Промпт для плана статьи в блог — структура H2/H3 с интентом и объёмом
Большинство планов, сгенерированных ИИ, — это безликие шаблоны. Этот промпт заставляет модель думать о поисковом интенте, задавать каждому разделу измеримую цель и выявлять конкретные вопросы читателей — это структура, которая ранжируется, и структура, которую люди действительно дочитывают.
Построй план статьи в блог.
Тема: {ваша тема}
Целевой читатель: {кто они — новички / опытные практики / лица, принимающие решения}
Главный ключ: {фраза, по которой вы хотите ранжироваться}
Поисковый интент: {информационный / коммерческий / навигационный / транзакционный}
Целевой объём: {N — типичный диапазон 1500–3500}
Верни план в точно такой структуре:
H1: <заголовок — должен естественно включать главный ключ, максимум 60 символов>
Введение (~{N*0.05} слов)
- Крючок: <одно предложение, почему читателю это важно прямо сейчас>
- Обещание: <что они узнают после прочтения>
- Перейти-сразу: <если их ответ в разделе X, направьте туда>
H2: <заголовок раздела>
Интент: <на какой вопрос читателя это отвечает>
Объём: <N>
Вопросы, которые нужно раскрыть:
- <В1>
- <В2>
H3: <подраздел> (только если нужно; максимум 3 H3 на один H2)
... (всего 3–6 разделов H2; глубина выбирается темой, а не шаблоном)
Заключение (~{N*0.05} слов)
- Однострочный вывод
- Один CTA (без списка CTA)
Жёсткие ограничения:
1. Каждый H2 должен отвечать на свой вопрос пользователя — никаких двух разделов с одинаковым интентом.
2. Пропусти наполнитель «введение важно», который добавляют многие ИИ-планы. Реальные читатели его пролистывают.
3. Если ты предлагаешь раздел чисто как «фоновый контекст», помечай его [optional] — большинство читателей хотят сначала ответ.
4. Сумма объёмов должна быть в пределах 10% от цели.
5. Не выдумывай статистику или источники. Если разделу нужны данные, помечай [needs data: <какие>].Когда это использовать
- Перед написанием любой статьи длиннее 1000 слов — экономит часы на реструктурировании черновика.
- Бриф фрилансеру-автору — скопируйте план как бриф; объём и интент предотвращают расплывание текста.
- Аудит существующих постов — вставьте текущий список H2 и попросите модель применить эту структуру как критику.
Советы по моделям
- claude
- Лучше всего улавливает тонкие различия интента. Откажется добавлять разделы-наполнители, если они не оправдывают свой объём.
- chatgpt
- Работает хорошо; склонен добавить лишний раздел «для полноты». Подрежьте после, если он превышает объём.
- any
- Поле «вопросы для раскрытия» — это рычаг. Убедитесь, что модель заполняет его конкретно (не «обсуждает ключевые преимущества», а «отвечает: как X сравнивается с Y по цене?»).
Пример вывода для «Как выбрать фрилансера-бухгалтера»
H1: Как выбрать фрилансера-бухгалтера (Гайд 2026)
Введение (~150 слов)
- Крючок: До налогового сезона 8 недель, а ваш прошлый бухгалтер пропал.
- Обещание: Фильтр из 4 вопросов, который менее чем за час выявит правильного бухгалтера.
- Перейти-сразу: Если нужны только цены, переходите к §3.
H2: Фильтр из 4 вопросов (450 слов)
Интент: «Как мне быстро оценить бухгалтеров?»
Вопросы:
- Какие 4 вопроса за 10 минут выявят компетентного против некомпетентного фрилансера?
- Какой ответ непререкаем, а какой допускает гибкость?
H3: Вопрос 1 — текущий пул клиентов
H3: Вопрос 2 — стек ПО
H2: Как проверить квалификацию (350 слов)
Интент: «Как мне убедиться, что они настоящие?»
Вопросы:
- Где проверить лицензию CPA?
- Как выглядит работа с PII у реального бухгалтера?
H2: Модели ценообразования (500 слов)
Интент: «Сколько мне ожидать платить?»
Вопросы:
- Почасовая / фиксированная / абонементная — какая дешевле для человека с 1 W-2 + 2 1099?
- Какой типичный диапазон в 2026?
[needs data: опрос ставок фрилансеров-бухгалтеров в 2026]
H2: Тревожные звоночки при онбординге (300 слов)
Интент: «Когда стоит уходить?»
Вопросы:
- 5 тревожных звоночков в первом созвоне
H2: Чек-лист первых 90 дней (250 слов)
Интент: «Что мне реально делать, когда нанял?»
