Промпты для AB-тестирования. 26 готовых примеров для ChatGPT, DeepSeek, Gemini и других ИИ

Многие хотят использовать нейросети для работы, но сталкиваются с одной и той же проблемой: получают общие, бесполезные ответы. Особенно это заметно в такой точной задаче, как подготовка A/B-тестов. Кажется, что ИИ должен помогать, но на деле часто лишь отнимает время. В этой статье разбираемся, как создавать промпты для AB-тестирования, которые действительно работают.

Проблема не в искусственном интеллекте, а в том, как его спрашивают. Запросы в стиле “придумай идею для теста” — это прямой путь к провалу. Почему? Потому что ИИ без детального контекста не может понять ни ваш продукт, ни вашу аудиторию, ни цели. Это приводит к генерации поверхностных гипотез, которые либо очевидны, либо не имеют под собой никакой логики.

В результате вы тратите время и трафик на проверку слабых идей, не получаете статистически значимых результатов и приходите к выводу, что “A/B-тесты не работают”. Хотя на самом деле не работает подход.

Эта статья построена на опыте и анализе сотен неудачных попыток. Здесь вы найдете не просто список команд, а поймете саму механику создания эффективных запросов. Вы узнаете:

• Какие фундаментальные ошибки совершают 9 из 10 пользователей при работе с ИИ.
• Из каких блоков состоит мощный промпт, способный дать конкретный, применимый результат.
• Как генерировать сильные гипотезы, а не просто “менять цвет кнопки”.
• Готовые примеры промптов для разных этапов A/B-тестирования: от идеи до анализа.

Цель — дать вам инструмент, который поможет превратить ChatGPT, DeepSeek, Gemini или любую другую модель в вашего личного, высококвалифицированного ассистента по оптимизации конверсии.

Главная ошибка: почему общие запросы ведут в тупик

Представьте, что вы пришли к опытному маркетологу и сказали: “Помоги улучшить мой сайт”. Что он спросит в ответ? Он засыплет вас вопросами: “Какой сайт? Кто ваша аудитория? Какая у вас цель? Что вы уже пробовали? Какие у вас есть данные аналитики?”. Без этой информации любой его совет будет гаданием на кофейной гуще.

С нейросетями все абсолютно так же. Они не обладают сознанием или интуицией, они работают с предоставленным контекстом. Самая частая и губительная ошибка — давать ИИ задачу без достаточной информации.

Пример типичной ошибки

Вот как выглядит бесполезный диалог с ИИ:

Пользователь: “Придумай гипотезу для A/B-теста лендинга.”

ИИ: “Конечно! Вот несколько идей:
1. Измените цвет кнопки призыва к действию на более контрастный.
2. Попробуйте другой заголовок.
3. Добавьте отзывы клиентов.”

Почему это плохо?

• Отсутствие конкретики. Какой заголовок? Для какого продукта? Какие отзывы? Это советы из первой же статьи “10 способов увеличить конверсию”, которые вы и так знаете.
• Игнорирование цели. Что мы хотим улучшить? CTR на кнопку? Глубину просмотра? Количество регистраций? Без цели гипотеза бессмысленна.
• Игнорирование аудитории. Для кого мы делаем лендинг? Для молодых мам? Для B2B-директоров? Для геймеров? Их мотивы и боли совершенно разные.

В итоге вы получаете набор штампов, проверка которых, скорее всего, не даст никакого результата. Вы потратите ресурсы, но не приблизитесь к пониманию своих пользователей.

Анатомия правильного промпта: от чего зависит результат

Чтобы получить сильный ответ, нужно составить сильный запрос. Эффективный промпт для A/B-тестирования — это, по сути, мини-бриф для ИИ. Он должен включать в себя несколько обязательных компонентов.

