Кто из ИИ лучше всего видит проблемы на сайте: большой эксперимент по аудиту интернет‑магазина за один промпт
---
Закинуть ссылку на сайт в нейросеть, написать один промпт и через пару минут получить "готовый аудит" - звучит как сценарий идеального мира для маркетолога, владельца бизнеса или SEO‑специалиста. В click.ru решили проверить, насколько эта мечта близка к реальности, и устроили полноценный тест пяти популярных моделей на одном и том же интернет‑магазине.
В эксперименте участвовали бесплатные версии:
- ChatGPT
- DeepSeek
- Gemini
- Perplexity
- ГигаЧат
Каждой модели дали один и тот же промпт и один набор страниц. Никаких уточняющих вопросов, диалогов и "додушиваний" - только один запрос и финальный ответ. Задача: найти максимум реальных проблем сайта, которые могут мешать продвижению в поиске, ухудшать пользовательский опыт и "съедать" конверсию.
Итог, который удивил редакцию: именно ChatGPT, от которого ждали наилучшего результата, показал себя слабее конкурентов. Но по порядку.
---
Что вообще может быстрый ИИ‑аудит, а что - нет
Важно сразу зафиксировать границы ожиданий. Нейросети и правда способны за считаные минуты подсветить множество слабых мест: от банальных ошибок в тексте до заметных проблем в структуре и логике навигации. Но заменить команду из SEO‑специалиста, аналитика, верстальщика и UX‑дизайнера один только ИИ пока не способен.
Обычно, если вы даёте нейросети только список URL, она может:
- оценить контент на страницах: структуру, наличие заголовков, читаемость текстов, перегрузку ключевыми словами;
- заметить проблемы с логикой навигации: "запертые" страницы, лишние клики, неочевидные пути к целевым действиям;
- выявить базовые ошибки юзабилити: нечёткие формулировки в кнопках, отсутствие понятных призывов к действию, длинные формы без пояснений;
- обратить внимание на видимые SEO‑недочёты: однотипные заголовки, слишком короткие или слишком общие метаописания, отсутствие релевантных ключевых запросов в важных блоках;
- указать на несоответствие ожиданий: когда промо‑тексты, заголовки и офферы не бьются между собой или не раскрывают сути предложения.
Но при этом, имея только URL, нейросети обычно не могут полноценно:
- измерять скорость загрузки страниц, стабильность работы сервера и качество отдачи контента на разных устройствах;
- анализировать сложные технические моменты: корректность редиректов, работу файла robots, карту сайта, микроразметку, канонические URL;
- проверять корректность интеграций: систем аналитики, виджетов, платёжных решений;
- отслеживать реальные пользовательские сценарии и поведение: глубину просмотра, точки оттока, клики по элементам;
- понимать, как сайт "чувствует себя" в динамике: сезонные провалы, влияние рекламных кампаний, влияние отдельных изменений на конверсию.
По сути, быстрый ИИ‑аудит по ссылкам - это быстрый, но всё же поверхностный "рентген" видимой части сайта. Для технического аудита, анализа скорости и стабильности, оценки серверной части и воронки продаж нужны профильные инструменты и специалисты.
---
Безопасность: какие данные нельзя "скармливать" нейросетям
Отдельный важный момент - безопасность данных. Нейросетям допустимо передавать только публичную информацию:
- открытые URL‑адреса страниц;
- тексты, которые и так видны пользователям;
- фрагменты HTML‑кода, если это необходимо для анализа.
Строго нельзя загружать и описывать:
- логины, пароли, ключи доступа;
- внутренние IP‑адреса серверов;
- конфигурации админ‑панелей и CRM;
- любые персональные данные клиентов и сотрудников;
- детали финансовых операций и договоров.
ИИ‑аудит не должен превращаться в утечку конфиденциальной информации. Даже если модель обещает "не запоминать" данные, не стоит проверять это на критичных для бизнеса вещах.
---
Как мы выстроили эксперимент: единые правила для всех
Чтобы сравнение было честным, все модели работали в одинаковых условиях.
Цель эксперимента - понять, какая из бесплатных нейросетей способна:
- без уточняющих вопросов;
- только по одному промпту и набору страниц;
- найти максимальное количество реальных проблем, влияющих на SEO, UX и конверсию.
Все модели работали только в текстовом режиме: без загрузки файлов, без анализа изображений, без дополнительных подсказок.
Алиса AI в эксперимент не попала по простой причине: на момент теста она не умела полноценно просматривать содержимое сайта по ссылке. Попытка подключить её закончилась отказом - модель не смогла перейти на ресурс, поэтому сравнивать её с остальными было бы некорректно.
---
Промпт: как мы "задали роль" нейросети
Каждая модель получила один и тот же запрос. Смысл промпта: превратить нейросеть сразу в трёх специалистов - юзабилити‑аналитика, маркетолога и SEO‑эксперта - и попросить её найти максимум проблем.
Кратко, структура задания была следующей:
1. Роль и задача
Нейросеть "назначали" самым дотошным аналитиком в трёх областях: юзабилити, маркетинг и SEO. Задача - найти все возможные проблемы в этих направлениях и любые другие заметные недочёты.
