Demo · 5 kroków · 15 minut

Napraw stronę pod ChatGPT, Claude i Perplexity w 15 minut

Selpio analizuje Twoją stronę, generuje konkretne prompty dla Claude Code IDE. Wklejasz w czat — AI sam naprawia kod w repo. Re-crawl pokazuje wzrost score. Zero godzin pracy ręcznej, 0 zł kosztu LLM (per-issue templates dostępne w każdym planie).

🚀 Wygeneruj raport za darmo ↓ Zobacz 5 kroków

Realny screenshot z app.selpio.com/r/{hash} — raport z per-issue button "Skopiuj prompt dla Claude Code" + Agency mega-plan section.

+28 pkt max wzrost score (getmepost.com)
15 min najszybszy case (1 commit, batch deploy)
0 zł LLM cost (per-issue templates)
8 stacków auto-detect (Astro/Next.js/Nuxt/WP/...)

Problem: tradycyjne SEO ≠ LLM-SEO

ChatGPT, Claude i Perplexity zastępują Google jako pierwszy punkt kontaktu klienta. Ale ich crawlery działają inaczej — szukają cytowalnych fragmentów (samodzielnie zrozumiałych zdań), jasnych definicji i danych strukturalnych Schema.org. Strona z 1. pozycją w Google może być kompletnie pominięta przez AI, jeśli żaden akapit nie zawiera pełnej odpowiedzi cytowalnej bez kontekstu.

❌

Bez Selpio

Sam zgadujesz co LLM-y pomijają
Manualne audyty 4-8h per strona
Brak strukturyzowanej listy problemów
Brak score'u który pokazuje progress

✅

Z Selpio + Claude Code

Score 0-100 w 25-45 sekund
Priorytetyzowana lista problemów (7 wymiarów)
Per-issue prompty gotowe do wklejenia w Claude Code
Re-crawl pokazuje konkretny wzrost

5-krokowy workflow (klient: dowolna domena)

1 25-45 sekund

Wygeneruj raport

Wpisujesz URL strony klienta na selpio.com (bez rejestracji) lub w app.selpio.com (zalogowany — możesz analizować całą domenę do 100 podstron w Agency tier).
Co dostajesz:
- Score 0-100 z klasyfikacją (good ≥80, needs-improvement 60-79, critical <60)
- 7 wymiarów: struktura HTML, semantyka, schema.org, dostęp dla AI, SEO, autorytet, technical SEO
- Wykryty stack (Astro/Next.js/Nuxt/WordPress/Jekyll/Hugo/Shopify/Custom)
- Priorytetyzowana lista problemów: critical (czerwone, -5 do -10 pkt), warning (żółte), info (niebieskie)
2 10 sekund per issue

Skopiuj prompty (Claude Code)

Przy każdym problemie w raporcie jest przycisk "🤖 Skopiuj prompt dla Claude Code". Prompt to gotowy markdown z konkretnymi instrukcjami dla AI: opis problemu + zadanie krok po kroku + uzasadnienie (dlaczego to ważne dla LLM-ów).
Bonus Agency (299 zł/mc):
- Mega-plan generator — jeden duży markdown z 5-10 numerowanymi krokami
- Stack-aware file paths (np. src/layouts/Layout.astro dla Astro, app/layout.tsx dla Next.js)
- Mega-plan modal z stack picker (override gdy auto-detect się pomylił)
- Cache 24h — koszt LLM tylko raz na URL
3 ~2-3 min per fix

Wklej w Claude Code IDE

Otwórz repo strony w Claude Code (oficjalny CLI Anthropic). Wklej prompt w czat → AI samodzielnie znajdzie właściwy plik (Layout.astro, layout.tsx, theme.liquid itd.), wprowadzi zmianę i pokaże diff. Pyta o potwierdzenie przed nadpisaniem.
Co AI sam robi:
- Detekcja stacka projektu (czyta package.json/composer.json/Gemfile)
- Mapowanie issue → właściwy plik (Schema.org → layout/head, FAQ → component)
- Zachowanie istniejącego stylu kodu (Tailwind/CSS modules/SCSS)
- Sugerowany commit message dla każdej grupy zmian
4 2-10 min

Deploy

Claude Code może też przygotować git commit i sugerować push do remote. Wdrożenie standardową ścieżką projektu — Vercel (auto-deploy z git push), AWS Amplify, MyDevil (rsync), Cloudflare Pages (auto-deploy), własny CI/CD.

Po deploy odczekaj 3-5 minut żeby CDN cache się odświeżył (Cloudflare, Vercel Edge, mydevil cache).
5 25-45 sekund

Re-crawl i zweryfikuj wzrost

Wygeneruj raport ponownie na selpio.com dla tej samej domeny. Selpio porównuje stary vs nowy score (jeśli zalogowany, historia w app.selpio.com/crawls). Widzisz konkretny progress: które dimensions się podniosły, które issues znikły.
Iter 2 (opcjonalne):
- Po pierwszej rundzie zostają zwykle 3-5 warnings + info
- Druga iteracja per-issue prompts naprawia kolejne 5-15 pkt
- Realistyczny ceiling: 94-97 dla SaaS landing (semantic critique LLM nieskończony)

Realne wyniki — 3 dogfood case studies

Naprawiliśmy 3 własne strony używając Selpio + Claude Code. Każda inny stack, inny baseline — żeby pokazać że workflow działa niezależnie od stanu wyjściowego: