ब्लॉग पोस्ट आउटलाइन प्रॉम्प्ट — इंटेंट और शब्द गणना के साथ H2/H3

अधिकांश AI-जनित आउटलाइन फीके टेम्पलेट होते हैं। यह प्रॉम्प्ट मॉडल को सर्च इंटेंट के बारे में सोचने, प्रत्येक सेक्शन को एक मापने योग्य लक्ष्य देने, और पाठकों के विशिष्ट प्रश्नों को सामने लाने के लिए मजबूर करता है — वह संरचना जो रैंक करती है और वह संरचना जिसे इंसान वास्तव में पढ़कर पूरा करते हैं।

श्रेणी: writingइसके लिए अनुशंसित: claude / chatgpt / any

prompt

एक ब्लॉग पोस्ट आउटलाइन बनाएं।

विषय: {आपका विषय}
लक्षित पाठक: {वे कौन हैं — शुरुआती / अनुभवी अभ्यासकर्ता / निर्णयकर्ता}
प्राथमिक कीवर्ड: {वह वाक्यांश जिसके लिए आप रैंक करने की कोशिश कर रहे हैं}
सर्च इंटेंट: {informational / commercial / navigational / transactional}
शब्द गणना लक्ष्य: {N — सामान्य रेंज 1500-3500}

इस सटीक संरचना के साथ एक आउटलाइन लौटाएं:

H1: <शीर्षक — प्राथमिक कीवर्ड स्वाभाविक रूप से शामिल होना चाहिए, अधिकतम 60 कैरेक्टर>

परिचय (~{N*0.05} शब्द)
  - Hook: <एक वाक्य कि पाठक को अभी क्यों परवाह है>
  - Promise: <पढ़ने के बाद वे क्या जानेंगे>
  - Skip-ahead: <यदि उनका उत्तर सेक्शन X में है, तो उन्हें वहां इंगित करें>

H2: <सेक्शन शीर्षक>
  Intent: <यह किस पाठक प्रश्न का उत्तर देता है>
  शब्द गणना: <N>
  संबोधित करने के लिए प्रश्न:
    - <Q1>
    - <Q2>
  H3: <उपखंड> (केवल यदि आवश्यक हो; प्रति H2 अधिकतम 3 H3)

... (कुल 3-6 H2 सेक्शन; गहराई विषय द्वारा चुनी जाती है, टेम्पलेट द्वारा नहीं)

निष्कर्ष (~{N*0.05} शब्द)
  - एक-लाइन निष्कर्ष
  - एकल CTA (CTA की सूची नहीं)

सख्त बाधाएं:
1. प्रत्येक H2 को एक अलग सर्चकर्ता प्रश्न का उत्तर देना चाहिए — कोई भी दो सेक्शन एक ही इंटेंट को कवर नहीं करते।
2. 'परिचय महत्वपूर्ण है' फिलर सेक्शन छोड़ें जिसे कई AI आउटलाइन जोड़ते हैं। वास्तविक पाठक इसे पार करते हैं।
3. यदि आप ऐसा सेक्शन सुझाएंगे जो विशुद्ध रूप से 'पृष्ठभूमि संदर्भ' है, तो उसे [optional] चिह्नित करें — अधिकांश पाठक पहले उत्तर चाहते हैं।
4. कुल शब्द गणनाओं का योग लक्ष्य के 10% के भीतर होना चाहिए।
5. आंकड़े या स्रोत न गढ़ें। यदि किसी सेक्शन को डेटा चाहिए, तो उसे [needs data: <किस प्रकार का>] चिह्नित करें।

इसे कब उपयोग करें

1000 से अधिक शब्दों की कोई भी पोस्ट लिखने से पहले — मिड-ड्राफ्ट पुनर्संरचना के घंटों को बचाता है।
एक फ्रीलांस लेखक को ब्रीफिंग — आउटलाइन आउटपुट को ब्रीफ के रूप में कॉपी करें; शब्द गणना और इंटेंट भटकते ड्राफ्ट को रोकते हैं।
मौजूदा पोस्ट का ऑडिट — अपनी वर्तमान H2 सूची पेस्ट करें और मॉडल से इस संरचना को आलोचना के रूप में लागू करने के लिए कहें।

