Эффективность ИИ-инструментов в продвижении проекта
Я не успеваю. Каждый раз, когда я, наконец, осваиваю какую-то технологию, появляется что-то новое — ещё быстрее, ещё умнее, ещё непонятнее.
Раньше всё было проще. Хочешь написать текст — садишься, думаешь, подбираешь слова. Сейчас же достаточно бросить пару фраз в нейросеть, и вот уже готовый материал — гладкий, бездушный, идеальный. И я не могу не думать: а зачем тогда я?
Я пробовала подстраиваться. Заставляла себя учить эти сервисы, вникать в тонкости запросов, разбираться, как «дрессировать» ИИ под свои нужды…
И все же сложно игнорировать тот факт, что мир вокруг меняется, и мне все чаще приходится подстраиваться под эти перемены. В этот раз я буду перебарывать себя, чтобы сделать проект с использованием искусственного интеллекта.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИИ В ПРОДВИЖЕНИИ
Мой проект сочетает два ключевых элемента: кинематограф и символизм воды. Прямых аналогов мало, но есть смежные форматы:
🔹 Киноаналитика с упором на визуальные символы Каналы: Like Stories of Old (YouTube), The Take (YouTube), Кинопоиск: Разборы
Что делают: Разбирают режиссёрские приёмы, цветовую символику, но редко фокусируются на воде.
Примеры роликов:
«Как цвет влияет на восприятие фильма»
«Символика зеркал в кино»
Где мой проект выигрывает: У них нет специализации на воде — я можете занять эту нишу.
🔹 Философские разборы кино Авторы: Михаил Куртов («Философия кино»), CinemaTyler (YouTube)
Что делают: Анализируют фильмы через призму философии (Камю, Делёз, Юнг).
Примеры тем:
«Экзистенциализм в „Бегущем по лезвию“»
«Шизоанализ „Матрицы“»
Где мой проект выигрывает: Они говорят об абстрактных концептах, а я — о конкретном символе (вода), что понятнее широкой аудитории.
Потенциальная аудитория Мой контент могут интересовать три группы:
Киноманы — те, кто любит разборы фильмов.
Интеллектуальная молодёжь — интересуется философией, символизмом, искусством.
Эстеты и креаторы — дизайнеры, художники, режиссёры, ищущие вдохновение.
Контент публиковался на трех площадках: VC, DTF и Pikabu. Текстовые материалы создавались с помощью ИИ-инструмента DeepSpace, что позволило оперативно производить качественный контент, соответствующий SEO-критериям и адаптированный под особенности каждой платформы.
Несмотря на то, что большая часть текста для статьи сгенерирована нейросетью, мне все равно пришлось обрабатывать ее в качестве редактора, так как многие моменты были упущены или проигнорированы ИИ, возможно, из-за неясного промпта или малого количество информации в сети для обучения DeepSeek.
Первоначальной задачей было задействовать Deepseek для анализа проектных материалов и проведения интервью с целью выявления основных тезисов и значимых особенностей, требующих особого внимания при подготовке статей.
Проанализировав ключевые слова и трендовые направления, я сформулировала промпт: «Создай статью от первого лица, раскрывающую символику воды в художественных фильмах и мультфильмах. Важно включить заголовки, подзаголовки и SEO-оптимизированные фразы»
После публикации статьи, сгенерированной искусственным интеллектом, на Pikabu, я дополнительно выложила этот контент на два других значимых ресурса: деловую платформу VC.ru и игровое сообщество DTF.
Чтобы наглядно показать зрителям, как вода используется как художественный символ в мультфильмах и кино, я подготовила сценарии для вертикальных видео — под формат YouTube Shorts и VK Clips. Готовые ролики были сгенерированы с помощью нейросети Veo2, и результат превзошел ожидания: ИИ точно передал задумку, сохранив визуальную выразительность.
АНАЛИТИКА ПРОДВИЖЕНИЯ. ДАШБОРД
Исходя из представленных данных, можно сделать вывод, что текстовые публикации показывают более высокие показатели вовлечённости по сравнению с другими форматами. Что касается видеоконтента (YouTube Shorts, VK Clips), то здесь ситуация печальная: за несколько часов ролики набрали меньше 10 просмотров, из-за чего вовлеченность остается на 0%.
Статья на VC.ru
Охват: 7 Вовлечённость: 14,28% Анализ: высокий процент вовлеченности (14.28% при среднем 6,87% по всем площадкам) свидетельствует о хорошем соответствии контента целевой аудитории VC.RU. Крайне низкий охват (7 человек) объясняется низкой активностью меня как автора на платформе.