2. Формат отчёта
- Группировка по страницам:
- Страница 1: [описание и URL];
- Страница 2: [описание и URL] и т. д.
- Внутри каждой страницы - категоризация проблем: юзабилити, SEO, контент, маркетинг, технические моменты и пр.
- Каждая проблема должна содержать:
- чёткое описание сути;
- объяснение, чем это вредно для SEO/UX/конверсии;
- рекомендацию по исправлению.
3. Приоритизация
В конце по каждой странице - топ‑5 самых критичных проблем с указанием приоритета от 1 до 5 (1 - срочно, 5 - желательно, но не горит) и пояснением, почему приоритет именно такой.
Такой формат нужен не только для удобства чтения, но и для честного сравнения результатов: при одинаковой структуре легче заметить, кто глубже "копнул", кто точнее сформулировал рекомендации, а кто ушёл в общие слова.
---
Почему промпт составлен именно так
У промпта было три ключевых акцента:
- Ролевая модель. Когда вы явно называете роли (аналитик, маркетолог, SEO), нейросеть переключается в более экспертный тон и старается смотреть на задачу с разных точек зрения, а не только "по верхам".
- Фокус на максимуме проблем. Прямая формулировка "найди максимум недочётов" мотивирует ИИ не ограничиваться банальными замечаниями и копнуть глубже, предлагать варианты и уточнения.
- Строгий формат вывода. Жёсткая структура отчёта позволяет сравнивать сервисы по одинаковым параметрам и ускоряет дальнейшую работу с результатами: можно быстро отфильтровать приоритетные задачи, раздать их команде и отслеживать прогресс.
При этом промпт - не "золотой стандарт". Его можно (и нужно) подстраивать под цели: анализ посадочных страниц, отдельных категорий, мобильной версии и пр. Но для эксперимента нужно было единое задание для всех.
---
Как мы оценивали ответы: три критерия и штрафы
Для анализа использовали три основных параметра. По каждому - шкала от 0 до 2 баллов.
1. Полнота
Сколько реальных проблем нашла нейросеть. Оценивается глубина: видит ли модель только очевидные ошибки или подмечает нюансы - микро‑конверсии, слабые места текстов, потенциальные точки оттока, логические слепые зоны.
2. Конкретика
Насколько чётко сформулированы проблемы. Есть ли привязка к конкретным блокам и элементам ("кнопка в шапке не видна на мобильных", "описания товаров слишком общие"), или ответы состоят из размытых фраз "улучшить юзабилити", "сделать тексты более интересными".
3. Приоритеты
Умеет ли ИИ расставить задачи по важности: что нужно чинить в первую очередь, а что может подождать. Важно не только наличие чисел (1-5), но и логика объяснений - почему именно эта проблема критична.
Дополнительно вводился штрафной балл:
- за явные ошибки и "галлюцинации" (придуманные проблемы, которых нет на сайте, или выводы, противоречащие содержимому страниц) вычитался 1 балл за каждый случай.
В итоге для каждой модели получался суммарный балл, по которому можно судить об общем качестве аудита.
---
Разбор ответов: что показали нейросети
После того как все модели выдали отчёты, мы разобрали каждый по тем же критериям.
ChatGPT: аккуратно, но слишком поверхностно
На первый взгляд, отчёт ChatGPT выглядел образцово:
- структура соблюдена;
- страницы разнесены по блокам;
- есть категории проблем и краткий список рекомендаций.
Но при детальном разборе оказалось, что конкретной полезной информации немного. Часть замечаний сводилась к общим фразам:
- "улучшить читаемость контента";
- "доработать структуру заголовков";
- "поработать над убедительностью офферов".
Такие формулировки могут подойти к большинству сайтов в интернете и не дают чётких задач команде.
ChatGPT честно зафиксировал самые очевидные проблемы:
- общие рекомендации по оптимизации мета‑тегов;
- замечания по логике навигации;
- указание на необходимость сильных призывов к действию.
Но не хватило:
- глубины в разборе конкретных страниц;
- точной привязки проблем к элементам интерфейса;
- прицельных маркетинговых инсайтов - чем именно сайт не дожимает клиента до покупки.
По полноте и конкретике модель набрала заметно меньше, чем конкуренты. При этом плюсом стало почти полное отсутствие "галлюцинаций" - ChatGPT практически не придумывал несуществующие блоки или функции сайта.
---
Как вели себя другие модели (общее сравнение)
Подробные разборы каждого сервиса показали, что:
- DeepSeek чаще рисковал "додумывать" элементы интерфейса, которых на сайте нет, но при этом иногда давал интересные и нестандартные рекомендации по улучшению контентной части и сценариев продаж. При оценке приходилось балансировать: полезные идеи против вымышленных деталей.
- ГигаЧат заметно лучше чувствовал русскоязычный контент и мотивацию пользователя. Он чаще попадал в тональность целевой аудитории и давал практичные подсказки: какие блоки усилить социальным доказательством, где добавить гарантию, как упростить путь к оформлению заказа.
- Gemini делал упор на структурность отчёта. Отчёты получались довольно системными, но иногда излишне академичными: много теории и общих рекомендаций, меньше практической привязки к конкретным блокам на страницах.
- Perplexity показал себя хорошо в части фактологической аккуратности и логики, но время от времени уходил в лишние пояснения, которые не давали дополнительных практических задач.
На фоне остальных ChatGPT выглядел максимально "осторожным": мало ошибок, мало выдумок, но и мало конкретных находок, которые действительно можно немедленно отдать в работу команде.
---
Итоги эксперимента: кому можно доверить быстрый аудит
По сумме баллов лидерство получили модели, которые:
- нашли больше реальных, проверяемых проблем;
- чётко объяснили, что исправить и зачем;
- предложили адекватную приоритизацию задач.
ChatGPT в этом сравнении оказался одним из аутсайдеров именно по полноте и практической полезности отчёта.
Но это не значит, что ChatGPT "плох" или бесполезен. Скорее, эксперимент показал:
- нельзя слепо верить любому ИИ‑аудиту, даже если отчёт выглядит красиво и убедительно;
- бесплатные версии разных моделей сильно различаются по подходу и глубине анализа;
- лучший результат часто достигается не выбором "одной правильной нейросети", а комбинированием нескольких инструментов и последующей проверкой специалистом.
---
Когда ИИ‑аудит действительно полезен
Быстрый аудит через нейросеть уместен в ряде сценариев:
1. Стартовый срез для нового проекта
Когда вы только берёте сайт в работу, ИИ помогает за 10-15 минут получить первичный список очевидных проблем, с которыми дальше идёт уже человеческий аудит.
2. Быстрая проверка отдельных страниц
Например, вы запустили новую посадочную под акцию или лендинг под рекламу и хотите быстро понять, не пропустили ли базовые ошибки в тексте, структуре и логике.
3. Сбор идей для доработок
Нейросеть может накидать десятки гипотез по улучшению форм, блоков доверия, структуры каталогов. Дальше из этого массива идей отбираются те, которые стоит тестировать.
4. Подготовка к обсуждению с командой
ИИ‑отчёт - удобная отправная точка: вы приносите на встречу уже сформированный список проблем и гипотез, а не обсуждаете сайт "с нуля".
5. Проверка подрядчика
Если подрядчик отчитался об аудите, можно прогнать сайт через одну‑две модели и посмотреть, остались ли явно не замеченные недочёты. Это не заменяет контроль, но помогает задать правильные вопросы.
---
Когда без специалиста не обойтись
Есть ситуации, в которых нейросети пока не могут заменить опытную команду:
- Сложный технический аудит: многосайтовые структуры, связки с CRM и складскими системами, продвинутые настройки кеширования и CDN.
- Глубокий SEO‑анализ: тематическое ядро, конкуренты в выдаче, поведенческие факторы, динамика позиций и трафика, оценка влияния изменений.
- Построение воронки продаж: путь пользователя от первого касания до повторной покупки, влияние маркетинговых каналов, ретеншн и LTV.
- Стратегические решения: выбор продуктовой стратегии, ценовой политики, позиционирования - здесь ИИ может подсказать идеи, но не несёт ответственности за результат.
ИИ‑аудит - это инструмент, а не готовое решение. Он ускоряет работу команды, но не снимает с неё обязанность думать, проверять и принимать решения.
---
Как выжать максимум из ИИ‑аудита сайта
Чтобы нейросеть давала больше пользы и меньше пустых общих советов, можно:
1. Уточнять цели
Не только "найди проблемы на сайте", но и "найди, что может мешать продаже товара N", "где посетитель может передумать покупать", "что мешает поиску понять тематику категории".
2. Разбивать анализ на части
Сначала промпт про структуру и навигацию, потом - только про текст и офферы, затем - отдельный запрос по формам и чек‑ауту. Так модель концентрируется на одном аспекте и выдаёт больше конкретики.
3. Наслаивать промпты
Сначала получить общий отчёт, потом уточнить: "выбери из этого списка 10 самых быстрых доработок, которые дадут эффект", "перепиши рекомендации в виде задач для дизайнера/верстальщика/копирайтера".
4. Сравнивать ответы разных моделей
Каждая нейросеть "смотрит" на сайт по‑своему. Сопоставление отчётов позволяет отобрать только те идеи, которые повторяются и подтверждаются, и отсеять спорные или явно вымышленные.
---
Главное, что показала "битва нейросетей"
- Нейросети уже сегодня могут экономить часы и дни работы, давая быстрые списки проблем и идей по улучшению сайта.
- Бесплатные версии заметно отличаются по глубине анализа: внешний лоск отчёта ещё не значит высокое качество.
- ChatGPT в условиях нашего теста оказался не лидером, а скорее осторожным середнячком: мало ошибок, но и мало инсайтов.
- ИИ‑аудит нельзя использовать как единственный источник истины. Он эффективен как быстрый фильтр и генератор гипотез, а не как финальный вердикт по сайту.
Если относиться к нейросетям как к помощнику, а не "волшебной кнопке", они действительно могут помочь находить проблемы быстрее, а решения - точнее.
