channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Системный промпт для заголовков крео: как выжать CTR без ручного шаманства

Если заголовки креативов пишутся «на вдохновении», команда теряет время, а тесты превращаются в лотерею. Нужен промпт, который стабильно генерит варианты под один и тот же оффер, но с разными углами захода.

Структура промпта простая: роль → задача → входные данные → ограничения → формат ответа. В роль ставим не «копирайтера», а медиабайера с фокусом на CTR. Во входные данные кладём оффер, ЦА, боль, триггер, запреты по словам и тон. Если этого нет, LLM начнёт фантазировать вместо работы.

Дальше задаём правила: — 10–15 заголовков; — без клише и общих слов; — каждый вариант до 6–8 слов; — 3 разных угла: боль, выгода, любопытство. Отдельно просим не повторять лексику между вариантами и не использовать пустые усилители вроде «лучший», «супер», «мощный». Это база для любого скейла.

Полезный лайфхак: просите модель сразу помечать каждый заголовок тегом [pain], [benefit], [curiosity]. Так проще прогонять варианты через тест и смотреть, какой угол даёт апрув по кликам. Аналитика говорит сама за себя.

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если заголовки однотипные, режем шаблон, если CTR растёт — закрепляем структуру и масштабируем.


network: ubt

channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

format: evergreen

content:
<b>Непрерывный пайплайн контента для медиабаинга: как не тонуть в крео</b>

Когда креативы делают вручную, команда упирается не в идеи, а в пропускную способность. Лечится это не «более сильным дизайнером», а пайплайном: бриф → генерация → фильтр → адаптация → заливка. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Схема простая:
— вход: оффер, ЦА, угол, стоп-слова, формат преленда/крео;
— генерация: LLM пишет 10–20 вариантов под разные триггеры;
— фильтр: убираем мусор, дубли, запрещённые обещания;
— упаковка: один и тот же смысл в 3–5 визуальных и текстовых версиях.

Чтобы пайплайн не развалился, фиксируй шаблон промпта. В нём должны быть: цель пролива, тон, длина, ограничения по боли/обещанию, и примеры «хорошо/плохо». Тогда команда не изобретает крео заново под каждый запуск, а штампует варианты по одной логике. Это база для любого скейла.

Дальше подключается контроль качества: чек на читабельность, соответствие ленду, отсутствие лишней воды и конфликтов между текстом и визуалом. Аналитика говорит сама за себя: если один угол стабильно даёт апрув, его надо не «любить», а автоматизировать.

Не строи контент-поток вокруг людей. Строй вокруг правил, шаблонов и повторяемого флоу — тогда включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Пайплайн контента для медиабаинга: как не утонуть в крео, прелендах и правках</b>

Если креативы делаются вручную, команда быстро упирается не в идею, а в пропускную способность. Нужен конвейер: бриф → генерация → проверка → адаптация → залив в библиотеку. Без этого медиабайер каждый раз заново собирает один и тот же продакшн из хаоса.

Скелет пайплайна простой:
— единый бриф с оффером, ЦА, углами и ограничениями;
— шаблоны промптов под крео, заголовки, преленды и UGC-скрипты;
— авто-проверка на совпадение с оффером, тональность и стоп-слова;
— разметка по связкам: GEO, язык, этап воронки, формат.

Дальше включаем LLM как слой ускорения, а не как генератор мусора. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если текст не проходит внутренний чек, он не попадает в прод. Это режет ручные пересмотры и убирает бамп по одному и тому же кругу правок. Аналитика говорит сама за себя: меньше времени на согласование, быстрее тест новых углов, выше скорость добора победителей.

Чтобы пайплайн жил, держите три метрики: время от брифа до первой версии, долю материалов, ушедших в доработку, и процент крео, которые дошли до теста без ручного переписывания. Если одна из цифр растёт, узкое место уже найдено. Это база для любого скейла.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Keitaro-отчёт — это не таблица. Это сырьё для поиска дыр в проливе</b>

Если просто смотреть клики, конверсии и ROI, ты видишь симптом. Если прогонять отчёт через Claude, можно быстро собрать картину: где сливается бюджет, какой крео тащит мусорный трафик, а какой преленд отсекает не ту аудиторию. Это база для любого скейла.

Что скармливать модели:
— сырые выгрузки по потокам, офферам, крео, гео, девайсам, плейсментам;
— разрезы по этапам воронки: клик → LP → лид → апрув;
— комментарии по трекингу: капа, бамп, редиректы, дубли, аномалии.

Дальше проси не «сделать выводы», а собрать диагностику: где просадка в CTR, где LPR ниже медианы, где CR падает после конкретного источника. Claude хорошо ловит повторяющиеся паттерны: один и тот же паб лишает апрува, одно гео жрёт бюджет, один преленд даёт хороший лид, но разваливает качество.

Промпт лучше строить так: сначала краткий контекст кампании, потом таблица с метриками, потом задача — найти узкие места, отсортировать гипотезы по влиянию на ROI и предложить, что резать первым. Не проси «улучшить всё» — получишь воду. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если модель указывает на один и тот же узел несколько раз — это не шум, а точка, где надо резать или бампать тест.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как превратить идею UGC-скрипта в ТЗ, которое не разваливается на правках</b>

UGC-блогеру не нужен «креативный простор» в вакууме. Нужен скрипт, который быстро проходит согласование, попадает в оффер и не ломает конверсию. Автоматизация здесь экономит не минуты, а круги правок: идея → структура → вариации → готовое ТЗ.

Схема простая: 1) вводим в LLM оффер, ЦА, формат ролика и триггер боли; 2) просим собрать 3 угла подачи — боль, выгода, возражение; 3) на каждом угле генерим хук, основную мысль, CTA и список визуальных подсказок. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Чтобы ТЗ не было мусором, в промпте фиксируем жёсткие поля: длина реплик, тон, запреты, обязательные слова оффера, стоп-слова, сцены, которые нельзя показывать. Отдельно просим 2 версии: «нативка» и «прямой перформанс». Это сразу даёт материал для A/B без ручной пересборки.

Дальше включаем контроль качества: LLM должна проверять, есть ли в скрипте один главный месседж, нет ли расплывчатых формулировок и совпадает ли CTA с этапом воронки. Если нет — возвращаем на доработку. Аналитика говорит сама за себя: меньше правок, быстрее съёмка, выше шанс, что крео зайдёт в пролив.

Итог: не пишем скрипты «на вдохновении», а собираем их как конструктор. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный пайплайн контента для медиабайинга: меньше ручной возни, больше пролива</b>

Если крео, преленды и вариации офферов делаются вручную, команда быстро утыкается в потолок. Нормальный пайплайн строится так: входящие данные → генерация → проверка → упаковка → передача в запуск. Каждый этап должен жить отдельно, иначе любой бамп ломает весь поток.

На вход кидаете: оффер, ЦА, болевые точки, ограничения по комплаенсу, референсы по тону. Дальше LLM собирает пакеты: 10-20 углов, 5-7 заголовков на каждый угол, короткие тексты под разные сетки. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если апрув режется — правим не крео, а входной шаблон.

Критичный блок — контроль качества. Нужны три фильтра: стоп-слова, дубль-смысл, соответствие формату площадки. Отдельно ставьте чек на «слишком умно»: если текст звучит как нейросеть, CTR и конверсия проседают. Лучшие команды не пишут один «идеальный» текст, а производят много рабочих вариантов с понятной логикой теста.

Автоматизация здесь не про красоту, а про скорость итераций: новый оффер → пакет крео → тест → разбор → новая волна. Когда пайплайн собран, медиабайер перестаёт быть узким горлышком и начинает управлять объёмом. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Какая модель Claude тащит большие массивы арбитражных данных, а какая только жрёт токены

Если у вас в работе крео-таблицы, логи пролива, отчёты по апруву и пачки заметок по офферам, модель надо выбирать не по хайпу, а по роли. Для тяжёлой грязной свалки данных нужен не «умный чатик», а парсер, который держит контекст и не теряет связи между полями. Именно здесь Claude обычно даёт лучший ROI на разборе массивов.

Практика простая:
— для дедупликации, нормализации UTM, группировки по связкам и поиску аномалий берите модель с максимальным контекстом;
— для быстрых резюме по таблицам и вытаскивания инсайтов из 20–50 строк хватит более лёгкой модели;
— для сравнения крео по признакам, офферам и комментариям саппорта лучше запускать несколько проходов: сначала чистка, потом аналитика.

Ключевой тест — не «понравился ответ», а сколько мусора модель пережевала без потери смысла. Если она путает колонки, смешивает даты и офферы или забывает, где был бамп по конверсии, это не аналитика, а генерация шума. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Оптимальный пайплайн такой: режете массив на чанки, даёте жёсткую схему полей, отдельно просите найти выбросы и отдельно — собрать итоговую сводку. Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Аналитика говорит сама за себя: сильная модель экономит не минуты, а часы на ручной сверке.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>LLM для нутры ломают конверт чаще всего не текстом, а плохим промптом</b>

Частая ошибка — просить «просто продающий текст». В ответ LLM выдаёт воду, общие обещания и стерильный копирайт без триггеров боли. Для нутры это минус: нужен не рекламный лозунг, а связка «проблема → усиление боли → механизм → CTA».

Вторая ошибка — не давать рамки по офферу. Если не зафиксировать ЦА, формат преленда, тон, ограничения по модерации и нужный угол атаки, модель смешает всё в кашу. В итоге крео и текст не совпадают, а связка режет апрув. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Третья — заставлять LLM писать с нуля каждый раз. Нормальная схема: один раз собрать базу из 3–5 углов, вынести в шаблон боли, возражения, CTA и стоп-слова. Дальше меняем только переменные: возраст, симптом, триггер доверия, формат подачи. Это база для любого скейла.

Ещё одна типовая проблема — отсутствие контроля на уровне проверки. Текст нужно гонять через второй промпт: вырезать запрещённые обещания, слабые формулировки, лишний пафос и дубли. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Если текст не даёт ощущения конкретной боли и не ведёт к действию за 1 экран, это не продающий текст, а черновик. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Системный промпт для заголовков крео: как выжать CTR без лотереи</b>

Слабый заголовок сливает креатив раньше, чем его увидит оффер. Поэтому промпт должен не “вдохновлять”, а жёстко ограничивать генерацию: роль, цель, аудитория, формат, запреты.

Рабочая схема:
— Роль: “ты копирайтер под direct response”.
— Контекст: ниша, боль, уровень осведомлённости, язык ЦА.
— Задача: 20 заголовков под разные углы, без воды.
— Ограничения: длина, тон, стоп-слова, без клише и обещаний в лоб.

Дальше добавляй рамку для качества:
— 5 вариантов с триггером потери
— 5 с конкретикой и цифрой
— 5 с вопросом
— 5 с контрастом
Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если модель пишет одно и то же — значит, в промпте нет жёстких признаков отличия.

Самый сильный фильтр — пост-обработка: попроси модель оценить каждый заголовок по 3 метрикам: цепкость, ясность, соответствие офферу. Слабые сразу в бамп. Это база для любого скейла. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как выжать из скриншота лендинга конкурента структуру, оффер и слабые места</b>

Скрин — это не «картинка для просмотра», а сырьё для разбора. Загружаешь лендинг в Claude и просишь не пересказ, а декомпозицию: оффер, первый экран, CTA, блоки доверия, триггеры, возражения, визуальная иерархия. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Рабочая схема запроса:
— выдели все смысловые блоки;
— определи, где продаёт заголовок, где — форма, где — социальное доказательство;
— найди, что дублируется и что провисает;
— отметь, какие элементы ведут к клику, а какие просто жрут место.

Дальше просишь Claude сравнить лендинг с твоим. Если у конкурента сильный первый экран, но слабая секция с FAQ — это уже готовая точка для бампа конверсии. Если оффер читается только после скролла, значит, трафик там добирают не крео, а прогревом. Аналитика говорит сама за себя.

Полезный приём: загоняй в один чат 3–5 скринов разных конкурентов и проси собрать паттерны. Так быстро видно, что у ниши общая база: один тип заголовка, один тип доверия, один тип CTA. Потом можно не гадать, а собирать свой преленд на основе повторяющихся паттернов. Это база для любого скейла.

Не пытайся получить «красивый обзор». Твоя задача — вытащить из скрина структуру, которую можно повторить, усилить или сломать. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее: AI закрывает рутину, не креатив</b>

Когда медиабайер вручную пишет преленд, перепаковывает оффер и правит крео по 20 кругов — это не работа, а слив времени. AI здесь нужен не для «магии», а для сборки каркаса связки: оффер → pain → angle → преленд → крео → FAQ. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Что автоматизировать первым:
— генерацию 10–15 углов под один оффер;
— черновик преленда под каждый angle;
— вариации заголовков, CTA и офферных блоков;
— разбор исходных крео на триггеры: боль, выгода, страх, доказательство.

Дальше ставим жесткие рамки: AI не пишет «в лоб», а работает по шаблону. Даём ему структуру страницы, портрет ЦА, список запрещённых формулировок и пример тональности. На выходе получаем не мусор, а нормальный first draft, который уже можно отдавать дизайнеру, фармить в тест или быстро править под модерацию.

Главная экономия — в скорости итераций. Вместо ручной сборки 3–4 часа на связку уходит 30–40 минут на промпт, проверку и доработку. Аналитика говорит сама за себя: чем меньше времени уходит на черновик, тем больше сплитов можно поднять в тот же день. Это база для любого скейла.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: AI должен собирать основу, а медиабайер — принимать решение, что реально льётся.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Кастомная база знаний в Claude: как не кормить модель мусором</b>

Если работаешь с одной вертикалью, не пихай в Claude всё подряд. Модель начинает путать офферы, боли, запрещёнку и триггеры. База знаний должна быть узкой: только то, что влияет на крео, преленд и апрув.

Собирай ядро из 4 блоков:
— портрет ЦА и триггеры;
— офферы, УТП, ограничения модерации;
— словарь боли/выгоды/возражений;
— примеры сильных и провальных крео.
Так Claude быстрее генерит вариации без лишнего шума.

Дальше дроби базу по сценариям: отдельный файл для углов подачи, отдельный — для FAQ, отдельный — для антибан-лексики. В запросе всегда указывай роль: «ты пишешь крео для нутры/гемблы/дейтинга», «работаешь только по этому словарю», «не выходишь за рамки базы». Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Важно: не делай одну гигантскую свалку документов. Лучше 5 коротких, но чистых блоков, чем 100 страниц воды. Тогда Claude не выдумывает лишнее, а опирается на реальную механику вертикали. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Итог простой: чем уже и структурнее база, тем меньше ручной правки на проливе и тем стабильнее ROI. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее и не утонуть в крео, преленде и оффере</b>

Самая дорогая ошибка в подготовке пролива — делать всё руками: искать оффер, писать углы, собирать преленд, генерить крео и потом ещё править тексты по кругу. AI режет это время, если дать ему не «сделай красиво», а чёткую схему: цель, ЦА, боль, ограничение, CTA.

Рабочий пайплайн простой: 1) в один промпт загоняем вводные по офферу и трафику; 2) получаем 10–15 углов под разные сегменты; 3) просим собрать структуру преленда с заголовком, триггером, бампом и CTA; 4) отдельно генерим варианты крео под каждый угол. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Главный буст даёт не генерация, а фильтрация. Просите модель сразу выкинуть: слабые хуки, общие фразы, несостыковки с оффером, перегретые обещания и мусорные CTA. Так вы не просто экономите часы, а снимаете 2–3 итерации ручной правки. Аналитика говорит сама за себя.

Ещё один ускоритель — шаблоны. Один раз фиксируете структуру для нутры, дейтинга или финтеха, и дальше меняете только переменные: гео, боль, триггер, формат крео. Это база для любого скейла.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: чем жёстче ТЗ для AI, тем меньше ручного труда и быстрее тест на ROI.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Почему LLM ломает продающие тексты в нутре: 5 ошибок, которые режут конверсию</b>

Главная ошибка — давать модели задачу «напиши продающий текст» без рамок. В итоге получаешь воду, общие обещания и крео, которое не цепляет боль. Нужен не копирайтинг в вакууме, а бриф: ЦА, триггер, оффер, запретные формулировки, формат преленда и цель — клик, лид или дожим.

Вторая проблема — LLM любит сглаживать острые углы. А в нутре продаёт не стерильный текст, а точный удар в боль: стыд, страх, дискомфорт, желание быстрых изменений. Если не задать эмоциональный угол, модель сделает «корректный» текст без давления. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если текст можно вставить в любой вертикали, он слабый.

Третья ошибка — отсутствие ограничений по структуре. Для нутры нужен скелет: хук, проблема, усиление, решение, CTA. Без этого LLM начинает размазывать смысл и теряет темп. Ещё один косяк — генерация без списка стоп-слов: модель легко лепит обещания про «гарантированно», «моментально», «навсегда», а это бьёт по модерации и доверию.

Рабочая схема простая: сначала задаём боль и механизм, потом тон, длину, запреты, примеры плохих фраз и только затем просим 3–5 вариантов. Лучшие крео и преленды рождаются не из одной генерации, а из серии жёстких правок. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>5 ошибок при использовании LLM в продающих текстах для нутры, которые режут конверт</b>

LLM не ломает крео сама по себе — её ломают кривым ТЗ. Самые частые косяки: — просят «сделай продающий текст», но не дают оффер, ЦА, триггер и запретные формулировки; — копируют один и тот же pain-point везде, из-за чего преленд и лендинг звучат как шаблон; — генерят текст без структуры: хук, проблема, усиление, бамп, CTA.

В нутре особенно больно бьёт размытый тон. Если модель пишет слишком «маркетингово», текст теряет доверие и не проходит через холодный трафик. Если слишком «в лоб» — режется модерацией и ломает аппрув. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: задаём уровень агрессии, список стоп-слов, формат доказательства и длину блока.

Ещё одна ошибка — не давать LLM контекст по боли и возражениям. В итоге она лепит общие фразы про «энергию» и «уверенность», а не закрывает конкретный страх: побочки, стыд, недоверие, отсутствие быстрых результатов. Для нутры это критично: текст должен не просто продавать, а снимать внутренний стоп у лида.

Финальный косяк — не тестировать вариации. Один и тот же оффер можно прогнать через 5 промптов: разный угол боли, разный CTA, разная степень жёсткости. Потом сравниваем не по вкусу, а по метрикам: CTR, CR, апрув. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как выжать из скриншота лендинга конкурента максимум инсайтов в Claude</b>

Скрин — не просто картинка. Это слепок логики оффера: где давят на боль, как ведут к форме, какие блоки тащат конверсию, а какие — мусорный шум. Вместо «нравится/не нравится» прогоняем через Claude и режем лендинг на слои.

Рабочая схема:
— скрин главного экрана + 2-3 ключевых секции;
— просим Claude выделить оффер, CTA, триггеры доверия, возражения и структуру прогрева;
— отдельно анализируем визуальные паттерны: контраст, длину формы, плотность текста, тип соцдоказательств;
— сравниваем с нашим прелендом и ищем, где просадка по логике.

