Анализ результатов продвижения проекта с помощью ИИ
1. Кейс-стади: использование ИИ-инструментов в продвижении.
В рамках продвижения своего проекта «Музея истории преступлений» я написала SEO-оптимизированную статью и выложила ее на различные платформы, которые активно индексируются в поисковиках: VC.ru и Яндекс.Дзен. Для написания текстов я решила использовать нейросеть Deepseek.
Для начала я попросила нейросеть проанализировать стилистику текстов на интересующих меня платформах. Это было нужно для того, чтобы в дальнейшем при написании моей собственной статьи нейросеть учитывала стилистические особенности каждой из платформ.
Так как Deepseek не поддерживает прямой переход по ссылкам, то мне пришлось вручную спрашивать у нейросети про SEO-ключи, проверяя ее слова в сервисе Wordstat.
Определив SEO-ключи и другие аспекты на выбранных мною платформах, я приступила к формулированию промпта: «итак, мне нужно написать статью от первого лица о моем учебном проекте по дизайну среды, который называется „Музей истории преступлений“ и посвящен тру крайму, точнее 5 самым известным маньякам ссср и рф. статья должна быть в формате интервью. также, важно чтобы в статье были грамотно подобраны ключевые слова для SEO, а также был призыв к действию».
Затем я лишь немного видоизменила статью и выложила ее на VC.ru.
видимость статей в поисковиках
Далее я приступила к созданию сценария для видеоролика, который будет размещен на YouTube и Дзене, чтобы дополнительно привлечь аудиторию к моему проекту музея. Для анализа алгоритмов и особенностей каждой из площадок, а также написания сценариев я использовала Deepseek — это был наиболее удобный и доступный для меня вариант.
В процессе работы над сценарием было разработано множество сценариев, но в условиях ограниченного времени все они оказались слишком сложными в исполнении. Тогда мной было принято решение использовать уже существующие визуализации и на их основе делать видеоролик.
финальный вариант сценария
пример описания к видео
2. Аналитика продвижения.
На основе предоставленной статистики видно, что Shorts-видео и статьи демонстрируют более высокую вовлечённость, несмотря на меньший охват на некоторых площадках. Видео в формате YouTube Shorts имеют отличный потенциал и уже показывают неплохие результаты, несмотря на то, что тема моего проекта является довольно нишевой.
статистика с платформы яндекс.дзен
Платформа № 1: Яндекс.Дзен
Охват: 190 Вовлеченность: 1,05%
Анализ: аудитория не самая большая и малоактивная. Могу предположить, что статья не попала в топ из-за того, что тема в целом не очень пользуется популярностью на этой платформе.
Варианты улучшения: более внимательная работа с ЦА, также возможно улучшить заголовки и добавить больше ключевых слов.
статистика с платформы vc.ru
Платформа № 2: VC.ru
Охват: 52 Вовлеченность: 67,3%
Анализ: аудитория также не самая большая, но при этом немного более активная. На 52 просмотра приходится 47 открытий, но к сожалению статья не получила ни одного лайка или комментария.
Варианты улучшения: более внимательная работа с алгоритмами платформы, возможно, стоит более детально изучить статьи конкурентов.
статистика с платформы яндекс.дзен
Платформа № 2: Яндекс.Дзен
Охват: 8 Вовлеченность: 0,0%
Анализ: аудитории практически нет, а следовательно и активности тоже нет.
Варианты улучшения: не имеет смысла, потому что аудитория «мертвая» и остается только ждать, когда на платформе появится больше зрителей.
статистика с платформы YouTube
Платформа № 2: YouTube
Охват: 1564 Вовлеченность: 0,51%
Анализ: просмотры идут быстро, но только в первые сутки после публикации, возможно благодаря алгоритмам платформы, а также попаданию в ЦА, благодаря хештегам и вовлекающему названию.
Варианты улучшения: возможно стоит лучше проработать визуал и озвучку видео, также, думаю, что имеет смысл провести более глубокий ресерч касательно алгоритмов платформы.
3. Визуализация и материалы.
1. Статья на Яндекс.Дзен и VC.ru: «Тру крайм как социальное зеркало: как музей о маньяках СССР переосмысливает историю преступлений»
2. Видео на Яндекс.Дзен и YouTube: «Тру крайм как социальное зеркало: как музей о маньяках СССР переосмысливает историю преступлений»
4. Выводы.
Анализируя все полученные данные и метрики я пришла к выводу: нейросети и, правда, помогают нам. Но только с одной очень важной оговоркой, что без человека этот инструмент совершенно бесполезен, потому как нейросеть ничего не может создать самостоятельно, она лишь интерпретирует и адаптирует сделанное человеком.
В контексте продвижения использование нейросетей — находка, в особенности для тех, кто ничего не понимает в рекламе и маркетинге. Потому что ИИ прекрасно справляется с анализом целевой аудитории, подбором SEO-ключей и другими задачами, связанными с продвижением контента.
Также нейросети чрезвычайно удобно использовать при работе с видео- и фотоматериалами, потому как она отлично работает с улучшениями уже существующих изображений, а также их «оживлением».
В общем, можно смело сказать, что этот проект дал мне возможность вживую поработать с самыми разными генеративными моделями и в совершенно реальных условиях проверить результат их работы.
5. Описание применения генеративных моделей
Deepseek — анализ SEO, написание статьи, сценария и промтов для других нейросетей.
Sora — улучшение уже существующих изображений музея.
Kling Ai — генерация видео.
Murf.Ai — озвучка текста.
CapCut — создание автоматических субтитров.
ChatGPT — анализ контента со всех платформ и сведение его в единую таблицу.