Заключение (~150 слов)
CTA: Одна ссылка на скачиваемый PDF со списком вопросов для интервью.
Итого: ~2150 слов (цель была 2200; в пределах 10%).Как это работает
Почему большинство планов, сгенерированных ИИ, работают плохо
Если попросить «составь план поста о X», модель возвращает обобщённый скелет: введение, история, ключевые понятия, примеры, заключение. Структура шаблонная, а не темоориентированная, и итоговый пост читается как любая другая статья со второй страницы выдачи. И читатели, и Google это замечают — растёт показатель отказов, падает вовлечённость, ранжирование разрушается.
Промпт выше навязывает темоориентированную структуру, требуя интент и вопросы читателя для каждого раздела. Раздел, который не может сформулировать конкретный вопрос, на который он отвечает, режется. Раздел без бюджета слов не может разбавлять остальное. На выходе — бриф, который выживает при контакте с реальным написанием.
Объём в словах как рычаг планирования
Большинство постов проваливаются не потому, что покрывают не те темы, а потому, что не те темы получают не то количество места. Самый важный раздел получает 200 слов, а второстепенный — 600. Указание объёма заранее заставляет принимать решения о приоритетах на этапе плана, когда это дёшево, а не на редактуре, когда резать больно.
Контроль суммы (в пределах 10%) ловит частый сбой ИИ: план добавляет разделы, пока итог не станет в 1,5 раза больше цели. Подрежьте или объедините до написания — гораздо быстрее, чем во время второго черновика.
Адаптация промпта для аудита контента
Используйте структуру повторно для аудита слабых постов. Вставьте текущий список H2 и спросите: «Примени фреймворк плана блога. У каких разделов нет ясного вопроса пользователя? Какие разделы пересекаются по интенту? Где распределение объёма не соответствует важности?» Модель становится структурным редактором, а не корректором.
Соедините это с быстрой проверкой пробелов по ключам: добавьте «Перечисли 5 вопросов читателей, на которые этот план НЕ отвечает, но отвечают конкуренты из топ-3». Это выявит пропущенные разделы без чтения каждой статьи конкурентов.
Часто задаваемые вопросы
›Какой длины должен быть каждый H2?
Зависит от цели поста, но разумный дефолт — 250–500 слов на H2. Меньше 200 слов — не стоит выделять под заголовок; больше 600 — обычно хочется разбить на H3 или вынести в отдельный пост.
›Что значит «интент» для раздела?
Конкретный вопрос читателя, на который отвечает раздел. «Обсуждает ценообразование» — не интент. «Отвечает: платить почасово или абонементом в моей ситуации?» — интент. Чем конкретнее, тем лучше пишется раздел.
›Зачем помечать разделы как [optional]?
Потому что промпт честен о том, какие разделы действительно зарабатывают своё место. Раздел «История X» может интересовать 5% читателей; пометка позволяет решить — писать его, понизить в сноску или совсем пропустить.
›Можно ли использовать это для скриптов видео или планов YouTube?
Да, но замените «объём в словах» на «экранное время» (в секундах), а «вопросы для раскрытия» — на «визуальные моменты». Та же интент-ориентированная структура работает — зрители уходят с видео по той же причине, что и читатели с постов: разделы, не оправдывающие своё время.
›Работает ли без главного ключа?
Да — но H1 не будет SEO-оптимизированным. Если пишете для рассылки или внутреннего блога, уберите поле главного ключа; всё остальное работает.
›Как не дать модели выдумывать данные?
Правило 5 ([needs data: ...]) — это явный анти-галлюцинационный страж. Модель помечает непроверенные утверждения, чтобы вы их заполнили. Если она всё же выдаёт статистику без пометки, спросите «Источник этой цифры?» — она либо его даст, либо признает, что не может.
›Стоит ли добавлять анализ постов конкурентов?
Опционально, но мощно. Добавьте раздел: «Топ-3 результата по главному ключу: <вставьте заголовки + URL>. Выяви их структурные слабости (разделы, которые они пропускают, вопросы, на которые не отвечают)». План явно будет дифференцироваться.
›Почему промпт пропускает раздел «введение важно»?
Потому что большинство ИИ-планов добавляют его как раздел в 200 слов, просто перефразирующий H1. Современные читатели и поисковики штрафуют такую воду. Микроструктура «Крючок + Обещание + Перейти-сразу» делает ту же работу в 50 словах.
Связанные калькуляторы
Похожие промпты
Последнее обновление: