Статья объединяет практики генерации контента с LLM в единую методологию. Для получения уникальных, релевантных и измеримо эффективных текстов для карточек товаров и информационных страниц без «воды».
Массовые шаблонные описания создают семантические дубли, каннибализацию запросов и слабые поведенческие сигналы. Задача — сместить акцент с перечисления характеристик на решение конкретной задачи пользователя для данного товара/категории.
Примеры промптов представлены как идея, соответственно, их нужно расширять и адаптировать под конкретные задачи.
Идея: строить весь текст вокруг одной главной выгоды (УТП), а не вокруг списка характеристик.
Цель: извлечь из характеристик главную пользовательскую пользу.
Промпт «УТП/Идентификация»:
Проанализируй характеристики товара: [список характеристик].
Определи единственное ключевое УТП как краткую фразу, отражающую главную выгоду для пользователя.
Отсекай второстепенные выгоды, оставь одну — максимально прикладную.
Вывод: "УТП: [одной фразой]".Пример:
Характеристики: 6.7" OLED 120 Гц, SoC среднего уровня, батарея 5000 mAh, 67 Вт зарядка, 50 МП основной модуль 1/1.56".
Результат: «УТП: стабильные фото в сложном свете и полный день автономности без пауэрбанка».
Цель: заголовки работают на раскрытие УТП, 40% — нешаблонные.
Промпт «УТП/Таксономия»:
Основываясь на УТП "[вставить УТП]", создай структуру H2–H3.
Не менее 40% заголовков должны быть уникальными и непереносимыми на другие обзоры.
Каждый заголовок обязан раскрывать УТП с нового ракурса.
Вывод только в виде дерева H2–H3.Пример:
H2: «Как камера удерживает детализацию в ночи?»
H3: «Что даёт сенсор 1/1.56" на улице и в помещении?»
H2: «Сколько реальных часов экрана даёт 5000 mAh?»
H3: «Как 120 Гц влияет на расход и где это видно?»
H2: «Можно ли прожить день при активной навигации и мессенджерах?»
H2: «Почему 67 Вт важнее 120 Вт в повседневности?»
Цель: каждый абзац объясняет, как функция помогает достичь выгоды из УТП.
Промпт «УТП/Текст»:
Напиши текст для карточки товара по следующей схеме:
— Ключевое УТП: [из шага 1]
— Структура: [из шага 2]
Требования:
1) Каждый абзац явно раскрывает, как функция приближает к заявленной выгоде.
2) Избегай общих фраз; привязывайся к реальным сценариям использования.
3) Не выходи за пределы УТП.Ожидаемый эффект: рост по LSI и long-tail («смартфон с хорошей ночной камерой на бюджет»), уникализация страниц по задачам («для фото в темноте», «для дня без зарядки»), улучшение поведенческих.
Цель: перед генерацией собрать онтологию темы, покрыть явные, связанные и неявные интенты, сформировать кластеры.
Entity Mining: прямые, связанные, неявные сущности, группировка по доменам. Картирование интентов: Direct, Related, Comparative, Implied, Clarifying. Кластеризация: собрать семантические ядра по кластерам, выделить ключевые вопросы.
Пример: бренды/линейки, SoC и GPU, тип дисплея и частота, сенсоры камер и оптика, зарядка и стандарты, связь и диапазоны, материалы корпуса, сценарии использования (фото/игры/навигатор), конкуренты и альтернативы.
Промпт «Онтология/Интенты/Кластеры»:
Роль: Стратег по контенту и SEO-аналитик.
Тема: [например, "Как выбрать смартфон для съёмки в помещении"].
1) Онтологическая область:
— Определи прямые, связанные и неявные сущности.
— Сгруппируй по доменам (Технологии дисплея; Сенсоры и оптика; Энергосистема; Связь; Сценарии; Конкуренты).
2) Интенты (для 5–7 ключевых сущностей):
— Direct, Related, Comparative, Implied, Clarifying.
3) Кластеры:
— Сформируй 5–8 кластеров.
— Для каждого дай 2–3 ключевых вопроса и 5–10 примеров запросов.
Вывод: структурированный отчёт без пояснительного текста.Задача: каждый абзац закрывает конкретный интент. Иначе — переписать или удалить.
Промпт «Самопроверка»:
Проведи аудит текста:
— Для каждого абзаца укажи, какой пользовательский интент он закрывает.
— Абзацы без интента перепиши так, чтобы они закрывали один из найденных интентов; если нельзя — удали.
— Убедись, что каждый H2 фокусируется на одном кластере интентов (допускается пара смежных).
Вывод: финальная версия без абзацев «без задачи».Заголовки формулируются как запросы пользователя.
