Личный бренд художника. Комплексный план и анализ продвижения
В рамках курса «ИИ для построения личного бренда и контент-маркетинга» были использованы инструменты ИИ для создания текстового и видео-контента для развития личного бренда художника. Отредактированный материал был опубликован в виде статьи на платформе Яндекс Дзен, а также в виде видеоролика в Дзен-видео, YouTube Shorts, Rutube Shorts, Pinterest.
Таблица произведенных публикаций
Материал «Лиза Щеблякова: трансформация индустриального в интимное» был опубликован на платформе Яндекс Дзен 16 июня 2025 года.
В процессе подготовки применялось использование нейросетевого инструмента Deep Seek (применённый запрос: «Задай мне вопросы для интервью о моей художественной практике. Узнай о происхождении идей, смысловой нагрузке произведений, их значимости и дальнейших творческих замыслах»). Далее на основе полученных ответов был сформирован текст (использованный запрос: «Создай статью от моего имени для платформы Яндекс Дзен, опираясь на данные диалога»). С помощью расширенного анализа контента (Deep Search) выделены основные тезисы, которые легли в основу подзаголовков, а также дополнена аналитическая часть, углубляющая понимание темы.
SEO: Современное искусство, скульптура из цемента, пост-индустриальное искусство, site-specific art.
Видеоролик был создан на основе моего художественного проекта, скульптуры «Когда-то и когда-нибудь».
Для производства видеоролика для развития личного бренда использовалась платформа PixVerse, генерирующая видео на основе текстовых описаний и/или фото. Сценарии для роликов были разработаны при помощи DeepSeek Chat.
Использование нейросетевых технологий позволило ускорить подготовку визуальных материалов, особенно на стадии разработки концепции. На финальном этапе отдельные сгенерированные фрагменты были объединены в целое видео.
Если сравнивать эффективность форматов в Дзене, видео явно выигрывает. Видеоролик, созданный с помощью ИИ, собрал 83% досмотров при 35 просмотрах. В то время как текстовая публикация едва набрала 11 просмотров с 18% дочитывания.
Разница очевидна: динамичное видео лучше удерживает внимание в условиях скроллинга. Алгоритм платформы активнее продвигает видеоконтент, давая ему больше показов.
Хотя текстовые материалы сохраняют свою ценность для углублённого изучения темы, основной трафик и вовлечённость сегодня генерирует именно видео.
Этот же видеоролик, сгенерированный нейросетью PixVerse был опубликован на других платформах, YouTube Shorts, Rutube Shorts, Pinterest, для большого продвижения и изучения эффективности работы алгоритмов различных платформ.
Видео в YouTube Shorts собрало 281 просмотр, что значительно превышает показатели на других платформах. При этом вовлечённость осталась низкой — всего 2 лайка, хотя ожидалось, что благодаря более точному алгоритму платформы, контент должен попасть к узкой, но заинтересованной аудитории, что обеспечило бы максимальное вовлечение.
Алгоритм YouTube явно дал ролику большую возможность быть увиденным, но не хватило удержания внимания зрителей. Несмотря на эффективность рекомендательной системы YouTube, ролик собрал количество просмотров меньше ожидаемого. По всей видимости, требуется дополнительная настройка таргетинга или изменение стратегии продвижения для более точного охвата целевой аудитории.
Видеоролик в формате RuTube Shorts показал неожиданно высокую вовлечённость, собрав 4 лайка при всего 9 просмотрах — впечатляющие показатели отклика аудитории. Однако общий охват остался крайне ограниченным, что свидетельствует о слабой работе алгоритма рекомендаций платформы. Примечательно, что такой уровень вовлечённости значительно превзошёл показатели того же ролика на YouTube, где при большем количестве просмотров реакция зрителей была минимальной. Это указывает на принципиально разное поведение аудитории на двух платформах, несмотря на схожий короткий формат контента. Очевидно, RuTube Shorts демонстрирует потенциал для нишевого продвижения, но требует дополнительных усилий по увеличению базового охвата публикаций.
Видео-пин на Pinterest показал скромные, но показательные результаты — при всего 6 показах контент собрал 2 сохранения, что составляет 33% вовлеченности. Хотя абсолютные цифры невелики, такой уровень взаимодействия свидетельствует о высоком виральном потенциале материала. Алгоритм платформы явно распознал ценность контента, но не смог обеспечить достаточный первоначальный охват. Интересно, что по коэффициенту сохранений этот формат превзошел показатели других платформ, где контент получал больше просмотров, но меньшую глубину взаимодействия. Данная статистика указывает на особую ценность Pinterest для нишевого продвижения визуально привлекательного контента среди заинтересованной аудитории.
Проведённый анализ наглядно демонстрирует превосходство видеоконтента над текстовыми форматами в продвижении цифровых арт-проектов благодаря своей способности мгновенно захватывать внимание и создавать эмоциональный резонанс.
Однако эффективность распределилась неравномерно: RuTube Shorts продемонстрировал впечатляющий уровень вовлечённости, YouTube обеспечил максимальный охват, тогда как Pinterest показал особый виральный потенциал через механизм сохранений. Эти данные подчёркивают важность дифференцированного подхода, где успех определяется точной адаптацией контента под уникальные алгоритмические особенности и пользовательские привычки каждой конкретной платформы.
При выполнении проекта были использованы: DeepSeek для генерации текста к публикациям, сценария и промптов для генерации видео, PixVerse для генерации видеоконтента.
