Системный промпт для заголовков крео: как выжать CTR без ручной каши

Системный промпт для заголовков крео: как выжать CTR без ручной каши

Слабый заголовок убивает крео раньше, чем его увидит медиабайер. Поэтому промпт должен не «писать красиво», а генерить варианты под конкретный оффер, боль и формат пролива.

Структура рабочего промпта:
— роль: «ты direct-response копирайтер»
— задача: 20 заголовков под один оффер
— ограничения: длина, тон, без клише, без воды
— входные данные: ЦА, боль, триггер, гео, формат крео
— критерий: максимум конкретики, минимум абстракций

Дальше зашиваешь в промпт механику: просишь 5 заголовков через страх, 5 через выгоду, 5 через любопытство, 5 через контраст. Так ты сразу получаешь сетку для A/B, а не один «красивый» вариант. Прогоняем через промпт и смотрим на апрув.

Самая частая ошибка — давать модели тему в стиле «придумай цепляющий заголовок». Это пустой запрос. Нужны переменные: кто, что болит, какой бамп, какой CTA, какая длина. Тогда LLM начинает работать как junior-копирайтер, а не как генератор случайных лозунгов.

Финальный фильтр простой: убирай все заголовки, где нет конкретного действия, числа, боли или явного контраста. Если вариант нельзя привязать к крео за 3 секунды — в мусорку. Оптимизируем не догадками, а логикой промпта.