Компонент	Объяснение и почему это важно
Роль	“Представь, что ты…”. Это задает модели нужный контекст и стиль мышления. Роль “опытный CRO-специалист” даст совсем другой результат, чем “креативный копирайтер”.
Контекст	Описание вашего продукта, целевой аудитории, текущей ситуации. Без этого ИИ работает в вакууме. Чем больше деталей, тем релевантнее ответ.
Задача	Четко сформулированное действие: “сгенерируй 5 гипотез”, “напиши 3 варианта заголовка”, “проанализируй возможные причины низкой конверсии”.
Цель	Какую метрику вы хотите улучшить? “Увеличить CTR кнопки ‘Купить'”, “Снизить показатель отказов на 15%”, “Повысить конверсию в регистрацию”.
Ограничения и формат	В каком виде вы хотите получить ответ? “В виде таблицы”, “каждая гипотеза должна быть основана на психологическом триггере”, “длина заголовка не более 60 символов”.
Примеры	“Вот наш текущий заголовок: …”, “Вот пример удачного, на наш взгляд, CTA: …”. Примеры помогают ИИ лучше понять ваши ожидания.

Ключевой инсайт: Проблема большинства пользователей не в том, что они не знают, чего хотят, а в том, что они ленятся или забывают дать ИИ всю необходимую для работы информацию. Каждая упущенная деталь снижает качество результата на 10-15%.

Перейдем от теории к практике. Ниже вы найдете 26 готовых промптов, разделенных по задачам. Каждый из них построен по принципу максимальной детализации.

Готовые промпты для AB-тестирования для генерации гипотез

Многие начинают A/B-тестирование с косметических изменений, упуская главное — психологию пользователя. Сильная гипотеза всегда отвечает на вопрос “почему” изменение должно сработать. Эти промпты помогут генерировать идеи, основанные на поведенческих моделях.

Промпты для гипотез, основанных на психологии

Промпт 1: Генерация гипотез на основе когнитивных искажений

Текст промпта:

Представь, что ты — эксперт по поведенческой экономике и CRO-специалист. Твоя задача — сгенерировать 5 гипотез для A/B-тестирования страницы с ценами на наш сервис.

Контекст:

• Продукт: Онлайн-сервис для ведения бухгалтерии для малого бизнеса “Простой Учет”.
• Целевая аудитория: Индивидуальные предприниматели и владельцы малого бизнеса (до 10 сотрудников), которые не разбираются в бухгалтерии и боятся ошибок.
• Страница: Тарифная страница с тремя тарифами: “Старт” (990 руб/мес), “Бизнес” (2490 руб/мес), “Профи” (4990 руб/мес).
• Проблема: Большинство пользователей (75%) выбирают самый дешевый тариф “Старт”, хотя для многих из них по функционалу лучше подходит “Бизнес”.
• Цель: Увеличить долю пользователей, выбирающих тариф “Бизнес”, на 20%.

Задача:
Сгенерируй 5 гипотез, каждая из которых основана на одном из следующих когнитивных искажений: эффект приманки (decoy effect), эффект якоря (anchoring effect), неприятие потерь (loss aversion), эффект фрейминга (framing effect), социальное доказательство (social proof).

Формат ответа:
Для каждой гипотезы укажи:
1. Название когнитивного искажения.
2. Формулировку гипотезы (Если мы…, то…).
3. Обоснование: почему это должно сработать с точки зрения психологии нашей ЦА.
4. Конкретное описание изменения на странице.

Почему это работает: Этот промпт заставляет ИИ мыслить не как дизайнер (“сделаем кнопку ярче”), а как психолог. Он связывает конкретные изменения с поведенческими триггерами, что dramatically увеличивает шансы на успех теста. Многие упускают, что за каждым решением пользователя стоит психология, и пытаются влиять на поведение лишь визуальными правками.

Промпт 2: Гипотезы на основе модели мотивации Fogg (B=MAP)

Текст промпта:

Действуй как UX-исследователь и специалист по модели поведения Fogg (Behavior = Motivation + Ability + Prompt). Проанализируй процесс регистрации в нашем мобильном приложении и предложи 3 гипотезы для A/B-теста, направленные на каждый из компонентов модели.

Контекст:

• Продукт: Мобильное приложение для изучения иностранных языков “ЛингоСтарт”.
• Процесс: Пользователь скачивает приложение, видит 3 экрана онбординга, затем ему предлагается форма регистрации из 4 полей (имя, email, пароль, подтверждение пароля).
• Проблема: 40% пользователей, дошедших до экрана регистрации, не завершают ее.
• Цель: Увеличить конверсию в регистрацию на 25%.

Задача:
Сформулируй 3 гипотезы:
1. Гипотеза для повышения Мотивации (Motivation).
2. Гипотеза для упрощения Способности (Ability).
3. Гипотеза для улучшения Триггера (Prompt).

