Промпты для быстрого поиска идей для статей в блог под локальный спрос
Проблема не в том, что нейросеть не выдаёт темы. Проблема в том, что она выдаёт двадцать одинаковых общих тем. Разбираем промпты, которые дают конкретику.
Промпт первый: от вопросов клиентов
«Вот список из двадцати вопросов, которые нам задают клиенты по телефону и в Telegram: [список]. Для каждого вопроса предложи заголовок статьи, отвечающей на него полностью. Заголовок должен быть в той форме, в которой человек мог бы искать это в поиске, без маркетинговых оборотов. Отметь, какие вопросы можно объединить в одну статью, а какие требуют отдельной».
Это самый рабочий из всех промптов, потому что вы кормите модель настоящим спросом. Соберите вопросы за две недели переписок — это полчаса работы и лучший источник тем, который у вас есть.
Обратите внимание на просьбу пометить объединяемые вопросы: без неё вы получите пять статей, конкурирующих друг с другом за один и тот же запрос.
Промпт второй: от возражений
«Наша услуга — [описание]. Перечисли пятнадцать возражений и сомнений, которые возникают у клиента перед покупкой в Узбекистане. Для каждого возражения предложи тему статьи, которая снимает его через объяснение, а не через убеждение. Избегай тем вида «почему стоит выбрать нас».
Статьи из возражений конвертируют лучше обзорных: человек читает их уже с намерением, ему остаётся снять последнее сомнение. Часто это темы про цену, сроки, гарантии и что будет, если не подойдёт.
Промпт третий: локализация общей темы
«Тема: [общая тема]. Переформулируй её в пять конкретных статей для аудитории Узбекистана. Учитывай: местные способы оплаты Payme и Click, доминирование Telegram как канала общения, двуязычие сайтов, расчёты в сумах. Не используй примеры и реалии других стран».
Этот промпт превращает «как повысить конверсию сайта» в «почему форма из семи полей не работает, если клиент пишет в Telegram». Локальная привязка — то, чего не будет в переводных статьях конкурентов.
Проверяйте результат: модель охотно переносит российские реалии. Всё, что упоминает сервисы и практики, которых здесь нет, вычёркивайте сразу.
Промпт четвёртый: разбор чужой выдачи
«Вот заголовки первых десяти результатов поиска по запросу [запрос]: [список]. Определи, на какой именно вопрос отвечает каждый и чего в этой выдаче не хватает. Предложи три темы, которые закрывают пробел, а не повторяют существующее».
Смысл в последней фразе. Без неё модель предложит одиннадцатую копию того же материала. Пробелы обычно находятся в конкретике: цифры, пошаговость, местная специфика, разбор частных случаев.
Промпт пятый: серия вместо разрозненных тем
«Составь из этих тем логическую серию из шести статей: от базового уровня к продвинутому. Для каждой укажи, на какую предыдущую она опирается и какую ссылку внутри неё логично поставить. Темы: [список]».
Серия работает лучше набора случайных статей: она даёт естественную перелинковку и удерживает читателя. Модель хорошо справляется именно с выстраиванием последовательности — это задача на структуру, а не на факты.
Проверка спроса перед написанием
Ни одну тему не берите в работу без проверки. Прогоните формулировку через Яндекс Wordstat с фильтром по региону Узбекистан и через подсказки Google на обоих языках. Если частотность нулевая на всех языках — тема интересна вам, а не рынку.
Отдельно проверьте узбекскую формулировку: она может иметь спрос там, где русская его не имеет, и наоборот. Это самый недооценённый способ найти темы с низкой конкуренцией.
Ведите общий список тем в таблице: тема, язык, частотность, статус, дата публикации. Без него генерация идей превращается в бесконечный процесс, который никогда не доходит до текста.