Дальше подключаем бамп-логіку. Если на скрине виден сильный упор на urgency, Claude должен подсветить, чем он создаётся: таймером, ограничением по наличию, повтором CTA, «жёстким» first screen. Если акцент на доверии — ищем лицензии, отзывы, гарантии, бейджи, FAQ. Аналитика говорит сама за себя.

Полезный промпт-заготовка: «Разбери скрин лендинга как медиабайер. Сначала выпиши структуру блоков, затем — психологические триггеры, затем — слабые места, которые мешают конверсии. В конце дай 5 идей, что можно забрать в свой крео или преленд без копипаста». Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Если у вас есть только скрины конкурентов, уже можно собрать карту оффера, убрать лишнее из своего ленда и точнее попасть в мотив аудитории. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать кастомную базу знаний в Claude под одну вертикаль и не утонуть в шуме</b>

Если лить нутру, дейтинг или гемблу, общий чат-бот быстро начинает мылить ответы. Решение простое: делаем отдельную базу знаний под вертикаль и кормим её только тем, что реально влияет на пролив — офферы, боли, триггеры, ограничения, форматы крео, список запрещённых формулировок.

Структура базы: — ICP и сегменты аудитории; — рабочие углы и офферы; — примеры сильных хуков и CTA; — стоп-слова, banned claims, рискованные обещания; — возражения и ответы на них; — шаблоны прелендов, пушей, лендингов, саппорта. Чем чище разметка, тем меньше мусора в генерации.

Загружай не “всё подряд”, а только документы с одинаковой логикой: один файл = один блок знаний. Тогда Claude легче держит контекст и не смешивает, например, боли новичка и триггеры для тёплой аудитории. Для удобства добавь короткие метки: GEO, этап воронки, тип крео, уровень прогрева. Это база для любого скейла.

Как использовать на практике: сначала прогоняем через промпт и смотрим на апрув, потом режем всё, что не даёт конверт. Если база начинает плодить общие советы — значит, в ней мало полевых данных и много теории. Аналитика говорит сама за себя: чем точнее база под вертикаль, тем быстрее появляется рабочий крео и меньше бамп в правках.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: один раз собираешь вертикальный knowledge pack, дальше Claude работает как младший медиабайер, а не как генератор воды.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее: AI забирает рутину, а не логику</b>

Слабое место у медиабайера не в крео, а в подготовке: ресерч, углы, офферы, преленд, варианты хуков, чистка мусора. Именно здесь AI режет время, если не просить его «сделать красиво», а разложить задачу по блокам.

Рабочий пайплайн: 1) даёшь вводные по офферу, гео, ЦА и болям; 2) просишь собрать 10 углов захода; 3) из лучших — 5 заголовков, 5 офферных тезисов, 3 структуры преленда; 4) отдельно генеришь анти-бан формулировки и список стоп-слов. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Главный буст по времени даёт не генерация текста, а отсеивание. AI быстро выбрасывает слабые гипотезы, дубли и «воду», оставляя 2-3 связки, которые уже можно не собирать вручную с нуля. Это база для любого скейла: меньше хаоса, меньше переделок, быстрее старт пролива. ⚙

Чтобы не слить время обратно, держи шаблон промпта: ниша → боль → триггер → формат крео → ограничения по тону → задача на выход. Если промпт пустой, модель будет фантазировать. Если структура жёсткая — она экономит часы и даёт материал под тест. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее, не убивая качество на тестах</b>

Главный тормоз в подготовке связки — не крео, а ручная сборка: оффер, угол, преленд, УТП, офферные триггеры, офферные возражения. Вместо того чтобы жонглировать вкладками, прогоняем всё через один промпт и получаем черновик структуры за минуты.

Рабочая схема простая:
— даёшь AI вводные по офферу, GEO, ЦА и ограничению по тону;
— просишь собрать 3 угла подачи, 5 болей, 5 возражений и 2 варианта CTA;
— отдельно генеришь скелет преленда: хук, логика прогрева, блоки доверия, бамп;
— потом режешь лишнее и оставляешь только то, что реально закрывает клик в заявку.

Дальше включается нормальная фильтрация. Не тащим в пролив всё подряд: проверяем, где есть совпадение боли и обещания, где CTA не конфликтует с прелендом, где текст не разваливается на первом экране. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

На практике это убирает ручную возню с синхронизацией крео, преленда и оффера. Команда перестаёт спорить «как лучше», потому что у всех на столе один и тот же каркас связки. Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Кастомная база знаний в Claude: как не тонуть в хаосе вертикали</b>

Если льёшь одну и ту же вертикаль, Claude нельзя кормить общими вводными. Ему нужна своя база: офферы, болевые точки, ограничения, триггеры, язык крео, возражения, паттерны апрува. Иначе модель генерит «умный шум», а не рабочие связки.

Собирай базу не в виде простыни, а по слоям:
— продукт: УТП, гео, капа, стоп-факторы;
— аудитория: кто покупает, чего боится, что кликает;
— трафик: какие углы заходят, какие сливаются;
— compliance: что нельзя обещать и какие формулировки лучше резать;
— post-click: преленд, квиз, FAQ, дожим.

Дальше превращай это в рабочие промпты. Не «напиши крео», а «сгенерируй 10 хуков для холодного трафика на основе боли X, без обещаний результата, с упором на [триггер]». Не «сделай преленд», а «собери структуру преленда под возражение Y: тезис, доказательство, бамп, CTA». Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Самая частая ошибка — смешивать в одной базе всё подряд: инсайты, идеи, мусор из чатов, старые крео без меток. В итоге Claude не видит паттерн и начинает фантазировать. Рабочая схема простая: один документ = одна вертикаль, внутри — короткие блоки, теги по типу задачи, отдельно «что зашло» и «что похоронили».

Если база собрана правильно, вы включаете автоматизацию, выключаете рутину. Claude быстрее выдаёт релевантные углы, не ломает логику оффера и меньше жрёт время команды на брифы. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>5 ошибок LLM в продающих текстах для нутры, которые режут апрув и ROI</b>

LLM в нутре полезен, пока вы используете его как копирайтера-черновика, а не как автопилот. Главная ошибка — просить «сделай продающий текст» и ждать магию. В ответ получаете стерильный лендинг без боли, без триггера и без связки с оффером. Промпт должен задавать: ЦА, страх, обещание, формат, ограничения по тону.

Вторая ошибка — кормить модель общими вводными. Если в промпте нет возражений, оффера, механики, допускаемых формулировок и стоп-слов, текст уходит в воду. Для нутры это критично: нужен не «интересный текст», а связка «симптом → усиление боли → решение → CTA». Иначе крео и преленд не бьются между собой.

Третья ошибка — один и тот же текст гоняют на весь сплит. У нутры заходят разные углы: стыд, дискомфорт, возраст, внешний вид, бытовая неудобность. LLM нужно заставлять делать 3-5 вариаций одного смысла под разные боли. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Дальше оставляем только те связки, где клик не пустой, а лид не сыпется в мусор.

Четвертая ошибка — не делать факт-чек и антисмысловую зачистку. Модель любит лишние обещания, расплывчатые формулировки и левые медицинские намеки. Перед проливом режьте всё, что нельзя защитить логикой, и проверяйте: заголовок, первый экран, CTA, список выгод. Это база для любого скейла. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как превратить идею UGC-скрипта в ТЗ, которое режет брак и ускоряет пролив</b>

UGC-блогеру не нужен «креативный бриф на вдохновении». Нужен скрипт, который сразу отвечает на 4 вещи: кто говорит, какую боль цепляем, что показываем в кадре и чем заканчиваем. Если этого нет — получаешь крео с красивой болтовнёй и нулевым апрувом.

Схема простая: 1) вход — продукт, ЦА, оффер; 2) промпт — задача на сценарий; 3) выход — ТЗ по сценам. В промпт зашивай ограничения: длина хука, тон речи, запрет на лишние обещания, обязательный CTA. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

В хорошем ТЗ должны быть:
— первый кадр и текст на экране;
— 3-5 тезисов по боли/выгоде;
— указание на реквизит, жесты, B-roll;
— стоп-слова и запрещённые формулировки;
— финальный оффер без перегруза.
Если этого нет, продакшн будет додумывать за тебя, а это всегда бамп брака.

Дальше автоматизируешь шаблон: один мастер-промпт на все офферы, отдельные переменные под нишу, язык, длину ролика и формат площадки. Так команда не пишет ТЗ с нуля, а собирает его из блоков. Аналитика говорит сама за себя: меньше правок, быстрее запуск, стабильнее конверсия.

Оптимизируем не догадками, а логикой промпта. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Уникализированные преленды без мусора: как масштабировать тексты и не убить конверт</b>

Если клепать десятки прелендов вручную, ты быстро упираешься в одно и то же: смысл плавает, оффер размазывается, а уникальность превращается в кривой синонимайз. Нормальная схема — не переписывать каждый текст с нуля, а строить его из модулей: хук, боль, мостик к офферу, CTA.

Рабочая логика такая: базовый смысл фиксируем, а вариативность даём на уровне формулировок. Для каждого блока держим 5–10 заготовок: разные начала, разные усилители, разные переходы. Потом прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если текст теряет конкретику или ломает интонацию, модуль выкидываем.

Чтобы не получить одинаковые преленды, меняй не только слова, но и структуру:
— порядок аргументов;
— длину фраз;
— тип боли: деньги, время, риск, ошибка;
— формат CTA: мягкий, прямой, с триггером дефицита.

