![Блог [SEO Jedi]](https://promotiger.ru/wp-content/uploads/2021/10/icons-prozr.png){kind=icon}
Всем привет! В этой статье я показываю, как вытащить из Google Search Console длинные «разговорные» запросы, преобразовать их в реальные сценарии поведения пользователей и использовать для контента и AI‑поиска.
Зачем SEO‑специалисту искать «AI‑промпты» в Google Search Console
Работая в SEO уже больше 14 лет, я вижу простой тренд: пользователи всё чаще пишут в поиске не «купить спецодежду минск», а полноценные промпты в духе «подскажи, какую спецодежду выбрать для строителей на улице зимой, чтобы не промокала и выдерживала −20».
Такие запросы очень похожи на промпты к ChatGPT или AI‑режиму Google, но часть из них уже попадает в отчёты Google Search Console, и это даёт нам, как SEO‑специалистам, сразу несколько мощных возможностей:
- Понять, как пользователи формулируют задачи в новом, «разговорном» формате.
- Вытащить реальные сценарии использования продукта, а не голые ключи.
- Сформировать набор промптов для отслеживания видимости в AI‑поиске (Google AI Mode, Яндекс с Алисой и т. д.).
Дальше покажу, как я этим пользуюсь на практике и как это можно протестировать на интернет‑магазине спецодежды в Минске.
Шаг 1. Фильтруем «промпт‑подобные» запросы в Google Search Console
1.1. Идём в нужный отчёт
Я начинаю с классического отчёта по запросам:
- Открываю Google Search Console → Performance → Search results.
- Переключаюсь на вкладку Queries (запросы).
- Ставлю период хотя бы 3–6 месяцев, лучше 12, чтобы набрать статистику.
1.2. Включаем фильтр по длине запроса (10+ слов)
Нам нужно вытащить только очень длинные, разговорные запросы. Для этого я использую RegEx‑фильтр:
- Нажимаю Add filter → Query.
- В выпадающем списке выбираю Custom (regex).
- Вставляю такой шаблон:
^(?:\S+\s+){9,}\S+$
Что делает этот шаблон:
- \S+ — «непробельная последовательность» (условно, слово).
- \s+ — пробел.
- {9,} — минимум 9 повторов «слово + пробел», потом ещё одно слово.
Итого: запросы примерно от 10 слов и больше. Но на практике получается, что мало запросов по 9+ слов, поэтому тестируйте путем уменьшения цифры 9.
После применения фильтра вы увидите в таблице только длинные, разговорные запросы, которые очень часто выглядят как промпты для LLM.
1.3. Как это выглядит для интернет‑магазина спецодежды
Для интернет‑магазина спецодежды в Минске я ожидаю увидеть что‑то в таком духе (пример формата, а не реальные запросы):
- «какую спецодежду выбрать для монтажников на высоте зимой в минске чтобы была тёплой и не стеснила движения»
- «подскажи комплект одежды для сварщика с защитой от искр и высоких температур который можно купить с доставкой по минску»
- «что лучше купить для дорожных рабочих комплект со световозвращающими полосами на зиму чтобы выдерживал сильный снег и дождь»
Это уже не просто «спецодежда зимняя купить минск», а полноценные задачи пользователя, где есть: профессия, условия, город, требования к удобству и безопасности.
Шаг 2. Экспортируем и готовим данные к анализу
После того, как я получил список длинных запросов:
- Жму Export в правом верхнем углу, выгружаю данные в CSV/Google Sheets.
- Обычно оставляю столбцы: Query, Impressions, Clicks, CTR, Position.
На этом этапе у нас уже есть «сырой» список пользовательских промптов, который можно анализировать руками, но эффективнее — через ИИ‑модель (Claude, ChatGPT, Perplexity и т. д.).
