Заявка

Промты для технического SEO-аудита сайта

Выберите тип аудита и источник данных → готовый промт для отчёта

Выбрать параметры и получить промпт Без API, сразу готовые промпты
Screaming Frog и GSC Core Web Vitals Индексация и краулинг
  • Привязывает находки к robots.txt, canonical и hreflang
  • Ранжирует задачи по влиянию на краулинговый бюджет
  • Готовые тикеты с критерием приёмки для трекера

Конструктор промта для аудита

Настройте Роль AI, Тип аудита и Источник данных под свой проект

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

Ваш промт появится здесь

Выберите параметры слева — промт обновится автоматически

Ваш промт

          

Технический аудит на 100 000 URL часто превращается в марафон: выгрузка Screaming Frog открыта в одной вкладке, отчёт Google Search Console в другой, а на разбор директив canonical и статусных кодов уходит несколько дней, и половина времени утекает на переписывание одних и тех же формулировок. Промты снимают эту рутину: соберите запрос под аудит индексации и статусных кодов, аудит краулингового бюджета или разбор Core Web Vitals, а затем отдайте его ChatGPT или Claude. Укажите в генераторе Источник данных и Акцент вывода — получите готовый промт под свой сайт, где каждая рекомендация связана с бизнес-целью и приоритетом. ChatGPT разложит выгрузку по чек-листу, а Claude поможет собрать выводы в таблицу «проблема-причина-фикс» или тикеты для трекера. Так разбор данных превращается из ручной сверки в структурированный отчёт с приоритетами — соберите свой первый промт сейчас.

Как собрать промт для SEO-аудита за 4 шага

1
🎛️

Выберите базовые параметры

Задайте «Роль AI», «Тип аудита» и «Источник данных» — например Senior Technical SEO-инженер, Аудит индексации, Экспорт Screaming Frog CSV.

2
🎚️

Настройте тон и формат

Добавьте сегмент, тон, формат и детальность: например SEO-команда продукта, Инженерный по фактам, Таблица проблема-причина-фикс, Рабочий разбор для

3
✍️

Заполните ручной ввод

Впишите «О сайте», «Известные проблемы» и «Стек и ограничения» — так нейросеть учтёт вашу CMS, падение трафика и доступ к логам.

4
🚀

Скопируйте и запустите промт

Вставьте готовый промт в ChatGPT или Claude — получите аудит по чек-листу с приоритетами, рисками и привязкой к цели бизнеса.

Кому помогает генератор промтов аудита

Инхаус-сеошник, агентство, фрилансер и разработчик: собрать техаудит из своих данных без хаоса

🏢

Инхаус SEO в продуктовой команде

Тону в выгрузках Screaming Frog и не знаю, за что хвататься первым

Получи приоритизированный список блокеров индексации под цель роста трафика

🧑‍💻

SEO-специалист в digital-агентстве

Каждому клиенту пишу аудит с нуля и трачу дни на структуру отчёта

Собери технический отчёт по секциям за минуты и масштабируй на всех клиентов

🧭

SEO-фрилансер на аутсорсе

Один веду проект и боюсь пропустить критичную проблему с краулингом

Пройди данные по чек-листу обхода, canonical и robots без белых пятен

🛠️

Разработчик, внедряющий SEO-правки

Получаю размытые задачи и не понимаю, что именно чинить в коде

Разбей аудит на готовые тикеты для трекера с приоритетом и риском

Промты для технического SEO-аудита сайта

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

Аудит миграции домена и потери трафика после переезда

Миграция
Роль: Ты — Senior Technical SEO-инженер, специализирующийся на разборе последствий доменных переездов и смены URL-структуры.

Контекст: Проект — [название компании], сайт [адрес сайта]. Мигрировали с [старый домен или структура URL] на [новый домен или структура] в [дата переезда]. После миграции органический трафик упал на [процент падения]. У меня есть [источник данных: экспорт Screaming Frog, отчёт GSC, карта редиректов]. Ссылка на данные: [ссылка на файл или бриф].

Задача: Найди причины потери трафика после переезда. Проверь цепочки 301-редиректов на битые и множественные хопы, сопоставь старые и новые URL, выяви страницы без редиректа, ошибки canonical и рассинхрон sitemap.xml. Отдели технические потери от сезонных.

Формат вывода: (1) таблица «старый URL → новый URL → статус редиректа → проблема»; (2) список URL, потерявших редирект, с приоритетом; (3) 3 гипотезы по причинам падения с оценкой вклада в процентах.