Дальше подключаешь фильтр качества: проверка на смысловые дубли, запрет на пустые синонимы, контроль ключевых сущностей. Если в тексте исчезает оффер, выгода или логика перехода, это не уникализация, а брак. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Сильная схема для прелендов — это когда 80% текста собирается по шаблону, а 20% добивается промптом под конкретный оффер. Тогда масштаб идёт без просадки по конверсии. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как генерировать десятки уникальных прелендов без ручной переписки текстов</b>

Уникализация преленда — это не «переписать пару слов», а собрать шаблон, где меняются смысловые блоки: заголовок, первый экран, доказательства, CTA. Если крутить только синонимы, антифрод и модерация быстро видят один и тот же каркас.

Рабочая схема такая:
— держим 3–5 базовых смысловых сценариев под один оффер;
— для каждого сценария готовим отдельный тон: боль, выгода, кейс, сравнение, FAQ;
— в промпт кладём запрет на повтор фраз, одинаковые вступления и одинаковую длину абзацев;
— отдельно просим менять порядок аргументов и форму CTA.

Чтобы генерация не превращалась в кашу, задаём LLM ограничения: список фактов, которые нельзя выдумывать, словарь допустимых терминов и блоки, которые можно перетасовывать. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если текст проходит, но выглядит как клон, режем общие фразы и усиливаем вариативность структуры. Аналитика говорит сама за себя: лучше работают тексты, где меняется не лексика, а логика подачи.

Практика простая: сначала собираете 1 сильный мастер-преленд, потом через промпт делаете 10–20 версий с разными входами, доказательствами и CTA. Это база для любого скейла.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный контент-пайплайн для медиабаинга: как не умирать на крео</b>

Если креативы собираются вручную, команда всегда упирается в бамп: дизайнер занят, копирайтер в простое, продакшн тормозит пролив. Решение — не «нанять ещё одного», а собрать конвейер, где LLM закрывает черновик, а человек только режет мусор и ставит апрув.

Схема простая: 1) вход — оффер, ЦА, боли, формат; 2) генерация — 20-50 углов, хедлайнов, CTA, преленд-структур; 3) фильтр — антиспам, соответствие лендингу, отсутствие запрещёнки; 4) упаковка — в таблицу или таск-трекер с тегами по GEO, связке и этапу воронки.

Критичный момент — не плодить «крео ради крео». Каждый пайплайн должен отдавать артефакт, который сразу идёт в тест: текст для UGC, скрипт для видео, варианты преленда, список офферных триггеров. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если у команды нет метки результата, автоматизация превращается в мусорный завод.

Настройка для масштаба: один мастер-промпт на формат, отдельные переменные под оффер и аудиторию, единый шаблон оценки качества. Тогда медиабайер не ждёт «готово», а получает поток заготовок, из которых быстро собирается сплит.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Аналитика говорит сама за себя: где пайплайн даёт больше тестов за день, там и растёт ROI.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>LLM в нутре ломают конверт чаще всего из-за 5 банальных ошибок</b>

Когда медиабайер пихает LLM в продающий текст, он часто получает «красиво», но не «продаёт». Главная ошибка — просить «сделай сильный оффер» без брифа по боли, гео, возражениям и желаемому действию. В итоге модель пишет среднюю лирику, а не текст под клик и апрув.

Вторая проблема — отсутствие жёсткой структуры. Для нутры нужен не эссе-формат, а связка: боль → усиление → причина → решение → CTA. Если этого скелета нет, крео и преленд разваливаются уже на первом экране. Третья ошибка — генерация одного варианта. Нормальный пайплайн: 3–5 гипотез, потом прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Ещё два косяка бьют по ROI прямо в лоб: LLM пишет слишком общо и слишком «в лоб» продаёт. Общие фразы не цепляют ЦА, а агрессивный пуш вызывает отторжение и режет дочитку. Для нутры важны конкретные симптомы, бытовые триггеры и язык, который звучит как живой пользователь, а не как копирайтер на зарплате.

Фикс простой: задавай LLM формат, тон, запреты, список триггеров и пример плохого/хорошего текста. Потом режь всё, что не работает на клик, дочитку и бамп в конверсию. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Какая модель Claude быстрее вытаскивает пользу из массивов арбитражных данных</b>

Если у тебя на входе не «табличка», а пачка логов, сплитов, крео, прелендов и фидов, важна не болтовня модели, а её поведение на длинном контексте. В таких задачах слабое место — не генерация текста, а удержание структуры: источники, дубли, выбросы, связки оффер → GEO → крео.

Практика простая:
— для первичной чистки и нормализации берёшь модель, которая держит длинный контекст без распада на куски;
— для сравнения сегментов и поиска паттернов — ту, что лучше тянет логические связи;
— для финального резюме и action items — более быструю и дешёвую, если вход уже причесан.

На больших массивах данных Claude ценен тем, что не теряет нить в многошаговых промптах: можно прогнать выгрузку через фильтр, потом через кластеризацию, потом через интерпретацию. Но если сразу скормить сырой хаос, любая модель начнёт фантазировать. Поэтому сначала задаёшь схему: поля, формат ответа, критерии аномалий. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Ключ к ROI тут не в «самой умной» модели, а в разбиении пайплайна: одна чистит, другая сравнивает, третья пишет выводы. Так снижается шум, растёт стабильность выводов и меньше ручного бампа по отчётам. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Как через скриншоты лендингов вытащить офферы, боли и слабые места конкурента

Заливаешь в Claude не один скрин, а пачку: первый экран, блок с оффером, форма, FAQ, финальный CTA. Дальше просишь не «оценить сайт», а разложить его по структуре: оффер, триггеры доверия, возражения, точки трения, логика CTA. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Рабочая схема такая: 1) сравнить, как конкурент формулирует ценность на первом экране; 2) вытащить, какие боли он бьёт в заголовках и подзаголовках; 3) найти, где он теряет конверсию — лишние поля, перегруженная форма, слабый бамп, кривая иерархия. Claude хорошо видит паттерны, если попросить дать таблицу: «элемент / функция / риск для конверсии / как украсть без копипаста».

Промпт должен заставлять модель думать как медиабайер, а не как дизайнер. Проси отдельно: «какие 3 гипотезы по росту CR можно проверить на моём ленде», «какие элементы можно вынести в крео», «какие возражения надо закрыть до формы». Это база для любого скейла.

Фишка в том, что по скриншотам можно собрать не просто разбор, а карту для пролива: где усиливать доверие, где резать шум, где менять структуру преленда. Аналитика говорит сама за себя.

Не ищи в чужом ленде вдохновение — вынимай из него механику конверсии и сразу превращай в свой тестовый сплит.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Автоматизация скриптов для UGC: как за 10 минут собрать ТЗ, а не переписку на 2 дня</b>

UGC-блогер чаще всего сливает время не на съёмку, а на согласование: бриф расползается, смыслы теряются, правки летят по кругу. Решение — не «лучше объяснять», а жёстко собрать промпт-структуру под сценарий. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Скелет ТЗ простой:
— цель крео: лид, клик, досмотр, доверие;
— аудитория: кто смотрит и какая боль;
— оффер: один продукт, одна выгода, один CTA;
— формат: talking head, распаковка, POV, отзыв;
— ограничения: слова-табу, длительность, обязательные тезисы.

Дальше AI делает черновик скрипта в нужной логике: хук на 1–2 секунды, проблема, демонстрация, соцдоказательство, финальный CTA. Если нужен пролив под несколько углов, просите 3 версии: рациональную, эмоциональную и «бытовую». Так проще тестить крео без ручной каши.

Отдельно автоматизируйте блок правок: не «переделай поярче», а «сократи до 90 слов», «убери обещание», «добавь конфликт в первые 5 секунд», «сделай речь живее, без канцелярита». Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Когда у вас есть шаблон ТЗ, скорость производства растёт, а качество становится повторяемым. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Как вскрывать лендинги конкурентов по скриншотам, не тратя час на ручной разбор

Claude нормально ест скрины и вытаскивает не «красоту», а механику страницы. Твоя задача — не просить «проанализируй лендинг», а разложить его на блоки: оффер, триггеры, доверие, CTA, возражения, визуальный шум.

Рабочий промпт: Разбери скриншот лендинга как медиабайер. Дай структуру страницы по блокам, цель каждого блока, сильные/слабые места для конверсии, где теряется доверие, какие элементы толкают к клику. Отдельно выпиши 5 гипотез, что можно украсть в крео или преленд.

Дальше прогоняем не один скрин, а серию: первый экран, середина, форма, блок с отзывами, финальный CTA. Так видно, где у конкурента держится внимание, а где он просто дожимает текстом. Аналитика говорит сама за себя: если первый экран не объясняет выгоду за 3 секунды, дальше уже бампают воздух.

Еще один полезный заход — сравнение двух лендингов. Кидаешь оба скрина и просишь Claude ответить: у кого сильнее оффер, у кого лучше социальное доказательство, у кого чище путь до конверсии. Это база для любого скейла: быстро находишь паттерны, которые можно забрать в свой преленд без копипаста.

Финал простой: прогоняем через промпт и смотрим на апрув идей, а не на «красивый дизайн». Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее: AI режет не крео, а рутину</b>

Главный слив времени в подготовке связки — не дизайн и не написание текста, а поиск углов, сборка оффера и ручная проверка гипотез. Когда это делают 3–4 человека, процесс растягивается на часы и плодит лишние версии.

Схема рабочая:
— В промпт кидаем оффер, ЦА, боль, гео, ограничения по крео и преленду.
— Просим LLM выдать 10 углов подачи, 5 заголовков, 5 CTA и 3 варианта структуры преленда.
— Отдельно прогоняем через промпт риски: стоп-слова, несоответствие обещаний, конфликт между крео и лендингом.