मॉडल टिप्स

claude: सूक्ष्म इंटेंट अंतरों को पकड़ने में सर्वश्रेष्ठ। यदि वे अपनी शब्द गणना अर्जित नहीं करते हैं तो फिलर सेक्शन जोड़ने से मना कर देगा।
chatgpt: अच्छा काम करता है; पूर्णता के लिए एक अतिरिक्त सेक्शन जोड़ने की प्रवृत्ति। यदि यह शब्द गणना से अधिक हो जाए तो बाद में ट्रिम करें।
any: 'संबोधित करने के लिए प्रश्न' फ़ील्ड लीवरेज है। सुनिश्चित करें कि मॉडल इसे ठोस रूप से भरता है ('मुख्य लाभों पर चर्चा करता है' नहीं बल्कि 'उत्तर देता है: मूल्य पर X की तुलना Y से कैसे है?')।

'फ्रीलांस एकाउंटेंट कैसे चुनें' के लिए उदाहरण आउटपुट

H1: फ्रीलांस एकाउंटेंट कैसे चुनें (2026 गाइड)

परिचय (~150 शब्द)
  - Hook: टैक्स सीज़न 8 हफ्ते दूर है और आपका पिछला एकाउंटेंट गायब हो गया।
  - Promise: एक 4-प्रश्न फिल्टर जो एक घंटे से कम में सही एकाउंटेंट सामने लाता है।
  - Skip-ahead: यदि आपको केवल दरें चाहिए, तो §3 पर जाएं।

H2: 4-प्रश्न फिल्टर (450 शब्द)
  Intent: 'मैं एकाउंटेंट का जल्दी मूल्यांकन कैसे करूं?'
  प्रश्न:
    - कौन से 4 प्रश्न 10 मिनट में सक्षम बनाम अक्षम फ्रीलांसर सामने लाते हैं?
    - क्या एक गैर-समझौतापूर्ण उत्तर है बनाम एक लचीला?
  H3: प्रश्न 1 — वर्तमान ग्राहक मिश्रण
  H3: प्रश्न 2 — सॉफ़्टवेयर स्टैक

H2: क्रेडेंशियल कैसे सत्यापित करें (350 शब्द)
  Intent: 'मैं कैसे पुष्टि करूं कि वे वैध हैं?'
  प्रश्न:
    - CPA लाइसेंस कहां सत्यापित करें?
    - वास्तविक एकाउंटेंट के साथ PII पहुंच कैसी दिखती है?

H2: मूल्य निर्धारण मॉडल (500 शब्द)
  Intent: 'मुझे क्या भुगतान करने की अपेक्षा करनी चाहिए?'
  प्रश्न:
    - प्रति घंटा बनाम निश्चित बनाम रिटेनर — 1 W-2 + 2 1099s वाले किसी के लिए सबसे सस्ता कौन सा है?
    - 2026 में सामान्य रेंज क्या है?
  [needs data: 2026 फ्रीलांस एकाउंटेंट दर सर्वेक्षण]

H2: ऑनबोर्डिंग के दौरान रेड फ्लैग (300 शब्द)
  Intent: 'मुझे कब चले जाना चाहिए?'
  प्रश्न:
    - पहली कॉल में 5 रेड फ्लैग

H2: पहले-90-दिन चेकलिस्ट (250 शब्द)
  Intent: 'एक बार जब मैंने एक को नियुक्त कर लिया है तो मैं वास्तव में क्या करूं?'

