💓 Как добавлять промпты в семантику и где брать реальные

К классической семантике для продвижения в генеративной выдаче полезно добавить еще один слой: вопросы с контекстом, ограничениями и ожидаемым результатом.

Например, кластер «падение трафика после переезда» можно дополнить таким промптом:

«После смены домена трафик из Google упал на 40%. Редиректы настроены, прошло три недели. Какие данные проверить, чтобы отличить временную просадку от ошибок миграции?»

Где искать реальные промпты

❤ Profound, модуль Prompt Volumes. По документации сервиса, дает доступ к примерам реальных запросов пользователей ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity. Данные обезличиваются и обрабатываются, а показатели объема моделируются. Для РФ тоже работает, хотя лучше в США, Великобритании и отдельных европейских странах.

❤Similarweb, Prompt Analysis. Показывает вопросы по темам на основе реальных пользовательских промптов. При этом «на основе реальных данных» еще не означает, что каждая строка сохранена дословно.

❤Semrush, Prompt Research. Использует данные о реальных AI-взаимодействиях, но удаляет дубли и упрощает формулировки. AI Volume здесь относится к теме, а не к точной частотности отдельного промпта.

Проверять нужно не только размер базы, но и язык, страну, платформу, период и способ обработки формулировок. Наличие миллионов промптов само по себе не подтверждает покрытие вашей ниши в России.

Чем дополнить выборку

🙃AlsoAsked - вопросы из Google People Also Ask.
🙃AnswerThePublic - поисковые подсказки.
🙃Переписки, консультации, профильные обсуждения - реальные ситуации и ограничения.

Из этих источников можно составить промпты для проверки. Ну и у нейронок спросить тоже можно, конечно💃

Ценность этого слоя семантики - в деталях задачи, которые теряются в коротком ключе. А качество начинается с честной отметки, откуда эти детали взялись.