Использование ИИ в продвижении контента
Процесс создания
Данный лонгрид строится на продвижении одного из предыдущих проектов, созданных в рамках курса по изучения ИИ: Анализ «D& D» заклинаний. На основе него с помощью chatgpt я создала основу в виде вымышленного стартапа — приложение-справочник, которое помогает игрокам в DnD в основном с выбором игрового класса. Дальше основываясь на этом, я выполняла домашние задания.
Статья
Для написания статьи в основном я использовала ChatGPT, который помог мне сформулировать изначальную идею проекта, провести интервью сама с собой, а затем основе предоставленных ему данных собственно составить основной текст. Помимо всего я воспользовалась Яндекс Вордстатом, который помог мне определить, какие ключевые слова помимо всего стоит добавить в статью для лучшего продвижения.
яндекс вордстат
Основной промпт для написания статьи в ChatGPT: «Проверь содержание данного проекта: https://hsedesign.ru/project/2d281a43eace4ebc938260a9abd71d92. Мне нужно на основе этого проекта написать seo оптимизированную статью от первого лица. К статье нужно сгенерировать заголовок, подзаголовок, подобрать ключевые слова для SEO. Используй в статье популярные слова, которые выдаются в Яндексе Вордстат при поиске днд (https://wordstat.yandex.ru/?region=all&view=table&words=%D0%B4%D0%BD%D0%B4)»
Примечательно, что пока я пыталась провести интервью сама с собой, я слегка неправильно сгенерировала запрос из-за чего ИИ вместо того, чтобы действительно задавать мне вопросы, ответил на них вместо меня. Также из ошибок я заметила, что я забывала указывать примерный размер статьи, который бы хотела получить, из-за чего мне пришлось писать дополнительные промпты, которые бы помогли мне добавить дополнительные пункты и расширить содержание.
После получения статьи я отредактировала ее, чтобы она выглядела более «человеческой», а также добавила ссылку на сайт hsedesign по тегу искусственный интеллект, с призывом поддержать этот и похожие работы. Изображения я использовала уже существующие, которые были созданы в рамках самого проекта. Также ChatGPT помог мне подобрать дополнительные теги, которые я могла бы указать в статье. Далее дело оставалось за малым: выложить статью на сайты. Изначальным сайтом для себя я выбрала DTF, так как он специализируется на компьютерных играх, что смежно с моей темой.
Статья на DTF / Статья на pikabu
Видео
Работу над созданием видео я начала с анализа трендов YouTube Shorts с помощью ChatGPT, а также проанализировав лидеры запросов через Google Trends. На основе уже этого запроса я уточнила чату, на какую тему нужно создать ролик и попросила с учетом всего помочь мне создать релевантный сценарий для создания короткого видео. При создании сценария основной моей ошибкой стало то, что я изначально не указывала размер ролика и четкого ограничения по количеству сцен.
промпт 1: «Представь себя опытным создателем YouTube Shorts. Исследуй и предложи трендовые темы в Dungeon & Dragons, которые в настоящее время популярны в YouTube Shorts. Включи анализ типов контента, которые хорошо резонируют, потенциальные видео-концепции, ключевые слова и развивающиеся тренды.»
промпт 2: «Переделай сценарий, чтобы он состоял из всего четырех сцен, каждая из которых не дольше 8 секунд, и не содержал в себе проговариваемый текст.»
Дальше я занялась поиском подходящего генератора для выполнения моей задачи. Наилучшим вариантом для меня оказался Veo2, который создавал достаточно детальные и качественные видеоролики по моему запросу и при этом не требовал изначального визуала в виде изображения, для «анимирования». ChatGPT помог же мне на основе сценария создать подробные промпты, которые бы содержали в себе основное описание, а также ключевые слова для создания атмосферы, цветовой палитры и движения камеры. Также ChatGPT оказался хорошим помощником в создании описания и подбором качественных тегов для продвижения видео.
Изначально я и перед собой и перед чатом поставила неправильную задачу, позабыв, что основной акцент нужно ставить на продвижение моего проекта из-за чего видео вышло без какого либо призыва к действию. Второе видео я создавала уже с учетом этой ошибки с использованием процесса, который я описала выше.
1 видео (исключительно реклама, без призыва) / 2 видео (реклама с призывом)
Аналитика
Аналитику я проводила в результате по четырем постам: статья на DTF, идентичная статья на pikabu, видео на YouTube реклама, но без призыва, и финальное видео на YouTube по той же теме, только с призывом к действию.
Дисклеймер: на некоторых скриншотах статистика незначительно различается из-за времени, когда собирались данные/производились скриншоты.
Наиболее вовлечённую аудиторию удалось собрать на платформе DTF, несмотря на её меньшие охваты. Так исключительно на этой платформе я получила комментарии, а также мой пост добавили в закладки. При этом же исключительно данная статья принесла мне подписчиков.
Скриншот статистики с DTF
Анализ статистики с вовлеченностью
Pikabu показал стабильный охват и среднюю вовлечённость. Это указывает на потенциал платформы как места для стабильного охвата широкой аудитории. При этом Pikabu имеет удобный показ статистики, который также показывает количество переходов по ссылке. Не имея данных с других сайтов, сложно сравнивать, однако факт остается фактом — читатели данного сайта были достаточно заинтересованы в статье, чтобы перейти по ссылке и посмотреть на другие проекты.
Рекомендации DeepSeek по продвижению: 1. Улучшить вовлечённость: Добавить вопрос в конце поста для стимуляции комментариев. 2. Оптимизировать CTR: Яркий призыв к действию («Переходите по ссылке для подробностей!»), Указать пользу перехода («В статье вас ждёт PDF-версия гайда») 3. Проверить время публикации: Размещать контент в часы пиковой активности (18:00-21:00).
Скриншот статистики с pikabu
Анализ статистики с вовлеченностью
Первое видео реклама без призыва на YouTube набрало высокий охват, но практически не вызвало реакций. Это свидетельствует о том, что видеоконтент сам по себе ещё не гарантирует вовлечения — вероятнее всего как раз таки не хватило призыва к действию. Однако второе видео, хоть и было выполнено по идентичному шаблону, но с добавлением в конце видео текста призыва, получило куда меньший охват — всего 151 по сравнению с 1773.
первое (без призыва) видео / второе (с призывом) видео
первое (без призыва) видео / второе (с призывом) видео
второе (правильное) видео
Статьи и текстовые сайты позволяют более активно общаться с читателями, а также при возможности создавать дополнительные интерактивы, в чем ограничен видео формат. В YouTube более важен визуал, а на на DTF и Pikabu содержание. При этом при поиске в браузере обе статью выдаются первыми по поиску, однако в зависимости от поисковой системы варьируется сайт: google — DTF, яндекс — pikabu.
Примечательно, что все платформы активно продвигают контент исключительно в первые часы после выкладки поста.
Заключение
Проект показывает, что ИИ может помочь в создании контента для социальных сетей, упростить этот процесс и оптимизировать его. Такой инструмент очень удобен в мире социальных сетей, когда для продвижения личного блога нужно выкладываться ежедневно. При этом ИИ помогает и с анализом охвата, из-за чего становится легче с улучшением контента для каждого отдельного сайта.
Ссылки на все посты
DTF — https://dtf.ru/id2838944/3801421-kak-ya-sistematizirovala-haos-vizualnyi-gid-po-zaklinaniyam-dd
pikabu —https://pikabu.ru/story/kak_ya_sistematizirovala_khaos_vizualnyiy_gid_po_zaklinaniyam_dampd_12834547
первое (без призыва) видео —https://youtube.com/shorts/MDcS6b9e3Ak?feature=share
второе (с призывом) видео —https://youtube.com/shorts/Qtv9f4lzV6A?feature=share
Полный список использованных ИИ
- Deepseek — текст и промты - ChatGPT — текст и промты - Google AI Studio — видеоконтент - Ideogram.ai — обложка проекта