Формат ответа:
Для каждой гипотезы:
1. Компонент модели Fogg.
2. Гипотеза (Если мы…, то…).
3. Обоснование, как это повлияет на поведение пользователя.

Почему это работает: Этот промпт дает ИИ четкую структуру для анализа проблемы. Вместо случайных идей, он вынужден раскладывать пользовательский путь на составляющие (мотивация, способность, триггер) и предлагать точечные решения для каждой. Это системный подход, который часто упускают, пытаясь решить проблему “в лоб”.

Промпты для гипотез, основанных на данных

Промпт 3: Гипотезы на основе анализа карты кликов

Текст промпта:

Ты — аналитик данных и CRO-эксперт. Проанализируй следующие данные с карты кликов на главной странице нашего интернет-магазина и предложи 3 гипотезы для A/B-теста.

Контекст:

• Продукт: Интернет-магазин эко-косметики “Чистая Линия”.
• Страница: Главная страница.
• Данные с карты кликов:
  – 25% кликов приходятся на главный баннер с акцией.
  – 15% кликов на пункт меню “Каталог”.
  – 18% кликов на некликабельную иконку “Сертификаты качества” в футере.
  – 5% кликов на блок “Новинки”.
  – Остальные клики распределены по другим элементам.
• Проблема: Пользователи явно интересуются подтверждением качества продукции, но этот элемент не функционален.
• Цель: Увеличить доверие пользователей и, как следствие, конверсию в переход в карточку товара с главной страницы.

Задача:
Сформулируй 3 гипотезы, основанные на наблюдении о высоком количестве кликов по некликабельному элементу.

Формат ответа:
Гипотеза (Если мы…, то…), описание реализации и ожидаемый результат.

Почему это работает: Запрос фокусирует ИИ на конкретном, часто упускаемом инсайте из данных. Многие видят “горячую” зону на карте кликов, но не знают, что с этим делать. Промпт направляет нейросеть на генерацию практических решений для выявленной, но нереализованной потребности пользователя.

Промпт 4: Гипотезы на основе опросов клиентов (Voice of Customer)

Текст промпта:

Ты — CX-аналитик (Customer Experience). Проанализируй выдержки из опроса наших клиентов и предложи 4 гипотезы для тестирования на странице оформления заказа.

Контекст:

• Продукт: Сервис доставки фермерских продуктов “С грядки”.
• Страница: Корзина и оформление заказа.
• Проблема: Высокий процент брошенных корзин (65%).
• Данные из опроса “Почему вы не завершили заказ?”:
  – “Я не был уверен, когда точно привезут заказ, а мне важно быть дома.” (35% ответов)
  – “Внезапно появилась стоимость доставки, я на нее не рассчитывал.” (28% ответов)
  – “Слишком много полей нужно заполнять, у меня не было времени.” (20% ответов)
• Цель: Снизить показатель брошенных корзин на 30%.

Задача:
Сформулируй 4 гипотезы, каждая из которых направлена на решение одной из озвученных проблем клиентов.

Почему это работает: Этот промпт заставляет ИИ работать с самым ценным ресурсом — прямой речью клиентов. Он учит превращать жалобы и сомнения пользователей в конкретные, проверяемые гипотезы. Эта связь между “голосом клиента” и A/B-тестом — то, что многие команды игнорируют, полагаясь на собственное видение.

Еще 6 промптов для генерации гипотез

Промпт 5: Гипотезы для снижения показателя отказов.

Сформулируй 4 гипотезы для A/B-теста, направленные на снижение показателя отказов на главной странице блога о путешествиях. Проблема: пользователи приходят из поиска, читают один абзац и уходят. Цель: увеличить среднее время на странице и глубину просмотра. В гипотезах используй идеи по улучшению релевантности контента, внутренней перелинковке и вовлечению.

Промпт 6: Гипотезы для увеличения среднего чека.

Представь, что ты e-commerce стратег. Предложи 5 гипотез для увеличения среднего чека в интернет-магазине гаджетов. Текущий средний чек — 4500 руб., цель — 5500 руб. Используй механики cross-sell, upsell, бандлов (комплектов) и программ лояльности на странице товара и в корзине.

Промпт 7: Гипотезы на основе анализа конкурентов.

