SEO в 2026 году перестал быть ремеслом одиночек с десятком вкладок в браузере. ChatGPT и другие LLM берут на себя рутину: от разбора семантики до поиска битых canonical. Но чтобы получить результат, а не воду, нужны точные промты. В этой подборке — 12 проверенных сценариев, которые закрывают полный цикл работ: кластеризацию запросов, генерацию метатегов, структуру контента, внутреннюю перелинковку и технический аудит. Каждый промт сопровождается примером использования и пояснением, под какую задачу он подходит.
Я тестировал эти промты на реальных проектах — от интернет-магазинов до SaaS-платформ. Главное правило: чем конкретнее входные данные, тем меньше галлюцинаций. Передавайте модели реальные выгрузки из Search Console, Screaming Frog или Key Collector, а не абстрактные «списки запросов».
1. Кластеризация запросов по топу выдачи
Задача: сгруппировать тысячи запросов в кластеры на основе пересечения URL в выдаче.
Промт:
Ты — SEO-аналитик. Ниже — таблица: запрос, URL1, URL2, URL3 (топ-3 выдачи). Сгруппируй запросы в кластеры так, чтобы внутри кластера пересечение URL было не менее 2 из 3. Для каждого кластера укажи: название, список запросов, частотность (если есть), общий интент. Выведи в формате Markdown-таблицы.
Пример: выгрузка из Topvisor по 500 запросам для магазина косметики. ChatGPT за минуту разбил их на 23 кластера, включая «сыворотки для лица» и «уход за проблемной кожей». Это сэкономило часы ручной работы.
2. Генерация метатегов с учётом длины и ключей
Задача: создать title и description для страниц категорий.
Промт:
Сгенерируй title (до 60 символов) и description (до 160 символов) для страницы [URL]. Включи ключевые слова: [список]. Учти, что title должен содержать бренд в конце. Предложи 3 варианта с разными акцентами: коммерческий, информационный, эмоциональный.
Пример: для страницы «Купить сыворотку с витамином C» ChatGPT выдал варианты, один из которых увеличил CTR на 1.2% по данным Search Console.
3. Структура статьи под поисковый интент
Задача: построить план контента, который закроет запрос пользователя.
Промт:
Ты — контент-стратег. Проанализируй топ-5 выдачи по запросу «[запрос]». Определи, какие подтемы раскрыты, какой формат (гайд, обзор, сравнение). Предложи структуру статьи: H1, H2, H3 с кратким описанием каждого блока. Укажи, какие вопросы пользователи задают в People Also Ask.
Пример: для запроса «как выбрать SEO-курс» ChatGPT собрал структуру из 7 блоков, включая сравнение форматов обучения и чек-лист.
4. Внутренняя перелинковка на автомате
Задача: найти релевантные страницы для ссылок.
Промт:
Ниже — список URL сайта с заголовками. Для страницы [URL] предложи 5 внутренних ссылок с анкорами. Анкоры должны быть естественными и содержать ключевые слова. Обоснуй выбор каждой ссылки.
Пример: для статьи о сыворотках ChatGPT предложил ссылки на страницы ингредиентов и отзывы, что улучшило поведенческие факторы.
5. Технический аудит: поиск дублей и битых ссылок
Задача: разобрать выгрузку Screaming Frog.
Промт:
Ты — техдиректор SEO. Ниже — CSV с колонками: URL, статус-код, canonical, meta robots. Найди: 1) страницы с дублирующимся title, 2) битые ссылки (404), 3) страницы с noindex, 4) некорректные canonical. Выведи списком с рекомендациями.
Пример: на одном сайте ChatGPT нашёл 120 страниц с одинаковым title и 15 битых ссылок, которые не были видны вручную.
6. Анализ конкурентов по семантике
Задача: быстро собрать семантику конкурента.
Промт:
Проанализируй страницу конкурента [URL]. Выдели ключевые запросы, под которые она оптимизирована. Предложи, какие запросы мы упускаем в своей семантике.
Пример: для интернет-магазина косметики ChatGPT выявил, что конкуренты активно используют запросы с «натуральный состав», которых не было в нашей семантике.
7. Генерация FAQ-блока
Задача: добавить FAQ для расширения сниппета.
Промт:
Сгенерируй 5 вопросов и ответов для FAQ по теме «[тема]». Вопросы должны быть основаны на реальных запросах из People Also Ask. Ответы — до 300 символов, с ключевыми словами.
Пример: FAQ для статьи о витамине C попал в расширенный сниппет, увеличив трафик на 8%.
8. Проверка текста на переспам
Задача: оценить тошноту текста.
Промт:
Проанализируй текст ниже. Посчитай частоту ключевых слов, оцени переспам. Предложи замены для переоптимизированных фраз, сохранив смысл.
Пример: текст с 15 повторениями «сыворотка для лица» был переписан до 5 повторений без потери релевантности.
9. Генерация schema.org разметки
Задача: создать JSON-LD для товаров и статей.
Промт:
Сгенерируй JSON-LD разметку для страницы товара: название, цена, наличие, рейтинг. Используй schema.org/Product. Проверь валидность по официальной документации.
Пример: разметка для карточки товара прошла валидацию в Rich Results Test с первого раза.
10. Кластеризация по интенту
Задача: разделить запросы на информационные, коммерческие, навигационные.
Промт:
Раздели список запросов на 3 группы: информационные, коммерческие, транзакционные. Для каждой группы укажи, какой тип страницы нужен (блог, категория, карточка товара).
Пример: из 200 запросов ChatGPT выделил 80 информационных, что помогло спланировать контент-план на месяц.
11. Анализ поисковых запросов из Search Console
Задача: найти точки роста.
Промт:
Ниже — выгрузка из Search Console: запрос, показы, клики, позиция. Найди запросы с высокими показами и низким CTR. Предложи, как улучшить сниппет для них.
Пример: запрос с 1000 показов и CTR 0.5% после смены title поднялся до 3%.
12. Автоматическое создание контент-плана
Задача: составить план на месяц.
Промт:
На основе кластеров запросов и их частотности составь контент-план на месяц: 10 статей с заголовками, целевыми запросами и типом контента. Учти приоритет по частотности и конкуренции.
Пример: план на 10 статей был готов за 5 минут, включая распределение по неделям.
Эти 12 промтов закрывают 80% рутинных задач SEO-специалиста. Важно помнить: ChatGPT не заменяет стратегическое мышление, но снимает рутину. Чем точнее вы формулируете запрос и чем больше контекста даёте, тем лучше результат. Начните с одного промта, адаптируйте под свой проект и масштабируйте.
Comments