade du prompt ponctuel, ou début de structuration (bases, assistants, workflows) ?

Marie Robin

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