В статье — рабочий промпт для GPT, который помогает провести аудит сайта для продвижения, превратить обычный лендинг в более продающий и заметно увеличить конверсию, плюс живой пример на сайте по продаже пластиковых окон.
Обычный запрос в духе «оцени мой сайт» даёт общий ответ: «улучшите заголовок, добавьте УТП, доработайте доверие». Он почти не помогает понять, как реально увеличить конверсию сайта и сделать лендинг более продающим.
Промпт ниже даёт структурный аудит сайта под продвижение с привязкой к действиям пользователя и деньгам:
Этот промпт нужен, когда вам не хочется читать очередной абстрактный «UX-аудит», а хочется одного файла, из которого понятно: что сломано на лендинге, как это чинить и в каком порядке браться за задачи.
Такой формат удобно использовать и собственнику, и маркетологу, и дизайнеру: у всех один общий отчёт, а не набор разрозненных комментариев. А главное — вы можете быстро улучшить сайт с помощью ИИ, не заказывая отдельный дорогой аудит.
Если вам интересна работа с ИИ именно в связке с контекстной рекламой, посмотрите также статью как за 20 минут найти 90 % типичных ошибок в Яндекс.Директе с GPT — там я разбираю более сложные сценарии контекстного инжиниринга и работы с данными.
Скопируйте промпт ниже и вставьте его в GPT (лучше в актуальную модель уровня GPT-5.1 thinking или аналог), когда хотите провести аудит конкретного лендинга или посадочной страницы сайта.
Ты — senior-консультант по конверсии лендингов и коммерческих сайтов.
Твоя задача — провести экспресс-аудит страницы и выдать конкретные, приоритезированные рекомендации по росту конверсии.
Работай по шагам. Структура ответа:
1) Краткий диагноз страницы (до 8–10 строк)
- Что понятно и что непонятно за первые 30 секунд.
- Есть ли у страницы очевидная основная цель.
- Чувствуется ли фокус: для кого точно этот лендинг и какую одну мысль он должен донести.
2) Первый экран (hero + шапка)
Оцени:
- Насколько чётко видно, что продаём и для кого.
- Насколько заголовок несёт ценность, а не просто описывает категорию товара.
- Есть ли на первом экране одна доминирующая цель (CTA), или пользователя сразу разрывает на 3–5 вариантов действий.
- Понятно ли, что будет после целевого действия (оставил заявку, запросил расчёт и т.п.).
Дай 3–5 конкретных правок:
- варианты заголовков и подзаголовков;
- формулировки CTA-кнопок;
- что убрать/ослабить, чтобы не отвлекать от главного действия.
3) УТП и ценность предложения
- Какие реальные преимущества бизнеса вообще видны на странице (цены, сроки, опыт, гарантии, сервис).
- Вынесены ли эти преимущества наверх или закопаны внизу/мелким шрифтом.
- Есть ли ощущение, что лендинг «такой же, как все», или он даёт понятный ответ на вопрос «почему заказать именно здесь».
Дай список:
- 3–7 формулировок сильных аргументов (человеческим языком, без канцелярита);
- какие из этих аргументов нужно поднять на первый экран;
- какие блоки сейчас занимают место, но не добавляют ценности (их можно сократить или убрать).
4) Доверие и социальные доказательства
Посмотри на блоки с отзывами, примерами работ, партнёрами, сертификатами, опытом.
Ответь:
- Достаточно ли поводов доверять компании, если я вижу её впервые.
- Есть ли реальные, конкретные факты (цифры, годы работы, понятные логотипы партнёров), а не общие слова.
- Какие элементы доверия спрятаны слишком низко или оформлены так, что их легко пролистать.
Предложи:
- что именно поднять выше по странице;
- как переписать 2–3 примера отзывов/кейсов, чтобы они звучали конкретнее;
- какие "артефакты доверия" можно добавить (фото команды, адрес, карта, скрин договоров, лицензии и т.п.).
5) Фичи против выгод (язык клиента)
Найди на странице блоки, где перечислены технические характеристики, опции, детали процесса.
Для 5–7 таких пунктов сделай "было → стало":
- "Было" — исходный текст (можно коротко пересказать).
- "Стало" — тот же смысл, но через призму выгоды для клиента:
- что человек экономит;
- от каких рисков защищается;
- какой комфорт/результат получает.
6) Фрикция и барьеры
Оцени путь пользователя от входа до заявки/звонка:
- Сколько полей в форме и какие из них реально обязательны.
- Какие сомнения клиента остаются неотвеченными (цены, сроки, гарантии, доставка, монтаж, сервис).
- Есть ли перегруз интерфейса: слишком много блоков подряд, одинаковые по смыслу формы, дублирующие CTA.
Дай список барьеров в формате:
- "Барьеры" — что может остановить человека.
- "Как снять" — какие микро-тексты, подписи к полям, подсказки, FAQ-блоки помогут эти барьеры закрыть.
7) План правок на 1–2 недели
В финале сформируй план действий в формате трёх списков:
7.1. "Срочно" (сделать в первую очередь, даёт максимальный эффект при минимальных затратах)
- 3–7 пунктов конкретных изменений по тексту, верстке и структуре.
7.2. "В течение 1–2 недель"
- 5–10 правок, которые потребуют чуть больше ресурсов (дизайн, доработка блоков, работа разработчика), но заметно улучшат конверсию.
7.3. "Тесты и эксперименты"
- идеи для A/B-тестов заголовков, офферов, первого экрана, форм, вариантов доверительных блоков.
Формат ответа — структурированный текст с подзаголовками по шагам (1–7), короткими абзацами и маркированными списками. Не уходи в общие советы уровня "сделать дизайн современнее" — фокусируйся на конкретных формулировках и изменениях на уровне блоков и элементов лендинга. При желании в начало промпта можно добавить пару строк контекста: ниша, средний чек, география, источник трафика. Это поможет модели расставить акценты более точно.
Ниже — логика, по которой собрана структура. Её же можно использовать как чек-лист при ручном аудите и повышении конверсии сайта.
Мы начинаем с короткого диагноза: что понятно, что непонятно, есть ли фокус. Это даёт собственнику «рентген» страницы в одном экране, без деталей. Уже на этом шаге часто становится видно, что:
Большая часть трафика умирает на первом экране. Поэтому отдельный шаг аудита мы посвящаем именно ему:
В ответе вы уже получаете варианты заголовков и CTA, а не абстрактные советы «сделать сильнее».
У многих бизнесов сильные стороны есть, но о них узнаёшь только в третьем экране или на отдельной странице. Промпт заставляет модель:
Применительно к контекстной рекламе более широкий разбор УТП и подходов к позиционированию я показываю в статье как выбрать директолога и агентство по контекстной рекламе — если вы нанимаете подрядчика, она хорошо дополняет текущий промпт.
Отдельный блок под доверие нужен, чтобы модель не ограничилась одной фразой «добавьте отзывы». Мы просим её:
Большинство лендингов перегружены терминами и техническими деталями. Мы просим модель взять 5–7 таких пунктов и перевести их в язык выгоды: экономия, защита от рисков, комфорт, предсказуемость. Это можно прямо вставлять в блоки сайта.
Даже хороший оффер «ломается» на форме с десятью полями или неотвеченных вопросах про гарантию и цену. Отдельный раздел про фрикцию заставляет GPT пройти путь пользователя и выписать:
В финале нужен не «портянка замечаний», а список задач с приоритетами. Поэтому мы жёстко делим выводы на «Срочно», «В течение 1–2 недель» и «Тесты». Это удобно выносить в таск-трекер и обсуждать с подрядчиками.
Дальше — краткий пересказ реального разбора страницы одного из сайтов, продающих пластиковые окна и остекление в крупном городе. Мы прогнали лендинг через этот промпт, чтобы понять, как увеличить конверсию лендинга, и получили отчёт, который можно сразу отдавать в работу дизайнеру и маркетологу.
Что модель «увидела» сразу:
Суть диагноза: лендинг похож на типовой сайт оконной компании, без фокусного УТП и с перегруженным первым экраном. Потенциал есть, но его скрывает шум.
По первому экрану GPT отметила несколько проблем:
В ответ модель предложила:
На лендинге пластиковых окон есть реальные плюсы: опыт, количество установленных окон, бренды профиля, гарантия. Проблема в том, что они размазаны по странице и оформлены как обычные «иконки с текстом».
GPT сделала две вещи:
Например, вместо «Профиль Thermo, 4 камеры» модель предлагала варианты:
Часть сильных фактов доверия на сайте была спрятана внизу или подавалась обезличенно:
GPT предложила:
Про системную работу с доверием в контекстной рекламе и защите бюджета я подробней пишу в кейсе по защите от скликивания в Яндекс.Директе — он хорошо дополняет подход к аудиту лендингов.
Отдельный блок лендинга посвящён профилям, камерам, стеклопакетам, монтажным швам. В текущей версии он написан «по-технически» и понятен скорее мастеру, чем владельцу квартиры.
