Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там разбираю лучшие промпты и стратегии продвижения.
Весной 2025 года на курсе в Школе дизайна НИУ ВШЭ 620 студентов-дизайнеров выходили в публичное поле через статьи на VC.ru, Пикабу и Дзене. Perplexity стал основным инструментом для исследовательской работы: студенты анализировали конкурентов, искали тренды, проверяли факты и подбирали SEO-теги. Главное отличие от других нейросетей — каждый ответ приходил со ссылками на источники.
💡 Что решал Perplexity
До структурных промптов студенты сталкивались с проблемами:
- Непонятно, какие заголовки и теги работают на конкретной платформе
- Нет данных о том, что публикуют успешные конкуренты
- ChatGPT и другие модели выдают факты без ссылок — приходится проверять вручную
- Сложно понять, какие запросы использует целевая аудитория
- Нужно анализировать десятки статей вручную, чтобы найти паттерны
Perplexity закрывал эти задачи через промпты с конкретными критериями поиска и требованием ссылок на источники.
🎉 Как пользоваться Perplexity для конкурентов через конкретные примеры
Мария Луговая работала над упаковкой янтарных украшений «Калинберг». Ей нужно было понять, почему одни статьи на Forbes набирают тысячи просмотров, а другие — нет. Она использовала Perplexity как аналитика:
Проанализируй какие статьи по моей теме наиболее популярны и какие заголовки, бизнес-инструменты, теги, ключевые слова и т. д. (всё может быть полезно для продвижения качественного контента) они используют? Приведи конкретные 10 примеров: (Ссылка на источник статей)
Промпт работает как чек-лист: не просто «найди статьи», а «покажи конкретные элементы успеха с примерами». Perplexity разбирал каждую статью и выдавал структурированный список с инструментами, которые использовали авторы.
Та же Мария проверяла готовые тексты на SEO-эффективность:
Проверь мою статью на seo-эффективность, харизму и кликабельность (опиши по пунктам от 1 до 10)
Здесь критерии оценки заданы явно: не абстрактное «хорошо/плохо», а конкретная шкала от 1 до 10 по трём параметрам. При этом Мария использовала ещё один промпт для адаптации под платформу:
Проанализируй, какие приёмы используются в популярных статьях на тему Дизайн на сайте (сайт платформы) и приведи конкретные примеры, которые можно было бы использовать для моей статьи, чтобы сделать её более seo-эффективной для этой платформы
Ключевое слово — «конкретные примеры». Perplexity не просто перечислял приёмы, а показывал, как именно они работают в уже опубликованных материалах.
✅ Как пользоваться Perplexity для фактчекинга и борьбы с галлюцинациями
Ксения-Любовь Ким исследовала художника Лучо Фонтану и работала с саунд-дизайном. Проблема: другие нейросети выдавали красивые, но непроверяемые факты. Perplexity стал инструментом для перепроверки:
Какие платформы и авторы в России создают популярный контент о современном искусстве? Как они адаптируют сложные искусствоведческие концепции для широкой аудитории?
Промпт содержит два вопроса: «кто» и «как». Первый даёт список с источниками, второй — методы работы этих авторов. Ксения получала не просто имена, а конкретные приёмы адаптации сложного материала.
Для Pinterest она использовала похожую логику:
Какой арт-контент популярен на Pinterest? Как оптимизировать пины с классическим искусством для максимального охвата?
Опять двухчастная структура: сначала анализ того, что работает, потом — конкретные рекомендации по оптимизации.
🔍 Поиск через запросы аудитории
София Левина писала про художника-постановщика Менделевича. Задача: сделать материал про советскую анимацию видимым в поиске. Но какие слова использует аудитория? София спросила напрямую:
Какие поисковые запросы используют люди, интересующиеся советской анимацией? Как оптимизировать статью о забытом художнике-постановщике для поиска? Учитывай, что аудитория может искать как профессиональную информацию о дизайне, так и ностальгический контент о детских мультфильмах.
Промпт учитывает две разные аудитории: профессионалов и любителей ностальгии. Perplexity выдал список запросов для обеих групп, что позволило упаковать культурный контент в SEO-дружественную форму.