Ты — маркетолог-аналитик. Я предоставляю скриншоты и ссылки на 3 страницы с ценами моих прямых конкурентов ([ссылка 1], [ссылка 2], [ссылка 3]). Моя страница с ценами [ссылка 4]. Проанализируй, какие элементы (структура, УТП, призывы к действию) используют конкуренты, и предложи 3 гипотезы для теста на моей странице, основанные на лучших практиках конкурентов, но адаптированные под мой продукт.

Промпт 8: Гипотезы для лид-магнита.

Ты — email-маркетолог. На странице [ссылка] у нас есть форма подписки на рассылку с лид-магнитом “Чек-лист по уходу за растениями”. Конверсия в подписку — всего 1.5%. Цель — 4%. Предложи 5 гипотез для A/B-теста, касающихся: 1. Названия лид-магнита, 2. Описания его ценности, 3. Визуального оформления формы, 4. Текста на кнопке, 5. Места расположения формы.

Промпт 9: “Радикальные” гипотезы.

Действуй как “growth hacker”, который не боится смелых идей. Предложи 3 радикально отличающиеся гипотезы для редизайна главной страницы SaaS-сервиса [ссылка]. Текущая страница — классический лендинг с блоками. Цель — проверить, может ли нестандартный подход (например, интерактивный квиз, сторителлинг от первого лица, видео-лендинг) значительно повысить конверсию в регистрацию. Опиши каждую концепцию подробно.

Промпт 10: Гипотезы для мобильной версии сайта.

Ты — UX-специалист по мобильным интерфейсам. Проанализируй страницу товара [ссылка] с точки зрения мобильного пользователя. Проблема: конверсия в добавление в корзину на мобильных устройствах в 2 раза ниже, чем на десктопе. Предложи 4 гипотезы, направленные на улучшение юзабилити: расположение кнопки CTA, упрощение навигации, оптимизация изображений и читаемость текста.

Промпты для создания вариантов контента для теста

После того как гипотеза сформулирована, нужно создать варианты для теста. И здесь ИИ может стать незаменимым помощником, если правильно поставить ему задачу.

Промпты для заголовков и подзаголовков

Промпт 11: Варианты заголовков по формуле 4U

Текст промпта:

Ты — опытный копирайтер, мастер продающих заголовков. Моя задача — протестировать новый заголовок на лендинге курса по скорочтению.

Контекст:

• Продукт: Онлайн-курс “ТурбоЧтение за 21 день”.
• Целевая аудитория: Студенты и специалисты, которые хотят обрабатывать больше информации за меньшее время.
• Текущий заголовок: “Курс по скорочтению онлайн”.
• Гипотеза: Если сделать заголовок более конкретным и ориентированным на выгоду, то конверсия в заявку на курс вырастет.

Задача:
Напиши 5 вариантов нового заголовка, используя копирайтерскую формулу 4U (Usefulness, Urgency, Uniqueness, Ultra-specificity).

Формат ответа:
Для каждого варианта:
1. Текст заголовка.
2. Краткий разбор, какие из компонентов 4U в нем использованы.

Почему это работает: Вместо абстрактного “напиши заголовок”, промпт дает ИИ проверенную временем маркетинговую модель. Это направляет креативность в нужное русло и гарантирует, что все предложенные варианты будут нацелены на результат. Многие просто просят “креативные заголовки”, получая красивые, но не продающие фразы. Этот промпт предотвращает такую ошибку.

Промпт 12: Варианты заголовков с разным эмоциональным тоном

Текст промпта:

Действуй как бренд-стратег и копирайтер. Мне нужно протестировать, какой эмоциональный посыл лучше работает для нашей аудитории.

Контекст:

• Продукт: Сервис психологической онлайн-помощи “Душевный компас”.
• Целевая аудитория: Люди в возрасте 25-40 лет, испытывающие стресс, тревогу, выгорание.
• Цель: Увеличить количество кликов по кнопке “Подобрать психолога”.

Задача:
Напиши по 2 варианта заголовка для главной страницы, используя следующие тональности:
1. Заботливый и поддерживающий (акцент на эмпатии).
2. Вдохновляющий и мотивирующий (акцент на позитивных изменениях).
3. Прямой и рациональный (акцент на эффективности и научном подходе).

