Анализ результатов продвижения личного проекта с помощью ИИ
Кейс-стади: использование ИИ в продвижении
В финальном проекте я продвигала свою концепцию приложения «На ходу». Я создала SEO-оптимизированные статьи на различных сайтах: VC, DTF, RELIFE и Pikabu. Для генерации статей использовался оригинальный ChatGPT, который помог создать и адаптировать статьи под нужные платформы, учитывая особенности площадок и SEO-ключи.
Для начала я попросила чат проанализировать проект, чтобы выделить ключевые особенности, о которых нужно рассказать в статьях.
Скриншот промта
После я попросила написать основные SEO ключи.
Скриншот промта
Скриншот промта
После я попросила на каждой из платформ определить темы, которые актуальны и могут залететь.
Скриншот промта
Собрав всю необходимую информацию, я приступила к написанию промта: «Напиши мне статью от первого лица для публикации в интернете на сайте relife. Статья должна быть о концепции проекта-стартапа по созданию приложения „на ходу“ для путешественников. Статья должна быть разделена на разделы. (структура H1, H2, H3, описание разделов). Желаемый объем статьи 1500-2500 символов. Начни статью с раздела о том как круто вообще путешествовать. Статья должна быть нацелена на целевую аудиторию 18-30 лет. Стиль и тон изложения должен быть простым, лёгким для понимания и вовлекающим, не научным. Статья должна полностью раскрывать то, что это приложении полезно, несмотря на то, что есть что-то похожее. План для статьи с заголовками и описаниями придумай сам. Основывайся на моем проекте. Интегрируй в название и текст актуальные seo-ключи».
Скриншот промта
Далее я просила чат переписать статью под другие площадки. Например, я писала такой промт: «а теперь адаптируй эту статью, чтобы она залетела на пикабу»
Скриншот промта
Далее я приступила к генерации первого видеоролика. Я генерировала его в ИИ invideo AI. Начала я, конечно же, с промта: «Создай мне видоролик для публикации в YouTube Shorts. Ролик должен продвигать приложение для планирования путешествий НА ХОДУ или ON THE GO. Расскажи о сложности планирования и о том, что приложении решит эти проблемы, составив подборку мест на основе предпочтений. В конце призови аудиторию к скачиванию». Приложение оказалось очень удобным. Можно менять абсолютно все в процессе генерации видео. Начиная от слов, заканчивая музыкой на фоне, типом озвучки и тд. Нейросеть быстро и качественно создала нужное видео, учитывая все мои параметры.
Генерация видео
Второе видео я решила попробовать создать в другой нейросети. Она называется lumen5 (https://lumen5.com/dashboard/). Сначала я сгенерировала сценарий для видео в ChatGPT. Нейросеть мне помогла полностью создать озвучку для видео и распределила кадры. То есть, сделала полноценный сценарий.
Генерация сценария для второго ролика
Сценарий ролика
В итоге, от созданного сценария я использовала только сценарий голоса. Потому что в Lumen5 можно было в промте прописать только озвучку. Далее кадры я выбирала из готовой стоковой галерее на сайте.
Генерация второго видео
Описание и название первого видео:
Видео первое
Описание и название второго видео:
Видео второе
Благодаря данному заданию и, соответственно, генерации продвижения собственного проекта, я могу сделать вывод, что, с помощью нейросетей очень круто можно продвинуть свой проект. Как в формате рекламной статьи, так и видео. Это, действительно, сильно экономит время и помогает адаптировать контент под любую работу.
Аналитика продвижения
Анализ
Проанализировав все результаты, можно сказать, что статьи, однозначно, демонстрируют более высокую вовлечённость. Также, именно с помощью статей я собрала большее количество охватов. Самый большой охват (1200) был на платформе DTF. Видео на YouTube Shorts также имеют потенциал, но, тут очень важно попасть в волну рекомендаций. Что, в целом, неудивительно. Ведь ни для кого не секрет, что вертикальный видео-контент — это некая «русская рулетка». Ведь здесь важно попасть в так называемое «удачное время». Вот так, одно моё видео собрало почти 900 просмотров, в то время как второе держится всего лишь на 16. Со статьями же немного проще, поэтому и легче набрать охваты и взаимодействия.
Конечно. можно сказать, что больше всего вовлеченности набрало моё последнее видео, но это исключительно из-за того, что оно было выложено позже всех. Поэтому количество охватов маленькое, от этого при делении и получился большой процент вовлечённости.
Анализ полный Excel
Охваты таблица
Вовлечённость таблица
Статьи
Статья 1. Vc.ru Охваты: 429, средние; вовлечённость: 0,7%, средняя. Анализ результата: В начале супер быстро растут просмотры, после практически стоят на месте. У меня на этом сайте получилось собрать среднее количество охватов (исходя из моего анализа) и среднее количество вовлечённости. Здесь, действительно, практически сразу после публикации начинают достаточно быстро расти просмотры. Я даже получила комментарии. Особенно было приятно получить комментарий о сотрудничестве) Мне человек предложил реализовать мою идею приложения.
vc.ru
Статистика vc.ru
Статья 2. Dtf.ru Охваты: 1000, выше среднего, почти самый большой охват; вовлечённость: 1,1%, средняя Анализ результата: По сравнению с прошлой платформой просмотры растут гораздо быстрее. Больше охватов и больше вовлечённости, чем у Vc.ru. Также здесь больше показов в лентах и открытиев поста.
Статистика dtf.ru
Статья 3. relife.global Охваты: 21, низкие; вовлечённость: 4,76%, высокая (однако было мало охватов, отсюда такой процент). Анализ результата: для меня оказалась мёртвой платформой. За месяц набрался всего 21 просмотр и 1 лайк. Это, конечно, очень мало. Людей либо не зацепило, либо платформа не сильно актуальна. Однако, исходя из маленьких показателей, конечно, вовлеченность по расчётам большая.
