Заявка

Разбор ссылочного профиля для SEO-специалистов

Настройте параметры → получите промт для аудита беклинков

Выбрать параметры и получить промпт Без API, сразу готовые промпты
Disavow и токсичные доноры Анкор-лист и gap-анализ Ahrefs, GSC, Majestic, Semrush
  • Готовый список доменов под Disavow Tool без ручной разметки
  • Оценка анкор-спама и тематичности доноров по вашей выгрузке
  • Backlink gap-анализ против конкурентов с планом действий

Конструктор промта под ваш backlink-аудит

Выберите Задачу, Источник данных и Акцент — промт соберётся под них

Быстрый старт:
Персонализация промта (необязательно) Показать
Доп. настройки (необязательно) Показать
✨

Ваш промт появится здесь

Выберите параметры слева — промт обновится автоматически

Ваш промт

          

Ссылочный профиль на 1200 доменов не разберёшь на глаз: чтобы вручную пройти анкор-лист, отсеять токсичных доноров и свести всё в Disavow-файл, у SEO-специалиста уходит не один рабочий день, а к концу выгрузки из Ahrefs половина рискованных доменов уже забывается. Готовые промты снимают эту рутину: возьмите пресет «Чистка токсичных ссылок» или «Аудит анкор-листа», и ChatGPT либо Claude вернёт таблицу доноров с риск-статусом и причиной. Укажите Задачу (Поиск токсичных и рискованных доменов) и Источник данных (Экспорт из Ahrefs) — генератор соберёт промт под ваш проект, сегмент и бизнес-цель вроде снятия риска ручных санкций. Добавьте конкурентов — и получите backlink gap-анализ вместо часов ручного сопоставления. В итоге чистка, анкоры и динамика прироста живут в одном промте, а вы держите под контролем то, что раньше тонуло в экспортах. Соберите свой промт для ChatGPT или Claude прямо сейчас.

Как собрать промт для аудита ссылок

1
🎛️

Выберите базовые параметры

Задайте «Роль AI», «Задача» и «Источник данных» — например, Аудитор ссылочного профиля и Экспорт из Ahrefs (Referring Domains).

2
🎨

Настройте тон и формат

Добавьте тон, формат вывода и детальность. Пример: Аудиторский протокольный + Список для Disavow-файла + Глубокий аудит.

3
✍️

Заполните ручные поля

Впишите «Проект», «Конкуренты» и «Метрики» — так AI учтёт ваш домен, соперников и цифры профиля точнее.

4
🚀

Скопируйте и запустите промт

Вставьте готовый промт в ChatGPT или Claude — получите таблицу доноров с риск-статусом и планом действий.

Кому пригодятся промты для аудита ссылок

SEO-аналитику, линкбилдеру, инхаус-специалисту и фрилансеру для аудита ссылочного профиля

🔍

Инхаус SEO-аналитик по ссылкам

Тону в выгрузках Ahrefs и не понимаю, какие домены реально тянут сайт вниз

Отсортируй доноров по риску и получи готовый вывод без ручного перебора

🧹

Специалист по чистке от спама

Боюсь снести Disavow-файлом живые ссылки и потерять часть трафика

Разложи ссылки на «оставить, наблюдать, Disavow» с причиной по каждой

🎯

Линкбилдинг-стратег в агентстве

Клиент спрашивает, почему конкуренты в топе, а у меня нет внятного ответа

Собери backlink gap-анализ и покажи, каких доноров не хватает проекту

📈

SEO-фрилансер на аутсорсе

На каждый проект трачу часы на однотипный разбор анкоров и динамики

Ускорь аудит анкор-листа и прироста массы под любой сегмент клиента

Промты для аудита ссылочного профиля сайта

Готовые промты для ChatGPT или Claude: скопируйте, замените данные в квадратных скобках своими и запустите анализ.

Оценка динамики прироста ссылочной массы и выявление всплесков

Динамика ссылок
Роль: Ты — ведущий SEO-аналитик по ссылкам с экспертизой в off-page SEO и оценке естественности роста ссылочного профиля.

Контекст: Проект — [тип проекта, например интернет-магазин электроники], домен [возраст домена], регион [регион продвижения]. Данные — историческая выгрузка [источник данных, например Ahrefs Referring Domains] за период [период анализа]. Текущие метрики: [число ссылающихся доменов], DR [значение], средний прирост [X доменов в месяц]. Известные события: [запуск акций, покупка ссылок, миграция].

Задача: Построй помесячную динамику прироста ссылающихся доменов, найди аномальные всплески и провалы, оцени естественность паттерна роста и определи, какие периоды могут выглядеть манипулятивными для поисковых систем.

Формат вывода: (1) таблица по месяцам: новые/потерянные домены, чистый прирост, доля dofollow; (2) список аномальных периодов с гипотезой причины; (3) вывод о рисках и рекомендации по выравниванию темпа.

