Аудит контента, E-E-A-T и оценка рисков HCU (теория)

Промпт предназначен для проведения аудита любой веб-страницы с точки зрения асессора Google (Quality Rater) и алгоритмов Helpful Content Update (HCU). Он отходит от базовых SEO-метрик (вхождения ключей, теги) и фокусируется на оценке добавленной ценности, экспертности автора, авторитетности домена и пользовательского интента.

Переменные для настройки:

[URL]: Ссылка на страницу, которую вы хотите проанализировать.

[БАЗА ЗНАНИЙ]: В блоке "План действий" вы можете вписать адрес вашего корпоративного блога, базы знаний агентства или авторитетного SEO-ресурса (например, site:developers.google.com/search. Модель будет искать инструкции по исправлению ошибок именно там.

Какой результат ожидать:
Вы получите жесткий, объективный аудит, который вскроет смысловые и структурные проблемы контента. Модель не будет придираться к тегам title или плотности ключевых слов, она укажет на отсутствие доказательств экспертизы автора, вторичность текста (отсутствие добавленной ценности) и плохой UX. В конце будет сформирован четкий план по спасению страницы от алгоритмических фильтров (HCU).

Интеграция в SEO-процесс:

➡️Пост-релизный контроль: Прогоняйте через этот промпт важнейшие посадочные страницы и лонгриды перед их публикацией или сразу после.

➡️Аудит падающего трафика: Если страница начала терять позиции после апдейтов Google (Core Update или HCU), используйте промпт для выявления E-E-A-T уязвимостей.

➡️Анализ конкурентов: Проанализируйте URL конкурента из ТОП-3, чтобы понять, за счет каких факторов "усилий" (Content Effort) и "оригинальности" он обходит вас, и используйте это для формирования ТЗ копирайтеру.

Сам промпт в следующем посте........

😳 WordPress выпустил официальные плагины для интеграции Anthropic Claude, Google Gemini и OpenAI

WordPress разработал три новых плагина, которые упрощают интеграцию OpenAI, Google Gemini или Anthropic Claude с PHP AI Client SDK. Плагины обеспечивают поддержку текста, изображений, вызова функций и веб-поиска.

Для использования этих плагинов требуется PHP 7.4 или выше, а также, конечно же, ключ API для модели ИИ. Пользователям WordPress 6.9 потребуется установить SDK клиента PHP AI для WordPress . В WordPress 7.0, который выйдет в начале апреля, SDK будет интегрирован по умолчанию.

В официальной документации WordPress.org для клиента PHP AI поясняется следующее:

«SDK для PHP-клиента ИИ… предоставляет общую инфраструктуру, которая позволяет плагинам WordPress и другим PHP-проектам быстро и гибко интегрировать возможности ИИ. …он предлагает единый интерфейс, работающий со всеми поставщиками ИИ — от простой генерации текста до сложных многомодальных операций, потоковой обработки ответов и длительных задач».

Разработчики указывают, какие возможности ИИ им необходимы, а пользователи управляют своими учетными данными поставщика в одном месте. Затем эти учетные данные автоматически работают со всеми совместимыми плагинами на их сайте.

Функционал плагина OpenAI:

➡️Автоматическая регистрация поставщика услуг
➡️Поддержка вызова функций
➡️Генерация изображений с использованием моделей DALL-E
➡️Генерация текста с использованием моделей GPT
➡️Поддержка веб-поиска

У остальных примерно такое же

Скачать плагины тут:

AI Provider for Anthropic

AI Provider for Google

AI Provider for OpenAI

Вот теперь заживем ))) Мульоны дорвееподобных сайтов заполонят инет.

Моя новая книга:
📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение: https://t.me/drmaxseo/1144

Циклы промптоведения тут: https://t.me/drmaxseo/1123

#DrMax #SEO #Wordpress

✍️ Оптимизация для Query Fan-Out (Скрытые AI-запросы)

AI-поиск использует механизм query fan-out: выполняется множество связанных запросов, результаты которых объединяются в ответ. В прошлом году, прямо в Хроме можно было посмотреть пул запросов, которые генерировал ИИ при поиске ответа на ваш промпт. Потом это дело прикрыли - ибо это была мега фишка и позволяла построить страницу, которая закрывала целый кластер вопросов.

Ныне приходиться оное моделировать. Ниже приведен промпт, который моделирует логику работы ИИ-поисковика, разбивающий один пользовательский запрос на множество подзапросов (веерный поиск) для сбора полного ответа. Он раскладывает интент на составляющие и подсказывает, какие блоки контента нужны для закрытия всего кластера.

Исходные данные: Основной ключевой запрос пользователя (интент).

Роль: AI Search Engineer & Semantic Architect.
Контекст: Генеративные поисковые системы используют механизм «query fan-out», разбивая сложный запрос пользователя на микро-запросы для агрегации данных из разных источников перед выдачей ответа.
Цель: Смоделировать процесс query fan-out для заданного поискового запроса, чтобы создать исчерпывающую структуру страницы, закрывающую все ветви генеративного поиска.

Инструкция:
Проанализируй запрос [КЛЮЧЕВОЙ ЗАПРОС] и выполни декомпозицию по следующим шагам:

1. Классификация интента:
- Определи основной и скрытые интенты (информационный, транзакционный, исследовательский).

2. Моделирование Fan-Out (Веерные запросы):
- Сгенерируй 10 связанных микро-запросов (subqueries), которые LLM отправит в свою базу или поисковый индекс для формирования полного ответа на основной запрос.

3. Структура контента (Content Sections):
- На основе веерных запросов предложи структуру статьи (H2-H3), которая семантически закроет каждый из них.

Формат вывода:
Структурированный отчет:
– Основной интент.
– Список из 10 LLM-подзапросов.
– Рекомендованная архитектура статьи (H2/H3) с кратким пояснением, какой микро-запрос закрывает каждый блок.

Руководство по использованию:

Переменные: [КЛЮЧЕВОЙ ЗАПРОС] - впишите ВЧ или СЧ запрос, под который оптимизируется хаб или лонгрид.

Настройка: Можно ограничить нишу, добавив «Учитывай специфику ниши: [НИША]».

Вы получаете план статьи, оптимизированный под ИИ-агрегацию, а не просто под частотность слов.

Используйте полученную структуру как ТЗ для копирайтера. Это гарантирует, что ИИ-поисковик найдет ответы на все свои внутренние микро-запросы на одной вашей странице, что резко повысит шансы попадания в AI Overview.

Что я писал ранее про Query Fan-Out:

Как работает Query Fan-Out (на основе патентов)

Краткий анализ патента Google US20240289407A1

Заголовки H1-H6: Программируем контент

Семантический кокон 2.0: Проектируем структуру

Семантический кокон 2.0: Решение проблем реализации на живом проекте

ну и много всего прочего ))) Используйте поиск по каналу.

Моя новая книга:
📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение: https://t.me/drmaxseo/1144

Циклы промптоведения тут: https://t.me/drmaxseo/1123

#DrMax #SEO #Промпт

🔄 LLM Memory Anchors (Якоря памяти LLM)

Это новая фишка в оптимизации под GEO - использование запоминающихся формулировок, которые легко цитируются, легко перефразируются и становятся "стандартным объяснением" для ИИ.

Ниже привожу промпт.

Он анализирует контекст и генерирует набор лаконичных, контрастных и семантически плотных утверждений (афоризмов). Эти фразы сконструированы так, чтобы LLM-модели (использующие RAG-архитектуру) с высокой вероятностью захватывали их как "базовую истину" (ground truth) при формировании ответа.

Промпт таков:

Роль: Senior AI Content Strategist & AIO (AI Optimization) Expert.

Контекст: Выполняется оптимизация контента для генеративных поисковых систем (AI Overviews, Perplexity) и RAG-систем. Известно, что LLM-модели отдают приоритет хорошо структурированным, контрастным и плотным формулировкам, воспринимая их как авторитетные источники и "базовую истину".

Цель: Создать набор из 10 "LLM Memory Anchors" (семантически плотных фраз-якорей), которые кристаллизуют суть заданной темы, обладают высоким вирусным потенциалом для людей и идеально подходят для извлечения искусственным интеллектом.

Инструкция:
На основе вводных данных [ТЕМА СТАТЬИ / ТЕЗИС] и с учетом тональности [TONE OF VOICE], разработай 10 уникальных формулировок "LLM Memory Anchors".

При создании каждого якоря строго соблюдай следующие правила:
1. Контрастность: Используй противопоставления (антитезу) для усиления смысла (например: "Раньше SEO было про ссылки, теперь SEO — это управление сущностями").
2. Лаконичность: Длина фразы строго не более 15 слов. Никакой "воды" и вводных конструкций.
3. Однозначность и самодостаточность: Фраза должна быть абсолютно понятна вне контекста статьи. Не используй местоимения, требующие отсылки к предыдущему тексту.
4. Высокая плотность смысла: Используй максимум профильных терминов и LSI-слов при минимуме стоп-слов. Каждое слово должно нести вес.
5. Ритмичность: Фраза должна легко читаться вслух и иметь четкую структуру (например, формула: [Проблема/Статус-кво] -> [Решение/Новая парадигма]).

Формат вывода:
Выведи результат в виде структурированной таблицы со следующими колонками:
- №
- LLM Memory Anchor (сама сгенерированная фраза)
- Тип фреймворка (например: Контраст, Определение, Причина-Следствие)
- Рекомендация по внедрению (в какой блок статьи — H1/Lead, H2, Вывод, TL;DR — её лучше всего интегрировать).

Вводные данные:
[ТЕМА СТАТЬИ / ТЕЗИС]: {Вставьте вашу тему или тезис или URL или текст статьи}
[TONE OF VOICE]: {Вставьте тональность, например: B2B экспертный, дерзкий, академический}

Здесь:

[ТЕМА СТАТЬИ / ТЕЗИС]: Сюда нужно вписать не просто ключевое слово, а главную мысль, которую вы хотите донести.

➡️Плохо: "Продвижение сайтов".

➡️Лучше: "В 2026 году техническое SEO стало минимумом, а поведенческие факторы и экспертность авторов - главным драйвером роста".

Можно подсунуть URL или всю текстовку статьи - но тогда ждите "размытия" мыслей )))

[TONE OF VOICE]: Укажите голос бренда. Это поможет ИИ подобрать правильные слова.

Варианты: строгий B2B, инфостиль, провокационный/вирусный, научный/академический и т.д.

Как внедрять:

➡️Блоки Key Takeaways / TL;DR: Разместите 2-3 лучших якоря в самом начале статьи в маркированном списке. ИИ-парсеры часто анализируют верхнюю часть документа (Above the fold) в первую очередь.

➡️HTML-разметка: Оборачивайте эти фразы в теги <blockquote> (цитата), выделяйте тегами <strong> внутри обычных абзацев, или оформляйте их как CSS-блоки "Врезка/Важно". Это дает поисковому боту сигнал о значимости фрагмента.

➡️Структурирование H2/H3: Используйте якоря как расширения для подзаголовков.

➡️Мультиканальная дистрибуция (Social Signals): Используйте сгенерированные фразы как готовые посты для Telegram, Twitter (X), LinkedIn со ссылкой на вашу статью.

Моя новая книга:
📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение: https://t.me/drmaxseo/1144

Циклы промптоведения тут: https://t.me/drmaxseo/1123

#DrMax #SEO #Промпт #Промптоведение

💡 Значение Роли в промптоведении

Задание роли в промпте важно потому, что оно задаёт модели рамку: как думать, какой глубины будет ответ, в каком стиле отвечать. Чёткая роль повышает уместность, стабильность и формат ответа, а без неё модель чаще скатывается в слишком общий "универсальный" режим. Следовательно, роль - это способ сузить пространство вариантов ответа.

Роль влияет на три вещи: на тон общения, на то, какие знания и шаблоны ответа модель будет считать более релевантными, и на поведение при решении задачи. Источники по role prompting отдельно отмечают, что роль может улучшать ясность объяснения, а в некоторых задачах - качество рассуждения (хотя эффект зависит и от формулировки промпта и от самой модели).
​
Роль работает как слой управления поверх знаний. Она не "загружает" новые факты в модель, а помогает выбрать, какие уже имеющиеся знания, паттерны речи и способы объяснения нужно активировать в первую очередь. Поэтому роль историка не добавляет новых исторических данных, но повышает шанс, что ответ будет построен как у человека, который объясняет причины, контекст и последствия, а не просто перечисляет факты.

Важно понимать:
Роль сама по себе слабее, чем связка "роль + задача + контекст + критерии качества". Если роль дана, но неясно, что именно нужно сделать, модель будет держать образ, но не обязательно решит нужную вам задачу точно.

Задача роли определяет не только "маску", но и полезную профессиональную логику ответа. Например, роль "преподаватель" подталкивает к объяснению по шагам и аналогиям, роль "аудитор" - к поиску несоответствий и рисков, роль "продуктовый менеджер" - к компромиссам, приоритетам и пользовательской ценности.

Правильно заданная роль также помогает выставить границы. В хороших системных промптах роль часто дополняют указанием компетенций, ограничений и правил поведения: что считать допустимым ответом, где задавать уточняющие вопросы, когда не выдумывать и когда признавать неопределённость.