Дальше не лепим всё подряд. Берём 2–3 самых чистых варианта, собираем их в таблицу и сразу помечаем: какой угол бьёт в боль, какой даёт доверие, какой можно масштабировать без переписывания всего пакета. Аналитика говорит сама за себя: если связка собрана логично, апрув и CTR растут быстрее, чем при ручной «творческой» сборке.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный пайплайн контента для медиабаинга: как не упереться в ручной продакшн</b>

Если крео и преленды собираются вручную, команда быстро упирается в бутылочное горлышко: идеи есть, а скорость пролива падает. Пайплайн нужен не «для красоты», а чтобы контент шел по конвейеру: бриф → генерация → проверка → адаптация → загрузка.

Скелет пайплайна простой:
— вход: оффер, ЦА, угол, ограничения по модерации;
— генерация: пачка хуков, заголовков, текстов, вариаций крео;
— фильтр: отсев мусора по чек-листу, а не по настроению;
— упаковка: формат под конкретный источник трафика и гео.

Ключевой момент — не просить LLM «сделай креатив», а задавать структуру выхода. Тогда можно сразу получать 10-20 вариантов под разные боли, стадии прогрева и уровни агрессии. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Все, что не проходит фильтр, не попадает в прод.

Дальше подключается логика итераций: лучшие связки помечаются, слабые — режутся, а промпт дорабатывается на основе фактических метрик по кликам, удержанию и конверсии. Аналитика говорит сама за себя.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Если пайплайн собран правильно, команда перестает «придумывать каждый раз заново» и начинает штамповать рабочие вариации без потери контроля. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Уникализированные тексты для прелендов: как штамповать без потери смысла</b>

Копипасту в прелендах убивает не только модерация — она режет конверт. Если текст выглядит как собранный из шаблона, юзер не дочитывает, а связка начинает проседать по CTR и апруву. Нормальная схема здесь не «переписать руками», а собрать конвейер уникализации.

База для генерации: 1) смысловой каркас оффера, 2) список допустимых тезисов, 3) набор переменных — гео, боль, триггер, возражение, CTA. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если меняется только синоним, это мусор. Если меняется подача, структура и акценты — уже рабочая версия. Аналитика говорит сама за себя.

Что лучше варьировать: заголовок, первый экран, порядок аргументов, микрокейсы, вопросы в подводке. Что нельзя ломать: обещание, логику оффера и ключевые триггеры, иначе преленд уедет в креатив, а не в прогрев. Для массовой генерации держите 3 слоя: статический смысл, динамические вставки, стилистический слой. Это база для любого скейла.

Практика простая: храните промпт как шаблон с переменными, а не как один текст. На выходе сразу фильтруйте дубли по смыслу, а потом прогоняйте 3–5 вариантов на тестовый пролив. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Какая модель Claude тянет большие массивы арбитражных данных без лишнего шума</b>

Когда на входе не 20 лидов, а пачка логов, постбэков, выгрузка сплитов и креативов, модель нужна не «умная», а стабильная. Для такого объёма Claude удобнее сравнивать по трём метрикам: удержание контекста, качество структурирования и скорость выжимки сигналов из мусора.

Claude с коротким контекстом норм для точечных задач: почистить таблицу, найти дубликаты, собрать гипотезы по крео. Но как только в запросе появляются длинные цепочки событий — клик, преленд, апрув, апсейл, возврат — слабая модель начинает терять причинно-следственные связи. Итог: красивый ответ, но ROI там только в фантазии.

На больших массивах лучше работает схема: сначала модель выравнивает данные в единый формат, потом другая — уже ищет паттерны. • этап 1: нормализация полей и тегов; • этап 2: группировка по офферу, гео, связке; • этап 3: поиск аномалий по конверсии и бампу. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если модель путает столбцы или срезает хвосты, в скейл её не ставим.

Практика простая: для хаотичных выгрузок берём модель с лучшим удержанием длинного контекста, для рутинной сортировки — более дешёвую и быструю. Аналитика говорит сама за себя: одна модель экономит время на разметке, другая — на разборе причин просадки. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>UGC-скрипт без хаоса: как превратить идею в ТЗ, которое реально снимают</b>

Если блогер получает «сделай нативно, но продающе», на выходе обычно крео без структуры. Нужен пайплайн: идея → тезис → боль → демонстрация → CTA. Тогда сценарий перестаёт быть вкусовщиной и становится задачей с понятным результатом.

Шаблон ТЗ для UGC держим в 5 блоках:
— хук: 1 фраза, которая цепляет боль или желание;
— проблема: что у аудитории не работает;
— решение: продукт в одном предложении;
— доказательство: действие, сравнение, бенефит;
— CTA: что человек делает после просмотра.

Для автоматизации не надо писать роман. Прогоняем вводные через промпт: ниша, аватар, оффер, формат ролика, триггер, запреты, тон голоса. На выходе получаем не «текст для блогера», а ТЗ с ролями, таймингом, акцентами и списком обязательных смыслов. Это база для любого скейла.

Чтобы не ловить бамп по правкам, сразу добавляйте ограничения: длина реплик, стоп-слова, что нельзя показывать, где должен быть продукт в кадре, какие возражения закрыть. Потом остаётся только проверить, не потерялась ли логика оффера и не сломался ли хук.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: хороший промпт экономит часы на брифах и ускоряет выпуск крео без потери конверсии.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как разобрать лендинг конкурента по скриншоту и вытащить рабочие триггеры</b>

Claude нормально ест скриншоты ленда, если не кормить его кашей из 20 экранов. Берёшь 3–5 ключевых срезов: первый экран, блок оффера, соцдоказательства, форма/CTA, возражения. Дальше просишь не «оценить дизайн», а разложить страницу по воронке: хук, оффер, доверие, дожим, бамп.

Промпт строим так: 1) опиши структуру страницы; 2) выпиши все CTA и их формулировки; 3) найди паттерны снятия боли; 4) отметь, где усиливается срочность; 5) предположи, на какую аудиторию давят. Это база для любого скейла — аналитику не надо читать лендинг глазами, он сразу получает карту механик.

Дальше включаем режим сравнения. Даёшь Claude 3–5 скринов разных конкурентов и просишь таблицу: у кого сильнее первый экран, где жестче оффер, где лучше доверие, где проседает логика перехода. На выходе видно не «красиво/некрасиво», а какие элементы повторяются у топов и что можно бампнуть в своём крео и преленде. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Фильтр простой: если скрин не объясняет, почему человек должен кликнуть сейчас, значит на ленде слабый триггер. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Какая модель Claude тащит большие массивы арбитражных данных, а какая сыпется на шуме</b>

Когда в один промпт летят логи спенда, выгрузки по крео, статусы лидов и комментарии баинга, важна не “умность” модели, а стабильность на длинном контексте. Для такого пайплайна смотрим на три вещи: держит ли модель структуру, не теряет ли сущности и умеет ли сжимать массив без потери сигналов.

На практике младшие модели быстрее и дешевле подходят для первичной чистки: убрать мусор, привести поля к одному формату, разметить кампании по тегам. Но как только в данных появляется много пересечений — разные GEO, офферы, связки, повторяющиеся названия — они чаще путают связи и начинают резать полезный контекст.

Старшие модели лучше заходят на этапах, где нужен разбор причин: почему просела апрувка, где ломается воронка, какие крео дают бамп по CTR, а какие только жгут капу. Их сильная сторона — не просто прочитать таблицу, а собрать из неё рабочий вывод для медиабайкера. Аналитика говорит сама за себя, если промпт заставляет модель сначала нормализовать данные, а потом уже искать паттерны.

Рабочая схема простая: 1) мелкая модель чистит и структурирует; 2) сильная — ищет аномалии и формирует гипотезы; 3) финальный запрос — только на конкретное решение. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если модель стабильно держит сущности и не фантазирует, её можно ставить в поток. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный пайплайн крео для медиабаинга: как не стопорить пролив</b>

Если крео делаются вручную, команда всегда упирается в один и тот же бамп: дизайнер занят, копирайтер в очереди, медиабайер ждёт. Решение — не «ускорить людей», а собрать конвейер, где каждый этап отдаёт результат в следующий без лишних касаний.

Схема простая: бриф → генерация углов → вариации текста → упаковка под формат → проверка на антиспам и читабельность → отправка в тест. На каждом шаге нужен чёткий input/output, иначе пайплайн превращается в чат с хаосом. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Рабочая настройка для LLM:
— бриф в виде структуры, а не полотна текста;
— отдельно список триггеров, офферов и ограничений;
— шаблоны под разные связки: преленд, нативка, UGC, статик;
— генерация сразу пачкой, чтобы сравнивать не «лучшее крео», а набор гипотез;
— автопометка: угол, тон, боль, CTA.

Дальше важна не красота, а фильтр. Всё, что не проходит по длине, тону, обещаниям и читаемости, режется до отправки в прод. Это экономит часы на ручной правке и снижает количество мусора в тесте. Аналитика говорит сама за себя.

Когда пайплайн собран, команда перестаёт обсуждать, «кто что напишет», и начинает масштабировать гипотезы. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как выбрать Claude для больших массивов арбитражных данных без лишнего шума и перерасхода</b>

Когда в таблице не 200 строк, а десятки тысяч событий по сплитам, крео и прелендам, решает не «умная» модель, а та, что не теряет контекст на длинной дистанции. Для первичной чистки и классификации обычно хватает более лёгкой модели: она быстро размечает лиды, офферы, гео, источники и не жрёт бюджет на рутине.

Если задача сложнее — искать паттерны в логах, сравнивать группы кампаний, собирать гипотезы по просадке ROI — нужен более сильный контекстный режим. Он лучше держит связи между колонками, замечает пересечения по часу, площадке, крео и связке, а не только по одному признаку. Тут уже начинается не «помощник», а аналитический движок.