Почему это работает: Этот запрос позволяет протестировать не просто текст, а глубинную вещь — тональность бренда. Часто именно эмоциональный отклик решает, доверится ли вам пользователь. Тестирование разных тонов — это продвинутая тактика, которую многие упускают, а данный промпт делает ее доступной.

Промпты для призывов к действию (CTA)

Промпт 13: Варианты CTA, ориентированные на разные этапы воронки

Текст промпта:

Ты — UX-копирайтер. Моя задача — протестировать текст на кнопке призыва к действию в конце статьи в блоге.

Контекст:

• Статья: “Как выбрать систему видеонаблюдения для частного дома”.
• Продукт: Интернет-магазин систем безопасности.
• Аудитория: Люди, которые только начинают разбираться в теме. Они находятся на этапе исследования.
• Текущий CTA: “Купить сейчас”.
• Гипотеза: Прямой призыв к покупке отпугивает “холодную” аудиторию. CTA, предлагающий следующий логический шаг, будет иметь более высокий CTR.

Задача:
Напиши 4 варианта текста для кнопки CTA, которые будут менее агрессивными и более подходящими для пользователя на этапе исследования.

Почему это работает: Классическая ошибка — использовать один и тот же CTA “Купить” для всех этапов воронки. Этот промпт помогает осознать эту ошибку и сгенерировать варианты, соответствующие уровню “теплоты” аудитории. Он учит мыслить в терминах пользовательского пути, а не только прямой продажи.

Промпт 14: Варианты CTA с акцентом на снятие возражений

Текст промпта:

Ты — специалист по конверсии. Мне нужны варианты CTA для страницы регистрации на вебинар “Инвестиции для начинающих”.

Контекст:

• Главное возражение аудитории: “Это, наверное, сложно”, “У меня нет денег для старта”, “Я боюсь потерять деньги”.
• Цель: Увеличить конверсию в регистрацию.

Задача:
Напиши 5 вариантов связки “микрокопи (текст возле кнопки) + текст на кнопке”, которые будут снимать главные возражения аудитории.

Пример:
Микрокопи: “Участие бесплатное. Подойдет даже с бюджетом от 1000 рублей.”
Текст на кнопке: “Занять место бесплатно”

Почему это работает: Промпт фокусирует ИИ не просто на тексте кнопки, а на всей зоне CTA, включая поддерживающий текст. Это позволяет работать с возражениями пользователя прямо в момент принятия решения, что является очень мощной и часто упускаемой техникой.

Еще 6 промптов для создания вариантов контента

Промпт 15: Переформулирование УТП (Уникального торгового предложения).

Ты — бренд-маркетолог. Мое текущее УТП: “Качественная мебель по доступным ценам”. Оно слишком общее. Продукт: модульная мебель-конструктор для небольших квартир. ЦА: молодые семьи, живущие в съемном жилье. Напиши 4 новых варианта УТП, которые подчеркивают: 1. Легкость сборки/разборки, 2. Экономию пространства, 3. Возможность изменять конфигурацию, 4. Современный дизайн.

Промпт 16: Варианты текста для email-рассылки (тема письма).

Ты — email-маркетолог. Мне нужно протестировать тему письма для реанимации “спящих” подписчиков. База — клиенты, не покупавшие ничего более 6 месяцев. Цель — высокий Open Rate. Напиши 5 вариантов тем письма с разным подходом: 1. Прямой вопрос, 2. Интрига, 3. Персональное обращение с упоминанием выгоды, 4. Уведомление о “сгорании” бонусов, 5. Юмористический.

Промпт 17: Рерайтинг описания товара.

Ты — e-commerce копирайтер. Вот текущее описание товара [вставить текст описания робота-пылесоса]. Оно слишком техническое. Перепиши его в 3 разных стилях: 1. Сторителлинг от лица занятой мамы, которая получила свободное время. 2. Сравнение “до/после” с акцентом на чистоту и отсутствие пыли. 3. Текст с фокусом на выгодах (экономия времени, гипоаллергенность, тихая работа).

Промпт 18: Варианты для блока “Преимущества” (буллиты).

Ты — UX-редактор. На лендинге [ссылка] есть блок “Наши преимущества”. Он написан сухим языком (“опыт”, “качество”). Перепиши эти 5 преимуществ в виде выгод для клиента. Вместо “10 лет на рынке” напиши, что это дает клиенту (например, “Решили 5000+ сложных случаев, ваш не будет первым”).

