Продвижение видеоарта «Внутренняя Монголия» с помощью нейросетей
Как молодой художник, я решила провести эксперимент: создать авторский видеоарт и протестировать возможности продвижения через платформу Яндекс.Дзен, используя нейросети как инструмент стратегической поддержки.
Цель проекта
Реализовать авторский видеоарт
Создать и продвигать текст + визуал с помощью ИИ
Получить опыт публикации и анализа охвата в реальных условиях
Подготовить финальный лонгрид с аналитикой и визуализацией результатов
кадр из видеоарта «Внутренняя Монголия»
Контекст площадки: Яндекс.Дзен
Месячная аудитория достигает 70 млн человек, дневная — около 32 млн
Форматы: статьи (60 %), видео (38 %) и галереи (2 %)
Ценность имеет не просто количество просмотров, а вовлечённость: дочитывания, время просмотра, лайки
кадр из видеоарта «Внутренняя Монголия»
Метрики публикации на момент начала анализа (25 июня 2025)
Анализ результатов
Новый канал, нулевая активность → алгоритмы дают стартовый охват
Ниши-арт и тема «внимания» привлекают узкую аудиторию
Заголовок больше эстетический, чем кликабельный — для Дзен работает не в полную
Без внешней поддержки публикации — просмотры и вовлечённость остаются минимальными
Сравнительный анализ
В нише slow cinema и видеоарт публикации получают от 5 до 50 просмотров на старте
Экспертные статьи с кликабельными заголовками и визуалами — до 100+ просмотров, десятки лайков
Метаданные лежат в основе алгоритмической видимости
Учитывая качественный текст, минималистичный визуальный стиль и тематический фокус, публикация Ины Лёд попадает в зону «медленного роста» — то есть органический трафик может проявляться через 5–14 дней после публикации
Я выбрала одну платформу (Дзен), чтобы проверить возможности органического роста без мультиплатформенного давления. Однако в будущем вижу потенциал в Telegram, VC и Substack — для вовлечённой ниши арт-аудитории
Прогноз роста
Показательная модель для активной дистрибуции через ленту, соцсети и рассылку:
Прогнозный график роста просмотров статьи на Яндекс.Дзен, сгенерирован с помощью Pandas + Matplotlib
После публикации статьи на платформе Дзен 24 июня 2025 года было важно не просто зафиксировать начальные метрики (на старте — 0 просмотров), но и построить прогноз. Я использовала ИИ (модель линейной регрессии через Pandas/Matplotlib) для генерации предполагаемой кривой роста просмотров на основе:
времени публикации (учтена вечерняя активность пользователей)
темы статьи (узкий, нишевый видеоарт, высокая вероятность вирусности в тематических сообществах)
средней динамики публикаций на аналогичных авторских каналах
что показывает график?
Начальные 3 дня — низкая активность: без репостов и внешних ссылок статья не получает трафика органически. С 4–5 дня — рост возможен при условии дистрибуции статьи в сообществах и Telegram-каналах, заинтересованных в теме визуального искусства, кино и ИИ
Прогноз указывает на потенциальный рост до 400–500 просмотров за первую неделю, если
материал будет расшарен вручную, подключены дополнительные площадки (VC, Substack, Telegram), улучшена внутренняя перелинковка в Дзене
Использование ИИ-инструментов
Примеры промптов
«Сформулируй заголовки в духе Яндекс.Дзена для статьи о видеоарте»
«Какой график лучше всего визуализирует возможный рост публикации, если просмотров пока 0?»
«Опиши проект в стиле artist statement»
«Сравни вовлечённость постов о slow cinema на разных платформах»
Публикация + конкуренция
Публикации созданы вручную, без рекламного бюджета
Конкуренты: экспертные каналы Дзена, которые регулярно выходят и используют мультимодальный контент
Отличие: эстетика и авторский стиль vs клиповость и алгоритм-ориентированность.
кадр из видеоарта «Внутренняя Монголия»
Инсайты и рекомендации
Оптимизация заголовка и формата (добавить артикли: «Как я…», «5 уроков от videoart…»)
Использование галерей и видеоформатов для привлечения визуальной аудитории (видео и фото в одном посте)
Реальная дистрибуция через Instagram + Telegram + возможно Medium / VC
Регулярность публикаций (1–2 поста/неделя) для алгоритмов
А/B тестирование визуальных обложек, заголовков и форматов — с помощью ИИ и Excel
кадр из видеоарта «Внутренняя Монголия»
Итоги
Проект выполнен полностью — от идеи до публикации + аналитики
ИИ-инструменты сыграли ключевую роль в подготовке визуала и текста
Появилось понимание алгоритмов платформы и факторов роста вовлечённости
Есть план улучшений — мультимодальность, оптимизация формата, регулярный выход
Что я узнала благодаря проекту
Алгоритмы платформ не работают без дистрибуции.
Хороший визуал и текст — не гарантия охвата
ИИ — мощный партнёр на всех этапах: от идеи до публикации
Важно A/B тестировать не только контент, но и формат
В процессе я улучшила навыки генерации промптов, визуального сторителлинга, создания графиков через Python, а также SEO и упаковки авторского контента
Вывод
Даже с минимальным количеством просмотров, проект демонстрирует освоение ключевых навыков:
сочетание художественного высказывания и цифровой среды
понимание работы платформ и взаимодействия с аудиторией
аналитический подход к продвижению и исследованию цифровой культуры
алгоритмы Дзен требуют внешней дистрибуции и SEO-оптимизации, особенно при запуске нового канала. Без этого даже сильный визуал не даёт эффекта
