Анализ результатов продвижения проекта с помощью ИИ
За два домашних задания я опробовала две разные стратегии продвижения:
1. Аналитика продвижения
Сравнительный анализ платформ.
1| Видео-формат выигрывает: даже с нулевой аудиторией канал получил 5 000 просмотров за сутки.
2| Hook + AI-озвучка влияют на досмотры: 75% зрителей досмотрели ролик до конца.
3| Текстовые площадки требуют:
а) цепляющий заголовок длиной ≤ 50 символов;
б) обложку, сгенерированную Midjourney/Stable Diffusion, а не сток.
4| Pikabu эффективен для «первичного» охвата, но не для вовлечения — стоит добавлять опрос или CTA-блок.
что улучшить
2. Кейс-стади — как ИИ помогал на каждом этапе
Итого: ИИ сократил время на подготовку проекта примерно с ≈ 20 часов до 6 часов, а качество финала превысило ручной baseline (ER видео 0,18% vs 0,05% у контрольной группы без AI-hook).
3. Визуализация и материалы проекта
Превью на Pikabu
YouTube
Заключение
1| Главный вывод: для молодого бренда быстрее всего работает короткое вертикальное видео + сильный ИИ-hook.
2| Текстовые каналы остаются полезными для SEO-«фундамента», но нуждаются в агрессивном A/B-тесте заголовков.
3| ИИ-инструменты экономят время и дают предсказуемый baseline-уровень качества; ключ к успеху — точные системные промпты.
4| Следующий шаг:
- Выпустить серию Shorts (1 ролик/неделю) с тем же AI-конвейером;
- Через месяц пересобрать стратегию, если ER < 0,25%.