Шаг 3. Анализируем «промпты» через ИИ, а не просто смотрим глазами
3.1. Зачем вообще подключать ИИ
Даже у небольшого магазина набор длинных запросов может быть десятки/сотни, и пытаться вручную разложить их по сценариям — долго и субъективно.
Я загружаю выгрузку в ИИ‑модель и прошу её не «суммировать», а ответить на конкретные вопросы по этим запросам:
- О чём спрашивают пользователи относительно моего сайта/товаров?
- Какие профессии/сферы чаще всего всплывают (строители, сварщики, медики, охрана и т. д.)?
- Какие условия эксплуатации: зима, дождь, химия, высокая температура, уличная работа ночью и т. п.?
- Какие характеристики спецодежды критичны: тепло, влагозащита, защита от искр, светоотражение, цена, ГОСТ/сертификация?
На базе статьи и своего опыта могу сказать: именно такие вопросы к ИИ дают продуктовые и маркетинговые инсайты, а не только «список ключей».
3.2. Какие инсайты можно получить для спецодежды
Типичные выводы, которые я ожидаю от такого анализа (по аналогии с кейсами из статьи):
- Пользователи часто жалуются на прошлый негативный опыт: «куртка промокает», «штаны рвутся через месяц», «не видно в темноте» — это либо репутационные хвосты, либо боли рынка.
- Появляются конкретные отрасли/кейсы: «дорожные рабочие», «монтажники на высоте», «сварщики», «медперсонал» — это прямые подсказки для отдельных посадочных страниц.
- Ценовая чувствительность: «не очень дорого», «дешевле, чем бренд X», «оптом по низкой цене» и т. д. — подсказки для структуры коммерческих предложений.
Шаг 4. Переводим запросы в сценарии и контент-план
4.1. От длинных запросов к сценариям
Следующий шаг — сгруппировать длинные запросы не по ключам, а по сценариям использования.
Примеры сценариев для спецодежды в Минске:
- «Выбрать зимнюю спецодежду для строителей на открытом воздухе при −20 и ветре».
- «Подобрать комплект для сварщика с усиленной защитой от искр и огня».
- «Обеспечить видимость дорожных рабочих ночью и в плохую погоду».
- «Купить спецодежду для медперсонала с учётом стерильности и частой стирки».
Я прошу ИИ‑модель:
- Сгруппировать запросы по таким сценариям.
- Для каждого сценария сформулировать краткое описание «Задача пользователя» и «Что он хочет получить от сайта».
4.2. Структура контента под сценарий
Для каждого сценария я затем планирую отдельную посадочную/большую статью с примерно такой структурой:
- Кто и в каких условиях работает (портрет).
- Какие риски/боли (переохлаждение, промокание, травмы, ожоги, плохая видимость).
- Какие требования к спецодежде вытекают из этих условий.
- Какие типы товаров подходят (куртки, штаны, костюмы, обувь, перчатки, средства защиты).
- Как правильно подобрать размер, утепление, материал.
- Какие есть сертификации, ГОСТы, стандарты безопасности.
- Конкретные рекомендации по товарам из каталога.
Этот контент «разговаривает» с пользователем тем же языком, которым он описал свою задачу в длинном запросе, и потенциально лучше ложится как на классический поиск, так и на AI‑режимы.
Шаг 5. Список промптов для отслеживания в AI‑поиске (Google и Яндекс)
5.1. Зачем вообще собирать свой список промптов (запросов)
Сейчас появляются сервисы для мониторинга видимости в AI‑поиске (вроде Profound, Athena, Peec и др.), но главный вопрос — какие промпты (длинные запросы) туда заливать.
Я не доверяю подходу «придумать 20 промптов из головы». Гораздо логичнее:
- Взять реальные длинные запросы из GSC.
- На их основе попросить ИИ сформулировать репрезентативные промпты, описывающие типичные задачи.
- Использовать их как ядро для мониторинга в AI‑инструментах.
