Скопировать для агента: подготовка контекста для ИИ
Функция «Скопировать для агента» копирует в буфер обмена данные кластера: целевой URL посадочной страницы, название, суммарную частотность и список слов с их частотами и входящими поисковыми запросами.
Зачем нужны частоты у слов и вложенные запросы:
- Частоты слов задают приоритеты: слова с максимальным спросом выносят в Title, H1 и Description, а менее частотные — распределяют по подзаголовкам H2–H3 и тексту страницы;
- Входящие запросы показывают реальные формулировки пользователей: по ним видно, в каких устойчивых связках и падежах слова реально запрашивают в поиске;
- URL фиксирует адрес посадочной страницы: контент и метатеги формируются сразу под конкретный раздел сайта.
Скопированный текст вставляют в промпт нейросети, чтобы перенести семантику всех запросов кластера на посадочную страницу и в метатеги. В платформе доступно два варианта копирования: пакетный для группы кластеров из таблицы структуры и точечный для выбранных слов из окна «Анализ слов».
Два варианта копирования: когда какой использовать
В зависимости от текущей задачи можно выгрузить полный контекст по группе посадочных страниц или точечный срез лексем:
- Вариант 1 (снаружи — таблица структуры): используется для пакетного создания метатегов (Title, Description, H1), составления полного ТЗ на копирайтинг с нуля или анализа группы посадочных страниц каталога (до 200 кластеров). В буфер попадают URL посадочной, заголовок кластера, общая частотность и частотный словарь лексем с примерами до 3 ключевых фраз на слово.
- Вариант 2 (изнутри — модальное окно «Анализ слов»): используется для доработки уже готового текста, насыщения статьи LSI-лексемами, интеграции коммерческих маркеров («купить», «цена», «москва») или добавления технических параметров. Пользователь вручную отмечает только нужные слова и фразы.
Вариант 2. Точечный лексический срез (изнутри, из модального окна анализа слов)
Если требуется подготовить контекст не по всему кластеру целиком, а только по отдельным смысловым маркерам, откройте инструмент «Анализ слов» (кнопка в панели тега или пункт меню кластера).

- 1 Выбор целевых лексем чекбоксами — в частотном словаре модального окна отметьте только те слова, которые требуется передать в нейросеть. В примере выбраны коммерческий маркер «купить» (частотность 125, 35 запросов) и гео-маркер «москва» (частотность 16, 2 запроса). При необходимости можно нажать на стрелку слева от слова, раскрыть подтаблицу запросов и отметить конкретные фразы.
- 2 Кнопка «Скопировать для агента» в подвале окна — расположена в правой части нижней панели, слева от фиолетовой кнопки отметки запросов (кнопка «Закрыть» находится слева). Кнопка активна, когда в таблице выбрано хотя бы одно слово.
Формат данных в буфере: в буфер обмена копируется чистый JSON-массив объектов без лишнего обрамления, готовый к парсингу скриптами или подаче в промпт LLM:
[
{
"слово": "купить",
"частота": 125,
"запросы": [
"hi fi полочная акустика купить",
"купить полочную пассивную акустику hi fi",
"полочные колонки купить"
]
},
{
"слово": "москва",
"частота": 16,
"запросы": [
"hi fi полочная акустика купить в москве",
"полочная акустика магазин москва"
]
}
]После нажатия кнопки модальное окно закрывается, а в правом нижнем углу появляется уведомление: «Скопировано: Слов: 2, вложенных запросов: 5» (если запросы в подтаблице не отмечались индивидуально, список запросов будет пустым, а счётчик покажет 0).
