Анализ продвижения проекта с помощью ИИ
Для продвижения своего проекта по разработке шрифта я выложила статьи на различных популярных платформах, таких как Дзен, DTF и Pikabu. И 2 видео: на Дзен и YouTube Shorts. Для генерации и работы с текстом и вводными данными я использовала нейросеть Deepseek и ChatGPT. Для создания видео — KlingAI и редактор CapCut.
1. Аналитика продвижения
Данные показывают, что результаты продвижения контента довольно разнообразны м зависят от платформы. Есть заметные различия в охвате (показах/просмотрах) и вовлеченности пользователей.
Статья: Дзен
Статья была опубликована 11 июня. Показы: 16 Дочитывания и просмотры: 1
Довольно низкий охват (16 показов). Это может указывать на то, что контент не очень хорошо показывается в ленте рекомендаций Дзена или что тема не слишком популярна.
Статистика с сайта Яндекс Дзен
Статья: DTF
Статья была опубликована 11 июня. Реакции к постам: 6 Открытия постов: 147 Показ в ленте: 902
Неплохой охват — 902 показа в лентах. Это может быть связано с тем, что контент был опубликован в подходящее время или что тема была актуальна для аудитории DTF.
Статистика с сайта DTF
Также статья набрала фидбека на 11 комментариев, приведу пару примеров. Первый пользователь написал комментарий моментально после публикации статьи. Второй чуть позже. Я добавила в статью картинки не сразу и он смог найти другую мою статью выложенную на Пикабу, пожаловавшись, что здесь нет картинок.
Статья: Пикабу
Статья была опубликована 11 июня. Показы: 5533 Комментарии: 3 оценки: 4+; 4-
Самый высокий охват из всех выложенных постов - 5533 показа. Для меня это большое удивление. Это может указывать на то, что контент был хорошо замечен пользователями Пикабу.
Статистика с сайта Пикабу
Статьи в поиске
Видео: Дзен
Было опубликовано 16 июня. Показы: 2 Дочитывания и просмотры: 1
Самый маленький охват (2 показа). Это может указывать на то, что контент не очень хорошо показывается в ленте рекомендаций Дзена или что тема не слишком популярна.
Статистика с сайта Яндекс Дзен
Видео: YouTube Shorts
Было опубликовано 16 июня. Показы: 24 Просмотры: 1
Низкий охват — всего 24 показа. Это может быть связано с тем, что видео не соответствует алгоритмам YouTube Shorts или что тема неинтересна для аудитории.
Статистика с сайта Youtube Studio
Сводная таблица результатов, созданная в чате «ChatGPT4 | Midjourney»
Инсайты, которые можно выделить основываясь на проведённом анализе и статистике:
1. Платформа имеет значение: Самый очевидный вывод — эффективность продвижения сильно зависит от платформы. Пикабу и DTF показали значительно больший охват, чем Яндекс.Дзен и YouTube Shorts, что может указывать на лучшее соответствие контента и аудитории, или более эффективные алгоритмы продвижения на этих платформах.
2. Охват не всегда равен вовлеченности: Высокий охват на Пикабу (5533 показа) не обязательно означает пропорционально высокую вовлеченность (4 плюса, 3 комментария). Это подчеркивает важность анализа не только просмотров, но и качественных показателей взаимодействия.
3. Низкая вовлеченность требует анализа: Низкие показатели вовлеченности на Яндекс.Дзен (1 дочитывание на 16-18 показов) и YouTube Shorts (1 просмотр на 24 показа) сигнализируют о необходимости пересмотра стратегии. Возможные причины: нерелевантные заголовки, неинтересное содержание, несоответствие целевой аудитории или проблемы с алгоритмами платформы.
4. Тема и формат могут быть ключевыми: Результаты на Яндекс.Дзен (статьи о шрифтах) могут говорить о том, что выбранная тема либо слишком нишевая, либо недостаточно привлекательна для широкой аудитории платформы. Аналогично, формат Shorts может быть неподходящим для контента, который требует более длительного или глубокого погружения.