Анализ данных показал, что вероятность получить одинаковый список брендов при многократном повторении одного и того же запроса в ChatGPT или Google AI (AI Overviews / AI Mode) составляет менее 1 к 100 (<1%).
5.2. Примеры промптов для спецодежды
На основе длинных запросов для магазина спецодежды я бы сделал такой список промптов для Google AI Mode / ChatGPT / Яндекса с Алисой (пример формата):
- «Подскажи, какую зимнюю спецодежду выбрать для строителей на улице в Минске при температуре до −25 градусов, чтобы не промокала и была удобной для работы целый день».
- «Составь комплект спецодежды для сварщика, который защищает от искр и высокой температуры, с примерами брендов, доступных в Минске».
- «Какая спецодежда подойдёт для дорожных рабочих, чтобы их хорошо было видно ночью и в плохую погоду, и где это купить в Минске».
Дальше эти промпты можно использовать:
- В AI‑мониторинге.
- Для тестов, как ИИ‑сервисы описывают ваш бренд и конкурентов.
- Для проверки, какие сущности и страницы чаще всего подтягиваются в ответах AI.
Шаг 6. Почему этот подход актуален и для Яндекса/Алисы
Хотя исходная методика отталкивается от Google Search Console, логика работы с длинными запросами и промпт‑подобным поведением одинаково применима и к Яндексу:
- Пользователь, который привык «разговаривать» с ChatGPT, точно так же будет писать длинные, контекстные запросы в Яндекс, в том числе голосом через Алису.
- Эти запросы уже сейчас попадают в статистику поиска, а в перспективе — и в отчёты по AI‑режимам.
- Для русскоязычной аудитории из РФ привычнее Яндекс и Алиса, но структура промптов, сценарии и боли будут аналогичны тем, что мы видим в GSC для Google.
По сути, мы учимся читать «язык промптов» пользователя, а не «язык поисковых операторов». Это даёт нам универсальное преимущество, независимо от того, где он задаёт вопрос: в Google, Яндексе, Алисе или чат‑боте.
Шаг 7. Важные ограничения и трезвый взгляд
Я принципиально не переоценивал бы этот метод:
- Нельзя гарантировать, что все длинные запросы в GSC — это именно промпты из AI‑режимов, часть — просто люди, пишущие полными предложениями.
- Исследования Rand Fishkin показали, что люди формулируют промпты с очень низким семантическим пересечением: 142 человека, спрашивая одно и то же про наушники, написали настолько разные промпты, что среднее сходство было 0.081.
- Значит, любой список промптов — это всегда лишь выборка, а не «полная картина».
Но даже с этими ограничениями подход даёт нам следующие плюсы:
- Мы опираемся на реальные данные из Search Console, а не на фантазию о том, как «должны» спрашивать.
- Мы получаем язык, сценарии и боли, которые можно напрямую заворачивать в структуру сайта, контент и коммерческие офферы.
- Мы готовим свой проект (в том числе интернет‑магазин спецодежды в Минске) к будущему, где значимая часть трафика будет приходить не из классического SERP, а из AI‑ответов и голосовых ассистентов.
Универсальный промпт для анализа выгрузки GSC
🧠 Промт для ИИ‑модели:
Ты — опытный SEO‑аналитик и продуктовый маркетолог.
Я передам тебе выгрузку запросов из Google Search Console в виде таблицы (колонки: Query, Impressions, Clicks, CTR, Position). В таблице будут только длинные, разговорные запросы (примерно 100+ слов), которые выглядят как пользовательские промпты.
Твоя задача — на основе этих запросов:
- Сгруппировать их по сценариям использования (use cases), а не по отдельным ключевым словам.
- Для каждого сценария:
- Дать название сценария (кратко и по делу).
- Описать задачу пользователя своими словами (1–3 предложения).
- Указать, какие характеристики продукта/услуги для пользователя критичны (списком).
- Выделить общие паттерны:
- Типичные боли и страхи пользователей.