Статья на DTF
Охват: 10 Вовлечённость: 20% Анализ: низкий абсолютный охват (10 просмотров) свидетельствует о недостатке виральности: нет репостов/шэринга. Также причина низкого количества просмотров может заключаться в «непопулярности времени» (оптимум: 19:00–23:00). Однако пост имеет большой потенциал за счет соответствия темы платформе и структурности материала (деления на логичные блоки).
Статья на Pikabu
Охват: 3100 Вовлечённость: 0,06% Анализ: статья на Pikabu демонстрирует парадокс — алгоритмический успех (охват) при провале в человеческом взаимодействии. Платформа требует радикального переосмысления подачи контента с акцентом на интерактивность и развлекательную составляющую.
Видео на YouTube Shorts
Охват: 4 Вовлеченность: 0% Анализ: полное отсутствие вовлеченности. Контент не вызывает эмоционального отклика, так как возможно не соответствует ожиданиям аудитории, также отсутствие вовлеченности объясняется неудачным выбором темы для YouTube и отсутствие «кликбейтного» превью и названия.
Видео на VK Clips
Охват: 1 Вовлеченность: 0% Анализ: Видео получило минимально возможный охват (1 просмотр), что указывает на: полное отсутствие продвижения и непопадание в рекомендации. Это также может быть связано с неправильными хештегами и нулевым продвижением.
Инсайты:
- Парадокс Pikabu: виральный охват ≠ вовлеченность. Инсайт: 3,100 охвата при 0,06% вовлеченности. Интерпретация: алгоритм Pikabu массово показал контент неподходящей аудитории
- Золотая середина DTF Инсайт: 20% вовлеченности при 10 охватах Интерпретация: Идеальное соответствие контента и аудитории
- Кризис видеоформатов Инсайт: 0% вовлеченности на обеих видео-площадках Интерпретация: видео не адаптированы под платформы; первые 3 секунды не цепляют; проблемы с базовой оптимизацией (превью, описания)
- Закон обратной эффективности Инсайт: чем выше охват → тем ниже вовлеченность Интерпретация: массовые площадки дают «пустые» охваты
1. Оптимизация перед публикацией 🔹 Название (Title):
Использовать ключевые слова + интригу:
«Почему в каждом шедевре есть вода? Скрытый смысл кадров»
«Как режиссеры превращают воду в философию — разбор 5 фильмов»
Избегать кликбейта, но добавлять вопрос или обещание ценности.
🔹 Описание (Description):
Первые 2 строки — самое важное (попадает в поиск и превью).
«Вода в кино — это не просто фон. Разбираем, как Тарковский, Нолан и другие режиссеры используют H₂O для передачи скрытых смыслов. Примеры, анализ, философия.»
Добавить:
Таймкоды (если видео длинное).
Ссылки на соцсети/другие видео.
Вопрос для обсуждения в комментариях.
🔹 Теги (Tags):
5-10 релевантных тегов:
символизм в кино, вода в фильмах, анализ кино, тарковский, визуальные метафоры, философия кино, разбор фильмов.
🔹 Обложка (Thumbnail):
Контрастные цвета (синий/черный/белый — ассоциации с водой).
Крупный текст (1-3 слова, например: «Вода = Символ?»).
Узнаваемый кадр из популярного фильма («Форма воды», «Начало»).
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И МАТЕРИАЛЫ
Статья на Pikabu, DTF и VC «Вода в кинематографе: от декорации до философского символа»
https://pikabu.ru/story/voda_v_kinematografe_ot_dekoratsii_do_filosofskogo_simvola_12824381
Видео на Youtube Shorts и VK Clips «Символизм H2O»
https://www.youtube.com/shorts/1IokdZlmaks
https://vkvideo.ru/@club230930016? z=clip-230930016_456239017%2Fclub230930016
ВЫВОД
Этот проект наглядно продемонстрировал, что нейросети — это не просто технологический тренд, а полноценный инструмент для формирования и продвижения личного бренда. С их помощью можно:
Генерировать уникальный контент (статьи, посты, сценарии) с учетом SEO и целевой аудитории.
Оптимизировать визуальную составляющую (логотипы, иллюстрации, стиль) через генеративные модели.
Анализировать аудиторию и адаптировать стратегию коммуникации на основе данных.
Главное преимущество: ✔ Экономия времени — автоматизация рутинных задач (написание текстов, подбор ключевых слов).
Нейросети открывают новые возможности для брендинга, но их эффективность зависит от осмысленного использования. Грамотное сочетание технологий и личного экспертного мнения создает устойчивый и узнаваемый бренд в цифровой среде.
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ НЕЙРОСЕТИ
DeepSeek — генерация текста, анализ платформ, генерация таблиц, генерация хэштегов и SEO-ключей Leonardo — генерация изображений Veo 2 — генерация видео-контента Udio — генерация звука для видео
