Анализ продвижения себя как саунд-дизайнера с помощью ИИ
В современности ИИ помогает творцам в различных сферах, в том числе и в вопросе брендинга. Я решила опробовать нейросети для продвижения своих работ и генерации дополняющего их контента. В данном проекте я попытаюсь выяснить, насколько сильно ИИ может помочь такому начинающему саунд-артисту как я.
Рубрикатор
I. Работа с текстовым форматом (статья с SEO) — Процесс создания — Анализ
II. Работа с форматом видео — Процесс создания — Анализ
III. Заключение
IV. Описание использования генеративных моделей
Работа с текстовым форматом (статья с SEO)
Для текстового формата продвижения я решила взять свое визуальное исследование «Тембр как средство формирования звукового образа в жанре эмбиент».
Данное исследование относится к более научным, нежели популистским. Из-за этого у меня появилась необходимость адаптировать его для обычного читателя, не знакомого с миром музыкального синтеза. Для продвижения я решила опробовать платформу «Дзен» от Яндекс. Это очень популярная платформа в России, что открывает возможность охвата большой аудитории. Изначально моё оригинальное визуальное исследование представлено в виде лонгрида. Я Воспользовалась нейросетью DeepSeek для сокращения и упрощения материала.
Статья на HSE Design
Я решила воспользоваться диалоговым промптом для на писания статьи из шпаргалок по ИИ SEO из курса. DeepSeek сразу же меня понял и начал интервьюировать на счёт будущей статьи, останавливаясь после каждого вопроса в ожидании ответа. Также я указала во время диалога, что статья должна подходить для новичков, и направлена на привлечение трафика к оригинальной статье и прослушиванию моего альбома INSOMNIA, упоминаемому в визуальном исследовании. Проблем при диалоге не возникло и вскоре я получила индивидуальный промпт.
Далее я попросила эту же нейросеть написать статью по данному промпту. Результат я подкорректировала и загрузила на «Дзен».
Анализ
Сначала я просмотрела напрямую в кабинете «Дзен» статистику показов по своей статье.
Однако за всё время существования статьи её так никто и не увидел. Я попытаюсь разобраться, почему же так произошло?
Я проверила поиск и по запросу «эмбиент» мою статью не видно совсем. В топе статей находятся музыкальные видео.
Однако при сочетании слов «тембр эмбиент» моя статья вторая в топе.
Данная статистика позволяет сделать вывод, что скорее всего я выбрала слишком узконаправленную тему тембров, добавив в название термин, который редко кто-либо ищет. Также в нише статей про эмбиент достаточно большая конкуренция текстовых статей с видео, где вторые явно оказываются более интересными для аудитории.
Также имеет место предположение, что я неправильно подобрала время для публикации статьи, что и повлекло за собой нулевую статистику в сочетании с проблемой с узконаправленностью темы.
Из любопытства я спросила мнение о причинах низких охватов у нейросети:
Несколько предложенных DeepSeek вариантов улучшения показались мне действительно полезными, я буду учитывать их, если захочу написать новые статьи.
Работа с форматом видео
Для видео формата я решила взять мой музыкальный альбом «INSOMNIA», о котором говорила в том числе в статье на «Дзен».
Я попросила DeepSeek помочь мне придумать идею и предложить несколько, подходящий под эмбиент музыку на тему бессонницы. Также я сакцентировала внимание на коротких видео, так как решила поработать с платформой «TikTok».
Далее я попросила DeepSeek написать промпт для генерации видео по его идее, чтобы посмотреть на результат. Я немного корректировала промпт в дальнейшем, опираясь на свои вкусовые предпочтения.
Для генерации видео я выбрала две нейросети — Runway ML и VEED. В первой у меня не было достаточно попыток генерации чтобы найти подходящие варианты для суммарно 4 видео, однако один из получившихся вариантов я в итоге опубликовала. Во второй же нейросети мне было комфортней работать, так как можно было одновременно сгенерировать несколько разных сцен и выбрать лучшую.