GPT сделала классический «перевод» фич в выгоды. Например:
Полученные пары «было → стало» можно брать как готовые тексты для обновлённого лендинга.
Как только технические параметры перевели на язык «теплее», «тише», «меньше переделок и нервов», текст стал работать на человека, а не на инженера. Ровно этого чаще всего не хватает типовым лендингам в нишах стройки и ремонта.
Дальше модель прошлась по точкам, где человек может «слиться» по дороге к заявке:
В ответ GPT составила список барьеров и предложила решения:
В финале GPT собрала всё в приоритезированный план. Условно он разделился на три части.
Схематично сценарии использования этого промпта можно разложить так:
flowchart TB
A["Запуск аудита лендинга с GPT"] --> B1["Сценарий 1: разовый аудит одной страницы"]
A --> B2["Сценарий 2: регулярные ревизии ключевых страниц"]
B1 --> C1["Собрали отчёт и список гипотез по текущему лендингу"]
C1 --> D1["Внесли быстрые правки и крупные изменения"]
D1 --> E["Замерили конверсию и стоимость заявки"]
B2 --> C2["Раз в месяц прогоняем ключевые лендинги по промпту"]
C2 --> D2["Находим повторяющиеся узкие места и паттерны"]
D2 --> E
E --> F["Фиксируем удачные решения и планируем новые тесты"] Сначала (1–3 дня):
Затем (1–2 недели):
Дальше (эксперименты): A/B-тесты разных вариантов первого экрана, офферов рассрочки, форм записи на замер и форматов отзывов.
Если интересны похожие разборы, но уже на уровне рекламных кампаний, а не только лендингов, посмотрите кейс кризисного аудита Яндекс.Директа для свадебного салона — там хорошо видно, как аудиты страниц и аккаунта в рекламе дополняют друг друга.
Чтобы промпт приносил максимум пользы в других нишах, достаточно добавить в начало несколько строк контекста:
Если у вас не один лендинг, а целый сайт (каталог, блог, интернет-магазин), по этой же схеме можно делать аудит сайта для продвижения и системного повышения конверсии: начинаете с ключевых посадочных страниц под трафик, а потом масштабируете подход.
Дальше структура ответа останется той же: диагноз, первый экран, УТП, доверие, фичи/выгоды, фрикция и план правок.
Да. Ключевое — не конкретная модель, а структура мысли. Чем современнее модель и чем лучше она умеет работать с длинным контекстом, тем глубже будет разбор, но даже базовые версии дадут полезные идеи, если вы загрузите в чат текст страницы или HTML-код.
Не обязательно. Для начала достаточно текста основных блоков (первый экран, УТП, доверие, формы, FAQ). Если нужно детальнее разобрать верстку, можно дополнительно загрузить HTML или скриншоты экрана и попросить модель смотреть на конкретные элементы интерфейса.
Нет. GPT смотрит на страницу как на текст и структуру, но не знает вашу экономику, маржу, загрузку производства и отдел продаж. Отчёт модели — это быстрый способ найти узкие места и собрать гипотезы. Финальные решения всё равно принимает человек, опираясь на цифры и здравый смысл.
Сам разбор в GPT занимает 10–20 минут. На внедрение «быстрых» правок (тексты, мелкие изменения верстки, микротексты к формам) обычно уходит 1–3 дня. Пересборка сложных блоков и A/B-тесты растягиваются на 1–3 недели, в зависимости от ресурсов команды.
Классический UX-аудит полезен, но занимает недели и стоит заметных денег. Промпт из этой статьи даёт быстрый, недорогой «рентген» лендинга и список понятных задач. Его удобно использовать как первый шаг: всё, что подтвердится данными и здравым смыслом, можно затем углублять совместно с дизайнером и аналитиком.
Разовый аудит полезен перед серьёзными изменениями или запуском новой кампании. Повторять разбор разумно раз в 1–3 месяца или после больших изменений трафика/оффера. Чаще нет смысла: просто не успеете внедрять выводы.
Нормальная ситуация: модель работает вероятностно. Решение простое: фиксируете повторяющиеся мысли, сводите всё в единый список гипотез и приоритизируете их по трудозатратам и ожидаемому эффекту. Важные изменения проверяете через A/B-тесты и аналитику, а не по одному ответу ИИ.
Да, но лучше в два шага. Сначала — аудит по этому промпту, чтобы понять, где именно слабые места. Потом — отдельный запрос «переписать конкретный блок по таким-то правилам» с ссылкой на выводы аудита. Так тексты получаются структурнее и ближе к задачам бизнеса.