Детали: Помечай всплески свыше [порог, например +40% к среднему] как рискованные. Связывай каждый вывод с целью «рост органического трафика» и учитывай сезонность ниши [сезон]. Тон аудиторский, единицы измерения указывай явно.

Аудит соответствия ссылочного профиля тематике и географии сайта

Релевантность
Роль: Ты — аудитор ссылочного профиля с экспертизой в оценке тематической и геолокационной релевантности доноров.

Контекст: Проект — [ниша и тип сайта], основной регион [регион], язык контента [язык]. Источник — [источник данных] с полями: домен-донор, тематика, язык, страна, анкор, тип ссылки. Всего [число доменов] доноров. Бизнес-задача — [цель, например повышение авторитетности домена]. Целевые тематические кластеры: [список тем].

Задача: Определи долю релевантных и нерелевантных доноров по тематике и географии, найди подозрительные группы ссылок из чужих ниш или регионов и оцени, насколько профиль выглядит органичным для сайта в нише [ниша].

Формат вывода: (1) сводка: % релевантных / условно релевантных / нерелевантных доноров; (2) таблица проблемных доноров с причиной несоответствия; (3) приоритизированные рекомендации: усилить тематику, наблюдать, кандидаты на Disavow.

Детали: Используй принцип тематической близости и учитывай смешанные ниши как допустимые при доле до [порог]. Каждую рекомендацию связывай с бизнес-целью. Не выдумывай метрики, которых нет в данных; при нехватке полей укажи это явно.

Разбор ошибок предыдущего линкбилдинга и причин просадки позиций

Разбор ошибок
Роль: Ты — линкбилдинг-стратег, проводящий ретроспективный разбор ошибок в наращивании ссылочной массы.

Контекст: Проект — [тип бизнеса], домен [возраст], регион [регион]. За период [период] закупалось ссылок на [бюджет или объём], основные площадки: [типы доноров, например каталоги, крауд, PBN]. После этого зафиксирована просадка по запросам [список запросов] и трафику на [величина падения]. Данные для разбора — [источник данных] и отчёт [GSC Links или иной].

Задача: Проанализируй, какие решения в стратегии ссылок могли привести к негативному эффекту, раздели причины на технические, качественные и анкорные, и сформулируй, что было сделано ошибочно и как это исправить.

Формат вывода: (1) список выявленных ошибок с уровнем влияния (высокое/среднее/низкое); (2) причинно-следственные связи между действием и просадкой; (3) план исправления по шагам с приоритетами.

Детали: Разбор веди по фреймворку «действие → риск → последствие → исправление». Тон тревожно-предупреждающий, но конструктивный. Каждую ошибку связывай с целью «снятие риска ручных санкций». Помечай неподтверждённые гипотезы словом [гипотеза].

Обучающий разбор чтения метрик ссылок для младших специалистов

Обучение команды
Роль: Ты — наставник по off-page SEO, обучающий младших специалистов правильно читать метрики ссылочного профиля.

Контекст: Команда — [число новичков] стажёров без опыта работы с ссылками. Учебный пример — профиль сайта [тип проекта] из ниши [ниша]. Доступные метрики: DR [значение], Trust Flow / Citation Flow [значения], [число доменов], доля коммерческих анкоров [%], язык площадок [языки]. Инструменты команды: [список инструментов, например Ahrefs, Majestic].

Задача: Объясни на этом примере, что означает каждая метрика, как отличить сильного донора от токсичного и какие красные флаги должен замечать новичок при первом взгляде на профиль ссылок.

Формат вывода: (1) глоссарий метрик простыми словами с примером трактовки; (2) чек-лист «красные флаги донора» из 5–7 пунктов; (3) мини-задание для самопроверки с эталонным ответом.

Детали: Объясняй пошагово, без жаргона, каждое понятие подкрепляй бытовой аналогией. Указывай типичные ошибки новичков при интерпретации Trust Flow против DR. Тон наставнический, поддерживающий. Все числовые пороги давай как ориентиры с пометкой [зависит от ниши].

6 советов по промтам для аудита ссылок

Как получить от ChatGPT и Claude точный разбор ссылочного профиля без воды

🎭

Назначь роль аудитора ссылок

Начни с «Ты — ведущий SEO-аналитик по ссылкам, эксперт по токсичным доменам и Disavow». Роль задаёт глубину: без неё модель выдаёт общие советы вместо разбора доноров.

📊

Дай метрики по именам

Подсунь конкретику из Ahrefs и Majestic: DR донора, Trust Flow и Citation Flow, число referring domains, долю коммерческих анкоров, dofollow/nofollow. Цифры → точный вердикт.

