Комплексный анализ продвижения личного проекта с помощью ИИ

Данный проект представляет собой комплексную разработку и продвижение концепции моего стартапа «Лапинель» — ателье по индивидуальному пошиву одежды для собак. Основная цель заключалась не только в создании первичного контента с помощью искусственного интеллекта, но и в системной оценке эффективности продвижения.

В рамках проекта были созданы и опубликованы два ключевых типа контента: статья и короткий видеоролик. Материалы распространялись на четырёх платформах: vc.ru, DTF, YouTube Shorts и Rutube Shorts. После размещения контента на платформах были собраны и проанализированы ключевые показатели: количество просмотров, лайков, комментариев, а также коэффициент вовлечённости (engagement rate).

Результаты показали:

1. Наивысший охват был зафиксирован у Shorts на YouTube, видео собрало 1654 просмотра, 17 лайков и 5 подписок на мой канал. По данным YouTube Analytics, пик просмотров пришёлся на первый день. Средняя продолжительность просмотра составила 13 секунд, удержание аудитории — 31,7% Это говорит о высокой привлекательности вертикального видеоконтента в нише pet-friendly тематики.

2. Rutube Shorts оказались наименее эффективными: 12 просмотров, отсутствие вовлечённости. Анализ других видео с похожей тематикой на платформе подтвердил, что средний охват вертикальных видео здесь крайне низкий (в пределах 150–200 просмотров).

3. Статья на vc.ru, несмотря на сравнительно низкий охват (22 просмотра), показала наивысший engagement rate — 4.55%, что может свидетельствовать о релевантности темы для узкой, но заинтересованной аудитории.

4. DTF обеспечила 417 просмотров и 2 лайка. Подача с изображением в начале и более сокращённая версия текста по сравнению со статьей для vc.ru (по рекомендации ChatGPT) повысили шансы на дочитывание и реакцию.

Анализируя эффективность различных форматов, я заметила, что визуальный контент, особенно связанный с животными, вызывает гораздо больший отклик у аудитории. И видео, и статья, открытая иллюстрацией (а не текстом), получили значительно больше реакции, чем статья с длинным текстовым началом.

Особенно хорошо сработали эмоциональные и милые сцены: грустная собака в неудобной одежде, процесс примерки и довольное животное в новом комбинезоне, запечатленные в видео. Это говорит о том, что в теме животных визуальный сторителлинг значительно эффективнее сухого информационного повествования. Пользователи легче вовлекаются, когда видят питомца.

Один из ключевых фокусов проекта — демонстрация потенциала нейросетевых инструментов в создании, оформлении и распространении контента. Работа велась с несколькими типами ИИ: генеративными текстовыми, визуальными и аналитическими.

Использованные инструменты:

1. ChatGPT (OpenAI) — создание статьи, SEO-заголовков, подзаголовков, сценария видеоролика, субтитров от лица собаки, аналитических выводов, создание промптаов, генерация изображений на их основе, а также визуализация охватов (графики и таблица). 2. Kling AI — генерация видео: оживление изображений с помощью функции image to video. 3. CapCut AI — автоматическая озвучка, генерация субтитров.

Работа над статьёй началась с проведения интервью с собой — через вопросы, сгенерированные с помощью ChatGPT. Далее с помощью нейросети были проанализированы собранные мною данные с Яндекс Вордстат, сгенерированы SEO-заголовки и подобраны ключевые слова, органично встроенные в текст. На основе тезисов из интервью была создана статья от первого лица.

Для иллюстрирования статьи были составлены промпты с помощью Chat GPT, а затем сгенерированы изображения.

Примеры промптов для генерации изображений в Chat GPT:

1. "Infographic style illustration showing how to measure a dog for custom clothing: neck circumference, chest girth, back length, leg length; simple and clear schematic with dog silhouette, pastel colors, minimalistic design."

2."Flat lay collage of fabric swatches, sewing tools, and hand-drawn clothing design sketches for dogs, cozy atmosphere, natural colors."

Изначально я опубликовала статью о проекте «Лапинель» на платформе vc.ru и она собрала всего 22 просмотра и 1 лайк. Проанализировав небольшие охваты с помощью ChatGPT, я решила пересобрать материал и попробовать другую стратегию на DTF. Нейросеть помогла сократить и упростить статью, сделать её более динамичной и лёгкой для восприятия. Также ChatGPT порекомендовал начать публикацию не с текста, а с яркой фотографии — так, чтобы первым на экране читателя появилось визуальное привлечение внимания, и только затем — сам текст.

Для видео был создан сценарий на 30-40 секунд через Chat GPT. Работа производилась в том даже чате, где было проведено интервью про мой проект и создана статья. К каждому кадру были созданы промпты, а затем сгенерированы изображения для видео ряда.

Примеры промптов:

1. "A stylish pug wearing a custom-fitted, fashionable outfit, looking happy and confident. The setting is clean and modern, with the dog standing proudly. High-quality portrait photo, bright lighting, Instagram-style aesthetic."

2. "A sad pug wearing uncomfortable, ill-fitting clothes from an online marketplace. The dog's expression is downcast, sitting awkwardly in a poorly sized sweater indoors, soft lighting, realistic photo style, neutral background."

Часть фотографии была переделана в 5 секундные видео через нейросеть Kling.ai и функцию image to video.

Для oзвучки было выбрано 7 коротких видео с популярными в социальных сетях собаками и их видео с озвучкой от первого лица (pesik_mishka и grusha.star). С помощью сайта speech2text.ru данные видео были транскрибированы, файл с полученным текстом был загружен в Chat GPT. На основе данного файла был сгенерирован финальный текст для видео от первого лица собаки. Озвучка видео была произведена через Cap Cut, там же были сгенерированы автоматические субтитры.

После публикации ролика на Rutube я столкнулась с тем, что видео собрало всего 12 просмотров и не получило никакой вовлечённости. Чтобы понять, в чём причина, я просмотрела другие Shorts-ролики на этой платформе и заметила, что у большинства коротких видео про собак крайне скромные охваты — порядка 150–200 просмотров.

Я решила продублировать видео на YouTube Shorts и перед публикацией провела небольшой анализ популярных роликов на тему одежды для собак. Выяснилось, что почти все вирусные видео используют простые и релевантные хэштеги — такие как одеждадлясобак, а также обязательно добавляют хэштеги с породой собаки, представленной в кадре (мопс в моем случае).

Учитывая эти наблюдения, я обновила описание ролика на YouTube и добавила соответствующие хэштеги. Это решение значительно повлияло на охваты: видео на YouTube собрало 1654 просмотра и 17 лайков за полтора дня, став самым успешным элементом моего проекта.