Сравнение формата данных в буфере обмена
Ключевые различия обоих способов:
| Параметр | Вариант 1 (снаружи, таблица структуры) | Вариант 2 (изнутри, анализ слов) |
|---|---|---|
Точка входа | Меню «Инструменты» над таблицей кластеров | Правая часть нижней панели окна «Анализ слов» |
Что попадает в буфер | URL страницы + имя кластера + сумма частот + частотный словарь лексем (до 3 примеров фраз на слово) | Чистый JSON-массив только отмеченных пользователем лексем и фраз |
Лимит элементов | До 200 кластеров за один раз (до 5 млн символов) | До 500 топовых лексем модального окна (выборка до 10 000 ключей) |
Основное назначение | Генерация Title/Description/H1, ТЗ на посадочную, аудит кластера | Точечная LSI-оптимизация, внедрение коммерческих маркеров |
Поведение окна | Остаётся на текущей таблице, показывает всплывающий тост | Копирует данные, очищает выборку и закрывает модальное окно |
Стоимость | Бесплатно (в рамках суточной квоты анализа слов проекта) | Бесплатно (данные уже загружены в модальное окно) |
Практические промпты для работы с нейросетями
Скопированные данные достаточно вставить в диалог с нейросетью вместе с готовой инструкцией. Ниже приведены 3 проверенных шаблона для повседневных SEO-задач:
Промпт 1. Пакетная генерация метатегов Title, Description и H1 (по данным Варианта 1):
Ты — ведущий SEO-специалист и редактор интернет-магазина. Ниже приведён кластерный контекст посадочных страниц из системы Descore. Для каждого кластера указан целевой URL, название, суммарная частотность и словарь лексем с поисковыми фразами. Твоя задача — составить для каждой страницы: 1. Заголовок H1 (краткий, естественный, 3-6 слов, включает главную частотную основу). 2. Тег Title (до 65-70 символов, максимальная концентрация главного ключа в начале, коммерческий хвост, бренд в конце). 3. Метатег Description (до 150-170 символов, сжатое УТП, призыв к действию, органичное вхождение дополнительных частотных лексем). Требования: избегай переспама, согласуй падежи, пиши для людей. Данные кластеров: [ВСТАВИТЬ ДАННЫЕ ИЗ БУФЕРА ОБМЕНА]
Промпт 2. Составление ТЗ для копирайтера на посадочную страницу категории (по данным Варианта 1):
На основе приведённого контекста кластера составь подробное техническое задание копирайтеру на написание текста для посадочной страницы категории. В ТЗ включи: - Рекомендуемый объём текста (на основе семантического веса). - Рекомендуемую структуру заголовков H2-H3. - Список обязательных ключевых фраз в точной и разбавленной форме. - Список околоцелевых LSI-слов, которые автор обязан упомянуть в теле статьи. - Запрещённые стоп-слова и антипаттерны (вода, канцеляризмы). Контекст кластера: [ВСТАВИТЬ ДАННЫЕ ИЗ БУФЕРА ОБМЕНА]
Промпт 3. Точечное внедрение LSI-лексем в существующий текст (по данным Варианта 2):
У меня есть готовый текст описания категории/товара. Мне нужно органично доработать его, внедрив ключевые лексемы и фразы из семантического анализа Descore без потери качества и читаемости. Вот список лексем и поисковых фраз, которые необходимо распределить по тексту: [ВСТАВИТЬ JSON ИЗ МОДАЛЬНОГО ОКНА АНАЛИЗА СЛОВ] Вот текущий исходный текст: [ВСТАВИТЬ ВАШ ТЕКУЩИЙ ТЕКСТ] Верни обновлённый текст, выделив добавленные фрагменты жирным шрифтом, и приложи краткий отчёт о том, в какие абзацы были добавлены ключевые слова.
Вопросы и ответы
В чём главное отличие копирования снаружи (из таблицы) и внутри (из анализа слов)?
Снаружи (в меню «Инструменты» таблицы структуры): копируется посадочный контекст выбранных кластеров — URL страницы, название кластера, общая частотность и частотный словарь лексем с примерами до 3 топовых входящих запросов на каждое слово.
Внутри (в модальном окне «Анализ слов»): формируется компактный JSON-массив только отмеченных пользователем слов-лексем и выбранных фраз. Это точечный срез для LSI-доработки текста или внедрения коммерческих маркеров.
Сколько кластеров можно скопировать за один раз?
В меню «Инструменты» кластеров действует ограничение до 200 кластеров за одну операцию и общий лимит объёма буфера до 5 000 000 символов. Если выбрать более 200 кластеров, пункт меню станет неактивным с подсказкой о необходимости сузить выборку.
Если в модальном окне не раскрывать запросы внутри слова, что скопируется?
Если чекбокс слова отмечен, а запросы внутри него не выбирались индивидуально через подтаблицу, выгружается объект с леммой, её суммарной частотностью и пустым списком "запросы": [] (в уведомлении будет 0 вложенных запросов). Если раскрыть слово и отметить конкретные ключи — в массив попадут ровно выбранные поисковые фразы.
Платная ли функция копирования для агента?
Операция бесплатна: она не требует списания баланса и не расходует платные лимиты проекта (проверки позиций). При пакетной выгрузке кластеров учитывается только стандартная суточная квота проекта на анализ слов (до 200 000 запросов в день).
Какие ИИ-модели лучше всего воспринимают сформированный контекст?
Формат подходит для любых современных LLM и агентских сред (ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor, Aider). Чёткая структура «слово — частота — фразы» помогает модели опираться на реальный семантический вес ключей и снижает риск появления выдуманных поисковых форм.
Смотрите также
- Руководство: Структура — кластеры — групповые операции с кластерами, управление посадочными страницами и лимиты.
- Анализ слов тега и кластеров — подробный разбор работы морфологического анализатора, лемматизации и выгрузки лексем.
- Структура: запросы — управление запросами внутри кластеров, перенос фраз и съём позиций.
- Как быстро почистить шумную семантику — практический сценарий очистки ядра по показателю шумности.