Сразу под заголовком — выжимка-ответ в 1–2 предложения для расширенного сниппета. Начинайте выжимку с «Да/Нет/Определение…» и избегайте вводных оборотов.
Дальше — подробности и кейсы.
Минимальный размер раздела (объём статьи ≥ 5000 слов и каждый раздел ≥ 4 предложений), чтобы не плодить микро-блоки без смысла.
Промпт «Таксономия Q&A + Выжимки»
Сконструируй структуру H2–H3 для темы [тема], где каждый заголовок — это формулировка запроса.
Под каждым заголовком добавь первый абзац-выжимку (1–2 предложения) с прямым ответом.
Далее — развёрнутое объяснение с примерами сценариев.Пример:H2: «Нужен ли 120 Гц, если я не играю?»
Выжимка: «Да, если часто листаете ленты и браузер: прокрутка становится плавнее, но расход батареи заметен, если оставить 120 Гц постоянно».
Далее — как адаптивная частота сглаживает компромисс.
Суть: классифицировать найденные сущности по категориям и превратить их в каркас будущих разделов. NER (Named Entity Recognition, распознавание именованных сущностей) — это технология обработки естественного языка, которая позволяет извлекать и классифицировать сущности (например, имена людей, организации, географические объекты) из текста.
Промпт «NER/Категоризация»
Выполни NER-анализ темы [тема].
Классифицируй сущности по категориям: [Бренды/Модели], [Линейки], [Ключевые технологии], [Материалы/Компоненты], [Сценарии использования], [Проблемы/Решения], [Конкуренты/Альтернативы], [Регуляторика/Гео-аспекты] — дополни при необходимости.
Выводи списки по категориям без комментариев.Применение: Отдельные H2 по «Сенсоры и оптика», «Энергосистема и зарядка», «Дисплей и шим», «Связь и диапазоны», «Сценарии: фото-дом, навигация-город, игры-онлайн», «Сравнение с альтернативами».
Назначение: устранить слабые места ИИ-генерации и усилить сигналы качества.
Промпт «Директивы качества»
Применяй правила:
— Максимальная салиентность: используй релевантные сущности, их синонимы и связи в заголовках и тексте.
— Достоверность: только проверяемые факты; не упоминать неизвестное.
— E-E-A-T: демонстрируй опыт и экспертность через факты, цифры, сценарии.
— Монозначность: деловой, нейтральный, без двусмысленности и клише.
— Нулевая «вода»: каждый абзац закрывает интент.
— Оригинальность: избегай шаблонов и рекламных формулировок.
— Без агрессивных CTA в тексте; допускаются функциональные CTA (подбор/проверка) в местах интента.Ветвление: структура подстраивается под тип сущности.
Промпт «Ветвление по типу смартфона»
Если [Тип] == "игровой смартфон":
— Добавь подразделы: "Стабильность FPS и троттлинг", "Температурный профиль и охлаждение", "Частота отклика сенсора".
Если [Тип] == "камерофон":
— Добавь: "Поведение в помещении и в ночи", "Стабилизация и HDR-алгоритмы", "Сенсор и оптика: как связаны".
Если [Тип] == "компакт для города":
— Добавь: "Габариты и хват", "Автономность при коротких сессиях", "Навигация и связь в плотной застройке".Смена ролей по этапам:
Промпт «Ролевая схема»
На каждом этапе объявляй роль и ограничивай задачи этой ролью.
Запрещено перепрыгивать к генерации до завершения аналитики и проектирования.Цель: улучшить сканируемость, закрепить опыт и повысить ценность страницы.
Промпт «Ассеты»
Роль: Контент-продюсер
На основе финального текста создай:
— Таблица сравнения (Markdown) для 1–2 конкурирующих моделей по 4–5 ключевым параметрам.
— Таблица спецификаций (Markdown) для рассматриваемого смартфона.
— 2–3 врезки "Совет эксперта" (quote) с неочевидными практическими советами.
— ТЗ на инфографику для сложного аспекта (например, "Как размер сенсора влияет на шум в помещении").Пример — цитата(врезка):
Совет эксперта: при съёмке в помещении важнее не мегапиксели, а площадь сенсора и стабильность выдержки; ищите камеры с крупным сенсором и адекватной стабилизацией.
Суть: любое решение имеет цену. Это объективизирует текст.
Промпт «Компромиссы»:
Для каждого раздела, где даётся рекомендация или сравнение, добавь явный «компромисс»:
"Выбирая [X] ради [преимущества], мы жертвуем [Y]."Пример:
Постоянные 120 Гц делают интерфейс плавным, но потребляют больше энергии при ленте/браузере; адаптивная частота сглаживает компромисс, но не всегда доступна во всех приложениях.
Цель: за 30 секунд понять, не навредит ли выбранная тактика. Если выполняется ≥1 пункта — корректируем подход.
