Как провести экспресс-аудит лендинга с помощью AI

Собираем скриншоты ключевых экранов, ссылку на страницу и краткую информацию об аудитории. Чем точнее вводные, тем лучше ответ.

Добавляем фактические цифры: стоимость услуги, сроки, гарантии. AI лучше распознаёт несостыковки, когда есть конкретика.

Просим модель выступить заказчиком из целевой аудитории, описываем его ожидания и боли. Это помогает получить комментарии с нужной оптикой.

Даем шаблон ответа: «блок», «замечание», «предложение по улучшению». Такие таблицы удобно переносить в таск-трекер.

Сопоставляем выводы AI с реальными метриками из GA4/Яндекс.Метрики: точки отвалов, клики по CTA, глубина прокрутки.

Если данные расходятся, уточняем промт и добавляем дополнительные факты — например, частые вопросы из службы поддержки.

Объединяем инсайты AI и команды в единый список, помечаем быстрые победы (до 2 часов), средние задачи и гипотезы для A/B.

Документируем изменения в Notion: скрин «до», скрин «после», цель и ожидаемый эффект — так проще защищать решения перед клиентом.

На проекте микрофинансового сервиса мы прогнали через AI только три ключевых экрана, получили 14 конкретных замечаний и за одну рабочую сессию исправили акценты оффера и CTA.

После релиза CRO вырос на 18% за счёт того, что блоки с ценностью и социальным доказательством переехали выше — вывод, который сначала подсветила нейросеть.