Статистика relife
Статья 4. pikabu Охваты: 1200, самые высокие; вовлечённость: 0,42%, низкая. Анализ результата: Самые быстро-растущие охваты. Они стали и самыми большими. Но вовлечённость оказалась низкой. Видимо статья не зацепила пользователей и не была актуальной, хотя была написана специально для pikabu. Возможно нужно пересмотреть подачу и количество текста.
Статистика показов pikabu
Статистика охватов pikabu
Видео
Видео 1. YouTube Охваты: 895, выше среднего; вовлечённость: 0,67%, средняя. Анализ результата: видео получило лайки и комментарии. В первые сутки был активный прирост просмотров, однако после сильно замедлился.
Видео 2. YouTube Охваты: 16, очень низкие; вовлечённость: 31,25%, высокая (однако пока маленькие охваты). Анализ результата: получилась большая вовлечённость благодаря маленьким охватам. Конечно, можно сказать, что предыдущее видео гораздо больше залетело (исходя из просмотров). Разница была в том, что я видео генерировала в разных нейросетях. Возможно следует поработать над озвучкой и смысловой нагрузкой.
Какие выводы я сделалала: 1.Статьи—это большие охваты. Их больше видят и больше ставят реакций/комментариев. Именно благодаря статье я нашла двух людей, которые готовы помочь мне с реализацией моего проекта. 2.На DTF и Pikabu можно собрать сразу большие просмотры. Однако это не гарантирует большую просматриваемость статьи далее. Нужно также искать свой подход к подаче материала. 3.Маленькое количество охватов напрямую влияет на вовлечённость. Это, конечно, становится понятно из пропорции вычисления вовлечённости. Могут быть маленькие просмотры и огромная вовлечённость, хотя статья не особо просматриваемая. 4.У любого короткого вертикального контента (у меня YouTube Shorts) есть свои жёсткие алгоритмы, чтобы видео залетело. Одно и тоже видео, выпущенное в разное время может как попасть в рекомендации, так и вовсе не показаться пользователям.
Визуализация и материалы проекта
Что изначально анализировали? Мой проект приложения со второго курса: https://portfolio.hse.ru/Project/214377
Статья 1: Концепция приложения для путешественников «На ходу» https://vc.ru/id4982324/2026563-umnoe-prilozhenie-dlya-puteshestvennikov-na-hodu
Статья 1
Статья 2: Что такое кайфовые путешествия и как «На ходу» вам поможет? https://dtf.ru/id2857850/3824540-prilozhenie-dlya-puteshestvennikov-na-hodu
(Здесь мне даже пришлось бороться за аккаунт, потому что он был в блоке долгое время, а поддержка отвечает очень медленно. Сейчас его разблокировали, надеюсь ссылка корректно открывается)
Статья 2
Статья 3: Как я нашла идеальные приложения для планирования путешествий —придумала своё https://relife.global/feed/56449-kak-ia-nasla-idealnye-prilozeniia-dlia-planirovaniia-putesestvii-pridumala-svoe
Статья 3
Статья 4: Когда любишь путешествовать, но ненавидишь планировать (а ещё пытаешься сделать своё идеальное приложение) https://pikabu.ru/story/kogda_lyubish_puteshestvovat_no_nenavidish_planirovat_a_eshchyo_pyitaeshsya_sdelat_svoyo_idealnoe_prilozhenie_12834968?utm_source=linkshare&utm_medium=sharing
Статья 4
Видео 1: Путешечтвуйте просто ✈️ https://youtube.com/shorts/64KD7yBDwSs?si=2qEVS5So0UlAZYio
Видео 1
Видео 2: Путешествуй легко с приложении «на ходу» https://www.youtube.com/shorts/2SqO2R03ybo
Видео 2
Какие выводы я сделала?
Я считаю, что нейросети эффективно смогли продвинуть мой проект «На ходу». Как статьи, так и видео сделали хорошую рекламу приложения и смогли рассказать о нём людям. Эксперимент показал, что использование нейросетей является мощным инструментом, позволяющим значительно повысить эффективность рекламного продвижения, при этом сокращая временные и финансовые затраты.
Генерация статей с помощью нейросети позволила создать разнообразный и релевантный контент, оптимизированный под нужные платформы (vc.ru, dtf, pikabu, relife). Это, в свою очередь, способствует улучшению SEO-показателей. Анализ сгенерированных статей показал их адаптивность к нужным платформам, а также качественный ненавязчивый рекламный посыл. При этом, затраты времени на создание контента сократились в разы, по сравнению с традиционным подходом. Для первого раза получилось даже собрать достаточно высокие охваты.
Создание рекламных видеороликов для YouTube Shorts с помощью нейросети продемонстрировало потенциал для создания привлекательного и запоминающегося визуального контента. Нейросеть помогла быстро сгенерировать несколько вариантов сценариев и подобрать визуальные элементы и озвучку, соответствующие целевой аудитории. Анализ эффективности видеороликов показал, что они привлекают внимание пользователей и вызывают интерес к приложению.
Таким образом, результаты проекта подтверждают гипотезу о том, что использование нейросетей является эффективным способом продвижения проекта.
Описание применения генеративной модели
ChatGPT — весь проект, кроме генерации видео. Генерация всех статей (начиная с анализа моего проекта, заканчивая итоговыми статьями, адаптированными под разные платформы).
invideo Ai — полная генерация 1 видео.
lumen5 — генерация второго видео по сценарию ChatGPT.
