Продвижение проекта при помощи ИИ

В этом модуле было необходимо продвинуть свой проект при помощи искусственного интеллекта. В работе использовались статья и видеоролик, опубликованные на нескольких платформах.

На YouTube и в TikTok выложено по 2 видео (одно видео под сгенерированную мною мелодию, второе — под трендовые треки на площадках).

Самые лучшие результаты показали TikTok и Youtube. Но, если вторая площадка принесла лишь большое количество просмотров, то первая хорошо вовлекла людей и принесла много лайков.

Pinterest дал менее интересные показатели, так как эта площадка не подразумевает контент в виде ленты, из-за чего, вероятно, более сложно попасть в рекомендации.

Дзен оказался наименее эффективной площадкой; скорее всего, проблема не в видео, а в самой платформе, которая нацелена на аудиторию постарше.

Статью на vc.ru посмотрело только 15 человек, несмотря на то, что к ней применялись SEO-подходы (изначально статья была продублирована на telegra.ph и Дзен, но на этих площадках не было никакой вовлечённости, поэтому она была исключена из исследования).

Показательно, что видеоролики со сгенериророванной мелодией «залетели» сильнее, чем ролики с аудиодорожкой, предложенной самой платформой (особенно на YouTube).

Несмотря на это, видео со сгенерированной музыкой начало резко набирать популярность в TikTok и набирало охваты буквально один день, в то время как такое же видео с другой песней держалось в рекомендациях чуть дольше.

Интересно, что среднее время просмотра на YouTube составляет 13 секунд, что также является хорошим показателем, учитывая, что длительность ролика — 15 секунд.

Дезн и vc.ru не предоставляют подробную статистику, но, поскольку показатели там совсем невелики, они не настолько важны для нас в контексте данного проекта.

В работе использовались DeepSeek, ChatGPT, Midjourney и Google Magenta.

Статья была написана практически полностью при помощи ИИ с небольшими собственноручными поправками.

Сперва я попросила чат задать мне вопросы, чтобы в дальнейшем ответить на них, и на основе этого построить всю статью. Чат дал список вопросов.

Далее последовал промт, который, возможно, и стал основной ошибкой, приведшей к очень низким результатам. Так как сервис, описываемый в статье — выдуманный, я подумала, что мои ответы будут недостаточно профессиональными, поэтому было принято решение попросить ChatGPT ответить на вопросы от моего лица.

Ответы на вопросы получились не плохими, но и не очень убедительными.

Далее я попросила чат написать статью на основе этих ответов. Чат сделал хорошую структуру и логику повествования, но статья получилось во многом наивной и «неживой», поэтому я решила её немного скорректировать: где-то убрала лишнюю информацию, где-то привела более реальные примеры. В дальнейшем, видимо, этого окажется недостаточно.

После я решила попробовать попросить DeepSeek внедрить в статью ключевые слова для SEO.

Нейросеть справилась со своей задачей, но, как это всегда бывает, сделала в статье свои новые пункты и где-то её изменила. Поэтому далее последовало еще несколько промтов с просьбой не менять изначальный текст.

Для генерации картинок использовался Midjourney, с которым не возникло проблем.

В результате я сделала для себя вывод, что, когда речь заходит о статье, одних только инструментов ИИ пока что недостаточно для достижения высоких показателей; требуется тщательная (в частости смысловая) доработка.

Но дело даже не в недостатках нейросети: просто есть задачи, которые ей можно и нужно давать, а есть те, что лучше выполнять самостоятельно. Проще говоря, нейросеть нужно использовать для того, чтобы облегчить и ускорить процесс работы, а не заменить автора полностью.

В процессе создания видеоконтента использовались DeepSeek, ChatGPT и Google Magenta. За основу взят реальный, не сгенерированный ролик.