Анализ результатов продвижения проекта с помощью искусственного интеллекта
КЕЙС-СТАДИ: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИИ В ПРОДВИЖЕНИИ
В рамках продвижения проекта по разработке приложения для знакомств по местам для компаний я подготовила SEO-оптимизированный контент для размещения на таких популярных площадках, как VC.ru, DTF и Пикабу. Для генерации текстов и подбора ключевых слов использовала ИИ-инструмент OpenAI ChatGPT, что позволило создавать материалы, адаптированные под алгоритмы поисковых систем и особенности аудитории каждой платформы.
На момент работы с ИИ ChatGPT у меня уже была готовая презентация моего проекта. Я закинула ее в чат и он задал мне несколько наводящих вопросов по нему.
Проанализировав мои ответы, а также сам проект, ИИ подготовил для меня список основных ключевых слов, LSI-ключей а также Long-Tail ключей для использования в статьях.
После анализа SEO-ключей и востребованных тем на платформе Пикабу я сформировала промпт для генерации текста: «Напиши статью на тему „Как создаётся приложение для знакомств по местам для компаний: путь от идеи до реализации“ в формате Пикабу. Добавь информацию о моём опыте работы над проектом и включи призыв перейти к подробному описанию приложения. Интегрируй в заголовок и текст актуальные ключи».
По такому же принципу я подготовила статьи для платформ VC.ru и DTF, стараясь органично встроить тему своего приложения для знакомств по местам для компаний в формат и стиль каждой из площадок.
Затем я приступила к созданию сценария для видеоролика в формате YouTube Shorts, чтобы эффективно продвигать своё приложение для знакомств по местам для компаний. Для анализа особенностей видеоплатформ и генерации сценариев я использовала ChatGPT — инструмент, который помог быстро находить идеи и структурировать контент под формат коротких видео.
Визуальный ряд для этого ролика был сгенерирован с помощью Leonardo AI, озвучка выполнена через MiniMAx Audio AI.
Создание видео в Leonardo AI
Текст озвучки
Я собрала видео вместе используя встроенный в Windows инструмент монтажа Clipchamp
Аналитика продвижения
Анализ представленных метрик показывает, что статьи на Pikabu и VC.ru по-прежнему демонстрируют более высокий уровень вовлечённости по сравнению с видеоконтентом. Несмотря на значительный охват видео на YouTube Shorts, а также тестовые размещения в ВКонтакте Видео и RuTube, стабильных показателей взаимодействия с аудиторией в видеоформате пока достичь не удалось.
Пикабу
Pikabu (Статья 1) Несмотря на небольшой охват (259 показов), материал на Pikabu показал хорошую вовлечённость — 5,02%. Это свидетельствует о том, что сама тема и формат заинтересовали аудиторию. Вероятно, стоит дополнительно поработать над улучшением заголовков и SEO-оптимизацией, чтобы усилить охват и привлечь ещё больше релевантных пользователей.
Анализ комментариев (Pikabu)
Реакция аудитории на Pikabu оказалась смешанной: часть пользователей отнеслась критически, часть — с интересом, дав рекомендации по развитию и продвижению проекта. Платформа показала потенциал для получения обратной связи, но требует более точной подачи материалов.
VC.RU
VC.ru (Статья 2) Материал на VC.ru показал наивысшую вовлечённость среди всех публикаций — 6,98% при 43 охватах. Несмотря на скромный охват, контент хорошо попал в интересы аудитории платформы. Вероятно, сработали точная формулировка темы и релевантность для локального комьюнити. Для роста охвата стоит попробовать более активное продвижение или лучшее время публикации.
Анализ комментариев (VC.ru)
На VC.ru взаимодействие с аудиторией было минимальным: один положительный комментарий («Хочу скачать!») и несколько стикеров с котиками. Платформа продемонстрировала интерес к теме, но требуется более активное вовлечение аудитории.
DTF.RU
DTF.ru (Статья 3) Статья получила высокий охват (1168 показов), однако не зафиксировала взаимодействий (0% вовлечённости). Это может указывать на то, что материал не попал в интересы локальной аудитории или оформление не привлекло внимания. Площадка даёт хороший потенциал для тестирования новых форматов и подходов — стоит пересмотреть подачу контента и адаптацию под стиль DTF.
Анализ комментариев (DTF.ru)
Аудитория DTF восприняла проект преимущественно критически. В комментариях преобладал ироничный и негативный тон. Платформа требует более точной адаптации подачи и позиционирования материала.
Youtube
YouTube Shorts Ролик собрал 2254 просмотра, но не зафиксировал взаимодействий (0% вовлечённости). Это может быть связано с неподходящей подачей или недостаточно цепляющим началом видео. Для повышения вовлечённости стоит протестировать другие сценарии, обложки и форматы.
Анализ комментариев (видео)
Основная активность зафиксирована только на YouTube Shorts — получен один положительный комментарий. На VK Видео и RuTube взаимодействий не было. Видеоформат требует доработки стратегии продвижения и тестирования подачи для повышения вовлечённости.