🎞️ Сценарная работа с хронометражем
Даша разрабатывала личный бренд в сфере ивент-менеджмента и театра. Ей нужны были не просто идеи для видео, а детальный план с таймингами:
Как опытный сценарист или режиссер, разработай подробный план или структуру сцен для короткого 20 секундного видео на тему коротких путешествий по России, длиною в один день. Опиши каждую сцену, укажи хронометраж, действия, локации и переходы.
Здесь работает роль («опытный сценарист») плюс конкретные требования: хронометраж, действия, локации, переходы. Perplexity выдал покадровый план, который потом использовался для генерации визуала.
🔬 Deep Research Perplexity для узких ниш
Яна Мальцева работала с историко-этническим проектом про костюмы народов Сибири. Задача: понять, кто вообще работает в этой узкой нише. Она использовала функцию deep research в Perplexity — инструмент оценил состояние всего сегмента, нашёл релевантные YouTube-каналы музеев и историков моды, показал форматы Shorts, которые работают в образовательном контенте.
Похожую задачу решала София Цой для танцевального сообщества Rhythm Heart:
Найди исследования о психологических барьерах в танцевальном обучении, статистику по танцевальным школам и причинам начинающих танцоров. Также покажи данные о влиянии неуверенности на обучение танцам.
Промпт запрашивает три типа данных: исследования, статистику, конкретные причины. Perplexity выдал источники для каждого пункта. Та же София использовала аналогичную структуру для проекта «Эффективный дизайн»:
Найди исследования о психологии восприятия визуальной рекламы, статистику по эффективности дизайна в маркетинге и основные ошибки при создании рекламных материалов.
🔎 Использование Perplexity для поиска конкурентов и бизнес-сторителлинга
Анастасия Лосева продвигала бренд кастомных украшений RONIX на Яндекс.Дзене. Задача: найти конкурентов и понять, какие приёмы они используют. Она дала Perplexity развёрнутый промпт:
Определи конкурентов на платформе Яндекс Дзен, основываясь на интервью и концепции бренда. Проведи подробный мониторинг их каналов...
Промпт включал контекст (интервью и концепция) и требование детального мониторинга. Perplexity нашел прямых конкурентов и выявил приёмы бизнес-сторителлинга, которые те использовали для продвижения.
Дмитрий Кузнецов работал с брендом светящейся одежды Glow Clothing. Он загружал статьи о коллекциях со светящимися элементами и получал анализ трендов. Параллельно использовал промпт для генерации SEO-заголовков:
Есть следующие заголовки популярных статей (список)... проанализируй их и напиши новый заголовок Продвижение бренда сумок через контент.
Perplexity анализировал структуру успешных заголовков и предлагал варианты на основе найденных паттернов.
📄 Как Perplexity помогает искать бенчмарки в дзен
Анна Карамова проектировала интерьеры школ, шоурумов и отелей. Её метод: выбрать лучшие по охватам статьи в Яндекс.Дзене в нише дизайна интерьера, загрузить их в Perplexity и попросить выявить ключевые признаки успешности. Инструмент разбирал каждую статью и показывал, какие элементы привели к высоким охватам.
Тина Криссинель работала над арт-объектом «Офицерский Мартини». Она задействовала Perplexity для анализа конкурентов, подбора заголовков и SEO-оптимизации на основе успешных кейсов из открытых источников.
💼 Как Perplexity Pro делегировать услуги копирайтинга
Айшат Абдурагимова продвигала портфолио по 3D-графике и Unreal Engine на Pinterest. Когда собственные идеи для тегов закончились, она обратилась к Perplexity. Инструмент предложил подходящие теги, но Айшат пропустила важный этап: анализ существующих пинов с этими тегами. Ошибка показала, что Perplexity даёт данные, но проверка контекста остаётся за человеком.
Виктория анализировала тренды в YouTube Shorts для продвижения видео «Идеальное утро». Perplexity, основываясь на данных о трендах, написал заголовок, описание и хэштеги, отвечающие требованию трендовости.