Как задавать роль правильно

Лучше всего работает конкретная, рабочая роль, а не абстрактная. Вместо "будь экспертом" лучше писать "ты методист по обучению взрослых", "ты senior backend engineer, объясняющий junior-разработчику", "ты редактор деловых текстов, который сокращает воду и сохраняет смысл".

Хорошая формула обычно выглядит так:

роль, цель, аудитория, контекст, ограничения, формат результата.

Например:

"Ты преподаватель Python для начинающих. Объясни декораторы человеку без опыта во functional programming. Сначала дай интуицию, потом короткий пример, потом 3 типичные ошибки. Без перегруза терминами".

Такая конструкция работает лучше, чем одно короткое "объясни декораторы как учитель", потому что она задаёт не только persona, но и критерии полезности.

Необходимо разделять роль и задачу на два шага. Сначала зафиксировать роль и её характеристики, потом отдельно дать конкретное задание. Так модель лучше удерживает рамку и реже смешивает стиль с самой инструкцией.
​
Ошибки:

➡️Слишком глупая или расплывчатая роль. Формулировки вроде "ты гений, который знает всё" звучат эффектно, но плохо задают рабочую рамку и не определяют, как именно должен выглядеть ответ.
​
➡️Подмена роли задачей. "Ты должен написать план статьи" - это не роль, а действие. Нужно так: "Ты редактор контент-стратегии. Составь план статьи для B2B-аудитории".
​
➡️Пытаться ролью компенсировать нехватку контекста. Роль не спасёт, если не указаны тема, целевая аудитория, уровень глубины, ограничения и желаемый формат.

Вывод: роль отвечает на вопрос "из какой профессиональной позиции думать", а остальной промпт - "что именно сделать, для кого, в каких границах и в каком виде". Когда эти части разделены и не конфликтуют, качество ответа заметно растёт.

Моя новая книга:
📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение: https://t.me/drmaxseo/1144

Циклы промптоведения тут: https://t.me/drmaxseo/1123

#DrMax #SEO #Промптоведение

🔥 Prompt Architect Ultra v 1.14 (Троцкий)

Задача этого поста - показать как мыслит LLM на примерах и обучить на практике как выбирать роль и прочие настройки LLM.

Для этого разработан обучающий промпт, который представляет собой продвинутую мета-когнитивную архитектуру и заставляет LLM сначала спроектировать идеальную роль, определить аудиторию, выставить ограничения, проанализировать собственные возможные галлюцинации и только после этого сгенерировать и улучшить финальный ответ.

Обязательно погоняйте на вашем контексте!!!

ПРОМПТ:

Роль: Prompt Architect Ultra - Senior-специалист по проектированию интеллектуальных систем генерации контента. Ты объединяешь компетенции prompt-инженера, архитектора когнитивных систем, SEO-стратега (с фокусом на AI-поиск) и аналитика знаний.
Контекст: Разработка сверхглубокого, экспертного контента, исключающего поверхностные суждения, логические ошибки и ИИ-галлюцинации.
Цель: Спроектировать систему генерации ответа на основе вводных данных, провести самоаудит, выявить когнитивные искажения и выдать финальный, многократно проверенный и оптимизированный результат.

ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ:
- Тема: [ВСТАВЬТЕ ТЕМУ]
- Цель: [ОБЪЯСНИТЬ / ОБУЧИТЬ / РАЗРАБОТАТЬ СТРАТЕГИЮ / ПРОВЕСТИ АНАЛИЗ]
- Контекст: [БИЗНЕС, ПРОДУКТ, ПРОЕКТ, ИССЛЕДОВАНИЕ]
- Дополнительные требования: [SEO-КЛЮЧИ, СТИЛЬ, ДЛИНА, ФОРМАТ]

ИНСТРУКЦИЯ ДЛЯ МОДЕЛИ:
Работай строго последовательно, шаг за шагом проходя следующие 12 этапов. Выводи результаты каждого этапа.

ЭТАП 1. Диагностика задачи
Проанализируй вводные данные. Выведи:
- Тип задачи (аналитика, стратегия и т.д.).
- Уровень сложности темы.
- Тип необходимого мышления.
- Риски неправильной интерпретации.

ЭТАП 2. Алгоритм выбора роли
Разработай 3 возможные профессиональные роли для решения задачи (укажи специализацию, уровень экспертизы, подход). Оцени их релевантность и выбери лучшую.

ЭТАП 3. Усиление роли (Role Engineering)
Опиши выбранную роль детально: доменная специализация, опыт, рабочий стиль, метод мышления.

ЭТАП 4. Валидация роли
Проверь роль по 3 критериям: конкретность, релевантность, риск "художественной игры" (роль должна быть функциональной, а не театральной). Скорректируй при необходимости.

ЭТАП 5. Определение аудитории
Опиши ЦА: уровень знаний, профессиональный контекст, цели чтения, терпимость к сложной терминологии.

ЭТАП 6. Архитектура ограничений
Задай жесткие рамки: глубина анализа, стиль, работа с фактами.
Критическое правило: Если информации недостаточно или факт не поддается проверке - прямо заяви об этом, не выдумывай.

ЭТАП 7. Защита от когнитивных искажений
Определи зоны риска: где ты можешь слишком обобщить, упростить или выдумать факты. Пропиши для себя инструкции по предотвращению этих ошибок.

ЭТАП 8. AI-SEO оптимизация структуры
Разработай структуру ответа, удобную для людей и AI-ассистентов (LLM-парсинг). Включи определения, логические блоки, таблицы/списки.

ЭТАП 9. Архитектурный аудит
Оцени созданную систему (роль, ЦА, ограничения, структура). Убедись, что нет противоречий и контекста достаточно.

ЭТАП 10. Первичная генерация контента
Напиши текст, строго соблюдая все созданные на этапах 1-9 правила, ограничения и структуру.

ЭТАП 11. Экспертная самопроверка
Проанализируй текст из Этапа 10. Решает ли он задачу? Есть ли вода, слабые места или нарушения логики? Что можно усилить?

ЭТАП 12. Финальная (улучшенная) версия
Опираясь на аудит из Этапа 11, выдай финальную, безупречную версию контента.

Настройка переменных:

[ВСТАВЬТЕ ТЕМУ]: Конкретизируйте тему максимально узко. Не "SEO аудит", а "Технический SEO-аудит JavaScript-сайта на фреймворке React".

[ОБЪЯСНИТЬ / ОБУЧИТЬ...]: Выберите глагол действия. Например: "Разработать пошаговую стратегию внедрения".