5. DTF как платформа для взаимодействия: Несмотря на меньший охват, чем на Пикабу, DTF показал относительно неплохие показатели вовлеченности (6 реакций, 147 открытий постов). Это может указывать на более заинтересованную и активную аудиторию, готовую взаимодействовать с контентом.
6. Необходимость экспериментов: Низкие результаты на YouTube Shorts подчеркивают необходимость экспериментировать с разными типами контента и подходами. Важно изучать успешные примеры на платформе и адаптировать контент под ее особенности.
2. Кейс-стади: использование ИИ в продвижении
Вначале я попросила дипсик провести мне интервью для выявления и понимания своих сильных и слабых сторон.
Далее мы начали обсуждать мой проект, по которому впоследствии будет написана статья. Создали короткое резюме с выгодами-метриками-УТП.
Следующий этап: создание самой статьи. На основе проведённого интервью и созданного резюме я попросила дипсик создать статью для Дзена.
В конечном итоге, после нескольких попыток генерации я попросила ИИ написать статью в стиле интервью для журнала «Афиша», которая и стала финальным вариантом.
Спустя какое-то время я приступила к созданию видеоролика.
Дипсик с легкостью справился и с этой задачей. Ещё несколько дополнительных вопросов и вуаля: сценарий для ролика был готов.
Также я попросила сгенерировать описание для видео.
В генерации видео мне помогла нейросеть Kling. Я достаточно быстро сгенерировала необходимые мне фрагменты видео. Были и не очень удачные варианты. В программе CapCut я склеила фрагменты, добавила субтитры и наложила звуковую дорожку.
Работая над данными заданиями я развивала навыки работы с ИИ. Как оказалось, не всегда всё получается с первого раза, и не всё так простою. Важно также научиться писать хорошие качественные промпты, которые в большинстве своём, к моему личному счастью уже были предложены. Это очень упростило мне работу и сделало процесс создания намного более приятным, однако неудачные генерации тоже имели место быть. Без этого не обошлось. Также я в целом узнала о существовании такого инструмента, как создание SEO — контента. В будущем мне бы хотелось побольше углубиться в эту тему и изучить её более детально, опробовать снова на практике.
3. Визуализация и материалы проекта
Статьи
Видео
4. Вывод
Ключевым выводом, пронизывающим весь анализ, является взаимосвязь между выбранной платформой и адаптированным под нее контентом. Успех продвижения напрямую зависит от соответствия контента интересам и особенностям аудитории каждой конкретной платформы. Например, высокий охват на Pikabu контрастирует с относительно низкой вовлеченностью, что сигнализирует о необходимости пересмотра стратегии контента для этой платформы. В то же время, низкие показатели вовлеченности на Яндекс.Дзен и YouTube Shorts указывают на необходимость более глубокого анализа причин. Возможно, заголовки не привлекают внимание, содержание не соответствует ожиданиям аудитории, или алгоритмы платформ не способствуют продвижению данного типа контента. Это подчеркивает важность постоянного мониторинга и адаптации стратегии в зависимости от результатов. Использование искусственного интеллекта (DeepSeek, ChatGPT4, KlingAl, Microsoft Copilot) является неотъемлемой частью стратегии продвижения. Однако ИИ — это инструмент, а не замена креативности и аналитического мышления. ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи, генерировать идеи и создавать контент, но окончательное решение о качестве и релевантности контента оставалось за мной. Использование DeepSeek для проведения интервью и создания резюме позволило структурировать информацию и выделить ключевые моменты, но финальная версия статьи была создана на основе нескольких попыток генерации и моего личного опыта.
5. Нейросети, использованные в проекте
1. DeepSeek — интервью, анализ проекта, написание статьи для разных платформ, генерация идеи и сценария для ролика
2. ChatGPT4 | Midjourney (чат в Телегарм) — анализ статистики
3. KlingAI — создание видео
4. Microsoft Copilot — создание обложки
