Анализ продвижения личного проекта с помощью ИИ
Аналитика продвижения:
В результате работы у меня получились две публикации: статья, которую я выложил на DTF, и видео в формате Shorts, опубликованное на YouTube.
Обе публикации были размещены почти одновременно, а целевая аудитория в обоих случаях была схожей — геймеры и разработчики игр.
Анализируя показатели вовлечённости и охвата, можно сделать вывод, что DTF сработал лучше. Несмотря на то, что пост дочитали лишь 135 человек, под статьёй появились комментарии и лайки, её также сохранили трижды.
В то время как на YouTube, несмотря на большее количество просмотров, единственным показателем вовлечённости, который оказался выше, были лайки.
Статьи формата «длинного» контента на DTF явно привлекают более заинтересованную и вовлечённую аудиторию, которая готова взаимодействовать с материалом: оставлять комментарии, ставить лайки и сохранять публикации.
Короткие видео на Shorts привлекают больше просмотров, но меньше вовлечённости — возможно, зрители смотрят быстро, но не готовы активно реагировать.
Из аналитики можно сделать вывод, что написание статей оказывается более эффективным благодаря более высокой вовлеченности читателей. Именно такие пользователи с большей вероятностью перейдут по ссылке на сторонние ресурсы, чтобы глубже изучить материал или узнать больше об авторе.
Использование ИИ в продвижении:
Промпт для финальной статьи
Для написания статьи я использовал исключительно ChatGPT. Работа велась в трёх отдельных чатах, и каждый из них выполнял свою функцию.
1. Интервью со мной как с экспертом по теме.
Этот чат был настроен как интервьюер: я задал нейросети большой промпт с инструкцией, какие вопросы нужно задавать и какую цель мы преследуем. ChatGPT в этом режиме брал у меня интервью, чтобы получить информацию, достаточную для будущей статьи.
Стоит отметить, что нейросеть часто сбивалась с темпа — начинала писать итоговый текст до того, как были заданы все вопросы. Тем не менее, диалоговая модель оказалась полезной для структурирования знаний.
2. Чат для поиска информации, в которой я был не уверен.
Оказалось, что по ряду тем я недостаточно компетентен, и потому завёл отдельный чат, где формулировал уточняющие запросы.
Пример запроса: «Опиши мне аудиторию DTF, которая является целевой для статьи под названием „Как Unreal Engine от Epic Games трансформировался из игрового движка в мощный инструмент для голливудского кинопроизводства.“ »
В этом чате ответы были, как правило, чёткими и лаконичными, пусть иногда и немного поверхностными.
3. Чат для написания финального текста.
После сбора всей информации я составил финальный промпт и отправил его в три разных чата. Каждая версия статьи отличалась по формулировкам, подаче, акцентам — хотя структура в целом оставалась схожей. Я выбрал ту версию, которая показалась мне наиболее сильной.
Именно этот финальный текст и стал опубликованной статьёй на DTF.
Промпт для финальной статьи
Для видео использовались три нейросети: ChatGPT, Runway и CapCut Web.
ChatGPT помог в четырёх вещах:
1. Написал сценарий для видео.
Пример промпта: «Напиши сценарий для короткого видео в формате YouTube Shorts. Сюжет разворачивается в недалёком будущем, тема — выяснение причины крушения утонувшего лайнера агентом, кодовый номер которого 1732».
В данном случае польза была не только в идеях для шота, но и в таймингах на один шот, которые также написала нейросеть.
2. Предложил нейросети, которые озвучивают субтитры и делают видео из картинки.
Пример запроса: «Предложи нейросети в бесплатном доступе, которые помогут сделать мне из картинки видео».
С этой задачей ChatGPT справился лучше всего — ссылки на сайты оказались крайне полезны. Именно благодаря им я узнал о Runway и CapCut Web.
3. Написал текст субтитров и перевёл его на английский.
Качество перевода было схоже с Google Translate, но поскольку GPT сам писал сценарий, удалось сократить один этап разработки.
4. Составил промпт для оживления картинки в Runway.
Пример ответа от нейросети для одного из шотов: «The futuristic sci-fi HUD (heads-up display) of an advanced exosuit activates and comes to life. Digital elements begin to glow and animate: radar pulses, biometric readouts scroll, oxygen levels update, targeting systems lock onto unseen objects. The interface flickers slightly, simulating a real-time scan environment. The camera simulates the user’s head movement, creating a sense of immersion and realism. Clean UI elements with neon blue and red highlights, glitch and scanline effects enhance the high-tech atmosphere».
Благодаря этому ответу Runway смог сгенерировать видео, которое пошло в продакшн. Поскольку я раньше не пользовался нейросетями для генерации видео, этот ответ оказался крайне полезен.
Сценарий для видео от ChatGPT
Runway использовался для преобразования картинки в видео, а CapCut Web для озвучки субтитров, которые написал ChatGPT.
Обе нейросети справились со своей работой хорошо — никакая постобработка и коррекция не потребовались.
Значительные минусы:
1. Ограничение на количество бесплатных генераций в Runway.
2. Ограниченное количество голосов для озвучки в CapCut.
Сценарий для видео от ChatGPT
Что получилось с помощью ИИ лучше всего?
На мой взгляд, сильнее всего сработала синергия нейросетей, которая помогла создать видео. Связка ChatGPT и Runway позволяет быстро и относительно качественно оживить картинку тем, кто раньше с этим не работал. А комбинация ChatGPT и CapCut помогает еще и озвучивать, что делает процесс ещё более полным.
Какие навыки развивал я?
Самым важным навыком мне показалось умение создавать кликабельный контент с помощью ИИ за короткий срок. В индустрии геймдева, где я собираюсь строить карьеру, хороши любые средства, способные привлечь внимание игроков.
ИИ — один из инструментов, который внедряется в маркетинговые пайплайны видеоигр, и я считаю, что это задание было особенно полезным именно с этой точки зрения.
Визуализация и материалы проекта:
Статья с SEO
Фактические показатели:
1. Охват — 1700 человек 2. Клики — 135 человек
Результаты:
1. 8 лайков 2. 3 сохранения 3. 4 комментария
Скриншот публикации
Видео
Фактические показатели:
Просмотры — 230 человек
Результаты:
1. 9 лайков 2. 0 сохранений 3. 0 комментариев
Скриншоты публикации
