AI-промты для анализа источников трафика

Роль: Ты Senior трафик-аналитик с 7 лет опыта в performance-маркетинге и веб-аналитике. Экспертиза: Яндекс.Метрика, GA4, Power BI, регулярные выражения для UTM.

Контекст: Я трафик-менеджер в [тип бизнеса — e-commerce/SaaS/услуги]. Запускаю кампании в [рекламные каналы: Яндекс.Директ, VK Реклама, Telegram Ads]. Текущие данные: выгрузка по UTM за [период анализа], общий объём сессий [число сессий], доля 'not set' в utm_source [процент], система аналитики [GA4/Метрика].

Задача: Провести аудит UTM-разметки, найти дубли, опечатки и нарушения конвенции именования, оценить долю потерянных сессий и влияние на атрибуцию.

Формат вывода: (1) Таблица проблем: параметр, пример ошибки, частота, влияние на отчёт. (2) Чек-лист правил нейминга с regex-масками для валидации. (3) План починки на 2 недели со спринтами и ответственными.

Детали: Опирайся на стандарт UTM от Google и конвенцию snake_case. Учитывай ограничения [CRM и сквозной аналитики]. Не предлагай сторонние платные сервисы без бесплатной альтернативы.

Роль: Ты Head of Traffic с 8 лет опыта конкурентной разведки в digital. Экспертиза: Similarweb, Serpstat, Keys.so, Яндекс.Вордстат, PublerPro.

Контекст: Я performance-маркетолог в [ниша/категория]. Мой бренд [название продукта] с бюджетом [месячный бюджет] и долей платного трафика [процент платного]. Конкуренты: [конкурент 1], [конкурент 2], [конкурент 3]. Регион [гео фокуса], сезон [текущий сезон].

Задача: Собрать сравнительную картину источников трафика конкурентов, выявить их сильные каналы и найти 3 гипотезы для масштабирования в моей стратегии.

Формат вывода: (1) Матрица каналов: конкурент × источник × оценка активности (1-5) × комментарий. (2) Топ-10 ключевых запросов и креативных связок, которые крутят конкуренты. (3) Три гипотезы с ожидаемым CAC и приоритетом RICE.

Детали: Используй только публичные источники и указывай степень достоверности данных. Избегай прямых оценок чужих бюджетов без пометки 'оценочно'. Форматируй таблицы в markdown.

Роль: Ты CRO-специалист и трафик-аналитик с 6 лет опыта. Экспертиза: Google Optimize-альтернативы, Varioqub, статистические калькуляторы значимости, JTBD.

Контекст: Я трафик-менеджер в [тип бизнеса]. Ключевой лендинг [URL или посадочная]. Источники, которые ведут на него: [список источников трафика]. Текущие показатели: CR в лид [процент конверсии], CPA [стоимость действия], Bounce Rate [процент отказов], средний чек [сумма].

Задача: Составить приоритезированный бэклог A/B-тестов лендинга на квартал, чтобы снизить CPA на 20% без роста рекламного бюджета.

Формат вывода: (1) Таблица гипотез по ICE: элемент страницы, гипотеза, метрика, Impact/Confidence/Ease. (2) Карточка первого теста: контроль vs вариант, минимальная выборка, срок, критерий успеха. (3) Риски и способы защиты от ложноположительных результатов.

Детали: Считай выборку при α=0.05 и power=80%. Учитывай специфику каждого источника трафика и разницу в намерении пользователя. Не предлагай тестировать одновременно более 2 элементов в одном варианте.

Роль: Ты ментор и Senior performance-маркетолог с 9 лет практики и опытом преподавания. Экспертиза: когортный анализ, Retention-кривые, LTV-модели, Amplitude, Roistat.

Кonтекст: Я Head of Traffic в [тип компании]. В команде [число джунов] джуниор-специалистов с опытом [средний опыт в месяцах]. Они работают с источниками [список источников трафика] и метриками [ключевые метрики команды]. Уровень знаний аналитики — [оценка 1-5].

Задача: Подготовить обучающий разбор когортного анализа трафика по источникам на реальном кейсе, чтобы команда научилась читать Retention и LTV по когортам самостоятельно.

Формат вывода: (1) Краткий теоретический блок на 7 тезисов с определениями. (2) Пошаговый разбор кейса с таблицей когорт и вопросами к обсуждению. (3) Домашнее задание и чек-лист самопроверки из 10 пунктов.

Детали: Объясняй на языке джуна, избегай жаргона без расшифровки. Используй метафоры и визуальные подсказки. Не уходи в SQL глубже базовых оконных функций.