Системный промпт для заголовков крео: меньше креатива, больше апрува
Если заголовок крео не цепляет за 1-2 секунды, пролив утекает в мусор. Системный промпт нужен не для “вдохновения”, а чтобы LLM стабильно выдавала варианты под разные офферы, боли и углы подачи без ручной возни.
Структура промпта простая: роль → задача → ограничения → формат. Пример логики: “Ты senior copywriter в performance-маркетинге. Сгенерируй 20 заголовков для [оффер]. Аудитория: [сегмент]. Триггеры: страх, выгода, любопытство. Запрет: клише, общие фразы, обещания без механики. Формат: 5 коротких, 5 провокационных, 5 в стиле UGC, 5 с цифрой или конкретикой”.
Дальше добавляешь фильтры качества: длина до 7 слов, один смысл на заголовок, без стоп-слов, без повторов, без абстракций. Отдельно просишь оценку каждого варианта по шкале “CTR-потенциал / риск бана / соответствие офферу”. Это сразу отсеивает мусор и экономит время на ручной перебор.
Самый рабочий трюк — заставить модель сначала сгенерировать углы, а потом уже заголовки. Сначала: “дай 10 разных смысловых входов для боли/желания”. Потом: “на базе этих углов собери заголовки под преленд, крео и бамп”. Так промпт думает не словами, а механикой конверсии.
Включаем автоматизацию, выключаем рутину: один хороший системный промпт даёт стабильный поток заголовков, а не лотерею из случайных фраз. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.
Claude для медиабайеров
@claude_for_buyers_ubt
Системный промпт для заголовков крео: меньше креатива, больше апрува
Этот пост опубликован в Telegram-канале Claude для медиабайеров. Подписаться можно по ссылке: @claude_for_buyers_ubt.