🔕 Объяснение провалов с помощью При перплексити
Режиссёрский проект «Невидимка» получил низкие охваты на Дзене. Автор загрузил данные в Perplexity и получил объяснение: контент рассчитан на слишком узкий круг специалистов. Инструмент также подобрал 15 SEO-ключей и хэштеги для корректировки стратегии.
💫 Генерация идей на основе трендов
Мария Стирманова работала над личным брендом и шрифтом Vasiliy. Она просила Perplexity найти похожие популярные статьи:
Смотри, у меня есть список необычных шрифтов, которые сделаны из модулей и окружающего мира... Тебе надо написать статью с вступлением, где можно рассказать, что значит необычные шрифты, и их плюсы, и в плюсы, чтобы ясным уникальным в них особенность и где можно использовать...
Промпт даёт контекст (список шрифтов) и структуру будущей статьи. Perplexity находил референсы и показывал, как другие авторы упаковывали похожий материал.
Алиса Широких продвигала личный бренд иллюстратора. Её промпт был максимально конкретным:
На основе анализов трендов найди и приведи с ссылками 10 примеров статей с сайта dzen.ru
Конкретное число (10), конкретная платформа (dzen.ru), требование ссылок. Perplexity выдал список релевантных примеров для анализа.
🎮 Анализ для инди-игр с помощью При перплексити
Екатерина Лукиных разрабатывала инди-игру Red Utopia Sadness. Ей нужен был контент, который привлечёт трафик к проекту:
Проанализируй статьи про разработку инди игр и помоги мне составить статью для привлечения трафика к творческому проекту «Red Utopia Sadness». Нам нужно показать персонажей, локации.
Промпт содержит анализ контекста (статьи про инди-игры) и конкретные требования к контенту (персонажи, локации). Perplexity показал, какие форматы работают в этой нише.
📱 Экспертные роли для SMM
Ольга Черных работала над театральными костюмами русского модерна. Она использовала Perplexity в связке с ролью эксперта:
Ты — эксперт по SMM и цифровому маркетингу. Твоя специализация — анализ трендов и разбор практических кейсов в сфере продвижения визуального искусства...
Роль задаёт контекст для всех последующих запросов. Perplexity загружал данные и анализировал их через призму SMM-эксперта.
Яна Кожевникова продвигала личный бренд 3D художника. Она использовала Perplexity для комплексного анализа: популярные статьи, целевая аудитория, идеи для контента, ключевые слова для интеграции.
📑 Perplexity помогает искать Long-tail запросы и семантические кластеры
Рабия Тахири работала над личным брендом в фуд-дизайне, специализируясь на алтайских продуктах и суперфудах. Ей нужно было найти неочевидные запросы, которые использует аудитория:
Сгенерируй список long-tail запросов для темы «дизайн упаковки БАДов и суперфудов». Фокус на практические запросы типа «как создать», «как увеличить», «почему важна».
Промпт задаёт тип запросов (long-tail), тему и конкретные форматы («как создать», «как увеличить»). Perplexity выявил семантические кластеры, которые Рабия не учитывала — например, «эмоциональная связь с покупателем». Инструмент показал популярность этих кластеров через данные поиска.
Та же Рабия использовала Perplexity для оценки эффективности заголовков до публикации:
Проанализируй потенциальную эффективность статьи с заголовком «5 фатальных ошибок в дизайне алтайских продуктов». Учти: Конкурентность ключевых слов, Интерес аудитории к теме, Тренды в поисковых запросах, Потенциальный трафик.
Здесь четыре конкретных критерия оценки. Perplexity анализировал не абстрактную «успешность», а измеримые параметры: конкурентность, интерес, тренды, прогноз трафика.
Для создания структуры статьи Рабия использовала детальный промпт:
Создай подробный план статьи на тему «Как создать доверие к алтайским суперфудам и БАДам» Включи: Заголовок Н1, 5-7 подзаголовков Н2, Практические советы и кейсы, Вопросы, которые волнуют целевую аудиторию, Call-to-action в конце.
Промпт работает как техническое задание: заголовок, количество подзаголовков, типы контента (советы, кейсы, вопросы), обязательный элемент в финале.
