Анализ продвижения «Easy, buddy:)» с помощью ИИ

Я немного изменила структуру итогового проекта, чтобы по порядку показать весь процесс работы над ним. Сначала я расскажу про проект, выбранный для продвижения, затем — про то, какие ИИ-инструменты и как я использовала для продвижения, ну а в завершении — покажу, какие материалы были созданы, где они были размещены и к каким результатам я пришла.

Easy, buddy:) — медиа-сервис для иностранных студентов, который поможет им адаптироваться к жизни в России и найти новых друзей. На сайте пользователи смогут найти всю необходимую информацию об учёбе в Вышке, а также задать свои вопросы в специальных обсуждениях

Мы работаем над Easy, buddy:) на протяжении всего года в команде из 3-х человек. Нам очень важна социальная миссия проекта, поэтому мы и выбрали именно его как проект для продвижения.

Изучить наш проект можно по этой ссылке

Я использовала нейросети практически на каждом этапе работы над материалами для публикаций. С помощью ChatGPT и NotebookLM у меня получилось написать тексты статей и придумать идеи для сюжета видео, а благодаря Kling AI и Recraft я сделала визуальные материалы — видео для ролика и картинки к статьям.

Процесс написания статей был примерно похожим во всех трёх случаях и делился на три этапа: анализ конкурентов, написание текста и SEO-оптимизация. Перед началом написания каждой из статей был проведён конкурентный анализ: я собрала в Notebooklm популярные на vc.ru статьи о дизайне и описания кейсов от студий, за которыми слежу сама, и попросила нейросеть выделить ключевые приёмы, использующиеся при структурировании материала и написании заголовков. Для написания первой статьи я описала проект и попросила ChatGPT придумать более глубокие вопросы для интервью с автором этого проекта, а затем задать их мне. Для двух других статей я тоже проводила интервью с собой, но на немного другие темы. Такой метод очень помогает организовать мысли и понять, о чём хочется написать в статье.

Все свои ответы я собрала в единый текст и попросила нейросеть переписать его так, чтобы он соответствовал тем критериям, которые были сформулированы Notebooklm. Благодаря этому тексты получились выразительными и понятно организованными. Если меня не устраивала структура или мне хотелось добавить что-то в текст, я писала об этом нейросети и изучала предложенный ею вариант. Так, например, мы добавили в конце статьи call-to-action — призыв подписаться на телеграм-канал Easy, buddy:), где мы публикуем обновления проекта, полезную информацию и просто смешные картинки.

Заключительный этап работы над текстом — SEO-оптимизация. Я подбирала ключевые слова с помощью Яндекс Вордстат и снова попросила ChatGPT переписать весь текст, добавив ключевые слова. Для постановки задачи я использовала готовый промт преподавателя, которым он делился в материалах к одной из лекций, и мне кажется, что благодаря этому промту статьи получилось грамотно оптимизировать.

Благодаря SEO-оптимизации с помощью ИИ статьи, размещённые на vc.ru и Pikabu, легко ищутся по ключевым словам: в поисковой выдаче опубликованный мной контент часто отображается на первой странице.

Со статьями на Яндекс Дзене дело обстоит хуже. Несмотря на то, что процесс работы и SEO-оптимизации был примерно одинаковым для всех трёх платформ, с которыми я работала, контент на Дзене не появляется на первых страницах поисковой выдачи. Я думаю, это может быть связано с тем, что охват и процент дочитываний на Яндекс Дзене оказался значительно ниже, чем на двух других сайтах.

Я изначально планировала сгенерировать несколько коротких фрагментов, а потом объединить их в одно видео с помощью редактора. Поэтому надо было продумать, каким будет сюжет и какие фрагменты в него войдут. Для создания сюжета и раскадровки видео я использовала ChatGPT. В результате нейросеть выдала план, расписанный по секундам, и готовые промты для Kling AI, что упростило работу.

Сюжет итогового ролика сначала давит на больное место — показывает сложности жизни в новой стране, а потом показывает решение — наш сервис. Для озвучки видео я попросила ChatGPT сгенерировать короткий, но эмоциональный текст к каждому из отрывков. Получившиеся реплики я озвучила с помощью онлайн-сервиса ElevenLabs.

Заголовок и описание видео тоже были продуманы с помощью ChatGPT. Я попросила его составить наиболее цепляющий заголовок, а в описании использовать ключевые слова, подобранные с помощью Яндекс Вордстат.

В первой статье я хотела рассказать о проекте с точки зрения дизайна: рассказать, про исследование пользователей, про то, как мы продумывали структуру сервиса и как создавали айдентику. В тексте статьи, заголовке и ключевых словах я использовала много профессиональной лексики, зачастую непонятной для людей, не связанных с дизайном цифровых продуктов. Я опубликовала статью на Яндекс Дзене, vc.ru и Pikabu. Адаптация текста под разные платформы была минимальной. Возможно, это было моей ошибкой, поскольку это отразилось на вовлечённости пользователей: на сайте vc.ru, который просматривает множество дизайнеров, процент дочитывания и положительных реакций был самым высоким, а на Дзене из 12 увидевших статью человек открыл её только один пользователь. На Pikabu статья хоть и собрала много просмотров, положительных реакций было мало, и я думаю, что такой большой охват объясняется скорее особенностью платформы.

У меня была гипотеза, что упоминание работы с искусственным интеллектом повысит интерес аудитории — тема сейчас очень популярна. Поэтому в первой статье я сделала акцент на использовании нейросетей при создании айдентики и иллюстраций, а в SEO-оптимизации добавила ключевые слова вроде «генерация иллюстраций», «нейросети», «генеративная айдентика» и другие. Гипотеза частично подтвердилась: статья в Дзене получила больше показов, чем следующая, — возможно, алгоритмы Яндекса действительно лучше сработали с этими запросами.