Продвижение личного бренда с использованием нейросетей
Проект
В качестве продвигаемого проекта был выбран анимационный фильм «Последнее дело жука-сверхдетектива». В течение курса созданы статьи про его разработку и тизер. Представленное исследование демонстрирует и анализирует данные, собранные в течение ~14 дней с момента публикации контента.
Подготовка контента с помощью нейросетей
Для создания и продвижения проекта использовались несколько нейросетевых инструментов, каждый из которых решал свою задачу:
ChatGPT — генерация текстов: названий, описаний, статей и промптов. Он применялся для структурирования текста, написания заголовков, подзаголовков и основных блоков. После генерации обязательно вносились правки, чтобы сделать язык менее «сухим» и адаптированным под интернет-аудиторию.
Perplexity — инструмент для быстрого и контекстного поиска информации. Использовался для сбора справок, актуальных данных и вдохновения при написании контента.
Саpcut — автоматическая генерация субтитров для видео. Это существенно ускорило создание тизера мультфильма.
Каждый этап был выстроен так, чтобы минимизировать ручной труд и максимизировать результат за счёт быстрого прототипирования. Тем не менее, финальная сборка всегда проходила через «ручной контроль», включавший отбор лучших вариантов, доработку текста, монтаж видео.
Площадки для публикации
Для оценки эффективности продвижения были протестированы несколько платформ, где размещались разные типы контента:
Пикабу — основная площадка для текстового продвижения. Здесь была опубликована статья, собравшая:
Показы: 4 442
Охваты: 3 113
Плюсы: 1
Переходы по ссылке: 4
Статья получила средний охват, но почти нулевую вовлечённость. Возможно, формат был недостаточно хорошо визуально иллюстрирован и ярок по подаче.
VC.ru — попытка выйти на профессионально ориентированную аудиторию. Результат оказался минимальным:
Показы: 2
Открытия: 4
Причиной низкой эффективности, вероятно, стала слабая релевантность материала для аудитории VC или низкий приоритет алгоритмов для новых авторов.
Видео (публиковались на YouTube и YouTube Shorts):
Тизер мультфильма — 6 100 просмотров, 2 900 заинтересованных. Это лучший показатель вовлечённости.
Мультфильм (полная версия) — 187 просмотров.
Тизер сработал гораздо эффективнее: короткая форма, яркое начало и эмоциональная подача, вероятно, лучше вписались в предпочтения пользователей. Полная версия требовала большего внимания и вовлечения, что в условиях общего дефицита концентрации оказалось менее эффективным.
Сравнение форматов и анализ результатов
Пикабу дал охват, но почти не вызвал действий. Это может говорить о том, что пользователи пролистывали пост, но не находили мотивации для взаимодействия. Возможно, статья была недостаточно провокационной для аудитории.
VC.ru почти не дал трафика. Это подтверждает гипотезу, что на платформе высокая конкуренция и предпочтение отдается авторам с узнаваемыми именами или узкопрофильными статьями. Контент мог не пройти модерацию ленты или затеряться среди других публикаций.
YouTube Shorts (тизер) — самый эффективный формат. Практически каждый второй просмотр — заинтересованное взаимодействие. Это подчёркивает силу короткого, визуального и эмоционального контента, особенно в алгоритмически продвигаемой ленте.
YouTube (полный мультфильм) — низкий показатель просмотров указывает на барьер вовлечения. Пользователь может быть заинтересован тизером, но не готов перейти к более длинной форме. Это может говорить о необходимости размещения полной версии в более подходящем формате (например, сериала или рилсов), при необходимости его массового распространения.
Общие наблюдения:
Алгоритмические платформы (YouTube Shorts) дают максимальный охват при минимальных усилиях, но требуют адаптации под формат — быстрого ритма, эмоциональной подачи.
Статейный формат требует узнаваемости автора, либо мощного инфоповода/заголовка, чтобы пройти фильтр без вложений в продвижение.
Полноформатное видео проигрывает по всем метрикам без предварительного разогрева аудитории.
Выводы
Эксперимент с продвижением показал, что универсальных решений не существует — всё зависит от формата, платформы и целевой аудитории. Однако можно выделить несколько устойчивых закономерностей:
Что сработало:
- Использование нейросетей существенно ускорило подготовку контента, особенно при генерации текстов и автоматизации технических этапов (субтитры, поиск, структура).
- Короткий видеоформат (тизер) оказался самым эффективным по вовлечённости.
- Алгоритмическая лента YouTube Shorts обеспечила большой охват даже без рекламы.
Что не сработало:
- Полноценная статья без инфо повода и имени автора не способна удержать внимание аудитории.
- VC.ru оказался нерелевантной для анимации площадкой без наличия предыдущего авторского капитала.
- Полноформатное видео требует предварительного интереса — без тизера или перехода из сторонних источников аудитория не доходит.