VK Video
ВК Видео Видео собрало всего 2 просмотра, без зафиксированных взаимодействий. Вероятно, ролик не попал в рекомендательные алгоритмы платформы. Для улучшения результатов стоит пересмотреть стратегию публикации: протестировать другое время выхода, обложку и описание.
Rutube
RuTube Видео собрало 1 просмотр, при этом не зафиксировано времени просмотра и взаимодействий. Контент не попал в видимую зону алгоритмов платформы. Для улучшения результатов необходимо протестировать другие форматы подачи и оптимизацию метаданных (заголовок, описание, обложка).
Инсайты
Статьи показывают более высокий уровень вовлечённости, особенно на профессиональных площадках вроде VC.ru. Аудитория ценит релевантный и структурированный контент.
Публикация на Pikabu демонстрирует хороший процент вовлечённости при небольшом охвате — платформа подходит для тестирования нестандартных форм подачи.
YouTube Shorts имеет потенциал по охвату (ролик собрал более 2000 просмотров), однако требует доработки визуальной составляющей — обложек, начала видео, сценариев.
Площадки VK Видео и RuTube не дали охватов — необходим пересмотр подхода к размещению контента или использование других инструментов продвижения.
Даже минимальное взаимодействие (лайк или комментарий) заметно влияет на распространение публикаций внутри платформ.
Продолжающееся тестирование форматов помогает понять, что лучше работает для продвижения: на текущем этапе текстовый контент показывает себя эффективнее видео
Выводы
Выводы
В контексте моего проекта по продвижению приложения для знакомств по местам для компаний использование искусственного интеллекта стало важным инструментом для повышения качества и эффективности как текстового, так и видеоконтента.
При подготовке видеороликов для YouTube Shorts AI-инструменты помогли автоматизировать процесс генерации сценариев и идей, а также оптимизировать подачу материалов для короткого видеоформата.
При создании текстового контента нейросети значительно упростили работу над SEO-оптимизированными статьями — помогли подбирать актуальные ключевые слова, структурировать тексты и адаптировать стиль под требования разных платформ (VC.ru, DTF, Pikabu). Это способствовало повышению видимости проекта и более точному попаданию в интересы целевой аудитории на разных площадках.
Домашнее Задание
В рамках курса было выполнено два домашних задания, каждое из которых помогло освоить практическое применение ИИ-инструментов для создания и продвижения контента.
Статья
Первое задание было посвящено созданию статьи с помощью ИИ и публикации её на выбранной платформе. Для этого я использовала ChatGPT.
Вот промпт, с которым я работала для генерации статьи:
В результате публикация вышла на платформе VC и собрала следующие охваты:
Анализ статистики (VC.ru)
Публикация на VC.ru собрала 164 показа в ленте и 43 открытия поста. При этом было зафиксировано 3 реакции и 1 новый подписчик. Несмотря на относительно небольшой охват, уровень вовлечённости оказался высоким для данной платформы. Это говорит о том, что тема была релевантной для аудитории VC.ru и есть потенциал для дальнейшего продвижения.
Видео
Второе задание заключалось в создании видеоконтента с помощью генеративных инструментов.
ИИ ChatGPT помог мне в написании сценария к видеоролику, промпт для создания подходящего сценария прикреплен ниже
Для создания самого видео я использовала Leonardo AI и MiniMax AI для создания звука и озвучки. Монтаж был выполнен в ClipChamp.
После публикации видео на платформе YouTube Shorts, я получила следующие результаты по просмотрам:
Анализ статистики (YouTube Shorts)
Видео собрало 1741 просмотр и привлекло 6 новых подписчиков. Удержание аудитории — 31,1%, средняя продолжительность просмотра — 15 секунд. Это хороший показатель для Shorts-формата, что говорит о качественной подаче контента. Видео показало потенциал для дальнейшего масштабирования и роста канала.
Выводы
В процессе выполнения заданий я получила ценные практические знания по использованию ИИ для генерации текстового и видеоконтента. Особенно полезным оказался опыт быстрой генерации идей и оптимизации контента под конкретные платформы. Я не ожидала, что с помощью ИИ можно добиться таких охватов с минимальными затратами времени на подготовку материалов. Эти навыки уже помогают мне в продвижении личного проекта и будут полезны для дальнейшей работы с контентом.
Ссылки
dtf.ru — https://dtf.ru/flood/3824987-kak-sozdat-prilozhenie-dlya-vybora-mesta-s-druzyami#comments vc.ru — https://vc.ru/id4982495/2026542-goguide-prilozhenie-dlya-prostogo-vybora-mest pikabu — https://pikabu.ru/story/myi_s_druzyami_bolshe_ne_rugaemsya_izza_togo_kuda_poyti_ya_sdelala_dlya_yetogo_svoyo_prilozhenie_12831294#comments
VkClips — https://vk.com/lilyparis?from=groups&z=clip-197203932_456239017%2F0d7ddaf38f8da4dc53%2Fpl_wall_-197203932 https://rutube.ru/shorts/47c0d1647c9175f8f86a6be13e8b0a90/ YTShorts — https://youtube.com/shorts/I3zBYviocFU?si=sCr5x48dv9jLfKOI
