Продвижение проекта с помощью нейросетей
Контекст проекта
Учебный проект был посвящён созданию и продвижению мини-издательства настольных игр «Край Стола». Это небольшая инициатива, цель которой — разработка и продвижение авторских настольных игр. В рамках эксперимента стаяла задача с помощью нейросетей продвинуть проект и проверить разный контент про настольные игры. Контент, публикуемый от лица проекта, включал видеообзоры, короткие ролики и статьи.
Использованные нейросети
ChatGPT — использовался для генерации описаний, заголовков, сценариев роликов и текстов для статей. Также с помощью ChatGPT формировались идеи для контент-планов и уточнялись формулировки.
DALL·E (внутри ChatGPT) — применялась для генерации мокапов для статьи.
CapCut с AI-ассистентами — использовался для генерации субтитров для TikTok и YouTube Shorts.
Perplexity — применялась как поисковый и аналитический инструмент. Особенно полезна при сборе данных по трендам и сравнении платформ.
Manus — использовалась для структурирования данных и подготовки к анализу, но показала ограниченную эффективность: при сложных задачах быстро исчерпывались токены, а доступ к источникам часто блокировался.
Контент
Видео
Серии коротких роликов были опубликованы одновременно на TikTok и YouTube Shorts. Тематика касалась настольных игр в целом. Всего было снято 5 роликов. Отдельный интерес представляет ролик «Играем в ассоциации до совпадения», который получил наибольшее вовлечение по лайкам при средних просмотрах, что может свидетельствовать о попадании в интерес конкретной аудитории.
Самая шаткая механика, которая устояла Монополия: миф, в который верят все Настолка, которая превратилась в гадание Играем в ассоциации до совпадения Одно слово вдвоём — получится?
Статьи
Я опубликовал две с половиной статьи. Первую от лица проекта vc сократил охваты из-за восприятия аккаунта как «коммерческого». Поэтому я создал второй аккаунт и опубликовал статью от лица разработчика. Чтобы получился полноценный текст, я дал ему пройти интервью с ChatGPT и после отредактировал.
В итоге vc.ru — статья получила 286 показов в ленте и 40 открытий поста. DTF — публикация на тему дуэльной игры «Аспект» получила 1980 показов и 134 открытия поста. Публикации в текстовом формате демонстрировали гораздо большую органику за счёт алгоритмов платформ.
Аналитика продвижения
Для оценки результатов продвижения были собраны и сопоставлены метрики по просмотрам и вовлечённости на разных платформах. Сравнение TikTok и YouTube Shorts На всех роликах наблюдается схожий тренд: показатели просмотров на YouTube Shorts стабильно выше, чем на TikTok. Однако вовлечённость (лайки и комментарии) была выше именно в TikTok, особенно это заметно по ролику «Играем в ассоциации до совпадения», который набрал 9 лайков на 338 просмотров. Средний коэффициент вовлечённости (лайки к просмотрам) был выше в TikTok: несмотря на меньший охват, ролики активнее комментировали и лайкали. Это может говорить о более тёплой аудитории платформы.
В отличие от видеоконтента, статьи на vc.ru и DTF продемонстрировали разную результативность: vc.ru — 286 показов, 40 открытий → ~14% CTR DTF — 1980 показов, 134 открытия → ~6.7% CTR Хотя DTF дал больше охвата, vc.ru показал более качественную заинтересованность (процент переходов). Это может свидетельствовать о лучшем совпадении аудитории vc.ru с тематикой проекта. Выводы из анализа: Видео на YouTube Shorts демонстрируют лучший охват. TikTok показывает выше вовлечённость на меньшем охвате. Статьи в текстовом формате эффективнее при точном попадании в интересы аудитории.
Инсайты и выводы
ИИ даёт возможность сделать быстро и красиво, но не заменяет стратегию. Он помогает «заполнить пустые места», но если не знаешь, куда идёшь — это не спасёт. Создать контент легко, привлечь внимание — уже сложнее, а удержать его — ещё сложнее. Даже хорошие ролики и статьи не обязательно приводят к подпискам или вовлечению. Нейросети — отличные партнёры для начинающего продюсера контента. Они дают ощущение, что ты не один. Можно за пару часов собрать текст, обложку, описание — и двигаться дальше. Регулярность и «человечность» всё ещё важны. Аудитория чувствует шаблонность, и если не вкладываться по-настоящему — результата не будет.
В ходе продвижения «Края Стола» с применением ИИ были выявлены несколько интересных наблюдений: Скорость — главный плюс: генерация субтитров, визуалов, сценариев и описаний происходила гораздо быстрее по сравнению с традиционными подходами. Это дало возможность экспериментировать с форматами и темами.
Разный характер вовлечённости: на YouTube Shorts алгоритмы предлагают контент большему числу людей, при этом это приносит не очкнь большую конверсию.
Тексты — самый точный инструмент: статьи показали не просто переходы, а заинтересованность аудитории в самой теме. Особенно это видно в метриках CTR и времени, затраченном на чтение.
ИИ как редактор, а не автор: самые эффективные тексты и идеи рождались в тандеме — ИИ предлагал структуру, автор — смысл. Полностью полагаться на нейросети в генерации смысла оказалось неэффективно.
Зависимость от платформ: эффективность ИИ-инструментов сильно варьируется в зависимости от того, насколько доступ к источникам открыт, как работает браузерная интеграция и т. п.
В ходе проекта были достигнуты заметные успехи, но также выявлены и определённые ограничения как в стратегии продвижения, так и в применении ИИ-инструментов. Что сработало хорошо: Использование нейросетей позволило оперативно подготовить визуальные и текстовые материалы, сэкономив значительное количество времени. Контент получился разнообразным и регулярно выходил на двух основных видеоплатформах, что повысило узнаваемость бренда «Край Стола». YouTube Shorts обеспечил стабильный охват, а TikTok — более живую реакцию и вовлечённость. Текстовые публикации на vc.ru и DTF показали, что формат статей может приносить качественный трафик при точном попадании в интересы аудитории. С чем возникли сложности: Некоторые инструменты ИИ (например, Manus) оказались ненадёжными: ограничение токенов, трудности с доступом к источникам и нестабильные результаты мешали полноценному использованию. Видео не всегда набирали ожидаемые охваты в TikTok, особенно при совпадении тематики — платформа требовала более специфичного подхода. Не проводилась интеграция с комментариями или обратной связью от зрителей, из-за чего затруднена оценка глубины контакта с аудиторией. В целом, проект показал, что нейросети действительно могут значительно упростить производство контента даже в одиночку. Однако без чёткого понимания особенностей каждой платформы и адаптации под них добиться вирусного роста сложно. Тем не менее, был создан стабильный фундамент для позиционирования бренда и изучения целевой аудитории.
