Продвижение авторского проекта с помощью ИИ
Аналитика продвижения
Сравнительный анализ
Разница в эффективности публикаций объясняется спецификой платформ и форматов. Визуальные и анимационные материалы показали лучшие результаты на YouTube и Pinterest, так как эти платформы ориентированы на быстрый визуальный отклик и продвигают контент через алгоритмы рекомендаций. Видео, особенно с элементами нейросетевой анимации, воспринимается легче и вызывает больший интерес, чем текст. В то же время статьи на VC.RU и Дзене требуют более тщательной работы с заголовками, SEO и привлечением первичной аудитории, так как органический охват там формируется медленнее. Таким образом, визуальные форматы оказались более эффективны в условиях ограниченного продвижения, а текстовые — потенциально сильные, но требуют дополнительных усилий на этапе публикации и распространения.
Инсайты
В ходе анализа я выявила несколько ключевых инсайтов. Наибольший охват обеспечил короткий формат — YouTube Shorts с анимационным видео, созданным с помощью нейросети Runway. Он оказался наиболее подходящим для алгоритмов платформы и восприятия зрителей. Самую высокую вовлечённость показало то же видео, выложенное на Pinterest: пользователи чаще кликали именно по анимированному контенту, что подтверждает интерес к смешению авторской графики и ИИ. Среди текстов наилучший результат дал пост на VC.RU, однако несмотря на 401 показ в ленте, открыло его только 43 человека — это указывает на необходимость более привлекательных заголовков и активной первой волны вовлечения. Наименьшую эффективность показал формат статей на Дзене и короткие видео в VK, где охват и вовлечённость были низкими. В целом, визуальные и анимационные форматы оказались значительно более вирусными по сравнению с текстовыми, особенно без дополнительного продвижения.
Выводы
Анализ показал, что наибольший отклик и охваты обеспечивают визуальные форматы, особенно короткие видео, интегрирующие элементы нейросетевой обработки. Платформы с развитой системой рекомендаций (YouTube Shorts, Pinterest) оказываются более эффективными при размещении визуального контента без платного продвижения. Текстовые форматы демонстрируют низкий охват при отсутствии дополнительной поддержки и требуют более точной работы с SEO и структурой заголовков.
На основе этого можно сформулировать стратегию: при продвижении авторского проекта делать акцент на мультиплатформенную публикацию коротких видеороликов с нейросетевыми эффектами, адаптированных под форматы конкретной платформы; статьи использовать для позиционирования и профессионального оформления, при этом оптимизируя их под платформенные алгоритмы (заголовки, ключевые слова, структура). Продвижение стоит сопровождать внутренними инструментами платформ (категории, теги, описания), а также внешней поддержкой через личные и тематические каналы.
Использование ИИ в продвижении
(1) Создание и адаптация текстового контента с помощью нейросетей
В начале продвижения была разработана статья о проекте в формате кейс-стади. Основной задачей стало не просто описание процесса создания проекта, но и анализ конкурентов, подбор эффективной структуры текста, генерация SEO-оптимизированных заголовков и адаптация материала под разные платформы.
Контент разрабатывался для двух целевых аудиторий: потенциальных заказчиков и подписчиков. Главная цель — привлечение внимания к моему портфолио на платформе HSE DESIGN, формирование профессионального образа и выстраивание личного бренда.
Были выбраны две платформы для публикации: • VC.RU — как деловая платформа с высокой концентрацией профильной аудитории и кейс-ориентированным форматом подачи материала; • Яндекс.Дзен — как массовая платформа с менее формальной структурой и высокой вирусностью текстов.
Для выполнения использовались: • Perplexity AI (в режиме Spaces) — для хранения и анализа конкурентных текстов, таблиц из Яндекс.Вордстат, генерации заголовков и подзаголовков, стилистической адаптации статьи; • Яндекс.Вордстат — для подбора ключевых слов; • ChatGPT — для генерации текстов и редакторской работы.
(2) Продвижение визуального контента
Во втором задании я сосредоточилась на визуальном контенте. Использовала нейросети для создания анимационного видеоконтента и продвижения его на мультимедийных площадках.
Для анимации иллюстраций я использовала нейросеть Runway, поскольку она предоставляет простой и доступный интерфейс, а результат — достаточно гибкий и визуально привлекательный. Иллюстрации из личного портфолио были выбраны с помощью нейросети Krea, благодаря анализу потенциала виральности, анимированы по заданному промту, который я также отредактировала с помощью нейросети.
