Landing-Page-Copy

Landing-Page-Texte und Conversion-Review

Erfordert: Python 3.10+. page_audit.py benötigt Netzwerkzugriff auf die Live-Seite und liest keine lokalen Dateien. text_stats.py arbeitet offline, macht keine Netzwerkaufrufe und liest eine Textdatei oder stdin.

Eine Landing-Page hat einen Besucher, eine Aufgabe und eine Aktion. Folgendes würde ich zuerst ändern: die Button-Beschriftung, das Formular, dann die Zeile über dem Button. Diese drei Dinge entscheiden über die meisten Seiten, und das Audit kann sie alle erkennen.

Eingaben

• Die Seiten-URL, die einzelne Aktion, für die sie existiert, und woher der Traffic kommt (die Anzeige, E-Mail oder Suche, die etwas verspricht).
• Die Positionierung, falls vorhanden. Wenn die Seite nichts Unterscheidbares behauptet, führe zuerst positioning-messaging aus.
• Echte Proofs, die der Benutzer besitzt: ein Zitat, das er verwenden kann, eine Zahl aus seinen Aufzeichnungen, ein Kundenname.

Ausführen der Skripte

Schreibe jedes Skript (shared/scripts/page_audit.py, shared/scripts/text_stats.py) unverändert in eine temporäre Datei, führe es aus und lösche es dann.

A="$(mktemp "${TMPDIR:-/tmp}/page_audit.XXXXXX")"; T="$(mktemp "${TMPDIR:-/tmp}/text_stats.XXXXXX")"
python3 "$A" https://example.com/landing --json   # prüft "cta" und "trust": Button, Beschriftung, Formularfelder, Kontakt, Richtlinien, Proof
python3 "$T" hero-and-body.md --json              # Lesbarkeit, Sie vs. Wir, Füllwörter, Übertreibungen
rm -f "$A" "$T"

Exit-Code 0 und 1 folgen dem Audit (1 bedeutet eine hohe oder kritische Lücke). Exit-Code 2 bedeutet falsche Eingabe.

Schritte

1. Führe das Audit aus. Zitiere die cta- und trust-Nachweise: die erste Aktionsbeschriftung, alle generischen Beschriftungen, das größte Formular, Kontakt, Richtlinien und Proof.
2. Miss den aktuellen Text mit text_stats.py. Behalte seine Satzlänge und sein Register bei.
3. Prüfe die Nachrichtenübereinstimmung: Wiederholt die Überschrift das Versprechen, das den Besucher hergebracht hat? Wenn nicht, ist das die erste Lücke.
4. Schreibe den Hero um mit der Struktur: eine Überschrift, die das Ergebnis für den Besucher nennt, eine Zeile, die erklärt, wie und für wen, ein verbgeführter Button, der das Ergebnis benennt, und eine Proof-Zeile daneben.
5. Kürze das Formular auf das, was für den nächsten Schritt nötig ist. Faustregel: fünf Felder oder weniger. Verschiebe alles andere auf die Zeit nach der Conversion.
6. Schreibe die Abschnitte darunter in der Reihenfolge der Zweifel des Besuchers um: wie es funktioniert, Proof, Einwände, dann erneut der Button.
7. Ersetze Übertreibungen und vage Wörter durch konkrete Angaben, die der Benutzer belegen kann. Führe text_stats.py erneut aus.
8. Füge die fehlenden Vertrauenselemente hinzu, die der Benutzer tatsächlich hat: Kontaktdaten, Richtlinien-Links, ein echtes Zitat. Hinterlasse eine markierte Lücke, wo Proof benötigt wird.
9. Führe das Audit erneut aus und vergleiche. Übergib die Messung an measurement-plan.

Ausgabe

Vorher und Nachher für jeden Abschnitt mit dem Grund für jede Änderung; die neue Button- und Formularspezifikation; die offenen Fragen, die echten Proof benötigen; die text_stats.py-Messwerte vorher und nachher; die wiederhergestellten Audit-Teile; die zu beobachtende Messgröße.

Exit-Kriterien

• Das Audit zeigt einen verbgeführten CTA mit einer spezifischen Beschriftung und einem größten Formular mit fünf Feldern oder weniger.
• Die Überschrift wiederholt das Versprechen aus der Traffic-Quelle, oder die Nichtübereinstimmung wird für den Benutzer aufgelistet.
• text_stats.py zeigt die Liste der Übertreibungen als leer und die Sie-Zählung über der Wir-Zählung, oder es erklärt, warum nicht.
• Es wird keine Behauptung, Zahl, kein Zitat oder Kundenname erfunden; fehlender Proof ist eine markierte Lücke.
• Ein erneutes Audit zeigt die cta- und trust-Teile als wiederhergestellt und keine Regression.

Randfälle und Fehler

• Einzelseite ohne Formular: Der Teil „größtes Formular“ gilt als bestanden; teile dem Benutzer mit, wohin der Button führt.
• Mehrere konkurrierende Buttons: Wähle die primäre Aktion aus und stufe die restlichen zu Textlinks herab.
• Der Benutzer möchte einen Test: Ein A/B-Test benötigt viele Conversions pro Variante für ein klares Ergebnis (Faustregel); darunter: ausliefern und Vorher/Nachher vergleichen und sagen, dass es ein schwacher Beleg ist.
• Regulierte Behauptungen (Gesundheit, Finanzen): Markiere sie für die eigene Prüfung durch den Benutzer; schreibe sie nicht.
• Seite hinter einem Formular oder Skript: Bitte den Benutzer, den gerenderten Text einzufügen.
• text_stats.py oder das Audit endet mit einem Exit-Code ungleich Null: Melde zuerst die genaue Fehlermeldung.

Regeln

• Schreibe in der eigenen Stimme der Seite. Ersetze sie nicht durch deine.
• Kein erfundener Proof. Eine Lücke ist besser als eine Lüge.
• Eine Seite, eine Aktion.
• Versprich niemals eine Conversion-Rate.