РУБРИКАТОР
О проекте
Кейс-стадии 2.1. Статья 2.2. Видео
Анализ площадок и визуализация данных 3.1. DTF 3.2. Яндекс Дзен 3.3. Pinterest
Сравнение
Вывод
Описание использования генеративных моделей
О ПРОЕКТЕ
Моя специальность — гейм-дизайн, поэтому в рамках проекта по продвижению личного бренда с помощью ИИ я использовала одну из своих игр.
С помощью Ghat GPT-3o я написала статью для DTF об использовании кор-механики моей игры в играх прошлых лет, а свою привела в качестве примера современных инди-проектов. Также в конце статьи добавила ссылки на игровые трейлер и билд.
В качестве видеоматериала я использовала трейлер, а у Ghat GPT-3o попросила придумать сценарий для монтажа.
КЕЙС-СТАДИИ
СТАТЬЯ
Изначально я делала статью специально для DTF. Я попросила Ghat GPT-3o проанализировать 10 статей с этого сайта, темы которых перекликаются с описанием моей игры.
Фрагмент переписки с нейросетью
Нейросеть предложила мне несколько вариантов статей. Я попросила Ghat GPT-3o написать статью, в которой бы рассказывалось об играх, которые он собрал, и упоминалась бы моя игра. Он слишком часто приводил в пример мой проект, что мне не понравилось. Тогда я попросила написать статью снова и упомянуть мою игру только в конце.
Фрагменты переписки с нейросетью
Далее я попросила проанализировать виральность статьи по шкале от 1 до 10, а затем переписать статью, чтобы повысить распространимость.
Фрагменты переписки с нейросетью
Последним этапом были картинки для статьи. Я попросила нейросеть указать, где вставить иллюстрации к тексту, а также найти картинки, причем не генерировать их, а прислать ссылки на существующие.
Фрагменты переписки с нейросетью
Поскольку я еще ни разу не выкладывала статьи на DTF, я спросила у Ghat GPT-3o, как оформлять теги на сайте.
После этого через сайт Яндекс Вордстат я нашла несколько SEO-ключей и добавила их в статью. Также составила список хэштегов и попросила нейросеть выделить из них самые популярные.
ВИДЕО
Чтобы суть и обличие проекта (в данном случае моего бренда) никак не изменились, я решила для видео взять трейлер, который я делала к игре, и смонтировать его согласно сценарию от нейросети.
Поскольку я не дала ей полного описания геймплея, она придумала механики, которых в игре нет. В связи с этим пришлось немного подкорректировать сценарий вручную. Но, несмотря на это, без нейросети я бы потратила много времени на анализ вертикальных видео в Pinterest.
Фрагмент переписки с нейросетью
ИТОГ
Я научилась добиваться от нейросети конкретных, реальных данных, без генерации чего-то несуществующего. Ghat GPT-3o сэкономил мне много времени, которое пришлось бы потратить на анализ соответствующих статей и постов в разных социальных сетях.
АНАЛИЗ ПЛОЩАДОК И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
Я решила использовать DTF как площадку, наиболее связанную с игровым миром, и Яндекс Дзен, поскольку там публикуются статьи на совершенно разные темы, но при конкретных запросах можно легко найти необходимую информацию.
Ссылки на статьи: https://dtf.ru/id2856028/3822761-eskalatsiya-spavnerov-v-igrah https://dzen.ru/a/aEqswOgekVWmuQEF
Ссылка на видео: https://pin.it/6OTjnt9al
Общая аналитика. Данные на момент 22.06.2025
DTF
Статья на DTF собрала неплохую статистику, хотя лайков оказалось немного. Возможно, это произошло потому, что на сайте есть множество статей с похожей тематикой, которые больше и подробнее по содержанию.
Также на DTF много незарегистрированных пользователей, которые могут прочитать текст, но не могут поставить реакцию или написать комментарий.
Статистика статьи на DTF. Данные на момент 22.06.2025
ЯНДЕКС ДЗЕН
На Дзене ситуация оказалась противоположной: пост набрал больше лайков, но остальная статистика оказалась гораздо слабее.
Скорее всего, это произошло потому, что на Дзене может быть не так много пользователей, заинтересованных в этой теме.
Статистика статьи на Яндекс Дзен. Данные на момент 22.06.2025