निष्कर्ष (~150 शब्द)
  CTA: डाउनलोड करने योग्य साक्षात्कार प्रश्न PDF का एकल लिंक।

कुल: ~2150 शब्द (लक्ष्य 2200 था; 10% के भीतर)।

यह कैसे काम करता है

अधिकांश AI-जनित आउटलाइन क्यों कम प्रदर्शन करते हैं

यदि आप 'X के बारे में एक पोस्ट की रूपरेखा' पूछते हैं, तो मॉडल एक जेनेरिक कंकाल लौटाता है: परिचय, इतिहास, मुख्य अवधारणाएं, उदाहरण, निष्कर्ष। संरचना टेम्पलेट-संचालित है, विषय-संचालित नहीं, और परिणामी पोस्ट सर्च परिणामों के पृष्ठ दो पर हर दूसरी लिस्टिकल की तरह पढ़ती है। पाठक और Google दोनों इसे नोटिस करते हैं — बाउंस दर बढ़ती है, सहभागिता गिरती है, रैंकिंग कम होती है।

ऊपर दिया गया प्रॉम्प्ट प्रति सेक्शन इंटेंट और पाठक-प्रश्नों की मांग करके विषय-संचालित संरचना को मजबूर करता है। एक सेक्शन जो वह विशिष्ट प्रश्न स्पष्ट नहीं कर सकता जिसका वह उत्तर देता है, कट जाता है। बिना शब्द-गणना बजट के सेक्शन बाकी को पतला नहीं कर सकता। आउटपुट एक ब्रीफ है जो वास्तविक लेखन के संपर्क में जीवित रहती है।

योजना लीवर के रूप में शब्द गणना

अधिकांश पोस्ट विफल इसलिए नहीं होती कि वे गलत विषयों को कवर करती हैं बल्कि इसलिए कि गलत विषयों को गलत मात्रा में जगह मिलती है। सबसे महत्वपूर्ण सेक्शन को 200 शब्द मिलते हैं और एक स्पर्शरेखा को 600। पहले से शब्द गणना निर्दिष्ट करना आउटलाइन के दौरान प्राथमिकता निर्णयों को मजबूर करता है, जब वे सस्ते होते हैं, संपादन के दौरान नहीं, जब काटना दर्द देता है।

योग-से-लक्ष्य प्रवर्तन (10% के भीतर) एक सामान्य AI विफलता को पकड़ता है: आउटलाइन सेक्शन जोड़ता रहता है जब तक कुल आपके लक्ष्य का 1.5 गुना न हो जाए। लिखने से पहले ट्रिम करें या मर्ज करें — दूसरे ड्राफ्ट के दौरान की तुलना में बहुत तेज़।

कंटेंट ऑडिट के लिए प्रॉम्प्ट को अनुकूलित करना

कम प्रदर्शन वाली पोस्ट का ऑडिट करने के लिए संरचना का पुन: उपयोग करें। वर्तमान H2 सूची पेस्ट करें और पूछें: 'ब्लॉग-आउटलाइन फ्रेमवर्क लागू करें। किन सेक्शनों में स्पष्ट सर्चकर्ता प्रश्न नहीं है? कौन से सेक्शन इंटेंट में ओवरलैप करते हैं? कहां शब्द-गणना आवंटन महत्व से मेल नहीं खाते?' मॉडल एक कॉपी एडिटर के बजाय एक संरचनात्मक संपादक बन जाता है।

इसे एक त्वरित कीवर्ड-गैप जांच के साथ जोड़ें: शामिल करें '5 पाठक प्रश्नों की सूची बनाएं जिनका यह आउटलाइन उत्तर नहीं देता जिनका प्रतिस्पर्धी शीर्ष-3 परिणाम उत्तर देते हैं।' यह आपके बिना हर प्रतियोगी लेख पढ़े गायब सेक्शन सामने लाता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

›प्रत्येक H2 सामान्य रूप से कितना लंबा होना चाहिए?