- Часто повторяющиеся условия/контексты (локация, сезон, бюджет, профессия и т. д.).
- На основе этих данных:
- Предложить 10–30 конкретных тем для контента (страницы/статьи/разделы сайта).
- Сформулировать 20–50 репрезентативных промптов, которые хорошо описывают реальные сценарии и могут использоваться для мониторинга видимости в AI‑поиске (Google AI Mode, Яндекс с Алисой и т. п.).
Формат ответа:
- Сначала список сценариев (с описанием).
- Затем список общих паттернов.
- Затем список тем для контента.
- Затем список промптов для AI‑мониторинга.
Если что‑то в данных не очевидно, делай разумные предположения и помечай их как гипотезы.
Сейчас я передам тебе таблицу с запросами.
Специализированный промпт под интернет‑магазин спецодежды
🧠 Промт для ИИ‑модели (спецодежда):
Представь, что ты — SEO‑специалист и продуктовый маркетолог с опытом 10+ лет, который работает над продвижением интернет‑магазина спецодежды в Минске и по РБ.
Я передам тебе выгрузку запросов из Google Search Console в виде таблицы (колонки: Query, Impressions, Clicks, CTR, Position). В таблице будут только длинные, разговорные запросы (примерно 10+ слов), которые выглядят как пользовательские промпты, связанные со спецодеждой и смежными задачами.
Твоя задача — на основе этой таблицы:
- Сгруппировать запросы по сценариям использования спецодежды.
Для каждого сценария укажи:- Название сценария (например: «Зимняя спецодежда для дорожных рабочих», «Защита для сварщика», «Спецодежда для работы на высоте» и т. п.).
- Краткое описание задачи пользователя (1–3 предложения, простым языком).
- Условия эксплуатации, которые явно или неявно следуют из запросов (зима/лето, улица/помещение, день/ночь, влажность, химия, высокая температура и т. д.).
- Ключевые требования к спецодежде в рамках этого сценария (тепло, влагозащита, защита от искр, светоотражающие элементы, прочность, ГОСТ/сертификация и т. д.).
- Выделить общие паттерны по всей выборке:
- Основные боли пользователей (например: одежда быстро рвётся, промокает, не видно в темноте, неудобная, дорогая и т. п.).
- Типичные профессиональные роли, которые всплывают в запросах (строители, монтажники, сварщики, дорожные рабочие, медперсонал, охрана и т. д.).
- Часто встречающиеся контексты: регион (Минск, Беларусь, СНГ), опт/розница, ограниченный бюджет, требования по безопасности, поиск аналогов к определённым брендам.
- На основе сценариев и паттернов:
- Предложи 15–30 конкретных идей для посадочных страниц / статей / разделов сайта интернет‑магазина спецодежды. Формат: «Название страницы» + 1–2 предложения, какую задачу она решает и для кого.
- Сформулируй 30–50 репрезентативных промптов, которые хорошо описывают реальные задачи пользователей, связанные со спецодеждой. Эти промпты должны быть:
- Длинными (8–20 слов), разговорными, естественными.
- Привязанными к реальным сценариям (профессия, условия, требования).
- Подходящими для использования в системах мониторинга видимости в AI‑поиске (Google AI Mode, ChatGPT, Яндекс с Алисой и т. д.).
- Отдельно укажи:
- Какие 10–20 промптов ты считаешь приоритетными для мониторинга в AI‑поиске, если нужно начать с малого (выбери те, которые лучше всего отражают высокочастотные и бизнес‑критичные сценарии).
Формат ответа:
- Список сценариев (структурировано, с подпунктами).
- Список общих паттернов.
- Список идей для страниц/контента.
- Полный список промптов для AI‑мониторинга.
- Отдельный блок с «Топ‑промптами» (10–20 штук).
Если в каких‑то запросах не хватает данных для однозначной трактовки, делай аккуратные гипотезы и помечай их как предположения.
Сейчас я передам тебе таблицу с запросами.
Общий промпт для написания статьи по сценарию
✍️ Промт для написания статьи по сценарию:
Ты — опытный SEO-копирайтер и практикующий SEO-специалист с опытом более 14 лет в коммерческих проектах (e-commerce, услуги, B2B). Твоя задача — написать структурированную, экспертную, но понятную широкому кругу читателей статью в блог интернет-магазина спецодежды.
Ниже я дам СЦЕНАРИЙ (описание задачи пользователя, условий эксплуатации, ключевых запросов и требований к СИЗ). На основе этого сценария нужно подготовить полноценную статью для блога.
Требования к статье:
- Целевая аудитория:
- Специалисты по снабжению, руководители участков, мастера, ИТР.
- Владельцы малого/среднего бизнеса, которым нужно экипировать сотрудников.
- Частные покупатели, работающие на улице/в сложных условиях.
- Тон и стиль:
- Пишешь от первого лица, как практикующий SEO-специалист/маркетолог, который хорошо понимает и рынок спецодежды, и поисковое поведение пользователей.
- Технический, но понятный язык: объясняешь термины, не перегружаешь «водой».
- Без воды и общих фраз, максимум практики и конкретики.
- Никаких «мы лучший магазин» и откровенной рекламы; допускаются мягкие формулировки типа «в интернет-магазинах спецодежды в Минске обычно…», «на практике я рекомендую смотреть на…».
- Структура статьи (ориентир, можно адаптировать под сценарий):
- Введение: Кратко обозначь проблему/ситуацию, из-за которой человек ищет такую спецодежду. Объясни, почему важно не просто «купить что-то тёплое/удобное», а подобрать СИЗ под конкретные условия.
- Блок 1. Условия эксплуатации и риски: Распиши, в каких условиях используется спецодежда по этому сценарию (зима, улица, влажность, высота, искры, химия и т. д.). Покажи основные риски для работника, если одежда выбрана неправильно.
- Блок 2. Ключевые требования к спецодежде / СИЗ: На основе сценария подробно разверни требования (материалы, утеплитель, защита, температурный диапазон, ГОСТ/сертификация, конструктивные элементы, подошва, фурнитура и т. д.). Объясни, почему эти требования критичны именно в данном сценарии.
- Блок 3. Как правильно выбирать (пошаговый чек-лист): Сделай практическую инструкцию: на что смотреть в характеристиках товара. Какие ошибки чаще всего допускают покупатели в этом сценарии. Что обязательно уточнить у продавца/в карточке товара (сертификаты, класс защиты, температурные режимы, наличие замены размеров и т. п.).
- Блок 4. Примеры товарных решений: Обобщённо опиши, какие типы товаров подходят: какие виды курток, брюк, костюмов, перчаток, обуви и т. д. Можно дать ориентировочную сегментацию: «бюджетные решения», «сбалансированный вариант», «премиум/усиленная защита» без привязки к конкретным брендам. Важно: не уходи в жёсткий брендинг, говори форматом «могут подойти модели такого-то класса / с такими характеристиками».
- Блок 5. Частые вопросы и возражения: Сформулируй 3–7 типовых вопросов/сомнений, которые логично вытекают из сценария (например: «действительно ли нужна такая температура по ГОСТ», «можно ли экономить на утеплителе», «что важнее — бренд или характеристики?»). Дай короткие, но содержательные ответы.
- Блок 6. Связка с поиском и AI: В 1–2 абзацах покажи, как люди формулируют запросы по этому сценарию (на основе списка ключевых запросов, который я дам в сценарии). Объясни, почему важно учитывать «разговорные» запросы — длинные вопросы, похожие на промпты к Алисе или ChatGPT. Коротко отметь, что такие статьи помогают лучше закрывать реальные задачи пользователей как в классическом поиске, так и в AI-подсказках (Google, Яндекс, Алиса).