Правило простое:
— лёгкая модель: дедупликация, нормализация, тегирование, короткие сводки;
— средняя: сегментация, аномалии, сравнение связок, разбор причин;
— сильная: длинные цепочки данных, много условий, выводы по сквозным закономерностям.

Важный момент: не пихайте в промпт всё подряд. Разбейте массив на слои, задайте одну задачу на один проход, а потом склейте выводы. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Аналитика говорит сама за себя: чем чище вход, тем стабильнее вывод и выше ROI автоматизации.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Системный промпт для заголовков крео: как выжать CTR без гадания</b>

Слабый заголовок убивает креатив раньше, чем его увидит медиабайер в сплите. Поэтому промпт должен не «писать красиво», а выдавать варианты под конкретный оффер, боль и угол подачи.

Рабочая схема:
— роль: «ты senior direct-response copywriter»
— входные данные: ниша, оффер, ЦА, триггер, запретные слова, длина
— задача: 20 заголовков, из них 5 с цифрами, 5 с болью, 5 с curiosity, 5 с benefit
— правило: без общих фраз, без повторов, без воды

Дальше добавляешь фильтр качества: заголовок должен быть коротким, конкретным, с одним смысловым ударом. Если оффер про экономию — дави на loss aversion. Если про результат — на скорость и простоту. Если про редкую механику — на любопытство. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Чтобы не получать мусор, заставь модель самооценивать каждый вариант по 3 критериям: ясность, сила триггера, пригодность для крео. Плохие варианты — в отбраковку, хорошие — в отдельный блок для теста. Это база для любого скейла.

Итог простой: один нормальный системный промпт экономит десятки итераций на крео и ускоряет поиск связки, которая держит CTR и не сливает бюджет в пустоту.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Какая модель Claude тянет большие массивы арбитражных данных без мусора в выводе

Когда в промпт летят логи, таблицы апрува, статусы крео и фидбэк по прелендам, слабая модель начинает «догадываться». В итоге вместо аналитики получаем красивые, но бесполезные обобщения. Для медиабайера это прямой слив времени: не тот инсайт — не тот бамп — не тот ROI.

По практике на больших массивах лучше работают модели, которые держат контекст и не теряют структуру:
— для сводки по кампаниям и группам: одна модель, которая хорошо режет шум и делает компактный вывод;
— для разметки причин просадки: модель с более строгой логикой и явными правилами;
— для сравнения крео, прелендов и связок: та, что лучше держит длинные цепочки зависимостей, а не только отдельные строки.

Ключ не в «умности», а в дисциплине входа. Если дать сырой дамп, любая модель начнёт плыть. Рабочая схема такая: сначала нормализуем поля, потом просим выделить аномалии, затем — собрать гипотезы в приоритетный список. input → cleanup → ranking → action — так анализ не разваливается на шум.

Если упростить: одна модель полезнее на извлечении фактов, другая — на интерпретации и поиске связей. Внутри команды это решается тестом на одном и том же наборе данных: смотрим, где меньше галлюцинаций, где выше точность классификации, где быстрее получается решение без ручной допилки.

Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Системный промпт для заголовков креативов: как не кормить ИИ мусором</b>

Если просишь LLM «придумай 20 заголовков», получаешь шум. Если задаёшь роль, цель, аудиторию и ограничения — на выходе уже есть материал под пролив. Для креативов это критично: заголовок должен цеплять, а не просто быть «красивым». Нужен не текст, а триггер на клик.

Рабочая схема промпта:
— роль: «ты медиабайер и direct-response копирайтер»;
— задача: «сгенерируй 15 заголовков под [оффер]»;
— входные данные: ЦА, боль, уровень осведомлённости, формат крео;
— ограничения: длина, тон, запрет на воду, без клише;
— критерий: каждый заголовок должен бить в одну боль и содержать один паттерн внимания.

Добавь блоки на вариативность: выгружай заголовки через страх, выгоду, любопытство, контраст и социальное доказательство. Потом прогоняй через промпт второй раз: «оставь только те, где есть конкретика, конфликт и ясный outcome». Так ты режешь мусор до того, как он улетит в дизайнерский бамп. Аналитика говорит сама за себя: слабые формулировки сливают CTR ещё на первом экране.

Ещё один фильтр — просить не просто список, а таблицу с разметкой: «угол», «эмоция», «тип триггера», «потенциал для крео». Это ускоряет отбор и помогает быстро собирать связки под разные преленды и аудитории. Это база для любого скейла.

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать кастомную базу знаний в Claude под одну вертикаль и перестать тонуть в шуме</b>

Сильный Claude в медиабаинге — это не «умный чат», а контекстная машина. Если скормить ему разрозненные крео, офферы и FAQ, он даст среднюю кашу. Если собрать базу под одну вертикаль, он начинает работать как внутри команды: быстрее пишет преленды, точнее ловит боли и меньше фантазирует.

Что кладём в базу: • офферные УТП и ограничения; • портрет ЦА и триггеры; • список стоп-слов и запрещённых обещаний; • 20–30 лучших крео с разметкой, почему они зашли; • ответы саппорта, возражения, бамп-сценарии; • словарь вертикали. Чем уже вертикаль, тем жёстче фильтр на мусор. Важно не сваливать всё в одну простыню — Claude лучше переваривает структурные блоки, чем хаос.

Настройка простая: делаем отдельный проект под вертикаль, внутри — файлы по ролям. Один файл = одна задача: крео, преленд, антифрод, саппорт, комплаенс. В промпте всегда задаём роль, формат и ограничение: «пиши только под эту ЦА», «не используй обещания из стоп-листа», «собери 5 углов атаки на один оффер». Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Если база живая, а не архивная, Claude начинает выдавать не просто текст, а рабочие заготовки под пролив: заголовки, связки, FAQ-блоки, варианты бампа. Это база для любого скейла: меньше ручной правки, выше скорость тестов, меньше брака в крео. Аналитика говорит сама за себя.

Начинай с одной вертикали и 10–15 сильных документов, потом докручивай базу по факту апрува и конверсий. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Уникализированные тексты для прелендов без ручной возни — схема на масштаб</b>

Если у вас один и тот же оффер крутится на 20 связках, ручная перепись текста убивает скорость. Нужна не «креативность», а система: базовый смысл остаётся, а формулировки, порядок блоков и микроакценты меняются по шаблону.

Рабочая логика простая:
• задаёте 5–7 смысловых блоков преленда;
• для каждого блока храните 3–5 вариантов тезиса;
• промпт просит LLM собирать текст из разных комбинаций, не трогая оффер, боли и CTA;
• на выходе прогоняете антидубль: длина фраз, частотные слова, пересечения по n-граммам.

Чтобы тексты не выглядели как копипаста, меняйте не только синонимы, а структуру: где-то начинайте с боли, где-то с механики, где-то с кейса. Плюс обязательно разносите ритм: короткие строки, средние абзацы, точечные усилители. Это база для любого скейла.

Технически удобно держать 3 слоя: шаблон блока, библиотека формулировок и финальный генератор. Тогда один и тот же преленд легко выпускать под разные гео, аудитории и углы без ручного редактирования каждого куска. Аналитика говорит сама за себя: меньше времени на продакшн, быстрее тест гипотез, чище A/B.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: сначала собираете каркас, потом прогоняете через промпт, и только после этого смотрите на апрув и поведение связки.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать базу знаний в Claude под одну вертикаль и перестать кормить промпт мусором</b>

Когда лупишь по одной вертикали, универсальный ассистент быстро превращается в генератор воды. Нормальная схема — сделать отдельную базу знаний под оффер, ГЕО и тип трафика: FAQ, возражения, правила модерации, офферы, преленды, оффлайн-конверсии, связки крео. Тогда Claude отвечает не «в целом правильно», а в логике конкретного пролива.

Базу собираем не свалкой, а слоями:
— слой 1: продукт и оффер, без лирики;
— слой 2: боли, триггеры, стоп-слова, ограничения;
— слой 3: лучшие крео и разбор, почему они дали апрув;
— слой 4: ответы саппорта, скрипты дожима, возражения;
— слой 5: таблица «что заходит / что режется».

Дальше задаёшь Claude жёсткую рамку: роль, вертикаль, ГЕО, цель, формат ответа, запрет на выдумки. В промпт сразу вшиваешь правило: если данных не хватает — задавай уточнение, а не фантазируй. Это база для любого скейла.

Чтобы база реально работала, обновляй её не по настроению, а после каждого важного сплита: новый топ-крео, новый паттерн отказов, новый антифрод-сигнал. Так LLM начинает не просто помогать, а вытаскивать рабочие паттерны быстрее ручного ресёрча.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: одна вертикаль — одна база — один язык промпта. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Промпт для заголовков крео: как заставить LLM писать кликабельнее, а не умнее</b>

Сильный заголовок для крео — это не «креативность», а набор ограничений. Модель должна понимать: для кого пишем, какую боль бьём, какой оффер нести и какой триггер давит на CTR. Без этого получаются красивые, но мёртвые формулировки.

Системный промпт собираю так:
— роль: «ты директ-реакшн копирайтер под перформанс»
— задача: 20 заголовков под один оффер
— рамки: длина, тон, язык аудитории, запрет на воду и канцелярит
— критерий: каждый заголовок должен цеплять конкретной выгодой, конфликтом или любопытством

Чтобы не ловить мусор, добавляю входные данные: продукт, аудитория, страх/желание, формат крео, стоп-слова, список допустимых углов. Это резко режет галлюцинации и делает выдачу ближе к реальному проливу, а не к копирайтерскому эссе. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Дальше не просим «сделай лучше», а дробим задачу: сначала заголовки по боли, потом по выгоде, потом по бампу/дефициту, потом по контрасту. Такая схема даёт не один удачный вариант, а пул под тест. Аналитика говорит сама за себя: выигрывают не самые умные, а самые ясные.