📸 Анализ TikTok и Pinterest SEO
Алина Шарапова продвигала личный бренд иллюстратора. Ей нужно было понять механику успешных TikTok-роликов конкурентов:
Проанализируй предоставленный TikTok-ролик (ссылка) по предложенной структуре. Определи, почему он считается успешным/крутым, и какие сильные элементы можно перенять... 1. Ad Performance... 2. Video Analysis...
Промпт содержит ссылку на конкретный ролик и структуру анализа. Perplexity разбирал рекламную эффективность и видео-элементы отдельно.
Для Pinterest Алина разработала многоуровневую стратегию ключевых слов:
Мне нужна помощь в разработке стратегии ключевых слов для моего Pinterest-аккаунта в нише: иллюстрация для детских книг, иллюстративный бренд... 1. Для Имени/Названия Профиля... 2. Для Био Профиля... 3. Для Названий Досок...
Промпт разбивает SEO на три уровня: профиль, био, доски. Perplexity подбирал ключевые слова под каждый уровень отдельно. При этом для конкретных пинов Алина использовала промпт с ролью:
Ты — SEO-эксперт с 5-летним опытом в графическом дизайне. Перед тобой пин, на котором иллюстрация милого тигра, который наблюдает за мальчиком в городе. Шаг 1. Сгенерируй 5 SEO-оптимизированных заголовков для пинов на английском...
Роль («SEO-эксперт с 5-летним опытом») плюс описание визуала плюс пошаговая инструкция. Perplexity генерировал заголовки, учитывая специфику платформы и нишу.
🤖 Deep Research для VFX-индустрии
Анастасия Примаченко работала над портфолио 3D-художника. Ей нужны были свежие данные о внедрении AI в VFX-студиях:
Статистика внедрения ИИ в VFX-студиях 2024. Источники: Gartner, Deloitte. Вывод: таблица с колонками 'Технология', '% внедрения', 'Экономия времени'.
Промпт указывает конкретные источники (Gartner, Deloitte) и требует вывод в табличном формате с заданными колонками. Функция deep research в Perplexity собирала данные из нескольких источников и структурировала их по критериям.
🎎 Медиа-аналитика визуальной культуры
Даниэль Тульчинский продвигал телеграм-канал «ondas» о визуальной культуре. Его задача: найти свежие тексты и авторов на международных платформах. Промпт максимально детализирован:
Вы — медиа-аналитик по визуальной культуре. Найдите ≥ 20 свежих (≤ 2 года) статей о продвижении молодых художников, дизайнеров и фотографов на: DTF.ru, VC.ru, e-flux.com, Artsy.net, Medium.com, Substack.com. Для каждой статьи дайте: заголовок, ссылку, дату, тип (кейс, интервью, гайд, аналитика), оценку интереса для новичка (1–10), 2–3 главных «хука»... Вывод: таблица, отсортированная по убыванию оценки.
Здесь работает роль (медиа-аналитик), конкретные ограничения (минимум 20 статей, не старше 2 лет), список платформ, набор данных для каждой статьи, критерий сортировки. Perplexity выдал таблицу с ранжированием по интересу для новичков. Даниэль использовал этот метод для «разведки поля» на старте проекта.
👑 Ранжирование по интересу аудитории
Максим Кириллов работал над медиакаталогом современного искусства «ARTOVOE». Ему нужно было понять, какие заголовки зацепят молодых художников:
Я занимаюсь продвижением своего медиасервиса Artovoe... Зайди на сайт [ссылка] и напиши какие примеры статей существуют на данном сайте посвященные продвижению молодых художников. Какие хуки можно включить в мои будущие статьи, чтобы заинтересовать молодых художников читать мои публикации. Проранжируй заголовки статей по 10-бальной системе с позиции интереса у начинающих художников.
Промпт даёт ссылку на конкретный сайт, просит найти примеры, выявить хуки и проранжировать по 10-балльной шкале с точки зрения целевой аудитории. Perplexity анализировал существующие статьи и оценивал их привлекательность для новичков.
Для анализа личности художников Максим использовал другой подход:
Проанализируй личность [художник], выдели его ключевые характеристики при описании искусства... Представь, что он был бы редактором в журнале посвящённому современному искусству и на основе анализа составь список его критериев при оценке текстового материала.
Промпт создаёт гипотетическую ситуацию (художник как редактор) и просит вывести критерии оценки. Perplexity анализировал стиль конкретного автора и превращал его в чек-лист для проверки материалов.
🔍 Проверка фактов и специфика платформ
Мария Хохлова работала над образовательным контентом про рококо. Ей нужны были конкуренты и актуальная информация об алгоритмах:
Найди 10 популярных русскоязычных блогеров, пишущих об искусстве XVIII века. Нужны ссылки и статистика охватов.
Конкретное число (10), язык (русскоязычные), тема (искусство XVIII века), два типа данных (ссылки и охваты). Perplexity находил авторов с проверяемой статистикой.
Для понимания механики платформы Мария спрашивала напрямую:
Как работает алгоритм Яндекс.Дзен в 2025? Факторы влияния на показы статей? Требования для попадания в ленту?
Три вопроса про алгоритм, факторы и требования. Perplexity собирал актуальную информацию со ссылками на источники.
📋 Lean Canvas через визуальный анализ
Полина Репкина создавала личный бренд художника-иллюстратора. Она загружала свои работы в Perplexity для анализа:
Я загружаю 4 лучшие работы из моего дизайнерского портфолио. Используя эти визуальные примеры, заполни для меня Lean Canvas персонального бренда: 1. Определи мои уникальные визуальные подходы... 2. Выяви проблемы... 3. Сформулируй мое УТП...
Промпт загружает визуальный материал и просит заполнить бизнес-модель на его основе. Perplexity анализировал стилистику работ и выводил уникальные черты, проблемы аудитории и уникальное торговое предложение.
🔎 Узкоспециализированные SEO-запросы
Валентина Максимова работала над выставкой по «Тихому Дону». Задача: найти ключевые фразы для конкретного проекта:
Найди мне ключевые фразы по проекту выставки по „Тихому Дону" для составления корректного SEO.
Короткий промпт с конкретной темой. Perplexity подбирал релевантные ключевые слова для узкой культурной ниши.
🗍️ LSI-ключи и глубокая работа с текстом
Евгения Мымрина продвигала личный бренд в дизайне интерьера. Она использовала Perplexity для подбора тегов и глубокой работы с текстом: сверка ключевых слов, альт-текста, LSI-ключей (латентно-семантическое индексирование). Инструмент проверял не только прямые вхождения ключей, но и связанные термины.
Елизавета Котова, тоже дизайнер интерьера, применяла Perplexity для анализа популярных статей по тематике: выявление приёмов и ключевых слов, которые работают в нише.
🖭️ Формирование справок и генерация гипотез
Наталья Станкевич разрабатывала интерактивную партнёрскую программу «Astropass». Она использовала Perplexity для быстрого поиска актуальной информации, формирования справок, подбора источников и цитат, генерации гипотез и вопросов для исследований. Инструмент работал как исследовательский ассистент на этапе стратегии.
📄 Анализ конкурентов и портфолио
Алена Сегимова работала над лонгридом «Социальные сети будущего». Задача: анализ конкурентов и портфолио, сбор ключевых слов для SEO, целевой контент под Яндекс. Perplexity быстро выдавал релевантные ссылки, сравнения и ключевые фразы.
Ксения Шибанова создавала сервис «Лапа Рядом». Преподаватель помог ей отредактировать статью под SEO через Perplexity: инструмент избавил текст от заспамленности и вставил SEO-ключи, которые сам же и выделил на предыдущем этапе.
🌟 Успешные кейсы продвижения игр
Дарья Левина работала над настольной игрой «Бабки за бабки». Она использовала Perplexity для быстрого сбора информации и примеров: поиск успешных кейсов продвижения игр, аналитика платформ, особенности поведения аудитории. Инструмент собирал данные по нише настольных игр и показывал, какие форматы контента привлекают игроков.
Полезные материалы: