Анализ продвижения проекта с помощью ИИ
Описание
В качестве объекта для финального проекта я решила взять два проекта из прошлых модулей: приложение SkinSkan и визуальное исследование про персонажа Локи. Оба проекта мне близки, и я мне было интересно узнать, какая из тем вызовет больше отклика у аудитории.
В рамках работы я подготовила две статьи: обе из них вышли на DTF, одна — на VC.ru. Также я сделала два коротких вертикальных видео в формате Shorts, которые опубликовала на YouTube. Все материалы были созданы с участием ИИ — от генерации сценариев и текстов до озвучки и видеомонтажа.
Использованные ИИ-платформы
ChatGPT Lumen 5
Статьи
Если коротко, то приложение SkinSkan — это сервис для подбора уходовой косметики на основе индивидуальных особенностей кожи пользователя: типа, чувствительности, склонности к аллергиям и других параметров. А визуальное исследование было посвящено самым известным версиям Локи — от классического до Кроки — и объясняло, почему тот или иной образ появился в определённый момент, что он отражает и как связан с культурным контекстом. В рамках проекта я наблюдала за тем, какая из тем окажется интереснее читателям, и сравнивала реакцию аудитории на статью про бьюти-приложение и на исследование поп-культурного персонажа.
Промт для статьи про приложение
Первая статья не вызвала у аудитории ожидаемого внимания, поэтому я решила включить в исследование абсолютно другую тему, и проверить продвижение проекта на другой целевой аудитории.
Промт для статьи про Локи
Однако к моему удивлению статистика обеих статей практически не отличается.
Охваты:
Статья 1 (DTF, «Все версии Локи…») Показы: 605 Открытия: 60 Дочитывания: 31 Лайки: 1 Комментарии: 2 Сохранения: 1 Дата: 15 июня
Статья 2 (DTF, «SkinSkan») Показы: 758 Открытия: 67 Дочитывания: 38 Лайки: 0 Комментарии: 3 Сохранения: 0 Дата: 11 июня
Статья 2 (vc.ru, «SkinSkan») Показы: 742 Открытия: 45 Дочитывания: 19 Лайки: 1 Комментарии: 0 Сохранения: 0 Дата: 11 июня
Дочитывания по статьям
Сравнение всех метрик трех публикаций
В ходе анализа я выяснила, что наиболее активная аудитория, но и более агрессивная, присутствует на платформе DTF, поэтому при верном подходе, вероятно есть шанс попасть в точку и продвинуть свой проект в массы именно на ней.
YouTube Shorts
Видео про Локи было выполнено с помощью готовых шаблонов СapCut, а второе выполнено с помощью сервиса Lumen 5, функционал которого позволяет с нуля, без знаний монтажа собрать видеоролик на основе описания от пользователя, подобрать визуальный ряд и сгенерировать озвучку, и получить готовый проект за считанные минуты. Оба Shorts были выполнены на основе сюжета и инструкции от ChatGPT, а также его рекомендаций по верному продвижению на YouTube.
Промт для Shorts про SkinSkan
По моему мнению, лучше всего нейросеть себя проявляет в придумывании сценариев, и ощутимо упрощает процесс придумывания.
Пример ответа ChatGPT
Пример ответа ChatGPT
Функционал Lumen5
Пример подбора нейросетью SEO-слов и описания видео
А вот с SEO, по моему опыту, по крайней мере у ChatGPT существенные проблемы. Зачастую нейросеть предлагает несуществующие в массовом использовании хэштеги, и придумывает их больше самостоятельно, нежели опираясь на какую-либо статистику.
Охваты:
Shorts про Локи (15 июня): Просмотры: 31 Поделились: 4 Лайки: 0
Shorts про SkinSkan (25 июня): Просмотры: 2 Поделились: 1 Лайки: 0
Визуализация данных
Выводы
Что улучшилось благодаря ИИ:
1. Готовые сценарии с продуманной логикой 2. Экономия времени на визуалы и генерацию видео 3. Чёткая SEO-структура и читаемость статей
Как итог могу отметить, что ощутила в очередной раз, насколько искусственный интеллект может упрощать работу над задачей. Для меня открытием стало грамотное продумывание сценариев видео, и составление статей в комфортном для чтения стиле.
Кроме того, открыла для себя новые платформы, которые в будущем рассчитываю также использовать для собственного продвижения.
Из минусов я бы отметила, что по моему мнению нейросеть была плохо обучена трендовым и рабочим SEO-словам и хэштегам, и отчасти поэтому все публикации получили низкие охваты.