📋

Задай формат риск-таблицы

Проси вывод по фреймворку: домен | DR/TF | тип анкора | причина риска | действие (оставить/наблюдать/Disavow). Такая матрица сразу готова для формирования disavow.txt.

🎯

Опиши стадию и ограничения

Формула: «Проект [ниша, возраст домена, регион]. Цель [снять риск санкций]. Период [квартал]. Учитывай [языковой геотаргетинг доноров]». Контекст убирает ложные срабатывания.

🔄

Уточняй ответ итерациями

Не бери первый список. Спроси дословно: «Пересобери таблицу, оставь только домены с TF ниже 10 и коммерческим анкором, и обоснуй каждую пометку Disavow».

⚠️

Не проси абстрактный анализ

До: «Проанализируй мои ссылки, что не так?». После: «Вот выгрузка 1200 доменов из Ahrefs с DR и анкорами — найди токсичные по TF и переоптимизации анкора».

FAQ: промты для аудита ссылок

Это структурированные текстовые запросы, которые превращают нейросеть в помощника по off-page SEO. Вы задаёте роль (например, «Аудитор ссылочного профиля»), источник данных вроде экспорта из Ahrefs по Referring Domains и период анализа, а ChatGPT разбирает донорские домены по уровню риска. Генератор собирает всё в один шаблон: роль, экспертиза, задача, бизнес-цель и формат вывода. На выходе получается таблица доноров с риск-статусом или готовый список для Disavow-файла. Такой подход убирает ручную рутину и даёт воспроизводимый результат. Модель опирается на ваши метрики: число доменов, DR, долю коммерческих анкоров. Заполните поля генератора и получите первый промт для проверки своего профиля прямо сейчас.

Выберите в генераторе задачу «Поиск токсичных и рискованных доменов» и источник вроде выгрузки Majestic с Trust Flow и Citation Flow. В ручных полях укажите проект, метрики и список подозрительных признаков. Пример шаблона: «Ты — специалист по борьбе со спамными ссылками. Проанализируй донорские домены и отметь риск по низкому Trust Flow, дроп-доменам, сеткам PBN и переспаму анкоров». ChatGPT вернёт домены с причиной отнесения к категории и действием: оставить, наблюдать или Disavow. Формат «Список для Disavow-файла» сразу готовит строки под загрузку в Google Search Console. YandexGPT и GigaChat справляются с русскоязычными донорами не хуже. Сгенерируйте этот промт и прогоните свою выгрузку.

Такие промты экономят часы ручного разбора и снижают риск ручных санкций. Вместо того чтобы вручную сортировать тысячу доменов в таблице, вы отдаёте выгрузку нейросети и получаете приоритизированный план действий за минуты. Claude хорошо держит контекст больших списков и объясняет логику каждой рекомендации, связывая её с вашей бизнес-целью — ростом органики или повышением авторитетности домена. Уровень детальности регулируется: от экспресс-сводки для клиента до глубокого аудита для команды. Это даёт единый протокол проверки, который легко повторить на следующем проекте. Специалист фокусируется на решениях, а не на копипасте. Особенно полезно при передаче задач джуниорам через наставнический тон. Попробуйте собрать промт под свою задачу и оцените выигрыш во времени.

Это две разные задачи, и генератор разводит их пресетами. Пресет «Аудит анкор-листа» фокусируется на распределении анкоров: он ищет переоптимизацию, избыток коммерческих вхождений и перекос по брендовым фразам — это защита от алгоритмических фильтров. Пресет «Чистка токсичных ссылок» работает с качеством самих доноров: спамные сетки, дроп-домены, низкий Trust Flow — это защита от ручных санкций. Анкор-анализ отвечает на вопрос «как на нас ссылаются», а чистка — «кто на нас ссылается». Для полного контроля запускайте оба: сначала ChatGPT оценивает анкоры, затем размечает доноров под Disavow. GigaChat подойдёт для русскоязычных проектов РФ. Выберите нужный пресет в генераторе и запустите анализ под свою цель.

Шаблоны генератора работают в ChatGPT, Claude, YandexGPT и GigaChat — выбор зависит от задачи. ChatGPT универсален и хорошо строит таблицы доноров с риск-статусом. Claude выигрывает на объёмных выгрузках Semrush или Ahrefs, потому что удерживает большой контекст без потери деталей. YandexGPT и GigaChat точнее понимают русскоязычные анкоры и региональную специфику проектов РФ, что важно для backlink gap-анализа против локальных конкурентов. Промт остаётся одинаковым: меняется только модель, куда вы его вставляете. Тон вывода тоже настраивается — от аудиторского протокольного до тревожно-предупреждающего. Больше готовых сценариев ищите в разделе с другими промтами для SEO на сайте. Соберите промт под свою нейросеть и проверьте ссылочный профиль уже сегодня.