Prompt library-তে ফিরে যান
Prompt libraryChat Prompt

ল্যান্ডিং পেজ ক্রিটিক চ্যাট

positioning, conversion clarity, example, objection এবং next action-এর জন্য structured prompt দিয়ে landing page draft review করুন।

ল্যান্ডিং পেজকনভারশনকপি রিভিউ
Preview

Chat Prompt

Recommended model

Claude Sonnet 4.5

Output format

কনভারশন ক্রিটিক

Preview

Chat Prompt

chat thread

আমাদের AI product landing page-এর outline এখানে দিলাম। design করার আগে কী অস্পষ্ট আছে বলুন।

Core promise: দেখা যাচ্ছে, কিন্তু এখনও concrete user outcome-এর বদলে feature হিসেবে framed। Unclear point: page-টি আগে কে value পায় বা signup-এর পর workflow কীভাবে বদলায় তা ব্যাখ্যা করে না। Example gap: hero-র কাছে before-after example, model output sample এবং একটি ছোট trust signal যোগ করুন। CTA issue: primary action অনেক ব্যাখ্যার পরে আসে; quick-use section-এর কাছে use-oriented CTA সরিয়ে আনুন। Revision plan: hero sharpen করুন, outcome card যোগ করুন, তারপর visual polish-এর আগে objection rewrite করুন।

Output

Promise / User / Confusion / example gap / Objection / CTA / Revision plan

SaaS landing page, launch page এবং early conversion review-এর জন্য সবচেয়ে উপযোগী।

সম্পূর্ণ প্রম্পট

ল্যান্ডিং পেজ ক্রিটিক চ্যাট

landing page positioning, example gap, objection, CTA option এবং prioritized revision-এর জন্য conversion critique prompt।

Recommended model: Claude Sonnet 4.5Output format: কনভারশন ক্রিটিক
সম্পূর্ণ প্রম্পট
Chat Prompt
একজন senior conversion strategist হিসেবে কাজ করুন। এই landing page draft বা outline review করুন। এই কাঠামোয় structured critique দিন: 1) core promise, 2) target user, 3) কী confusing, 4) example gap, 5) objection risk, 6) section-by-section improvement, 7) শক্তিশালী CTA option, এবং 8) prioritized revision plan। সরাসরি, practical এবং specific হোন। আমি না চাইলে পুরো page rewrite করবেন না।

ব্যবহারের নোট

actual page outline, target audience, offer এবং main conversion goal paste করুন। page live হলে URL বা section copy যোগ করুন।

প্রম্পট FAQ

এই prompt ব্যবহার করার আগে

Input, model fit এবং result দুর্বল না করে template adapt করার উপায় দ্রুত যাচাই করুন।

কোন page material paste করব?

hero, section outline, CTA text, target audience এবং আপনার থাকা example paste করুন। prompt-টি rough outline বা live copy উভয়ের সঙ্গেই কাজ করে।

এটি কি UX audit-এর বদলি?

না। এটি structured conversion এবং messaging review দেয়। design polish-এর আগে বা draft-এর পরে quick second pass হিসেবে ব্যবহার করুন।

prioritized plan চাইব কেন?

Prioritization output-কে actionable রাখে। long unfocused critique-এর বদলে আগে highest-impact change পাওয়া যায়।

Thread preview

আমাদের AI product landing page-এর outline এখানে দিলাম। design করার আগে কী অস্পষ্ট আছে বলুন।
Core promise: দেখা যাচ্ছে, কিন্তু এখনও concrete user outcome-এর বদলে feature হিসেবে framed। Unclear point: page-টি আগে কে value পায় বা signup-এর পর workflow কীভাবে বদলায় তা ব্যাখ্যা করে না। Example gap: hero-র কাছে before-after example, model output sample এবং একটি ছোট trust signal যোগ করুন। CTA issue: primary action অনেক ব্যাখ্যার পরে আসে; quick-use section-এর কাছে use-oriented CTA সরিয়ে আনুন। Revision plan: hero sharpen করুন, outcome card যোগ করুন, তারপর visual polish-এর আগে objection rewrite করুন।

Output

Promise / User / Confusion / example gap / Objection / CTA / Revision plan

এই mode-এর আরও prompt

chat thread

আমরা ছোট ecommerce team-এর জন্য একটি AI assistant বানাতে চাই, যা product photo-কে campaign asset-এ রূপ দেবে।

Problem hypothesis: ছোট ecommerce team raw product photo-কে channel-ready campaign asset-এ রূপ দিতে সময় হারায়। Riskiest assumptions: photo quality যথেষ্ট ভালো, team AI asset variation-এ আস্থা রাখে, এবং review time-ই আসল bottleneck। Research questions: campaign asset creation-এর মালিক কে, revision কোথায় আটকে যায়, এবং কোন quality bar publishing আটকায়। Validation plan: 5 জন operator interview করুন, 3টি prompt-led asset flow test করুন, এবং time-to-first-approved asset তুলনা করুন। Decision gate: team যদি তাদের current workflow-এর চেয়ে দ্রুত publishable draft-এ পৌঁছাতে পারে, তবেই চালিয়ে যান।

chat thread

আমরা solo consultant-দের জন্য একটি নতুন AI notes product explore করছি। এটিকে research brief-এ রূপ দিতে সাহায্য করুন।

Objective: solo consultants-এর AI notes workspace দরকার, নাকি হালকা client-follow-up layer যথেষ্ট - তা নির্ধারণ করা। Working assumptions: তারা ইতিমধ্যেই notes capture করে, কিন্তু synthesis এবং next-step drafting অসঙ্গত। Audience: recurring client call আছে এবং operations support সীমিত এমন solo consultants। Key questions: কোন notes billable work-এ পরিণত হয়, call-এর পরে কী হারিয়ে যায়, এবং কোথায় CRM tools বেশি ভারী লাগে। Research plan: 6টি interview চালান, সাম্প্রতিক 10টি call-note workflow review করুন, এবং একটি follow-up brief prototype test করুন।

chat thread

একজন গ্রাহক বলছেন তাদের এক্সপোর্ট দুবার ব্যর্থ হয়েছে এবং রিফান্ড চাইছেন। এখানে আমাদের নীতি নোট আছে...

সমস্যার ধরন: বারবার এক্সপোর্ট ব্যর্থতা এবং রিফান্ড অনুরোধ। গ্রাহক-facing উত্তর: ব্যর্থ চেষ্টাগুলো স্বীকার করুন, সরাসরি দুঃখ প্রকাশ করুন এবং আগে এক্সপোর্ট পথ পুনরুদ্ধারে সাহায্য করবেন তা নিশ্চিত করুন। নীতিগত সীমা: কেবল দেওয়া নীতি নোট থেকে রিফান্ড যোগ্যতা ব্যাখ্যা করুন; কোনো ব্যতিক্রমের প্রতিশ্রুতি দেবেন না। পরবর্তী ধাপ: এক্সপোর্ট ফরম্যাট, ব্রাউজার এবং সময়চিহ্ন জানতে চান, তারপর অ্যাকাউন্ট রিফান্ড মানদণ্ড পূরণ করলে বিলিং টিমে রুট করুন। অভ্যন্তরীণ নোট: একই এক্সপোর্ট দুবার ব্যর্থ হওয়ায় এটি পণ্য নির্ভরযোগ্যতা ঝুঁকি হিসেবে ট্যাগ করুন।