Анализ результатов продвижения проекта «Фэнтези против токсичности»
Процесс создания контента с помощью нейросетей
Для создания статьи я использовала DeepSeek и ChatGPT. Сначала я провела интервью с помощью китайской нейросети на тему моего Икигай для определения темы гипотетического проекта, который станет основой для статьи.
Промпт для интервью для DeepSeek/Ответ
Так как я ограничила нейросеть в креативности и задала конкретные параметры для вопросов, DeepSeek не стал далеко отходить от них и переформулировал оригинал, что позволило составить основу для будущего проекта. Нейросеть предложила мне пять идей, из которых я выбрала понравившуюся, однако попросила некоторые корректировки.
Промпт для корректировки идеи для DeepSeek
Таким образом был создан каркас для статьи, которую следовало обработать в ChatGPT: воспользоваться SEO-подходами, добавить ключевые слова в заголовки и подзаголовки, уточнить стиль статьи.
Каркас статьи в DeepSeek
С помощью ChatGPT я отдельно поработала с SEO, посмотрела ключевые слова по моей теме в Яндекс.Вордстат и, отвечая на вопросы нейросети, подсказала, какие слова и фразы следует включить в основные части статьи. Также нейросеть по моему промпту разделила текст на введение, основную мысль и заключение. Можно сказать, что это удачное использование ИИ, так как можно безболезненно расставить нужные слова в тексте в определённых местах.
Работа с SEO в ChatGPT
Нейросеть справилась с написанием текста в определённом стиле, так как я попросила «Научно-популярный формат, неформальный, сатирический. С множеством метафор на злободневные темы. Тон ироничный, но дружелюбный, вдохновляющий, чтобы можно было посмеяться». Отдельно стоит отметить интересные названия и отсылки на популярную культуру.
В качестве визуального оформления были сгенерированы картинки с помощью Bing и Ideogam. Однако я избегала использования текста внутри изображений, так как бесплатные нейросети всё ещё не в силах прилично его создавать. Все картинки отражали тематику проекта — фэнтези-сообщество и были выполнены в цветном минималистичном стиле.
Сгенерированные картинки в Bing, Ideogram
ChatGPT был использован для написания сценария для вертикального видео, генерации хэштегов и описания. Однако пришлось сильно урезать предложенную идею, так как видео выходило слишком длинным. Таким образом, я оставила контрольные точки и более актуальные и простые хэштеги.
Использование ChatGPT для работы с видео
Для генерации видео был использован сайт renderforest.com, который обеспечил визуальное оформление для сценарного каркаса.
Вывод
Нейросети хорошо работают с обработкой текста: редактирование, разбавление текста нужными словами, разделение на ключевые части, имитирование стиля, сокращение или расширение. Однако сгенерированный контент стоит проверять и чётко прописывать промпты, так как без помощи пользователя получившийся текст может быть суховат и нелеп, например, мне приходилось самостоятельно прописывать определённые шутки, которые следует вставить: «Давай придумаем несколько мемов, вроде „Нельзя так просто…“ с Боромиром из „Властелина колец“. То есть используем существующие известные фэнтези произведения.» Генерация видео на бесплатных платформах достаточно примитивна, однако достигает минимальной планки желаемого: изображения, субтитров, озвучки и музыки. При этом ИИ не сильно искажает оригинальный сценарий, лишь немного форматирует.
Анализ полученных данных
Для создания таблицы со статистикой я использовала ChatGPT. Возникли небольшие сложности со сравнением данных, так как на разных платформах они отражаются по-разному, и некоторые сайты не располагают нужной мне информацией. Однако и на основе имеющихся показателей можно было составить таблицу. В качестве промпта я использовала: «Составь дашборд с данными, характерными для статистического анализа четырёх платформ: VC.RU, Pinterest, YouTube и Дзен».
Дашборд с аналитикой, созданный ChatGPT
Самыми успешными оказались статья на VC.RU и видео на YouTube. По сравнению с ними остальные показатели ничтожно малы.
Статистика в VC.RU
Статья оказалась достаточно успешной и, несмотря на отсутствие комментариев и лайков, поиск по ключевым словам позволяет ей высвечиваться в на первой странице.
Отображение статьи в поиске
Статья в Дзен не обрела такой популярности. Обратной связи практически нет, что, возможно, связано с большой популярностью платформы и её сильной разноплановостью. На Дзене зарегистрировано множество пользователей, некоторые из которых ведут очень успешные блоги. Также влияют алгоритмы платформ и способы продвижения внутри них.
Статистика статьи в Дзен
Видео на YouTube достаточно хорошо зашло и даже получило один лайк. В целом, мне показалось, что эта платформа гораздо удобнее для публикации подобного рода контента в отличие от Дзен и Pinterest, так как последний предназначен в основном для изображений, а не видео формата, а Дзен, как уже говорилось ранее, слишком многопрофильная платформа, основой которой являются статьи.
Статистика Short на YouTube
На YouTube видно, что видео попадалось в общей ленте, платформа сама подсовывала его пользователям. В Дзене и на Pinterest такое отследить затруднительно, что, опять же, говорит о преимуществе видеохостинга над платформами, рассчитанными на другого рода контент.
Сравнение статистик на Pinterest и Дзен соответственно
Вывод
Продвижение статьи об относительно простом проекте лучше осуществлять на менее популярной платформе, так как конкуренция с громкими новостями о политике, обществе и подобном будет снижена. VC.RU справился со своей задачей лучше, чем Дзен, на котором и видео, и статья оказались заброшены на периферию платформы. Видео формат оказался наиболее успешен на специально предназначенной для него платформе — YouTube. Pinterest оказывает большее внимание статичным изображениям, нежели роликам, поэтому там охваты намного ниже. В целом, нейросети могут помочь в генерации как текстового, так и видео контента, однако лучше сосредоточиться на редактировании и анализе написанных человеком оригиналов.
Использованные ИИ-платформы