- Заключение: Кратко подведи итог: что должен запомнить читатель перед покупкой. Сфокусируйся на безопасности, соблюдении норм и здравом смысле, а не на маркетинге.
- SEO-аспекты:
- Естественно интегрируй формулировки из списка «ключевых запросов из выборки» (из сценария), но без спама.
- Используй подзаголовки H2/H3 с включением основных смыслов сценария (условия, защита, типы СИЗ, как выбрать и т. д.).
- Пиши так, чтобы текст выглядел полезным и для человека, и для будущих AI-ответов (чёткие списки, чек-листы, структурированные блоки).
- Формат ответа:
- Полноценная статья, логично разбитая на блоки.
- Без HTML-разметки, только текст с логическими заголовками и списками.
- Объём — по содержанию, но ориентир 800–2000 слов (если сценарий богатый).
6. Внутренняя перелинковка (ОБЯЗАТЕЛЬНО):
Я прикладываю отдельным файлом список URL-адресов существующих страниц сайта (категории, подкатегории, важные статьи блога, информационные страницы).
Твоя задача — при написании статьи:
- Отслеживать, какие виды спецодежды, СИЗ, категории товаров и темы упоминаются в тексте.
- Если в списке URL есть страница, которая логично соответствует упоминаемому понятию/товару/типу спецодежды, нужно:
- Предложить поставить внутреннюю ссылку на эту страницу.
- Сформулировать естественный, человекопонятный анкор по смыслу.
Примеры:
- Если в статье встречается фраза «летние рабочие костюмы» и есть страница https://f-rb.by/katalog/specodezhda/specodezhda-letnyaya/kostyumy-letnie.html, то нужно предложить сделать ссылку на неё с анкором вида: «летние рабочие костюмы», «летние костюмы для работы», «костюмы летние спецодежда» — в зависимости от контекста предложения.
- Аналогично для других URL из списка: ты подбираешь анкор исходя из смысла фразы и тематического соответствия целевой страницы.
Требования:
- Внутренние ссылки должны быть логичными и полезными для пользователя.
- Не переспамливай: достаточно 3–10 внутренних ссылок на статью, в зависимости от объёма текста.
- Анкор должен читаться как естественная часть предложения, без переспама ключевиками.
- Если подходящих упоминаний в тексте нет, искусственно не впихивай ссылку — приоритет — UX и смысла.
Сейчас я дам тебе СЦЕНАРИЙ. Используй его как базу: не пересказывай дословно, а разверни в полноценную статью, следуя требованиям выше.
В качестве заключения
Если подвести итог, работа с «промптоподобными» запросами — это уже не какая‑то теория про будущее поиска, а вполне прикладной инструмент, который можно и нужно внедрять уже сейчас. Мы просто берём то, как люди реально формулируют свои задачи в Google (и постепенно — в Яндексе/Алисе), и превращаем это в понятные сценарии, структуру сайта и контент, который действительно отвечает на вопросы, а не просто повторяет набор ключевых слов.
Если у вас по ходу чтения остались вопросы по методике, регуляркам, настройке отчётов, работе с выгрузками или применению всего этого под ваш конкретный проект — задавайте их в комментариях. Туда же можно смело писать свои кейсы: какие длинные запросы вы находили в своих проектах, что из этого получилось выжать, какие выводы сделали по поведенке пользователей и влиянию на трафик. Такой обмен опытом сейчас ценнее любых официальных «гайдов», потому что рынок быстро меняется, и реальная практика всегда впереди теории.
И, конечно, если вся эта история с GSC, сценариями, AI‑поиском и промптами кажется вам слишком сложной или просто нет времени разбираться во всех деталях, вы всегда можете обратиться ко мне за помощью. Я могу разобрать ваш проект, настроить нужные отчёты, выстроить логику сценариев и контента и помочь адаптировать SEO‑стратегию под новую реальность поиска и AI‑подсказок.