После этого я: • Оформила бизнес-аккаунт в Pinterest, используя сгенерированные нейросетью ключевые слова в названии и описании профиля; • Опубликовала анимированные материалы на платформах Pinterest, YouTube Shorts и VK Клипы для более широкого охвата и тестирования алгоритмов рекомендаций.
Продвижение сопровождалось анализом конкурентов — я изучила успешные публикации в своей нише, выявила наиболее эффективные визуальные и текстовые приёмы и адаптировала их к своему контенту.
• Perplexity AI (Spaces) — анализ текста, конкурентов, генерация SEO-заголовков; • Krea — анализ портфолио; • Runway — анимация иллюстраций; • Яндекс.Вордстат — ключевые слова; • ChatGPT — редакторская помощь; • Pinterest, VK, YouTube Shorts — площадки публикации.
Полученные навыки
В процессе выполнения двух заданий я развила навыки комплексной работы с нейросетевыми инструментами и стратегического продвижения контента: научилась использовать Perplexity для анализа конкурентного поля, генерации текстов, подбора SEO-ключей и адаптации материалов под разные платформы, а также освоила Runway для создания анимации на основе собственных иллюстраций. Я провела кроссплатформенную адаптацию контента для VC.RU, Дзен, Pinterest, YouTube Shorts и VK, учитывая особенности алгоритмов и пользовательского поведения на каждой из площадок. Кроме того, я овладела визуальным сторителлингом, оформлением бизнес-профиля и оптимизацией публикаций под поисковые системы, а также получила опыт базовой аналитики охватов и вовлечённости. Этот проект способствовал развитию у меня навыков цифрового продвижения, визуальной коммуникации и эффективного использования ИИ в профессиональной деятельности.
Визуализация и материалы проекта
Публикации текстового контента:
• VC.RU — «Как я создала авторскую стоп-моушн анимацию» • Дзен — «Как я создала стоп-моушн анимацию из дерева и бумаги: пошаговый опыт, лайфхаки и успех на конкурсе»
Фактические показатели текстовых публикаций
Публикация на Яндекс.Дзен показала, что сам материал заинтересовал тех немногих, кто его увидел: из 8 показов статья получила 2 дочитывания (25% прочтения), высокий CTR — 37,5%, а также 5 лайков и 1 репост. Это говорит о том, что заголовок и визуальное оформление были удачными, а содержание — качественным. Однако охват оказался крайне низким — статья не была подхвачена алгоритмами, что ограничило её видимость. Возможные причины: отсутствие внешнего продвижения, недостаточно «цепляющее» начало текста, новая история аккаунта, а также ограниченная актуальность темы для широкой аудитории Дзена.
Для сравнения, статья на VC.RU показала более высокий охват: 401 показ в ленте и 43 открытия поста, что указывает на лучшую видимость и интерес со стороны платформы. Кроме того, материал получил 4 реакции, что также свидетельствует о вовлечённости аудитории. Однако, как и в случае с Дзеном, дальше первоначального интереса дело не пошло — активность читателей была ограниченной.
Фактические публикации визуального контента
Публикация видеоконтента на трёх визуальных платформах показала разные уровни вовлечённости и охвата. Лучше всего себя проявил ролик на YouTube Shorts — 256 просмотров и 5 лайков без дополнительного продвижения. Это говорит о том, что видео смогло заинтересовать зрителей в формате короткого контента и имело органический охват. Тем не менее, уровень вовлечённости остаётся средним: не было комментариев, репостов или сохранений, так как в видео не было призыва к действию.
На Pinterest были размещены 6 пинов с иллюстрациями и нейросетевым видео. Каждый из них собрал от 41 до 50 просмотров и от 1 до 11 нажатий — наибольший интерес вызвал именно пин с видео, созданным с помощью нейросети Runway. Это подтверждает, что формат динамичного контента привлекает внимание лучше, чем статичные изображения. Однако отсутствие сохранений говорит о том, что пользователи не сочли контент достаточно полезным или вдохновляющим, чтобы сохранить его в свои подборки.
На платформе VK Клипы видео набрало 14 просмотров, 2 лайка и среднее время просмотра 9 секунд. Это может указывать на то, что ролик не зацепил зрителя в первые секунды — критически важный фактор для коротких видео в ленте, особенно на VK. Возможно, стоит протестировать другую подачу в первые 3 секунды, более яркий заголовок или визуальный крючок, чтобы удержать внимание.
В целом, можно отметить, что видео с анимацией, созданной с помощью нейросетей, стабильно показывает больший интерес по сравнению со статичным визуалом. Однако уровень вовлечения остаётся умеренным, а сохранений и вовлекающих действий мало.