Если нужен стабильный результат, промпт должен не вдохновлять модель, а сужать её. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>UGC-скрипт без хаоса: как за 10 минут собрать ТЗ для блогера и не ловить брак</b>

UGC ломается не на съёмке, а на брифе. Если идея размазана, блогер делает «красиво», но не продаёт. Нужна схема: проблема → триггер → демонстрация → оффер → CTA. Это база для любого скейла.

Сначала прогоняем вводные через промпт: продукт, ЦА, боли, возражения, формат площадки, длина ролика, запреты бренда. На выходе просим не «текст», а структуру сцены: хук, основной блок, бамп к офферу, финальный CTA. Так меньше правок и выше апрув крео.

Дальше автоматизируем рутину:
— генерация 5–10 хуков под разные углы
— адаптация под мужскую/женскую подачу, экспертный или бытовой тон
— отдельный блок с визуальными подсказками: что показать в кадре, где зум, где UGC-паузa
— чек на стоп-слова и запрещённые обещания

Формат ТЗ держите жёстким: цель ролика, one-liner оффера, структура по секундам, список must-have фраз, список нельзя, референсы по монтажу. Чем меньше воды, тем быстрее блогер отдаёт рабочий материал без бесконечных бамп-правок. Аналитика говорит сама за себя.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: один промпт на идею, второй на сценарий, третий на проверку. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее и не утонуть в ручной рутине</b>

Главный тормоз при подготовке связки — не крео и не преленд, а хаос в голове. AI тут нужен не как «генератор текста», а как конвейер: разбить задачу на этапы и снять с себя черновую работу.

Схема простая: 1) выгружаем оффер, ЦА, боли, ограничения; 2) прогоняем через промпт и получаем 10–20 углов подачи; 3) отдельно генерим заголовки, хуки, CTA и идеи визуала; 4) просим LLM собрать 3–5 готовых вариантов связки под разные этапы воронки. Включаем автоматизацию, выключаем рутину.

Чтобы не получить мусор, задавай модели рамки: гео, источник трафика, тон, запреты, длина текста, формат преленда, тип крео. Чем точнее вход, тем меньше правок на выходе. Аналитика говорит сама за себя: если на правки уходит больше 20–30% времени, промпт кривой.

Дальше — рефакторинг. Не переписывай связку вручную, а проси AI упростить оффер, усилить первый экран, убрать воду, адаптировать под cold/warm трафик. Это база для любого скейла.

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув: если черновик собирается за 15 минут вместо часа, значит система работает.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Уникализированные преленды без ручной правки: схема для масштаба</b>

Если преленд клонируется через копипасту, он быстро палится по шаблону. Нужен не «рерайт ради рерайта», а система: один смысл, разные формулировки, одинаковая структура оффера.

База такая:
— выделяешь блоки с переменной логикой: заголовок, подводка, боль, CTA;
— фиксируешь неизменяемые куски: факты, дисклеймеры, условия;
— задаёшь 3-5 вариантов тона: агрессивный, нейтральный, экспертный, бытовой;
— прогоняешь каждый блок через отдельный промпт, а не весь преленд целиком.

Так ты не получаешь «кашу» из текста, где ломается смысл, а собираешь конструктор. Важно держать ограничения: длина предложения, словарь, запрет на повтор ключевых фраз, смена порядка аргументов. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Для контроля качества делай чек:
• смысл не съехал;
• оффер читается с первого экрана;
• нет одинаковых синтаксических хвостов;
• CTA не выглядит вставкой из другой страницы;
• текст не теряет конверсионную логику после замены слов.

Если нужен масштаб, не жми «сгенерировать всё сразу». Включаем автоматизацию, выключаем рутину: сначала шаблон, потом пачка вариаций, потом ручной бамп только там, где текст влияет на клик и заявку. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>5 ошибок при генерации продающих текстов для нутры через LLM — сливают апрув и ROI</b>

LLM отлично пишет объём, но без рамок начинает лепить «продающий» мусор. В нутре это особенно больно: текст вроде убедительный, а на ленде не держит внимание и не дожимает до действия.

• Ошибка №1 — давать промпт без УТП, боли и механики оффера. Модель заполняет пустоты общими словами, а не продаёт конкретный бенефит.
• Ошибка №2 — просить «сделай мощнее». Без сегмента ЦА, триггера и стадии боли получаешь одинаковый крео-текст под любой оффер.

Ещё две классики: перегружать текст медицинскими обещаниями и сразу пускать в прод без QA. Если не прогнать текст через чек-лист на фактические риски, офферные стоп-слова и логику перехода от боли к решению, потом ловишь просадку по конверсии и бамп по отклонениям.

Рабочая схема простая: сначала задаём структуру — боль, усиление, механизм, доказательство, CTA; потом ограничиваем стиль и длину; затем просим 3–5 вариаций под разные углы. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: LLM должна усиливать ваш оффер, а не заменять медиабайера в голове. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Парсинг Keitaro через Claude: отчёт не читаем вручную, а вытаскиваем логику</b>

Keitaro даёт сырой массив по потокам, офферам, субам и капам. Проблема не в данных, а в том, что руками ты видишь только верхушку: где просел CTR, где сдох бамп, где льёт мусорный плейсмент. Claude это превращает в разбор без ручного копания.

Рабочая схема простая:
• выгружаешь отчёт по нужным срезам: campaign, source, offer, subid, country, device;
• чистишь таблицу от пустых строк и лишних колонок;
• задаёшь промпт: найти аномалии, слабые связки, перекосы по конверсиям, точки для перераспределения бюджета.

Дальше Claude уже не «читает цифры», а строит гипотезы: где крео даёт клики без апрува, где преленд не дожимает, где одна связка съедает капу и тащит вниз общий ROI. Аналитика говорит сама за себя, если в промпте попросить сравнить сегменты между собой, а не просто пересказать таблицу.

Формат ответа тоже надо зафиксировать: список проблем, причина, действие, приоритет. Так ты получаешь не чатик с умными словами, а готовый лист задач для медиабайера и баера. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Это база для любого скейла: Keitaro даёт данные, Claude — структуру решения, а ты выключаешь рутину и быстрее режешь минусовые хвосты.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать ТЗ на UGC-скрипт так, чтобы блогер не гадал, а сразу снимал</b>

UGC-скрипт ломается не на съёмке, а на кривом ТЗ. Если оставить блогеру «сделай живо и нативно», на выходе получишь воду, бамп без смысла и крео без оффера. Нужна структура: хук, проблема, демонстрация, proof, CTA.

Сначала вытащите из оффера три слоя: кому, зачем, почему сейчас. Потом прогоняем через промпт и смотрим на апрув: что человек должен почувствовать в первые 3 секунды, какой страх закрыть и какой триггер дожать. Это база для любого скейла.

В ТЗ фиксируйте не «что говорить», а рамку:
— формат: talking head, unboxing, screen demo;
— длительность каждого блока;
— обязательные тезисы и стоп-слова;
— визуальные маркеры: товар в кадре, крупный план, жест, реакция;
— 2-3 варианта хука, чтобы не упереться в один заход.

Если хотите меньше правок, добавляйте логику проверки:
• есть ли в первом блоке боль;
• показан ли продукт, а не просто лицо;
• есть ли конкретный результат или сравнение;
• понятен ли CTA без доп. объяснений. Аналитика говорит сама за себя: чем жестче рамка, тем меньше переписываний и быстрее пролив.

Итог простой: автоматизируйте не сам креатив, а сборку ТЗ. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта — и получаем скрипты, которые реально можно отдавать в продакшн.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Непрерывный пайплайн контента для медиабаинга: чтобы крео не умирали на ручнике</b>

Когда команда генерит крео вручную, узкое место почти всегда одно: не идеи, а скорость сборки. Чтобы не стопорить пролив, пайплайн надо строить как конвейер: бриф → гипотеза → генерация → проверка → пакет в запуск.

Держите связку из 4 блоков:
• Бриф в шаблоне: оффер, ЦА, триггер, запреты, формат
• Генерация через LLM: 10–20 вариаций заголовков, углов, CTA
• Автопроверка: тон, длина, стоп-слова, соответствие преленду
• Роутинг: сразу в папку / таблицу / таск-трекер для дизайна и залива

Главная ошибка — пытаться сразу получить «идеальный креатив». Правильный процесс: сначала широкий пул, потом отсев по логике промпта, потом быстрый бамп лучших вариантов в продакшн. Так команда не спорит о вкусе, а работает по метрикам: CTR, апрув, CR, стоимость лида.

Если нет пайплайна, каждый новый тест начинается с нуля. Если пайплайн есть, крео штампуются сериями, а медиабайер тратит время не на ручную писанину, а на анализ связок. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать связку в 5 раз быстрее: AI закрывает рутину, не пролив</b>

Самая дорогая ошибка в подготовке связки — делать всё руками: искать оффер, выдумывать углы, писать преленд, крео и потом ещё править это по кругу. В итоге медиабайер тратит не на тест, а на подготовку. AI здесь нужен не “для текста”, а как ускоритель всей цепочки.

Схема рабочая: • задаёшь промпт на нишу, гео, боль и формат трафика; • просишь 10 углов и сразу режешь мусор по критериям апрува; • дальше AI собирает структуру преленда, 3-5 хедлайнов и офферные хуки; • отдельным запросом получаешь варианты крео под разные стадии прогрева.