Если запрос предполагает односложный ответ («что такое…», «год релиза», «цена в долларах»), то короткая выжимка сверху страницы повышает шанс забора ответа в сниппет и падения CTR.
Что делаем: переносим прямой ответ ниже первого экрана или «закрываем не полностью» (открытый цикл), добавляем мини-тизер + CTA («проверить совместимость/подобрать модель»).
Когда не применять выжимку: брендовые/навигационные и «одночисловые» запросы.
Для коротких транзакционных интентов («купить iPhone 16», «цены Xiaomi 14») разнос Q&A в отдельные документы разбивает спрос и тянет трафик с категории/PLP.
Что делаем: ответы — в виде компактного FAQ внутри хаба/категории, без отдельной FAQ-страницы; каноникал — на хаб; перелинковка — из FAQ в релевантные «листья», а не наоборот.
Когда не дробим: короткий коммерческий интент, один основной URL-«эталон».
На молодом домене или после падения видимости избыток точных анкоров и повторяемых шаблонов — риск усилить просадку ПФ.
Что делаем: точные анкоры ≤20%, контекстные ~60%, бренд/нейтр. ~20%; не ускоряем перелинковку, пока не опубликовано ≥20 материалов в кластере; убираем дубли target на одном экране.
Когда притормаживаем: свежие сайты, нестабильный индекс, подозрения на переоптимизацию.
Для текущей рекомендации отмечены 2–3 конкретных риска + минимум одна альтернатива и метрика проверки (например, CTR х хлебных крошек, глубина скролла, % кликов по CTA).
Промпт «генерация контраргументов»
Роль: SEO-аудитор («адвокат дьявола»).
Задача: на каждую рекомендацию дать 2–3 коротких контраргумента:
- где тактика может навредить,
- когда НЕ применять,
- чем заменить,
- какую метрику смотреть после правки.
Формат вывода:
- Риск:
- Не применять, если:
- Альтернатива:
- Метрика контроля:
Контекст: [вставь кратко суть рекомендации и тип запроса/страницы]
Требование: максимум конкретики, без воды, 2–3 пункта.Назначение: показать, почему текущее решение стало доминировать.
Промпт «История»:
Добавь H2 "Как мы к этому пришли?".
Кратко опиши прежние подходы, их недостатки, тупиковые ветви и как текущее решение закрывает их проблемы.Пример:
Развитие быстрой зарядки: от 10–18 Вт к 60–120 Вт, рост тепловых рисков и появление более «щадящих» профилей с оптимизацией цикла ночью.
Задача: объяснить сложную вещь через понятную аналогию.
Промпт «Аналогии»:
Выбери 1–2 самых сложных аспекта и объясни их через аналогию из знакомой области целевой аудитории.
Аналогия должна упрощать понимание, а не украшать текст.Пример:
Оптическая стабилизация — как подвеска авто: гасит мелкие вибрации дороги, чтобы колёса (линза) держали сцепление (резкость).
Цель: подтверждать утверждения цифрами и короткими кейсами.
Промпт «Доказательства/Кейсы»:
Каждое ключевое утверждение подкрепляй измеримыми данными.
Добавь 1–2 мини-кейса в формате:
— Проблема (Situation)
— Решение (Action)
— Результат (Result) с числами
— Добавь минимум одну числовую метрику на ключевую секциюПример мини-кейса:
Проблема: «Пользователь снимает ребёнка в комнате вечером — кадры размываются».
Решение: «Режим ночи с агрегацией кадров + OIS».
Результат: «Доля резких кадров выросла с ~40% до ~75% при том же сюжете; выдержки стали короче на 20–30%».
Промпт «Сквозной»
Входные переменные:
— Тема/задача
— Гео: РФ, ПС: Яндекс
— ЦА: мужчины и женщины от 20 до 45
— Тип объекта (например, "камерофон" / "игровой")
— Список характеристик (если карточка товара)
Этап 1 (Роль: Дата-аналитик):
— Онтология: сущности (прямые/связанные/неявные), домены
— Интенты: Direct/Related/Comparative/Implied/Clarifying
— Кластеры: вопросы + семантическое ядро
Этап 2 (Роль: Инфо-архитектор):
— УТП (если товар)
— Таксономия H2–H3 в формате Q&A с выжимками
— Ветвление по типу объекта
— Исторический контекст (1 H2)
— Места для компромиссов и аналогий
Этап 3 (Роль: Эксперт-писатель):
— Генерация текста по структуре, без «воды», с доказательствами
Этап 3-Audit (Роль: Редактор-фактчекер):
— Самопроверка абзацев по интентам
— Проверка директив качества
Этап 4 (Роль: Контент-продюсер):
— Таблицы (сравнение, спецификации), 2–3 экспертные цитаты, ТЗ на инфографикуПромпт «A»
Задача: карточка смартфона (камерофон), РФ/Яндекс, нейтральный тон.
Вход: [характеристики], [сценарии съёмки: дом/помещение/вечер].
1) Определи единственное УТП.
2) Построй H2–H3-структуру в формате Q&A (≥40% уникальных заголовков), добавь выжимки (первый абзац под H2/H3 — самодостаточный ответ 1–2 предложения, заточенный под Featured Snippet).
3) Сгенерируй текст: каждый абзац привязан к УТП и сценарию.
4) Вставь компромиссы там, где уместно.
5) Убери «воду». Выводи только финальную версию.Промпт «B»
Задача: информационный лонгрид "Как выбрать игровой смартфон", РФ/Яндекс.
1) Онтология сущностей и интентов → кластеры.
2) Таксономия Q&A + выжимки.
3) Ветвление: добавить разделы про троттлинг, тепло, отклик.
4) Исторический контекст: эволюция SoC/охлаждения.
5) Компромиссы: производительность vs нагрев vs ресурс батареи.
6) Мини-кейс: стабильность FPS в шутерах 30 мин vs 2 ч.
7) Самопроверка абзацев по интентам; финальный текст.Промпт «C»
На основе готового текста:
— Сравнительная таблица 2 моделей (SoC, дисплей, камера, зарядка, автономность).
— Таблица спецификаций ключевой модели.
— Три цитаты "Совет эксперта" (коротко и предметно).
— ТЗ на инфографику: "Размер сенсора и шум в помещении".Цель: усилить навигацию, распределить вес внутри кластера, убрать каннибализацию, повысить CTR и шанс на FS.
CSV: target_url;anchor_main;anchor_vars(|);cluster;priority. Генерируем для кластера 3–6 естественных якорей на target.
Роль: SEO-редактор. На вход: список URL кластера с H1/Title.
Сделай CSV-словарь: target_url;anchor_main;anchor_vars(|);cluster;priority.
Требования: анкоры 2–6 слов; точные ≤20%, контекстные ~60%, бренд/нейтр. ~20%.Роль: редактор SEO. Задача: расставить внутренние ссылки в тексте.
Вход: статья в Markdown + CSV-словарь ссылок в формате: target_url;anchor_main;anchor_vars(|);cluster;priority
Требования:
- На ~1000 слов: 1–3 внутренние ссылки.
- В каждом H2: ≥1 релевантная ссылка в пределах кластера.
- Анкоры: 2–6 слов; точные ≤20%, контекстные ~60%, бренд/нейтр. ~20%.
- Не выдумывать URL, использовать только из CSV.
- Не ставить ссылки на пагинацию/фильтры/поиск.
- Без UTM, открывать в том же окне.
- Не дублировать одинаковый target на одном экране.
- Первую ссылку — в верхней трети раздела (если уместно).
- В FAQ — точечные deep-links на конкретные ответы.
Выход:
- Тот же Markdown с проставленными ссылками.
- Список внесённых ссылок в таблице: source_h2 | anchor | target_url | позиция(пример: абзац №, фраза)
- Список добавленных в словарь новых anchor-форм (если появились).Роль: теханалитик SEO. Задача: провалидировать внутренние ссылки сайта.
Вход:
- Снимок сайта (список URL) или карта сайта (sitemap.xml).
- Карта эталонов: target_url → canonical, indexability, cluster, priority.
Сделать:
1) Спарсить все внутренние ссылки (source_url, anchor, target_url, position).
2) Проверить: HTTP-код, число редирект-хопов, canonical соответствие, indexability, отсутствие UTM/пустых #, дубли source→target, длину/пустоту anchor.
3) Посчитать входящие ссылки на каждую целевую; выявить orphan.
4) Оценить глубину (клики от главной/хаба) и покрытие хабами.
5) Сформировать 3 CSV-отчёта: links_audit.csv, orphans.csv, duplicates.csv.
6) Выдать сводку статусов и список правок (что удалить/исправить/добавить).
Выход:
- Три CSV + краткая сводка:
* критические ошибки (битые/неиндексируемые/дальние редиректы),
* orphan-страницы,
* дубли ссылок,
* страницы, не покрытые хабами,
* рекомендации по правкам и приоритетам.Методология устраняет семантические дубли, создаёт уникальные страницы, повышает релевантность и охват интентов. Тексты становятся сконцентрированными на задачах пользователя, с подтверждениями и измеримыми результатами. Эта схема применима к карточкам смартфонов, категориям и информационным гайдам и адаптируется под другие товарные направления.
Сегмент: Organic (non-brand), новые пользователи; период: T-14…T-1 vs T+1…T+14.
Эта статья - конспект из серии статей DrMax SEO.