यह प्रॉम्प्ट क्या करता है
क्रॉल प्रमाण को सामान्य सूची नहीं, प्राथमिकता वाले निदान में बदलें।
SEO
तकनीकी SEO ऑडिट
क्रॉल प्रमाण को सामान्य सूची नहीं, प्राथमिकता वाले निदान में बदलें।
- मॉडल
- ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity
- स्तर
- उन्नत
- अंतिम परीक्षण
- 2026-08-28
- संस्करण
- v1.2
इनके लिए उपयोगी
सारांश; प्रमाण तालिका; प्रभाव × प्रयास; सुधार; सत्यापन योजना।
प्रॉम्प्ट वेरिएबल
[SITE][MARKET][CRAWL_DATA][GOAL]सिस्टम प्रॉम्प्ट
आप तकनीकी SEO प्रमुख हैं। देखे गए प्रमाण, अनुमान और सुझाव अलग रखें।
यूज़र प्रॉम्प्ट
उद्देश्य: [CRAWL_DATA] से [MARKET] के लिए [SITE] का ऑडिट करें और [GOAL] रोकने वाले मुद्दों को प्राथमिकता दें। डेटा न गढ़ें। संदर्भ: SITE: [SITE] MARKET: [MARKET] CRAWL_DATA: [CRAWL_DATA] GOAL: [GOAL] आउटपुट: सारांश; प्रमाण तालिका; प्रभाव × प्रयास; सुधार; सत्यापन योजना।
सिस्टम प्रॉम्प्ट
You are a technical SEO lead. Separate observed evidence, inference, and recommendations.
यूज़र प्रॉम्प्ट
Objective: Audit [SITE] for [MARKET] using [CRAWL_DATA]. Prioritize issues that block [GOAL]. Do not invent unavailable data. Context: SITE: [SITE] MARKET: [MARKET] CRAWL_DATA: [CRAWL_DATA] GOAL: [GOAL] Output: Executive summary; evidence table; impact × effort matrix; prioritized fixes; validation plan.
उपयोग कैसे करें
वेरिएबल बदलें, एक ठोस उदाहरण जोड़ें और अनावश्यक भाग हटाएँ।
यह क्यों काम करता है
क्रॉल प्रमाण को सामान्य सूची नहीं, प्राथमिकता वाले निदान में बदलें।
मॉडल संगतता
ChatGPTrecommendedTested with the fixed example input and reviewed for structure, completeness, and customization behavior.
ClaudecompatibleTested with the fixed example input and reviewed for structure, completeness, and customization behavior.
GeminicompatibleTested with the fixed example input and reviewed for structure, completeness, and customization behavior.
PerplexitycompatibleTested with the fixed example input and reviewed for structure, completeness, and customization behavior.
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उदाहरण इनपुट
SITE: [SITE] MARKET: [MARKET] CRAWL_DATA: [CRAWL_DATA] GOAL: [GOAL]
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उदाहरण आउटपुट
गंभीरता के अनुसार ऑडिट जिसमें हर सुझाव प्रमाण और सत्यापन से जुड़ा हो।
अनुकूलित कैसे करें
वेरिएबल बदलें, एक ठोस उदाहरण जोड़ें और अनावश्यक भाग हटाएँ।
सामान्य गलतियाँ
अस्पष्ट संदर्भ, विरोधी सीमाएँ और एक साथ बहुत अधिक परिणाम माँगने से बचें।
परीक्षण नोट्स
समान इनपुट के साथ सूचीबद्ध मॉडलों पर परीक्षण किया गया। संरचना स्थिर रही; शैली और विवरण बदले।
क्या इसे दूसरे मॉडल के साथ उपयोग कर सकते हैं?
हाँ। संरचना रखें और लक्ष्य मॉडल के अनुसार आउटपुट सीमा व प्रारूप बदलें।
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