Что внутри бесплатного аудита за 50 центов

Бесплатный лид-магнит Qaynaq — на самом деле штука непростая. Бесплатное всё равно должно быть честной работой. Ниже — технические шаги, структура себестоимости и точки решения, открыто.

Пайплайн делится надвое

Часть 1 — механические находки

Как только партнёр отправил форму:

Playwright (stealth) грузит сайт — резидентный IP, реальный User-Agent, нормальный паттерн навигации, чтобы Cloudflare не отфильтровал запрос.
Lighthouse и axe-core снимают механические метрики — производительность, SEO-заголовки, контраст, навигация с клавиатуры, ошибки ARIA.
HTML, заголовки и robots.txt — CSP, HSTS, мета-теги, разметка, sitemap.
Сканер устаревших зависимостей — атрибуты src парсятся в поисках старого Bootstrap, jQuery, двойного GTM, обычных подозреваемых.

Эта половина ИИ не касается. У каждой находки — конкретный источник.

Часть 2 — синтез

Дальше в Claude API уходят три контекста:

Структурированный JSON из первой половины.
Цитированные фрагменты HTML с сайта (только нужные куски).
Бизнес-категория партнёра — e-commerce, корпоративный, агентство и т. д.

Ответ модели — структурированный JSON, не проза. Это важно: PDF-шаблон заполняет поля по этому JSON. Галлюцинация не отравит весь отчёт, потому что любая находка без источника отбрасывается.

Используемые модели:

Шаг	Модель	Почему
Извлечение	Haiku 4.5	Быстро, дёшево, простой формат
Синтез	Sonnet 4.6	Сильный текст, аккуратное суждение
Шкала риска	Sonnet 4.6	Меньше галлюцинаций на оценочной оси

Prompt-кэш включён. Повторный аудит того же сайта обходится примерно на 30% дешевле.

Себестоимость одного отчёта

Усреднённая маржа:

Playwright плюс Lighthouse: ~$0.05 (CPU)
Claude API: ~$0.40
Рендер PDF: ~$0.02
Отправка письма (Resend): ~$0.001
Хранилище (Supabase): ~$0.005

Итого: ~$0.48 за отчёт.

Даже при конверсии 2% в платный проект лид-магнит окупается многократно.

«А ИИ не может всё сам?»

Нет. И мы этот предел не прячем.

Что ИИ здесь делает хорошо:

Механические поверхности — устаревшие заголовки, узкие места производительности, проблемы SEO-структуры.
Синтез — собирает десятки точек данных в читаемый отчёт.
Нормализацию формата — разные источники приводит к одному виду.

Что ИИ не делает хорошо:

UX-суждение в контексте — «почему этот CTA не работает» требует бизнес-контекста, которого у модели нет.
Качество бренда — «у вас сломанная типографика» — это человеческое суждение.
Позиционирование — «что делать иначе, чем делает конкурент» — это стратегия.

Поэтому первые двадцать отчётов я читаю сам. Правлю вывод модели, дописываю человеческие комментарии в раздел «обратите внимание», подтягиваю язык. После двадцати паттерны повторяются — перехожу к выборочным проверкам.

Структура PDF

Сводка — три самых заметных вывода, по предложению.
Триаж (Phase 1) — что чинить за неделю.
Фундамент (Phase 2) — четыре-шесть недель структурной работы.
Стратегия (Phase 3) — длинная перестройка.
Что аудит не покрывает — явно, списком.

Последний раздел и делает отчёт честным. «Что не покрывает» решает две задачи: ставит юридические границы и открывает разговор про платную работу.

Какие риски я несу

Риск 1: ИИ галлюцинирует. Митигация: каждая находка ссылается на источник (строка / заголовок / файл). Нет источника — нет записи в PDF.

Риск 2: Cloudflare блокирует stealth-загрузку. Митигация: пул резидентных IP плюс адекватные лимиты. Если сайт заблокирован полностью, отчёт об этом так и пишет — частичные отчёты помечены как частичные.

Риск 3: это читается как холодная рассылка. Митигация: только opt-in. Я никогда не пишу тому, кто сам не отправил форму. Партнёр сам подаёт URL, отчёт уходит на его почту.

Зачем я это публикую

Большинство студий, продающих «ИИ-аудит», прячут устройство пайплайна. Мы делаем наоборот: процесс открыт, чтобы партнёр сам мог судить, насколько отчёту можно верить.

Это не «мы используем ИИ». Это как именно мы используем ИИ.