Назад до бібліотеки промптів
Бібліотека промптівЧат-промпт

Розбір сторінки цін конкурента

Використовуйте розбір сторінки цін конкурента, щоб перетворювати реальні нотатки робочого процесу на структурований результат чату для рецензування, рішень і наступних дій.

Аналіз цінКонкурентне дослідженняКонверсія
Попередній перегляд

Чат-промпт

Рекомендована модель

Gemini 3 Pro

Формат результату

Структурований результат чату

Попередній перегляд

Чат-промпт

гілка чату

Нотатки про конкурента: три рівні, річна знижка на першому екрані, AI-кредити заховані в FAQ, а логотипи клієнтів розміщені біля оформлення покупки. Допоможи знайти, що варто вивчити.

Позиціювання: сторінка продає нижчий сприйманий ризик до того, як продає функції. Пакування: назви рівнів прості, але кредитні ліміти пояснені недостатньо. Обробка заперечень: річна економія помітна; тривога щодо використання відкладена до FAQ. Сигнали довіри: логотипи біля оформлення покупки підтримують фінальний момент рішення. Тести: перенести математику кредитів у картки рівнів і додати по одному доказу для конкретного покупця на кожен рівень.

Результат

Позиціювання / пакування / заперечення / сигнали довіри / тести

Прев'ю розбору сторінки цін конкурента з фокусом на вхідному контексті, структурованій відповіді та дієвих наступних кроках.

Повний промпт

Розбір сторінки цін конкурента

Чат-промпт розбору сторінки цін конкурента зі структурованим аналізом, ризиками, рекомендаціями та наступними діями.

Рекомендована модель: Gemini 3 ProФормат результату: Структурований результат чату
Повний промпт
Чат-промпт
Ви стратег зростання. Проаналізуйте нотатки користувача про сторінку цін конкурента й поверніть стислий розбір із позиціюванням, пакуванням, обробкою заперечень, сигналами довіри та ідеями тестів.

Примітки щодо використання

Перед запуском додайте реальний контекст, обмеження, цільового читача, поточні докази та очікувану глибину результату; не використовуйте це як загальне чат-запитання.

Поширені запитання про промпт

Перед використанням цього промпта

Швидко перевірте вхідні дані, відповідність моделі та спосіб адаптації шаблона без погіршення результату.

Що потрібно підготувати перед використанням розбору сторінки цін конкурента?

Підготуйте реальні вхідні нотатки, бізнес-ціль, обмеження, доступні докази та точну структуру, яку хочете отримати.

Як оцінювати якість відповіді?

Перевірте, чи відповідь відокремлює факти від припущень і дає ризики, компроміси та дієві наступні кроки замість загальних порад.

Попередній перегляд гілки

Нотатки про конкурента: три рівні, річна знижка на першому екрані, AI-кредити заховані в FAQ, а логотипи клієнтів розміщені біля оформлення покупки. Допоможи знайти, що варто вивчити.
Позиціювання: сторінка продає нижчий сприйманий ризик до того, як продає функції. Пакування: назви рівнів прості, але кредитні ліміти пояснені недостатньо. Обробка заперечень: річна економія помітна; тривога щодо використання відкладена до FAQ. Сигнали довіри: логотипи біля оформлення покупки підтримують фінальний момент рішення. Тести: перенести математику кредитів у картки рівнів і додати по одному доказу для конкретного покупця на кожен рівень.

Результат

Позиціювання / пакування / заперечення / сигнали довіри / тести

Інші промпти цього типу

гілка чату

Ми хочемо створити AI-асистента для невеликих команд електронної комерції, який перетворює продуктові фото на матеріали кампаній.

Гіпотеза проблеми: невеликі команди електронної комерції втрачають час, перетворюючи сирі продуктові фото на готові для каналів матеріали кампаній. Найризикованіші припущення: якість фото достатньо висока, команди довіряють варіаціям матеріалів від AI, а час перевірки є справжнім вузьким місцем. Дослідницькі запитання: хто відповідає за створення матеріалів кампаній, де зупиняються правки та яка планка якості блокує публікацію. План валідації: провести інтерв'ю з 5 операторами, протестувати 3 потоки створення матеріалів через промпти та порівняти час до першого схваленого матеріалу. Ворота рішення: продовжувати лише якщо команди можуть отримати придатний до публікації чернетковий матеріал швидше, ніж у поточному воркфлоу.

гілка чату

Ми досліджуємо новий AI-продукт для нотаток для сольних консультантів. Допоможіть перетворити це на дослідницький бриф.

Мета: визначити, чи потрібен сольним консультантам AI-робочий простір для нотаток або легший шар подальшої роботи з клієнтами. Робочі припущення: вони вже фіксують нотатки, але синтез і чернетки наступних кроків непослідовні. Аудиторія: сольні консультанти з регулярними клієнтськими дзвінками та обмеженою операційною підтримкою. Ключові запитання: які нотатки перетворюються на оплачувану роботу, що губиться після дзвінків і де CRM-інструменти здаються надто важкими. План дослідження: провести 6 інтерв'ю, переглянути 10 нещодавніх робочих процесів нотаток дзвінків і протестувати один прототип брифу для подальшої роботи.

гілка чату

Ось структура лендингу нашого AI-продукту. Скажіть, що незрозуміло, перш ніж ми перейдемо до дизайну.

Основна обіцянка: видима, але все ще сформульована як функція, а не як конкретний результат для користувача. Незрозумілий момент: сторінка не пояснює, хто отримує цінність першим і який робочий процес змінюється після реєстрації. Прогалина в прикладах: додайте приклади до/після, зразки результатів моделі та один короткий сигнал довіри біля першого екрана. Проблема CTA: основна дія з'являється після надто довгого пояснення; перемістіть CTA, орієнтований на використання, ближче до секції швидкого використання. План ревізії: загостріть перший екран, додайте картки результатів, потім перепишіть заперечення перед поліруванням візуалу.