[БИЗНЕС, ПРОДУКТ...]: Дайте нейросети базу. Пример: "B2B SaaS платформа в сфере финтеха, средний чек $5000, цикл сделки 6 месяцев".

[SEO-КЛЮЧИ, СТИЛЬ...]: Здесь укажите LSI-фразы, tone of voice (например, "академический, без воды, стиль McKinsey"), нужный объем и формат (использовать таблицы, списки, Markdown).

#DrMax #SEO #Промптоведение

🔥 Блокируем ссылки со всего TLD

Джон Мюллер тут невзначай слил инфу как заблокировать ненужные ссылки с TLD (доменной зоны).

Предположим вам не нравятся спамерские ссылки с .ru доменов или там с .info или еще каких. Оказывается изначально существовала незадокументированная функция для Disavow инструмента (куда пихаем файл с говноссылками), позволяющая прихлопнуть любую спамерскую TLD

Формат прост:

domain:abc

где abc - ненужная вам TLD.

чем это хорошо - можно превентивно прибить все спамерские TLD и не думать о говноссылках с них.

➡️Подробно почитать можно на SEJ.

➡️Сам инструмент.

➡️Хэлп к нему.

Пользуйтесь с умом! Не сносите всё подряд )))

Моя новая книга:
📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение: https://t.me/drmaxseo/1144

Циклы промптоведения тут: https://t.me/drmaxseo/1123

#DrMax #SEO #Disavow #Google

‼️ Trend Discovery Super Prompt (Strategic Intelligence Level). Часть 1.

Давайте заглянем в будущее и спрогнозируем как будет развиваться именно ваша ниша, ваше направление. Посмотрим что будет популярно завтра и даже спрогнозируем на горизонт в несколько лет. LLM, как числодробилки и мега-анализаторы позволяют нам это проделать.

Для этого я написал в свое время супер промпт, который теперь выдаю и вам (кофемашина!).

Он спроектирован по методологиям trend intelligence, foresight research и venture-scouting, которые используют стратегические консалтинги и VC-фонды (сигналы → тренды → рынки → инвестиционные возможности).

Промпт позволяет находить weak signals, выделять emerging trends, предсказывать будущие контент-ниши, строить 5-летнюю карту развития рынка и находить SEO-возможности до того, как рынок станет конкурентным.

Как реально используют такой анализ?

Профессиональный тренд-ресерч смотрит не на ключи из всяких там ахрефсов или гугл трендов, а именно на сигналы:

Weak signals:

➡️новые продукты

➡️новые стартапы

➡️новые технологии

➡️обсуждения экспертов


Growth signals:

➡️рост search interest

➡️рост публикаций

➡️рост инвестиций


Structural signals:

➡️изменение поведения пользователей

➡️изменение технологий

➡️изменение законодательства


Простой пример. Если тема AI SEO, тренд-анализ покажет:

Weak signals:

- AI search agents

- LLM browsing

- AI citation optimization

Emerging trends:
- GEO (Generative Engine Optimization)
- AI answer optimization
- entity-based SEO

Long-term shift:
- переход от SERP → answer engines


Ну а дальше дело за малым - нужно тщательно проанализировать результаты и обдумать их. Вы получите не стандартный список ключей из Ahrefs, а карту будущего спроса.

Модель выдаст термины, сущности и концепции, которые сейчас имеют Search Volume = 0 или 10, но через год-два станут высокочастотными. Вы увидите логику развития рынка: от появления новой технологии (сигнал) до того, как обычные люди начнут искать это в Google (SEO-спрос).

🔄 Самое важное - как с этим работать:

➡️Создание "Evergreen Pioneers" контента: На основе предсказанных кластеров создайте подробные гайды формата "Что такое [Новый Термин]: Полное руководство" или "Тренды [Ниша] 2026-2027". Пока конкуренты ждут появления ключей в базах аналитики, ваш сайт уже соберет возраст, поведенческие факторы и первые ссылки.

➡️Entity-based SEO & GEO: Используйте выявленные сущности (новые технологии, стартапы, имена экспертов) для насыщения текущего контента. Это повысит релевантность ваших страниц для AI-поисковиков (AI Overviews, Perplexity).

➡️Архитектура и Тегирование: Внедрите новые категории или теги в блог/каталог заранее. Например, если тренд указывает на рост популярности "экологичной упаковки" в e-commerce, создайте такой фильтр или хаб-страницу уже сегодня.

➡️Сбор семантики: Заберите сгенерированные "будущие ключи" и поставьте их на мониторинг позиций. Как только по ним начнутся показы в Google Search Console - масштабируйте контент.

И больше думайте и размышляйте. LLM представляют все возможности, дабы пролезть в ТОПы.

🔔 Сам промпт будет в следующем посте.

#DrMax #SEO #Промпт #LLM #Промптоведение #Прогнозы

‼️ Trend Discovery Super Prompt (Strategic Intelligence Level). Часть 2.

Итак, перед вами промпт для поиска еще не сформированных контент-ниш, раннего обнаружения трендов (weak signals) и построения долгосрочной контент-стратегии до того, как конкуренция в выдаче станет высокой (техника Blue Ocean SEO). Как это работает - см предыдущий пост.

Промпт моделирует логику венчурных инвесторов и аналитиков. Для этого он сканирует технологические, социальные и рыночные сигналы, формирует кластеры будущих трендов, предсказывает новые поисковые запросы и оценивает риск дизрапта (изменения) рынка.

Работает на моделях с доступом к интернету для анализа актуальных данных. Врубайте по максимум ПРО модели и дип ресерч.

ПРОМПТ:

Роль: Strategic Trend Analyst & Advanced SEO Forecaster уровня McKinsey и топ-венчурных фондов.
Контекст: Классическое SEO опирается на исторические данные (Search Volume). Наша задача — выйти за эти рамки и применить методологии foresight analysis, market intelligence и venture-scouting для перехвата трафика будущего.
Цель: Обнаружить слабые сигналы (weak signals), формирующиеся тренды (emerging trends) и мета-сдвиги, чтобы создать карту будущих контент-ниш и SEO-возможностей до того, как они станут конкурентными.

Инструкция:
Проведи глубокий стратегический анализ для ниши: [НИША/ТЕМА], фокусный регион: [РЕГИОН], горизонт планирования: [ГОРИЗОНТ АНАЛИЗА]. Выполни работу строго по следующим 6 фазам:

1. Weak Signal Detection (Поиск слабых сигналов)
- Проанализируй ранние признаки изменений на основе данных из стартап-экосистем, Reddit, X (Twitter), GitHub, новых API, научных публикаций и технологических анонсов.
- Выдели 5-7 неочевидных сигналов. Для каждого укажи: Суть сигнала / Источник / Почему это критически важно / Потенциал роста.

2. Emerging Trend Identification (Формирующиеся тренды)
- На основе выявленных сигналов сформулируй 3-5 развивающихся трендов.
- Оцени каждый: Название тренда / Основные драйверы (технологии, экономика, смена поведения пользователей) / Текущая стадия (early, emerging, growing) / Вектор развития.

3. Future Search & Topic Clustering (Прогнозирование SEO-спроса)
- Трансформируй тренды в будущие поисковые кластеры.
- Спрогнозируй, какие информационные и коммерческие запросы (Keywords) начнут вводить пользователи, когда тренд перейдет в стадию массового принятия.
- Сформируй Topic Clusters (Макро-тема → Sub-topics → Будущие long-tail запросы).

4. Trend Lifecycle Forecast (Оценка жизненного цикла)
- Распредели выявленные возможности по временной шкале:
• Short-term SEO opportunities (0–12 месяцев)
• Mid-term content clusters (1–3 года)
• Long-term structural shifts (3–5 лет)

5. Disruption & SERP Analysis (Анализ угроз и изменений выдачи)
- Определи, как эти тренды изменят саму структуру ответов в поиске (внедрение AI, переход к answer engines, GEO - Generative Engine Optimization).
- Что может разрушить текущие бизнес-модели в этой нише и как SEO-стратегия должна адаптироваться?

6. Meta-Trends (Глобальный горизонт 5-10 лет)
- Выдели 1-2 мета-тренда, которые кардинально перевернут индустрию.

Формат вывода:
Структурируй ответ. Используй таблицы для Фаз 1, 2 и 3.
Заверши анализ блоком "Strategic Action Plan": дай 3 конкретные рекомендации по созданию контента, архитектуре сайта и захвату будущей семантики ПРЯМО СЕЙЧАС.

Переменные для настройки (Input)
Замените значения в квадратных скобках на ваши данные:

➡️[НИША/ТЕМА]: Максимально конкретизируйте. Не просто "Медицина", а "Носимые гаджеты для мониторинга сахара в крови" или "B2B SaaS для автоматизации HR".

➡️[РЕГИОН]: Укажите "Глобально (Global/US)", чтобы найти зарождающиеся тренды (часто они идут с Запада), или конкретную страну, чтобы понять, что скоро придет на локальный рынок.

➡️[ГОРИЗОНТ АНАЛИЗА]: Обычно ставится "0-5 лет", но если ниша супер-динамичная (например, AI или крипта), ставьте "0-2 года".



☄️ В комментариях жду отзывов о работе промпта под вашу нишу. Иначе не вижу смысла в публикации подобных промптов.


#DrMax #SEO #Промпт #Промптоведение #Прогнозы

🔄 Новый ВордЧекер Extension от Андрея Симагина!

Андрей, наш хороший товарищ и прекрасный программист выкатил на днях очередную полезняшку - ВордЧекер Extension. Это браузерное расширение, предназначенное для проверки позиций сайтов в поисковой системе Яндекс и отображения истории позиций вашего сайта.

✓ Выходит сильно дешевле аналогов, работающих по подписке.
✓ Проверка позиций в один клик, без регистрации, оплаты и тп.

Описание и установка https://wordchecker.ru/extension/

- Расширение бесплатное (но с некоторыми ограничениями). Пока находится в режиме тестирования.

- Проверка производится посредством XML-лимитов (XMLStock, XMLRiver).

- Доступно указание регионов Яндекса для проверки, а также массовая проверка позиций сайтов в один клик.

Протестировать расширение:

- Установить в браузер Chrome

- Установить в Firefox

Интересен фидбек по функционалу, интерфейсу и юзабилити.

Пишите в комментарии, если возникнут какие либо вопросы, замечания или предложения. Андрей их читает.

#DrMax #Софт

💡 Поиск нишевых возможностей и контент-гэпов

Промпт ищет точки роста, темы с растущим спросом и низкой конкуренцией и проектирует структуру будущего экспертного контента.

Роль: Senior Market Intelligence Analyst и SEO-стратег.
Контекст: Анализ проводится для выявления высокопотенциальных рыночных возможностей в заданной нише путем оценки сигналов поискового спроса, уровня конкуренции и пробелов в существующем контентном ландшафте (Content Gaps).
Цель: Обнаружить темы с сильным потенциалом роста, относительно низкой конкуренцией и возможностью создания авторитетного, экспертного контента.

Входные данные:
- Ниша / Тема: [ВСТАВЬТЕ НИШУ, например: импорт подержанных авто из Китая]
- Целевой регион: [ВСТАВЬТЕ ГЕО, например, Великобритания, Tier-1 англоязычные страны, Локально: Москва и МО]
- Целевая аудитория: [например, SEO-специалисты, новички в ремонте авто]

Инструкция:
Проведи глубокий анализ предоставленных входных данных, опираясь на следующие группы сигналов:
• Сигналы поискового спроса (тренды, новые и long-tail запросы).
• Сигналы конкуренции (количество трастовых конкурентов, сатурация контента, отсутствие подробных гайдов).
• Сигналы контентного ландшафта (недостающие подтемы, поверхностный или устаревший контент, вопросы без ответов).
• Отраслевые сигналы (новые технологии, запуск продуктов, изменения в регуляции, сдвиги в поведении).

Выполни работу, последовательно пройдя 10 фаз анализа:

ФАЗА 1. Картирование рыночного ландшафта (Market Landscape Mapping)
- Определи основные тематические области, ключевые подтемы и доминирующие сейчас контентные паттерны.
- Оцени текущую насыщенность контентом и общий потенциал возможностей для каждой области.

ФАЗА 2. Исследование поискового спроса (Search Demand Exploration)
- Выяви темы с высоким или зарождающимся поисковым спросом.
- Сфокусируйся на быстрорастущем интересе и малоизученных long-tail запросах.

ФАЗА 3. Анализ конкуренции (Competition Analysis)
- Оцени уровень конкуренции для каждой выявленной темы (Низкий, Средний, Высокий).
- Учитывай количество авторитетных сайтов, глубину их контента и уникальность подачи.

ФАЗА 4. Выявление контент-гэпов (Content Gap Identification)
- Найди пробелы: вопросы пользователей, на которые текущий контент дает слабые или неполные ответы.
- Ищи нехватку комплексных руководств, практических туториалов и структурированных баз знаний.

ФАЗА 5. Возможности для экспертного контента (Expert Content Opportunities)
- Выдели темы, где экспертный (EEAT) контент гарантированно превзойдет существующие страницы.
- Оцени сложность темы и потребность пользователей в глубоком объяснении.

ФАЗА 6. Скоринг возможностей (Opportunity Scoring)
- Для каждой найденной возможности рассчитай оценки (от 1 до 10):
Demand Score (Спрос), Competition Score (Конкуренция), Content Gap Score (Пробелы), Authority Potential (Потенциал авторитетности).
- Выведи общий Opportunity Score (Итоговый балл).

ФАЗА 7. Стратегический список возможностей (Strategic Opportunity List)
- Составь приоритизированный список лучших тем на основе скоринга.
- Для каждой укажи сигнал спроса, уровень конкуренции и краткую контентную стратегию.

ФАЗА 8. SEO-кластеризация (SEO Topic Clusters)
- Сгруппируй лучшие возможности в тематические кластеры.
- Для каждого кластера определи: Pillar article (основную статью) и Supporting articles (поддерживающие статьи).

ФАЗА 9. Рекомендации по контент-стратегии (Content Strategy Recommendations)
- Дай стратегические советы по созданию хабовых страниц, идеям для кластеров и будущему расширению семантики.

ФАЗА 10. Прогноз будущих возможностей (Future Opportunity Forecast)
- Сделай прогноз: какие темы станут высокочастотными в этой нише в ближайшие 12–36 месяцев.

окончание промпта:

Формат вывода:
Структурируй итоговый ответ строго по следующим разделам (используй таблицы для наглядности данных из фаз 1, 2, 4, 5, 6, 7):
1. Market Landscape Overview (Обзор ландшафта)
2. High-Potential Topics (Темы с высоким потенциалом)
3. Low-Competition Opportunities (Возможности с низкой конкуренцией)
4. Expert Content Opportunities (Зоны для экспертного контента)
5. Opportunity Scoring Table (Сводная таблица скоринга)
6. Topic Clusters (Тематические кластеры)
7. Strategic Content Recommendations & Forecast (Стратегия и прогноз)

Как пользоваться промптом

1. Настройка переменных (Входные данные):
Перед отправкой промпта в LLM, замените текст в квадратных скобках [...] на свои реальные данные:

➡️[НИША]: Чем точнее вы опишете нишу, тем качественнее будет результат. Вместо широкого "автомобили", используйте "импорт подержанных электромобилей из Китая".

➡️[ЦЕЛЕВОЙ РЕГИОН]: Укажите страну, регион или язык (например, Великобритания, Tier-1 англоязычные страны, Локально: Москва и МО). Это критично для оценки конкуренции и трендов.

➡️[ЦЕЛЕВАЯ АУДИТОРИЯ]: Кто будет читать этот контент? (например, SEO-специалисты, B2B-инвесторы, новички в ремонте авто). Это задаст правильный интент для поиска контент-гэпов.

Используйте дип ресерч/про модели LLM

Какой результат следует ожидать:
Вы получите объемный, структурированный стратегический документ. Нейросеть выдаст готовые аналитические таблицы со скорингом (оценкой от 1 до 10 по разным параметрам), выделит "слабые места" конкурентов в выдаче и предложит готовую архитектуру контента (Silo/Clusters) - от главных страниц (Pillar) до поддерживающих (Supporting). В конце будет дан прогноз развития ниши на 1-3 года вперед.

Как внедрять в SEO-процесс:

➡️На этапе Pre-Sale или разработки стратегии: Используйте этот промпт для аудита ниши клиента, чтобы быстро понять объем работ и показать экспертность в коммерческом предложении.

➡️При проектировании структуры сайта: Раздел "Topic Clusters" (Фаза 8) - это готовая логика для архитектуры URL, перелинковки и создания ТЗ на контент. По сути те же коконцы.

➡️При расширении семантического ядра: Промпт подсветит "слепые зоны" (Фаза 4) и неочевидные интенты, которые не покажут стандартные инструменты вроде Ahrefs, так как ИИ оперирует семантическими связями, а не только прямой частотностью.


☄️ В комментариях жду отзывов о работе промпта под вашу нишу. Иначе не вижу смысла в публикации подобных промптов.


#DrMax #SEO #Промпт #Промптоведение #Прогнозы

👨‍💻 Архитектор ниши и экосистемы контента (Niche Landscape Analyzer - Ultra Research Version)

Собственно - это продолжение и расширение промпта "Поиск нишевых возможностей и контент-гэпов"

Он предназначен для фундаментального разбора структуры любой ниши, построения карты контентной экосистемы и разработки стратегии достижения топического авторитета (Topical Authority). Действуя как ультра-исследовательская модель, промпт объединяет анализ рынка, поисковых интентов, контентных гэпов и графа знаний (Knowledge Graph). Он раскладывает нишу на макродомены, кластеры и сущности, а также может интегрировать данные из предыдущего анализа (Market Opportunity Finder), превращая их в единую архитектуру будущего сайта.

Исходные данные: Ниша/тема, целевой регион, целевая аудитория и (опционально) скопированные результаты предыдущего исследования возможностей.

Забирайте промпт из вложения и пихайте в наиболее развитую модель с дип ресерчем и аналитикой!

Настройка переменных:

➡️[ВСТАВЬТЕ НИШУ]: Широкая или узкая тематика (например, Инвестиции в коммерческую недвижимость, SaaS для управления складом, Умный дом).

➡️[ВСТАВЬТЕ ГЕО]: Целевой рынок (например, США, Global English, Казахстан).

➡️[ВСТАВЬТЕ АУДИТОРИЮ]: Четко опишите, для кого строится архитектура (например, C-level руководители логистических компаний, инди-разработчики игр).

➡️[ВСТАВЬТЕ ДАННЫЕ ИЛИ НАПИШИТЕ "НЕТ ДАННЫХ"]: Сюда можно скопировать ответ от предыдущего промпта (ну или прикрепить в виде файла, что и указать). Если его нет, модель сама соберет архитектуру на базе своих знаний, просто напишите "Нет данных".

➡️Можете добавить еще переменных, например ключи, интенты, сущности, конкурентов - всё это сузит поле деятельности модели и значительно улучшит результаты.

Вы получите на выходе документ - готовую карту информационной архитектуры (Information Architecture) для крупного портала, блога или корпоративного сайта. Модель выстроит иерархию от общих концептов (доменов) до конкретных интентов и сущностей для Графа Знаний Google. Это готовый фундамент для разработки контент-плана

Как внедрять в SEO-процесс:

➡️При проектировании структуры сайта с нуля: Разделы 3, 6 и 9 станут основой для создания карты сайта (Sitemap), формирования URL-структуры и категорий.

➡️При построении Topical Authority: Используйте Фазу 9 для разработки цепочек перелинковки. Это поможет показать поисковым системам, что вы покрываете тему "от и до".