Промпт 19: Текст для всплывающего окна (pop-up).

Ты — специалист по лидогенерации. Мне нужен текст для exit-intent pop-up (окно при попытке уйти с сайта). Цель — удержать пользователя и получить его email. Предложи 3 варианта текста для pop-up с разной механикой: 1. Предложение скидки на первую покупку. 2. Предложение полезного эксклюзивного контента (гайд/чек-лист). 3. Вопрос-опрос “Почему уходите?” с полем для email для получения ответа.

Промпт 20: Варианты для социальных доказательств (отзывов).

Ты — контент-маркетолог. У меня есть длинный отзыв клиента [вставить полный текст отзыва]. Он слишком большой для лендинга. Сделай из него 3 коротких, но емких варианта для A/B-теста: 1. Короткая цитата с акцентом на главном результате. 2. Формат “Проблема/Решение”. 3. Краткий пересказ ключевых выгод, полученных клиентом.

Промпты для анализа и следующих шагов

Работа не заканчивается после проведения теста. Важно правильно интерпретировать результаты и понять, что делать дальше.

Промпт 21: Интерпретация неоднозначных результатов

Текст промпта:

Ты — старший аналитик данных. Помоги мне интерпретировать результаты A/B-теста и предложить следующие шаги.

Контекст:

• Гипотеза: Если мы заменим фото на главной странице на видео, то конверсия в заявку вырастет.
• Результаты теста (статистически значимые):
  – Конверсия в заявку (цель) — не изменилась.
  – Среднее время на странице — выросло на 45%.
  – Показатель отказов — снизился на 20%.
• Проблема: Главная метрика не изменилась, но вторичные метрики значительно улучшились. Что это значит?

Задача:
1. Дай 3 возможных объяснения, почему так могло произойти.
2. Предложи 3 гипотезы для следующих тестов, основанные на этих результатах.

Почему это работает: Начинающие специалисты часто впадают в ступор при виде таких результатов и считают тест провальным. Этот промпт помогает посмотреть на данные глубже, найти в них скрытые инсайты (например, видео повысило вовлеченность, но CTA оказался слабым) и построить на их основе новую, более сильную итерацию тестов.

Промпт 22: Планирование серии тестов (дорожная карта)

Текст промпта:

Ты — руководитель CRO-отдела. На основе общей цели и имеющихся данных, составь дорожную карту A/B-тестов на следующий квартал.

Контекст:

• Продукт: Платформа для создания онлайн-школ.
• Главная бизнес-цель на квартал: Увеличить количество созданных платных курсов на 20%.
• Воронка: Главная страница -> Страница регистрации -> Онбординг (создание первого курса) -> Выбор тарифа -> Оплата.
• Данные: Самый большой “отвал” пользователей происходит на этапе онбординга (70% не завершают создание курса).

Задача:
Составь план из 5 последовательных A/B-тестов, которые логично вытекают друг из друга и направлены на достижение главной бизнес-цели. Приоритизируй тесты по модели PIE (Potential, Importance, Ease).

Формат ответа:
Таблица с колонками: “Этап воронки”, “Гипотеза”, “Приоритет по PIE”, “Обоснование приоритета”.

Почему это работает: Этот промпт поднимает использование ИИ на новый, стратегический уровень. Вместо генерации одиночных идей, вы заставляете модель мыслить как стратег — выстраивать цепочку тестов, направленную на решение ключевой бизнес-задачи. Это предотвращает хаотичное тестирование и вносит в процесс системность, которую многие упускают.

Еще 4 промпта для анализа и стратегии

Промпт 23: Сегментация результатов теста.

Ты — веб-аналитик. Я провел A/B-тест, и в целом вариант Б не показал статистически значимого роста. Однако, я подозреваю, что для разных сегментов аудитории результаты могут отличаться. Предложи 4 сегмента, по которым стоит проанализировать результаты теста (например, новые vs вернувшиеся пользователи, мобильный vs десктопный трафик, трафик из поиска vs из соцсетей, пользователи из разных регионов), и объясни, какие инсайты мы можем в них найти.

Промпт 24: Формулирование выводов для команды.

