Анализ продвижения при помощи ИИ
Введение
В этом исследовании рассматривается, как искусственный интеллект может помогать создавать и продвигать контент в области дизайна интерьера. В качестве примера использован проект по современному оформлению школьных классов, который был адаптирован для продвижения в интернете с помощью искуственного интеллекта.
Основная цель работы заключалась в том, чтобы показать, как ИИ-инструменты можно использовать на всех этапах работы с контентом: от генерации идей и написания текстов до SEO-продвижения и анализа результатов на цифровых платформах. В рамках эксперимента юыли созданы текстовые материалы и видеоролики, которые в дальнейшем публиковались на трёх популярных площадках: Пикабу, Яндекс Дзен и YouTube.
Используемые материалы из личного проекта по интерьеру учебных заведений
Для проекта использовались следующие ИИ-инструменты:
Claude Sonnet 4 — для написания и структурирования текстов;
ChatGPT-4o Mini High — для создания сценариев и адаптации материалов под каждую платформу;
Runway ML — для создания видео;
Python с библиотеками pandas и matplotlib — для анализа полученных данных.
В проекте также описан подход к работе с искуственным интеллектом через двухэтапную настройку запросов (промптов), а также представлены результаты с конкретными метриками и рекомендациями, которые помогут сделать будущие кампании ещё более эффективными.
Стратегия для продвижения проекта: Статья
Изначально статья была написана вручную, но анализ показал, что в ней не хватает SEO-оптимизации. Чтобы это исправить, я использовала комплексный подход с применением ИИ.
Сначала с помощью сервиса Wordstat был проведён анализ популярных поисковых запросов на тему дизайна школ. Затем все найденные ключевые слова были сохранены в формате CSV и переданы искусственному интеллекту, который в свою очередь оценил их по 10-балльной шкале для того, чтобы определить, какие из них лучше всего подойдут для продвижения.
После этого был составлен финальный список ключевых слов, чтобы затем он использовался для переработки статьи с помощью ИИ.
Для переписывания статьи я использовала поэтапный подход к работе с ИИ.
Сначала я объяснила нейросети, какую задачу нужно решить, и попросила помочь сформулировать правильный запрос (промпт) для переработки текста.
Затем мы начали диалог, и я шаг за шагом объясняла, о чём статья, а ИИ помогал уточнять и структурировать материал с учётом ключевых поисковых запросов.
Такой двухэтапный процесс позволил использовать ИИ максимально эффективно и создать текст, который наиболее подходит для продвижения в поисковых системах.
В итоге публикация статей на Яндекс Дзене и Пикабу стала частью продуманной стратегии контент-маркетинга.
Основой этой стратегии была качественная SEO-оптимизация, которая основана на анализе ключевых слов и популярных поисковых запросов с помощью сервиса Wordstat.
Тексты получили чёткую структуру с удобными заголовками (H1, H2, H3), и это сделало их более понятными для читателей и хорошо воспринимаемыми поисковыми системами.
Стратегия для продвижения проекта: Видео
При создании вертикального видео для проекта я решила попробовать экспериментальный подход — с помощью ИИ визуализировать идеи современного школьного дизайна. Основная цель ролика — показать четыре варианта интерьерного оформления школьных классов в коротком динамичном видео длиной в 20 секунд.
Сценарий составлен с помощью ChatGPT-4o Mini High, благодаря которому удалось грамотно выстроить подачу материала и выбрать наиболее удачную последовательность. Визуальную часть я сделала с помощью нейросети Runway ML — она превратила статичные рендеры школьных интерьеров в анимированные сцены.
В итоге каждый из четырёх вариантов получил отдельный блок с заголовком и анимацией. И, по словам ИИ, это позволило чётко структурировать контент и удержать внимание зрителей до конца ролика.
В случае с YouTube Shorts я сделала упор на работу с международной аудиторией: заголовок «4 classroom design ideas in 20 seconds!» сразу показывает, о чём видео, и привлекает внимание за счёт краткости и конкретики — это очень важно для удержания зрителя в первые секунды.
Видео сделано на английском языке, чтобы охватить более широкую аудиторию, особенно в сфере дизайна и архитектуры. В описании я добавила хэштеги, связанные с этой темой, и это помогло ролику попасть в результаты по поиску и повысить шансы, что его покажут алгоритмы YouTubе’а.
Анализ результатов
Несмотря на разные даты публикаций на платформах, это особо не повлияло на объективность сравнения, так как везде основная активность пришлась на первые дни после размещения контента.