Ключ не в генерации, а в фильтрации. Если промпт сразу требует: «без воды, без обещаний, с упором на CTR/CR и возражения», ты получаешь не креатив ради креатива, а заготовки под тест. Потом остаётся быстро прогнать их через внутренний чек-лист: понятна ли боль, есть ли конфликт, совпадает ли месседж крео и преленда, не разваливается ли логика до клика.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Если один раз собрать шаблоны промптов под оффер, гео и источник, подготовка связки перестаёт быть ручной работой и превращается в конвейер. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Кастомная база знаний в Claude: как заточить ассистента под одну вертикаль</b>

Обычный чат-ассистент отвечает «в среднем по рынку». Для пролива это слабый расклад: в одном окне должны жить офферы, боли, возражения, тональность, ограничения по крео и триггеры апрува. Собираем не «документ ради документа», а рабочую память под вертикаль.

Структура базы простая:
— офферная сетка: гео, преленд, KPI, запреты;
— портрет ЛПР/ЦА: страхи, мотивация, язык;
— словарь креативов: заходы, хуки, стоп-слова;
— матрица возражений: что писать в крео, преленде, саппорте;
— примеры сильных/слабых связок с комментариями, почему одна заходит, а другая нет.

Дальше не проси Claude «сделай текст». Дай роль, рамку и правило: использовать только фактуру из базы, не выдумывать офферы, не расползаться в общие слова. Для крео — отдельный промпт. Для преленда — отдельный. Для саппорта — отдельный. Так база начинает работать как внутренний медиабайерский SOP, а не как мешок заметок.

Главный тест простой: если после загрузки базы Claude пишет вариации быстрее, чем твоя команда руками собирает черновик, система окупилась. Если ответы стали общими — база слишком рыхлая, выкидывай мусор и оставляй только то, что влияет на апрув и CTR. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>UGC-скрипт без хаоса: как из идеи быстро собрать ТЗ, которое реально снимают</b>

Если блогеру дать «просто сделай нативно», на выходе будет каша, а не крео. Нормальный пайплайн такой: сначала фиксируем задачу — оффер, боль, ЦА, формат, CTA. Потом режем это в 3 слоя: хук, тело, добивка. На этом этапе уже видно, где нужен триггер, где демонстрация, а где социальное доказательство.

Чтобы не тонуть в переписке, прогоняем идею через промпт и просим собрать ТЗ в структуре:
— продукт и один ключевой инсайт;
— 3 варианта первого кадра;
— 5 тезисов для основного блока;
— список запрещённых формулировок;
— финальный CTA под цель: клик, лид, покупка.
Это база для любого скейла.

Дальше LLM делает грязную работу: превращает сырой бриф в читаемый скрипт, убирает воду, добавляет конкретику под площадку и удерживает один смысл на весь ролик. Важно не просить «креатив», а задавать рамки: длина, тон, боль, триггер, формат реплики, что показать в кадре. Аналитика говорит сама за себя: меньше правок, меньше бампинга, быстрее апрув.

Контрольный чек перед отправкой продюсеру: есть ли один главный месседж, понятен ли зрителю следующий шаг, не размазан ли оффер по всему тексту. Если ответ «нет» хотя бы на один пункт — скрипт сырой и его надо докрутить, а не сразу отдавать в пролив.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: чем жёстче ТЗ, тем дешевле производство и выше шанс, что UGC зайдёт в ROI, а не уйдёт в мусорку.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>UGC-скрипт без хаоса: как превратить идею в ТЗ, которое реально отрабатывает</b>

Для UGC-блогера главная ошибка — давать задачу в стиле «сделай живо и продающе». Такой бриф рождает лирику, а не креатив. Нормальная автоматизация начинается с каркаса: оффер, ЦА, боль, один ключевой хук, один CTA.

Дальше скрипт собирается по блокам:
• opening — 1 фраза с болью или триггером
• proof — короткое подтверждение, почему это работает
• demo — как продукт решает проблему в кадре
• close — что человек должен сделать после просмотра

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Если в ответе много воды — значит, в ТЗ не хватает ограничений: длина реплик, тон, запреты на штампы, обязательные тезисы, формат покадровки. Чем жестче структура, тем меньше правок у продюсера и больше шансов получить внятный UGC без пересборки.

Оптимальный пайплайн простой: идея → промпт на черновик → промпт на чистку → финальный бриф для блогера. На выходе у тебя не «текст», а готовое ТЗ с ролью, задачей, ключевыми сообщениями и рамками по хронометражу. Это база для любого скейла.

Включаем автоматизацию, выключаем рутину: чем точнее входные данные, тем выше качество крео и меньше холостых согласований.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Как собрать системный промпт для заголовков крео, чтобы не сливать CTR</b>

Плохой заголовок убивает креатив быстрее, чем слабый визуал. Поэтому промпт должен не «генерить варианты», а управлять логикой: цель, боль, оффер, ограничение по длине, тон и формат. Без этого LLM выдаёт мусор в стиле «Узнай секрет», а не рабочий хук под пролив.

Структура, которая обычно стреляет:
— роль: «ты senior performance-copywriter»
— задача: «сделай 20 заголовков под [оффер]»
— контекст: ЦА, боль, стадия воронки, гео
— ограничения: 3–6 слов, без воды, без кликбейта, без повторов
— критерий качества: CTR-friendly, понятно за 1 секунду, триггерит интерес

Дальше добавляйте не абстракцию, а правила генерации: проси 5 углов подачи — страх, выгода, любопытство, контраст, социальное доказательство. Затем заставляй модель оценивать каждый вариант по шкале 1–10 и отбрасывать слабые. Так вы не просто получаете список, а сразу режете мусор до этапа дизайна. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Финальный фильтр простой: если заголовок нельзя прочитать вслух без паузы и он не бьёт в боль ЦА, он не годится. Включаем автоматизацию, выключаем рутину. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Как генерить уникальные тексты для прелендов без ручной переписки каждого абзаца

Если просто крутить синонимайзер, на выходе получаешь мусор: смысл плавает, оффер ломается, а модерация и аудитория видят шаблон. Рабочая схема для пролива — не «переписать всё», а разложить преленд на модули: хук, боль, механизм, доказательство, CTA.

Дальше прогоняем через промпт не один текст, а связку переменных:
— язык, страна, тон, длина;
— имя боли и желаемый результат;
— формат аргументации: кейс, список, сравнение, FAQ;
— запретные слова и обязательные триггеры оффера.
Так уникальность появляется не на уровне замены слов, а на уровне структуры. Аналитика говорит сама за себя: тексты перестают быть клонами и лучше держат апрув.

Для масштаба делай 3 слоя контроля:
1) генерация по шаблону;
2) авто-проверка на повторяющиеся фразы и слишком длинные предложения;
3) финальный рерайт только тех блоков, где упал смысл или читабельность.
Это экономит время команды и режет ручной бамп, когда крео уже зашло, а преленд не дожимает конверсию.

Оптимизируем не догадками, а логикой промпта: сначала структура, потом вариации, потом контроль. Это база для любого скейла.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
Как вытащить оффер, триггеры и бамп-конверсию из скриншота лендинга конкурента

Прогоняем через промпт и смотрим на апрув. Claude нормально разбирает скриншоты лендингов, если дать ему не «оцени страницу», а задачу на декомпозицию. Нужен не обзор, а извлечение механики: оффер, первый экран, CTA, социальное доказательство, форма, friction points.

Схема простая:
— Загружаешь 2–5 скринов: первый экран, блок с ценой, отзывы, форма, FAQ.
— Просишь Claude выписать: УТП, триггеры доверия, возражения, якоря цены, элементы дефицита.
— Отдельно просишь отметить, что можно утащить в крео, что — в преленд, что — в бамп.

Дальше включается нормальная аналитика: сравниваешь, какие паттерны повторяются у 3–4 конкурентов. Если у всех на первом экране один и тот же смысл, это не случайность, а рабочая связка. Если CTA меняется, а структура не меняется — копай структуру, а не текст. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.

Рабочий промпт: «Разбей скриншоты лендинга по блокам. Для каждого блока укажи цель, психологический триггер, риск просадки конверсии и идею адаптации под арбитражный оффер». После этого Claude выдает не “красивый сайт”, а карту конверсии, которую можно сразу использовать в проливе.

Итог: скриншоты конкурентов — это не референсы для копипаста, а сырье для анализа воронки. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.


channel_name: Claude для медиабайеров

topics: промпты для генерации creo-текстов

topics: анализ конкурента через скрин + Claude

topics: массовая генерация preland текстов

topics: Claude для скрипт-генерации UGC

topics: Claude для аналитики Keitaro-отчётов

topics: Claude vs GPT для разных задач

topics: API-стоимость на сетку 100 кампаний

content:
<b>Системный промпт для заголовков крео: как выжать CTR без ручной каши</b>

Слабый заголовок убивает крео раньше, чем его увидит медиабайер. Поэтому промпт должен не «писать красиво», а генерить варианты под конкретный оффер, боль и формат пролива.

Структура рабочего промпта:
— роль: «ты direct-response копирайтер»
— задача: 20 заголовков под один оффер
— ограничения: длина, тон, без клише, без воды
— входные данные: ЦА, боль, триггер, гео, формат крео
— критерий: максимум конкретики, минимум абстракций

Дальше зашиваешь в промпт механику: просишь 5 заголовков через страх, 5 через выгоду, 5 через любопытство, 5 через контраст. Так ты сразу получаешь сетку для A/B, а не один «красивый» вариант. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Самая частая ошибка — давать модели тему в стиле «придумай цепляющий заголовок». Это пустой запрос. Нужны переменные: кто, что болит, какой бамп, какой CTA, какая длина. Тогда LLM начинает работать как junior-копирайтер, а не как генератор случайных лозунгов.

Финальный фильтр простой: убирай все заголовки, где нет конкретного действия, числа, боли или явного контраста. Если вариант нельзя привязать к крео за 3 секунды — в мусорку. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.