➡️Для Entity-Based SEO: Раздел 10 (Knowledge Graph) обязателен для внедрения микроразметки Schema.org (About/Mentions) и насыщения текстов важными LSI-сущностями, без которых Google не признает статью экспертной.

☄️ В комментариях жду отзывов о работе промпта под вашу нишу. Иначе не вижу смысла в публикации подобных промптов.

Моя новая книга:
📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение: https://t.me/drmaxseo/1144

Циклы промптоведения тут: https://t.me/drmaxseo/1123

#DrMax #SEO #Промптоведение #Промпт #Прогнозы

🍎 Оптимизация профилей "Гугл Мой Бизнес"

На днях Гугл выкатил новые руководства (заточенные под отдельные ниши!) по работе с GMB. Если у вас реальный бизнес и вы хотите ранжироваться в Гугле - обязательно для ознакомления и внедрения!

Там есть PDF под такие ниши:

➡️Рестораны и кафе
➡️Отели и размещение
➡️Туроператоры и организаторы активного отдыха
➡️Предприятия, предоставляющие услуги (сантехники, уборщики и т. д.)

Как говорят гуглоиды - каждое руководство содержит инструкции по использованию инструментов и функций, специфичных для вашей отрасли, гарантируя, что ваш бизнес не просто будет присутствовать на рынке, а выделится среди конкурентов.

Ну и масса советов под иные ниши.

Общая статья на Гугл форуме вот тут. Там же скачаете PDF под свою нишу.

#DrMax #SEO #Google #GMB

Audience Problem Finder (Ultra Research & Intelligence)

Это продвинутый аналитический инструмент, который переводит фокус SEO-стратегии с банального сбора ключевых слов (topics) на решение реальных проблем пользователей (problems). Он объединяет фреймворки Jobs-To-Be-Done (JTBD), анализ глубины болей (Pain Depth Model) и поведенческую психологию для поиска контентных разрывов (Content Gaps) и точек потери конверсии (Friction Points).

Что он делает:
Промпт сегментирует аудиторию, выявляет её истинные мотивы, страхи и барьеры, а затем связывает эти психологические триггеры с конкретными поисковыми интентами и SEO-возможностями. Дополнительно он генерирует "Анти-инсайты" — разрушает устоявшиеся на рынке мифы, чтобы вы могли создавать уникальный, вирусный и высокоранжируемый контент.

Необходимые исходные данные:
➡️Описание целевой аудитории (максимально подробное).
➡️Ниша или основная тема.
➡️Регион (глобальный рынок или конкретная страна).
➡️(Опционально) Данные из предыдущих исследований рынка или конкурентов.

В промпте есть три обязательных переменных, которые кардинально влияют на качество результата:

➡️[Аудитория]: Не пишите просто "женщины 25-35 лет". Используйте поведенческие характеристики.
Пример: "Junior SEO-специалисты и инхаус-маркетологи в небольших e-commerce проектах, которые пытаются делать SEO своими руками".

➡️[Ниша / Тема]: Сужайте фокус. Вместо "Продвижение сайтов", пишите "Техническое SEO для сайтов на JavaScript (React/Next.js)". Чем точнее ниша, тем глубже нейросеть раскопает неосознанные (Hidden) боли.

➡️[Регион]: Указывайте локаль, так как боли и барьеры (особенно финансовые или юридические) сильно зависят от гео.

➡️[Дополнительные данные]: Сюда можно вставлять/прикреплять выгрузки из Ahrefs/Semrush по вопросам (Questions), сниппеты из форумов (Reddit, Quora) или транскрибации звонков отдела продаж (CustDev). Ну и конечно результаты прошлых исследований по моим промптам


После выполнения промпта вы получите матрицу принятия решений пользователя. Вы увидите данные:
➡️какую проблему человек пытается решить
➡️как он формулирует это в Google
➡️почему конкуренты не дают ему нормальный ответ
➡️какую статью нужно написать вам, чтобы забрать этот трафик.

Особую ценность представляет PHASE 12 (Anti-Insight).
Она выдаст вам готовые углы (angles) для аутрича, гостевых постов или провокационных Pillar-страниц, которые естественно генерируют обратные ссылки (backlinks), так как бросают вызов устоявшемуся мнению.

Внедрение в SEO-процесс (Пайплайн)

Интегрируйте этот промпт на этапе проектирования структуры сайта и контент-плана:

➡️ Trend Discovery: Находите растущую тему.

➡️ Audience Problem Finder (Этот промпт): Прогоняете тему через промпт, чтобы понять, почему тема растет и где людям больно.

➡️ Semantic Mapping: Берете идеи контента из PHASE 10 и собираете под них семантическое ядро. Вы заметите, что собираете информационные и транзакционные long-tail запросы, которые ваши конкуренты упускают, потому что они парсят базовые термины, а вы парсите проблемы.

➡️ Pillar Page Generator: Создаете мощные хаб-страницы, которые отвечают на JTBD (задачи) пользователя, закрывая все возражения из PHASE 5 (Friction Analysis).

Ну а я кручу новые коконцы на полуавтомате по результатам исследований.

Моя новая книга:
📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение: https://t.me/drmaxseo/1144

Циклы промптоведения тут: https://t.me/drmaxseo/1123

#DrMax #SEO #Промптоведение #Промпт #Прогнозы

😳 В Гугле нет песочницы

В том смысле, как его понимает большинство оптимизаторов. Об этом опять говорит уважаемый Шон Андерсон. Если кратко:

«Sandbox» как массовый фильтр для новых сайтов - миф, но в Google есть механизм подавления именно свежего спама; поэтому проблема не в возрасте сайта самом по себе, а в том, насколько сайт похож на спам или, наоборот, на легитимный брендовый ресурс.

‼️ то есть не делайте говносайтов и не словите фильтров

Подробнее почитайте у него на сайте сами.

#DrMax #SEO #Google #Sandbox

ℹ️ Сущности и как они работают (entity-first SEO). Часть 100500.

Собственно всё это есть в книжице, но повторюсь.

Сущности - это объекты реального мира, салиентность показывает, какие из них центральны для текста, а нарративные факты связывают сущности в понятную для поисковика модель страницы.

С практической точки зрения сущность в тексте - это механизм сборки тематической целостности страницы: Google использует site embeddings, siteFocusScore и siteRadius, а также работает с chunk-level и embedding-based представлениями темы. Это означает, что страница ранжируется не потому, что в ней "есть слово/ключ", а потому, что ее фрагменты, заголовок, центральный объект, связанные объекты и общий вектор страницы складываются в одну понятную тему, которую можно сопоставить с запросом.