Ты — продакт-менеджер. Я провел тест, где гипотеза “Если добавить блок с отзывами, то конверсия вырастет” подтвердилась (рост 15%). Мне нужно представить результаты команде (разработчикам, дизайнерам, маркетологам). Напиши краткое саммари (1-2 абзаца) по результатам теста, которое объяснит не только ЧТО мы сделали, но и ЧТО мы узнали о наших пользователях, и почему это важно для всех.

Промпт 25: Анализ “провального” теста.

Ты — опытный ментор по CRO. Мы провели тест, и вариант Б показал статистически значимое падение конверсии на 10%. Гипотеза была [вставить гипотезу]. Опиши 5 возможных причин, почему изменение привело к негативному результату. Помоги извлечь пользу из этой неудачи: какие уроки о нашей аудитории или продукте мы можем вынести из этого “провального” теста?

Промпт 26: Мозговой штурм на основе успешного теста.

Ты — growth-маркетолог. Мы успешно завершили тест: изменение заголовка с “Наши услуги” на “Как мы решаем вашу проблему X” увеличило конверсию на 25%. Это говорит о том, что нашей аудитории важен проблемно-ориентированный подход. Предложи 5 новых идей для тестов на других страницах сайта (например, в email-рассылке, в описаниях кейсов, в рекламных объявлениях), которые развивают этот успешный инсайт.

Рекомендации по работе с ИИ для A/B-тестирования

Даже с идеальными промптами важно помнить несколько правил, которые помогут избежать разочарований и извлечь максимум пользы.

Частые ошибки, которых стоит избегать

• Слепое доверие. Никогда не принимайте ответ ИИ как абсолютную истину. Это ваш ассистент, а не руководитель. Всегда критически оценивайте предложенные гипотезы и варианты. Соответствуют ли они вашему бренду? Не противоречат ли здравому смыслу? Иногда ИИ может “забыть” часть контекста.
• Излишнее усложнение. Не пытайтесь впихнуть в один промпт десять задач. Лучше разбить сложную задачу на несколько последовательных запросов. Например, сначала сгенерировать гипотезы, а затем, выбрав лучшую, попросить ИИ написать под нее варианты контента.
• Игнорирование итераций. Первый ответ ИИ — это не конец, а начало диалога. Если вам не понравился результат, не сдавайтесь. Попросите уточнить, переформулировать, добавить деталей. Используйте фразы “Сделай это более формальным”, “А теперь напиши то же самое, но для аудитории B2B”, “Мне нравится идея №3, давай разовьем ее”.
• Забывать про уникальность. Помните, что другие компании тоже могут использовать ИИ. Чтобы ваши тесты были действительно эффективными, давайте модели как можно больше уникального контекста: данные вашей аналитики, цитаты ваших клиентов, описание ваших реальных проблем.

Чек-лист для создания эффективного промпта

Прежде чем нажать “Отправить”, мысленно проверьте свой запрос по этому списку:

1. Задана ли роль? (Ты — копирайтер, ты — аналитик…).
2. Предоставлен ли достаточный контекст? (Продукт, ЦА, проблема).
3. Сформулирована ли четкая и единственная задача? (Сгенерируй, напиши, проанализируй).
4. Указана ли измеримая цель? (Увеличить CTR, снизить отказы).
5. Есть ли ограничения и требования к формату? (Таблица, не более 50 символов, 3 варианта).
6. Приведены ли примеры (если это уместно)? (Текущий заголовок, удачный пример конкурента).

Если вы ответили “да” на все вопросы, ваши шансы получить действительно полезный ответ от нейросети стремятся к 100%.

В заключение хочется сказать: искусственный интеллект — это не волшебная кнопка, но и не бесполезная игрушка. Это мощнейший усилитель вашего собственного интеллекта и опыта. Научившись правильно ставить ему задачи, особенно в такой сложной области, как промпты для AB-тестирования, вы сможете работать быстрее, генерировать более сильные идеи и, в конечном счете, добиваться лучших результатов для своего бизнеса.

Не бойтесь экспериментировать, ошибаться и учиться. Каждая неудачная попытка — это тоже данные. Анализируйте, почему промпт не сработал, дополняйте его и пробуйте снова. Именно такой итерационный подход и лежит в основе как A/B-тестирования, так и эффективного взаимодействия с нейросетями.