पोस्ट लक्ष्य पर निर्भर करता है, लेकिन एक उचित डिफ़ॉल्ट प्रति H2 250-500 शब्द है। 200 शब्दों से कम पर यह सेक्शन हेडर के लायक नहीं है; 600 से ऊपर यह आमतौर पर H3 में विभाजित होना चाहता है या अपनी खुद की पोस्ट बनना चाहता है।

›एक सेक्शन के लिए 'इंटेंट' का क्या मतलब है?

वह विशिष्ट पाठक प्रश्न जिसका सेक्शन उत्तर देता है। 'मूल्य निर्धारण पर चर्चा करता है' इंटेंट नहीं है। 'उत्तर देता है: मेरी स्थिति के लिए मुझे प्रति घंटा या रिटेनर द्वारा भुगतान करना चाहिए?' इंटेंट है। जितना अधिक विशिष्ट, उतना बेहतर सेक्शन लिखता है।

›सेक्शनों को [optional] क्यों चिह्नित करें?

क्योंकि प्रॉम्प्ट इस बारे में ईमानदार है कि कौन से सेक्शन वास्तव में अपनी जगह अर्जित करते हैं। एक 'X का इतिहास' सेक्शन 5% पाठकों को रुचि दे सकता है; उसे फ्लैग करना आपको तय करने देता है कि उसे लिखें, फुटनोट तक डिमोट करें, या पूरी तरह छोड़ दें।

›क्या मैं इसे वीडियो स्क्रिप्ट या YouTube आउटलाइन के लिए उपयोग कर सकता हूं?

हां, लेकिन 'शब्द गणना' को 'स्क्रीन टाइम' (सेकंड में) में बदलें, और 'संबोधित करने के लिए प्रश्न' को 'विज़ुअल पल' में बदलें। वही इंटेंट-संचालित संरचना लागू होती है — दर्शक उसी कारण से वीडियो छोड़ते हैं जिस कारण पाठक पोस्ट छोड़ते हैं: ऐसे सेक्शन जो अपना समय अर्जित नहीं करते।

›क्या यह प्राथमिक कीवर्ड के बिना काम करता है?

हां — लेकिन H1 SEO-अनुकूलित नहीं होगा। यदि आप किसी न्यूज़लेटर या आंतरिक ब्लॉग के लिए लिख रहे हैं, तो प्राथमिक कीवर्ड फ़ील्ड छोड़ दें; बाकी अभी भी काम करता है।

›मैं मॉडल को डेटा गढ़ने से कैसे रोकूं?

नियम 5 ([needs data: ...]) स्पष्ट एंटी-हैलूसिनेशन गार्ड है। मॉडल आपके भरने के लिए असत्यापित दावों को चिह्नित करता है। यदि यह कभी मार्कर के बिना आंकड़े उत्पन्न करता है, तो पूछें 'उस आंकड़े का स्रोत?' और यह या तो एक प्रदान करेगा या स्वीकार करेगा कि यह नहीं कर सकता।

›क्या मुझे प्रतिस्पर्धी-पोस्ट विश्लेषण जोड़ना चाहिए?

वैकल्पिक लेकिन शक्तिशाली। एक सेक्शन जोड़ें: 'प्राथमिक कीवर्ड के लिए शीर्ष 3 रैंकिंग परिणाम: <शीर्षक + URL पेस्ट करें>। उनकी संरचनात्मक कमजोरियों की पहचान करें (वे सेक्शन जो वे छोड़ते हैं, प्रश्न जिनका वे उत्तर नहीं देते)।' आउटलाइन स्पष्ट रूप से अलग होगी।

›प्रॉम्प्ट 'परिचय महत्वपूर्ण है' सेक्शन क्यों छोड़ता है?

क्योंकि अधिकांश AI आउटलाइन इसे 200-शब्द सेक्शन के रूप में जोड़ते हैं जो केवल H1 को फिर से बताता है। आधुनिक पाठक और सर्च इंजन दोनों इस पैडिंग को दंडित करते हैं। Hook + Promise + Skip-ahead माइक्रोस्ट्रक्चर 50 शब्दों में वही काम करता है।