Именно поэтому сущность нельзя сводить к частоте упоминания ключа. Если в статье центральная сущность размыта, конкурирует с несколькими интентами или уводит страницу слишком далеко от core topic сайта, сигнал aboutness становится слабее, и page/query match тоже становится слабее.

Связка выглядит так: сущности - это узлы, факты - их атрибуты и отношения, а салиентность показывает, какие узлы и связи делают документ релевантной конкретной теме. Когда Google получает явные сигналы о смысле страницы, ему проще понять, какой объект главный и какие сведения о нем на странице действительно важны. Поэтому entity-first подход в SEO старается строить страницу вокруг одной основной сущности и набора связанных сущностей, а не вокруг россыпи синонимов и случайных ключей.

Cущность надо строить не "через ключ", а через единый объект внимания: один главный интент, одна центральная сущность, ясные отношения с под-сущностями, сильный title/lead, плотные смысловые пассажи и отсутствие тематического дрейфа. Полезный контент в этой модели - это не "приятно написанный текст", а материал, который одновременно проходит оценку качества (предварительный механизм ранжирования quality gates), демонстрирует оригинальный вклад, ясно матчится к запросу и удерживает пользователя как лучший конечный ответ.

Если совсем упростить: статья ранжируется, когда Google может сказать четыре вещи — "я понимаю, о чем она", "я вижу, что она не вторична", "она действительно отвечает на этот класс запросов" и "пользователи это подтверждают".

Я вчера в чате выложил промпт, который с достаточным уровнем достоверности (процентов 90) проводить анализ контента и выдает список рекомендаций по работе с сущностями на странице. Потестите его хотя бы на паре страниц, чтобы понять как всё это взаимосвязано и работает. Плюс он выдает несколько дельных советов.

Качайте из вложения к посту.

Вставляйте в него URL, полный текст страницы или HTML, целевой запросный кластер, тип страницы и страну/язык ранжирования. Лучший режим - прогонять сначала на текущем тексте, потом повторно на обновленной версии, чтобы сравнить score по этапам и увидеть, усилился ли entity focus и снизился ли topic drift

Для визуализации лучше требовать два графа: entity graph и section-to-intent graph. Первый показывает, какие сущности усиливают центральный объект, а какие размывают его; второй показывает, какие секции реально работают на главный интент, а какие уводят страницу в сторону. В промпте это я приложил в самый конец - в зависимости от LLM получите или изображения или Mermaid схему, которую пихнете в любой визуализатор Mermaid.


✨ Делитесь обобщенными результатами работы в чате (комментариях). А то непойми для кого всё это делаю. Мож оно вам и нафиг не нужно.

Моя новая книга:
📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение: https://t.me/drmaxseo/1144

Циклы промптоведения тут: https://t.me/drmaxseo/1123

#DrMax #SEO #Промптоведение #Промпт #Прогнозы

☄️ Спам апдейт и коммодитизация контента

Итак, вчера Гугл запустил спам апдейт. Как всегда, мульон сайтов уйдут в небытие, кто из за спам ссылок, кто из за спам текстов и архитектуры проектов. И это неплохо, ибо давление конкурентов снизится и, соответственно, позиции нормальных сайтов вырастут.

Одной из причин гибели сайтов в спам апдейты (помимо говноссылок, HCU и т.д.) является недостаточно качественный контент, в том числе вызванный коммодитизацией контента.

Коммодитизация контента в SEO - это процесс, при котором статьи становятся массовыми, однотипными и теряют свою уникальную ценность. Из-за повсеместного использования нейросетей интернет переполняется перефразированной информацией, которая не дает пользователям ничего нового, что ведет к падению органического трафика. Главным катализатором коммодитизации стала доступность генеративного ИИ. Но,ПС умеют распознавать вторичный контент и пессимизировать его. Если страница не содержит уникальных сущностей или новых выводов - она идет в бан.

Сейчас буржуями широко используется метрика Information Gain (информационное преимущество), которая оценивает уникальный вклад материала в общую базу знаний. Для повышения этого показателя необходимо проводить оригинальные исследования, публиковать собственные данные опросов и находить нестандартные углы подачи темы. Нейросети могут выдумывать факты, но у них нет физического опыта, поэтому поисковики высоко ценят упоминания реальных кейсов, бюджетов и практических тестов.

Накидал простенький промпт (см вложение), который оценивает степень коммодитизации контента и выставляет (примерно) Information Gain. Это не панацея, но по крайней мере показывает куда стоит стремиться.

Промпт опирается на два ключевых принципа: поисковики демотивируют семантически одинаковый контент, а полезный контент должен добавлять новую информацию относительно уже существующего SERP-консенсуса.

В основу промпта я заложил проверку не только текстового сходства, но и трех векторов новизны - entities, data и perspective, потому что именно они лучше всего отделяют "еще одну статью из топа" от реально дифференцированного материала.

Промпт заставляет модель сравнивать страницу не "с абстрактным качеством", а с реальной выдачей по целевым запросам в нужном GEO, поскольку коммодитизация проявляется именно как совпадение с топовыми документами по смыслу, структуре и повторяемым тезисам. Он также требует находить новые сущности, собственные данные, локальные нюансы, диагностические углы и внутренние источники инсайтов вроде отзывов, саппорта, sales calls и product usage data, потому что такие источники конкурентам сложнее скопировать.

Чтобы промпт работал сильнее, полезно передавать не только URL, но и first-party inputs: отзывы, выдержки из sales calls, support tickets, реальные цены, частые возражения и список конкурентов, потому что именно такие источники чаще дают не копируемые инсайты и повышают шанс на дифференциацию.

Если страница верхневороночная и слишком похожа на учебниковый TOFU-контент, разумно сразу передавать желаемый MOFU/BOFU-угол - comparison, alternatives, migration, hidden costs, failure cases, implementation checklist, - посколь такие форматы легче выводятся из commodity-зоны.

Если есть желание сделать промпт еще жестче, добавьте в начало одну строку:

"Считай, что переписывание ради объема запрещено; разрешены только изменения, которые либо снижают overlap с SERP, либо увеличивают one-step information gain для пользователя".

Также добавьте в финальный блок отдельную секцию "Delete list" с требованием перечислить абзацы, которые нужно удалить без замены (ибо часть роста приходит не от добавления текста, а от вырезания повторяющихся и размывающих интент блоков).

Пользуйтесь.

ЗЫ.

в чате есть спец версия промпта (JSON) для Клавдии или там n8n.

Моя новая книга:
📔 DrMax: Доказательное SEO 2026 + Введение в Промптоведение: https://t.me/drmaxseo/1144

Циклы промптоведения тут: https://t.me/drmaxseo/1123

#DrMax #SEO #Промптоведение #Промпт #Прогнозы