Получившиеся экземпляры видео с первым промптом меня не удовлетворяли, поэтому я попросила ИИ переписать его, скорректировав визуал.
Конечно же я спросила ИИ и о лучшем времени для попадания в рекомендации «TikTok», так как эта платформа очень зависима от него.
промпт: в какое время лучше всего выкладывать видео в тикток чтобы оно набрало больше просмотров и попало в рекомендации?
Из всех рекомендаций я поняла, что лучше всего экспериментировать и наблюдать за статистикой. Поэтому все свои видео я выложила в разное время суток с разницей в несколько часов. В итоге какой-то конкретной системы я не выявила, всё-таки больше всего на просмотры влияет содержание ролика.
Хештеги также могут поспособствовать продвижению видео, поэтому я поинтересовалась у нейросети какие из них сработают лучше всего для моей задачи. Заодно я рассмотрела и предложения по подписям к видео.
Для разнообразия я также поставила английские хештеги, так как они помогут захватить глобальных зрителей из других стран, которых по статистике большинство.
ссылки на получившиеся публикации:
https://vt.tiktok.com/ZSBJ6LbcP https://vt.tiktok.com/ZSBJ6jvh5 https://vt.tiktok.com/ZSBJ6NPU2 https://vt.tiktok.com/ZSBJ6hPVE
Анализ
Спустя время можно подвести статистику всех видео. Количество просмотров значительно превышает количество лайков и комментариев. Однако одно из видео значительно лидирует по количеству просмотров и лайков.
Первое видео, сделанное с помощью Runway ML, второе по популярности. Оно набрало неплохие охваты и попало в рекомендации. Однако особой связи со временем публикации я не нашла, так как другое видео тоже опубликовала ночью.
Сам ролик отличается от всех остальных по стилистике, это был своеобразный эксперимент, направленный на реакцию зрителей.
Второе и третье видео не особо собрали просмотры. Однако здесь можно наблюдать, что были просмотры и из профиля. Вероятно кто-то, кто увидел другое видео в рекомендациях, решил зайти и посмотреть остальные. Это хороший показатель заинтересованности зрителя.
И наконец четвертое видео, которое собрало больше всего просмотров. На мой взгляд, на подобный прирост просмотров повлиял более «живой» визуал. В остальных роликах более абстрактное содержание, в этом же — реалистичный и понятный образ природы и человека. Также само видео немного загадочное — человек, которого мы видим лишь со спины, бежит в тумане в неизвестность. К такой картинке я подобрала цепляющую и не менее таинственную фразу «R u awake?», создающую у зрителя эффект dreamcore эстетики.
После обработки полученной информации, можно сделать вывод, что в видео формате хорошо работает концептуальность. Реалистичный ИИ также лучше привлекает внимание.
Работа с видео-форматом мне понравилась намного больше, чем работа над текстовыми постами. К тому же, в наше время «TikTok» является топовой платформой по продвижению себя, которая может принести огромную пользу.
Заключение
Мой опыт работы с нейросетями до этого проекта ограничивался лишь текстовыми запросами бытового характера. Я никак не обдумывала промпты и не знала о тонкостях работы с ИИ и её восприятии. Однако теперь у меня есть опыт в генерации контента и осознанном подходе к искусственному интеллекту. Думаю, в будущем данная практика может быть направлена также на продвижение новых проектов в соцсетях и расширение аудитории и качества контента.
Из всех форматов текстовый показал себя наименее эффективным. Моё творчество основано на звуке, поэтому через статьи мне не удалось по-настоящему заинтересовать аудиторию платформ. Однако видео имеет достаточно большой потенциал, так как цепляет зрителя визуально и дополняет звук. Кроме того, на данный момент это самый популярный вид потребляемого контента.
Описание использования генеративных моделей
DeepSeek — для генерации текстового контента, создания структур и планов, анализа данных.
Runway ML, VEED — для генерации видео.
FLUX.1 — для создания обложки к портфолио.
