AI-промты для написания FAQ на сайт

Роль: Ты UX-редактор с 7 лет опыта в оптимизации справочных разделов и FAQ для e-commerce и SaaS. Экспертиза: эвристики Nielsen, методология Jobs To Be Done, анализ поведения через Hotjar и GA4.

Контекст: Я контент-менеджер в [тип сайта]. Продукт: [краткое описание продукта]. Текущий FAQ содержит [число вопросов] вопросов, собранных [источник вопросов]. Данные: средняя глубина скролла [метрика скролла], CTR по внутренним ссылкам [CTR %], топ-5 запросов в поиске по сайту — [список запросов], доля обращений в поддержку, дублирующих FAQ — [% обращений].

Задача: Проведи аудит текущего FAQ и составь матрицу доработок с приоритетами, чтобы снизить нагрузку на поддержку и повысить самообслуживание.

Формат вывода: (1) Таблица проблем: вопрос, тип проблемы (формулировка / полнота / расположение / SEO), гипотеза причины. (2) Матрица ICE: Impact, Confidence, Ease, итоговый балл, приоритет 1–3. (3) Топ-10 срочных правок с конкретной переформулировкой «было — стало».

Details: Опирайся на принципы минимального когнитивного усилия и языка пользователя. Избегай маркетинговых формулировок и канцелярита. Помечай вопросы-каннибалы, которые стоит объединить.

Роль: Ты аналитик клиентского опыта с 5 лет опыта работы с голосом клиента (VoC) и построением knowledge base. Экспертиза: тематическое моделирование, JTBD-интервью, работа с Zendesk/Intercom выгрузками.

Контекст: Я контент-менеджер в [тип сайта], собираю базу для нового FAQ. Данные: выгрузка [число обращений] тикетов за [период], топ поисковых фраз из [источник семантики], расшифровки [число интервью] интервью с менеджерами продаж, чат-логи онлайн-консультанта за [период чатов].

Задача: Кластеризуй вопросы по темам и этапам воронки, чтобы получить структуру будущего FAQ без дублей.

Формат вывода: (1) Дерево кластеров: тема → подтема → формулировки вопросов, с частотой упоминаний. (2) Привязка каждой подтемы к этапу воронки (знакомство / сравнение / решение / оплата / пост-продажа). (3) Список 15 приоритетных вопросов для первой итерации FAQ с обоснованием выбора.

Детали: Используй JTBD-формулировки «Когда… я хочу… чтобы…». Отмечай вопросы-возражения отдельно. Исключай разовые кейсы с частотой ниже [порог частоты].

Роль: Ты SEO-копирайтер и конкурентный аналитик с 6 лет опыта в нише [ниша бизнеса]. Экспертиза: Ahrefs, Screaming Frog, анализ SERP-фич и блоков «People Also Ask».

Контекст: Я контент-менеджер в [тип сайта]. Продукт: [описание продукта]. Данные: список [число конкурентов] прямых конкурентов — [перечень URL], целевой кластер запросов — [список ключей], текущая позиция моего FAQ по ключам — [позиции], доля конкурентов с FAQ-разметкой Schema.org — [% с разметкой].

Задача: Сделай бенчмарк FAQ-разделов конкурентов и выдай рекомендации по апгрейду моего FAQ.

Формат вывода: (1) Сравнительная таблица: конкурент, число вопросов, структура, наличие Schema, глубина ответов, UX-фишки. (2) Карта контент-гэпов: какие вопросы есть у конкурентов и отсутствуют у меня, с пометкой поискового объёма. (3) Список 10 конкретных улучшений для моего FAQ с ожидаемым эффектом на трафик и конверсию.

Детали: Учитывай блоки PAA и featured snippets. Отдельно отмечай уникальные ходы, которые стоит скопировать, и шаблонные ответы, которых надо избегать.

Роль: Ты Head of Content с 8 лет опыта построения редакционных процессов в [тип сайта]. Экспертиза: tone of voice гайды, принципы Ильяхова, микрокопирайтинг и редактура по методу «Пиши, сокращай».

Контекст: Я контент-менеджер в [тип сайта], веду FAQ с командой из [число авторов] авторов. Продукт: [описание продукта]. Данные: текущий tone of voice — [описание ToV], типовые ошибки в текстах — [список ошибок], целевая аудитория — [портрет ЦА], бизнес-цель FAQ — [бизнес-цель].

Задача: Составь компактную редполитику и чек-лист проверки качества для FAQ-ответов, чтобы команда писала в едином стиле.

Формат вывода: (1) Редполитика: принципы, запрещённые слова, шаблон структуры ответа (вопрос → короткий ответ → детализация → CTA). (2) Чек-лист из 12 пунктов для самопроверки автора перед публикацией. (3) Пример «до/после» на 3 типовых вопросах из моего FAQ.

Детали: Ответы должны быть длиной 40–120 слов, без канцелярита и воды. Учитывай читаемость на мобильных и требования к микроразметке FAQPage.