Задание «сделать современный лендинг» почти ничего не говорит о маркетинговой задаче. В нашем примере вопрос звучит иначе: поможет ли страница про организацию питания офиса получать больше квалифицированных обращений, чем общая страница доставки еды?
Из этого вопроса появляются содержание и критерий результата.
Посетителю нужны условия корпоративного заказа, порядок доставки и понятный следующий шаг. Команде нужны не любые заполненные формы, а обращения от компаний, которым подходит услуга. До сборки страницы стоит договориться, как такие обращения будут отмечаться в CRM.
Инструменту передают утверждённое предложение, описание аудитории, тексты, изображения, правила бренда и требования к странице. Отдельно фиксируют, что нельзя менять или придумывать: цены, сроки, географию, отзывы, клиентские логотипы и обещания результата. Если этих данных нет, нейросеть должна запросить их, а не заполнить пробелы убедительно звучащим текстом.
Для формы заранее определяют поля и место получения заявки; для аналитики — нужные события; для языковых версий — список языков и человека, который проверит смысл перевода. В рабочие задания не помещают пароли, ключи доступа и выгрузки клиентских данных. Так у инструмента появляется достаточно контекста, а у команды — понятные условия приёмки.
Для экспериментальных копий отдельно согласуют поведение в поиске. Например, Google рекомендует для A/B-вариантов на разных URL указывать основную страницу через canonical, а при временном перенаправлении использовать код 302. Это рекомендации для конкретной схемы теста, а не универсальная инструкция закрывать все рекламные посадочные от индексации.
Такой контроль нужен независимо от уверенного ответа нейросети. В руководстве GitHub по проверке AI-кода отдельно выделены функциональные тесты, соответствие задаче и проверка зависимостей. Хорошо выглядящая страница ещё не подтверждает, что всё под ней работает корректно.
Подписывайтесь на наш телеграм-канал — там живые кейсы, закулисье агентства и настоящая маркетинговая практика.
Сейчас читают