По охвату лидирует Пикабу — там статья набрало 5 289 просмотров, это в разы больше показателей на других платформах. На втором месте — YouTube Shorts с 99 просмотрами на видео, а на Яндекс Дзене — всего 25 просмотров.
Однако по вовлечённости ситуация совершенно иная. Яндекс Дзен показал лучшие результаты: 4% вовлечённости, 8% кликабельности (CTR), и 40% пользователей дочитали статью до конца. Это значит, что контент точно попал в интересы именно целевой аудитории, несмотря на малые охваты. YouTube Shorts тоже показал хорошие результаты удержания: в среднем 20% зрителей досматривают видео, 82,8% просмотров пришлись на рекомендации Shorts, 22,2% — на поисковый запрос «classroom design». Такие результаты как мне кажется свидетельствуют о релевантности видео и о его попадании в тематику.
Пикабу, несмотря на высокие охваты, показал самую слабую вовлечённость: всего 3 лайка и 3 комментария при более чем 5 000 просмотрах — это engagement rate всего 0,11%. Такой результат говорит о необходимости улучшить структуру поста и доработать призывы к взаимодейтсвию с постом.
Чтобы глубже разобраться в полученных данных, я использовала Python и его библиотеки pandas и matplotlib. С их помощью были построены наглядные графики: столбчатые диаграммы для сравнения платформ, круговые диаграммы, показывающие, как распределились просмотры, тепловые карты эффективности метрик и временную динамику публикаций.
Такой анализ помог выявить дополнительные закономерности: связь между типом платформы и уровнем вовлечённости (engagement rate), влияние даты публикации на охват, а также такой анализ позволил рассчитать нормализованные показатели для объективного сравнения разных форматов контента.
Пикабу подтвердил свою роль платформы для массового контента — там контент быстро набирает просмотры и может «вируситься» в русскоязычном сегменте. Но при этом видно, что пользователи в основном просто смотрят, а не взаимодействуют с контентом.
Яндекс Дзен показал себя как платформа для качественного контента с персонализированной подачей. Высокий CTR (8%) и 40% дочитываний говорят о том, что алгоритмы хорошо подбирают контент под интересы читателей.
YouTube Shorts проявил себя как вариант для выхода на международную аудиторию. Видео на английском языке получило органический трафик — 22,2% зрителей нашли его по поисковому запросу «classroom design», и это подтверждает, что SEO-стратегия была выбрана правильно.
Программный анализ показал, что успех на каждой платформе зависит от того, насколько контент соответствует её особенностям:
массовость — для Пикабу;
персонализированная подача — для Дзена;
глобальный SEO-фокус — для YouTube Shorts.
Использование ИИ
В ходе работы над проектом искусственный интеллект стал главным помощником на всех этапах создания и продвижения контента.
Claude Sonnet 4 помог написать SEO-оптимизированную статью — он не только сгенерировал текст, но и правильно структурировал его, подобрал ключевые слова через Wordstat и создал привлекательные заголовки H1-H3.
ChatGPT-4o Mini High выступил как универсальный помощник: он дорабатывал тексты под особенности различных платформ и писал сценарий для видео на YouTube Shorts.
Runway ML использовался для создания видео — он превратил статичные рендеры в анимированные сцены.
Ключевым фактором успеха по моему мнению стала двухэтапная методика промпт-инженеринга: сначала я объясняла задачу и просила помочь составить лучший промпт, а потом уже с его помощью создавался контент.
Благодаря таким инструментам получился структурированный текст, интересные сценарии для видео и автоматический подбор хэштегов. В итоге проект показал вполне хорошие результаты — например, CTR 8% на Яндекс Дзене и органический трафик по запросу «classroom design» на YouTube.
Вывод
Этот проект показывает, насколько искусственный интеллект меняет подход к созданию и продвижению контента в цифровом мире. ИИ помогает работать быстрее и эффективнее, позволяя создавать материалы, которые лучше подходят разным аудиториям и платформам. Благодаря этому контент становится более персонализированным и интересным для пользователей.
Использование ИИ должно открыть новые возможности для маркетологов и создателей контента: благодаря ИИ можно быстрее адаптироваться к быстро меняющимся трендам, экспериментировать с форматами и находить новые пути для взаимодействия с аудиторией. Это особенно важно в современном цифровом пространстве, где конкуренция очень высокая, а внимание пользователей является самым ценным ресурсом.
Как мне кажется, главный вывод заключается в том, что ИИ-инструменты не заменяют стратегическое мышление, но кардинально повышают производительность, что очень важно в современном цифровом мире.
Спасибо за внимание!!!