Детали: Работай по фактам из данных, не выдумывай URL. Учитывай ограничение [стек и доступы, например SPA на React или ограниченный доступ к логам]. Каждую находку свяжи с восстановлением трафика и укажи снимаемый риск.

Проверка настройки пагинации и фасетной навигации в каталоге

Каталог
Роль: Ты — SEO-архитектор краулинга и индексации, разбирающий раздувание индекса на крупных каталогах.

Контекст: Проект — [название компании], интернет-магазин [ниша, число товаров]. CMS [платформа]. Проблема — в индекс попадают [тип мусорных URL: страницы фильтров, сортировки, пагинации]. Данные: [источник, например экспорт Screaming Frog CSV]. Ссылка: [ссылка на данные].

Задача: Проведи аудит фасетной навигации и пагинации. Определи, какие комбинации фильтров должны индексироваться, а какие закрываться. Проверь canonical на страницах пагинации, директивы robots.txt, параметры URL и их влияние на краулинговый бюджет.

Формат вывода: (1) список типов URL с решением «индексировать / canonical / noindex / закрыть в robots»; (2) оценка масштаба раздувания индекса в числах; (3) пошаговый план внедрения для [сегмент: разработчики или внутренняя SEO-команда].

Детали: Опирайся только на паттерны URL из данных. Учти ограничение [технический стек]. Приоритизируй по влиянию на краулинговый бюджет и укажи риск каждой правки.

Разбор ошибок разметки Schema.org и rich-сниппетов

Разметка
Роль: Ты — Аудитор поисковой видимости, проверяющий валидность структурированных данных и их отображение в выдаче.

Контекст: Проект — [название компании], сайт [адрес]. Внедрена разметка [типы Schema: Product, FAQ, Breadcrumb]. Проблема — [rich-сниппеты не показываются или ошибки в GSC]. Данные: отчёт [источник: GSC Rich Results или экспорт краулера]. Ссылка на выгрузку: [ссылка].

Задача: Проведи разбор ошибок разметки Schema.org. Найди невалидные и warning-типы, отсутствующие обязательные поля, конфликты между разметкой и контентом страницы, дубли типов. Объясни, почему сниппеты не попадают в выдачу.

Формат вывода: (1) таблица «тип разметки → ошибка → причина → фикс»; (2) список шаблонов страниц с критичными ошибками; (3) чек-лист проверки перед повторной отправкой на индексацию.

Детали: Ссылайся на требования [гайдлайны Google по структурированным данным]. Учитывай ограничение [стек, например рендеринг через SSR]. Каждую рекомендацию свяжи с ростом видимости и укажи снимаемый риск.

Объяснение приоритизации техдолга SEO для команды разработки

Обучение
Роль: Ты — Консультант по техническому SEO, обучающий команду разработки основам приоритизации задач по impact.

Контекст: Проект — [название компании]. У меня накопился бэклог из [число] технических SEO-задач по итогам аудита. Команда — [сегмент: разработчики, внедряющие правки]. Список задач: [ссылка на бэклог или бриф]. Ограничения по ресурсам: [спринт-ёмкость или сроки].

Задача: Объясни команде, как приоритизировать SEO-техдолг. Разбери на понятных примерах, чем критический блокер индексации отличается от быстрой победы и от отложенного техдолга. Покажи логику оценки impact и effort без жаргона.

Формат вывода: (1) короткое объяснение фреймворка приоритизации в 4-5 предложениях; (2) таблица «задача → impact → effort → приоритет» на примере [2-3 задачи из моего списка]; (3) 3 правила, по которым команда сама сможет сортировать новые задачи.

Детали: Тон объясняющий, без сложных SEO-терминов. Учти уровень команды [опыт в SEO]. Свяжи приоритеты с бизнес-целью [цель, например рост органического трафика] и поясни риск игнорирования каждой категории.

6 правил промтов для SEO-аудита

Как в ChatGPT и Claude получить точный технический SEO-аудит по вашим данным

🧭

Задайте роль и экспертизу

Начните с «Ты — Senior Technical SEO-инженер по краулингу и индексации». Указанный уровень заставляет модель мыслить директивами robots, canonical и статусами, а не общими фразами.

📊

Дайте данные и метрики

Подсуньте экспорт Screaming Frog CSV, отчёт GSC (Excluded, Crawled — currently not indexed), логи сервера и PageSpeed: LCP, INP, CLS. Модель разбирает цифры, а не гадает.

🗂️

Задайте формат вывода

Просите таблицу «проблема — причина — фикс» с колонками Priority и Impact/Effort (ICE). Такой фреймворк реально ложится в тикеты Jira и понятен разработчикам.

🎯

Опишите контекст и стек

Формула: «Сайт [тип, объём URL, CMS] + известная проблема [что и когда] + ограничения [стек, доступ к логам]». Пример: e-commerce 100k URL на Bitrix, падение после HTTPS.

🔁

Уточняйте и итерируйте

Не берите первый ответ. Добавьте follow-up: «Пересобери вывод: отфильтруй только критические блокеры индексации и оцени каждый по влиянию на краулинговый бюджет».

⚠️

Избегайте общих просьб

До: «сделай SEO-аудит сайта». После: «проведи аудит индексации по этому GSC-экспорту, найди причины Excluded и предложи фиксы под цель снижения их доли».

FAQ: промты для технического SEO-аудита

Это структурированный запрос к нейросети, который превращает ваши выгрузки в готовый разбор сайта. В генераторе вы выбираете роль AI, тип аудита, источник данных и масштаб проекта, а шаблон собирает всё в единый промт. Затем вы вставляете экспорт Screaming Frog CSV, отчёт Google Search Console или логи сервера, и ChatGPT анализирует статусные коды, canonical, директивы robots и узкие места. На выходе — рекомендации, привязанные к бизнес-цели вроде роста органического трафика или снижения доли Excluded в GSC. Такой подход убирает пустые формулировки: модель работает по чек-листу, а не фантазирует. Соберите первый промт в генераторе и проверьте его на своих данных прямо сейчас.

Выберите пресет «Разбор индексации в GSC», задайте роль «Аудитор поисковой видимости» и источник «Отчёт Google Search Console». В поле контекста опишите проект: например, интернет-магазин мебели на Bitrix и падение трафика после переезда на HTTPS. Готовый шаблон попросит ChatGPT разобрать данные по чек-листу — полнота обхода, статусные коды, canonical и robots — и связать каждую находку с целью «Снижение доли Excluded в GSC». Формат вывода поставьте «Таблица проблема-причина-фикс», а детальность — «Рабочий разбор для SEO». Модель вернёт список причин исключения URL с приоритетом и снимаемым риском. Скопируйте промт из генератора и запустите анализ своей выгрузки.

Они экономят часы ручного разбора выгрузок и дают воспроизводимый результат. Вместо того чтобы вручную сопоставлять тысячи строк из Screaming Frog, вы отдаёте данные нейросети и получаете приоритизированный список задач с оценкой impact. Генератор позволяет задать акцент вывода — критические блокеры индексации или быстрые победы с высоким ROI — и подобрать тон под аудиторию: инженерный по фактам для команды или объясняющий для заказчика. ChatGPT или Claude структурируют находки в тикеты для трекера, которые сразу уходят разработчикам. Это превращает аудит из разовой простыни в рабочий артефакт. Попробуйте собрать промт под свой текущий проект и оцените скорость разбора.

Аудит краулингового бюджета фокусируется на том, как робот расходует ресурсы обхода, а аудит индексации — на том, какие URL реально попали в выдачу. Для первого источником обычно служат логи сервера Nginx или Apache: нейросеть смотрит частоту обхода, глубину вложенности и ловушки вроде бесконечных фасетов на e-commerce. Для второго берут отчёт Google Search Console и разбирают статусы, canonical и причины Excluded. В генераторе это разные значения поля «Тип аудита», и под каждый шаблон подставит свой чек-лист. На малом сайте до 500 страниц бюджет редко критичен, а на крупном каталоге от 100 000 URL он решает всё. Выберите нужный тип в генераторе и сравните оба разбора.

Промты из генератора работают в ChatGPT, Claude, YandexGPT и GigaChat — выбор зависит от объёма данных и языка. Claude уверенно держит длинный контекст, поэтому удобен для больших выгрузок Screaming Frog и логов. ChatGPT хорошо структурирует вывод в таблицы и тикеты для трекера. YandexGPT и GigaChat полезны, когда важна работа с рунет-спецификой и русскоязычными отчётами. Шаблон универсален: он подставит роль, тип аудита и уровень детальности независимо от модели. Больше готовых сценариев есть в разделе с пресетами для SEO на сайте. Откройте генератор, соберите промт и протестируйте его в удобной нейросети.