Анализ продвижения проекта с помощью ИИ
В рамках проекта я применил ИИ-инструменты для продвижения блога о фрилансе и Instagram-аккаунта с мемами. Цель — задействовать нейросети для генерации креативного контента, его SEO-оптимизации и анализа эффективности кампании на разных платформах. Для создания материалов и визуализации данных использовались ChatGPT, Gemini, Veo, Imagen 4, Sora.
Стратегия продвижения: статьи
Контент для фриланс-блога и мем-аккаунта в Instagram создавался с помощью нейросетей по заранее составленным промптам: каждый шаг от выбора темы до финальной правки выполнялся строго по инструкциям ИИ.
При публикации материалов на блоге и в соцсетях применялся всесторонний SEO-подход: на основе анализа высоко и среднечастотных запросов формировалось семантическое ядро, а структура статей выстраивалась по иерархии заголовков H1–H3 для удобства чтения и эффективной индексации.
Чтобы сделать публикации живыми и актуальными, мы использовали отсылки к современным мемам и трендам, провел сравнительный обзор похожих блогов и мем-аккаунтов.
Опубликованная статья на VC.ru и DTF
ИИ-ассистент существенно помог в исследовании целевой аудитории и формировании SEO-стратегии для публикаций. Благодаря нейросетям были проанализированы поисковые запросы, что позволило чётко выявить ключевые демографические параметры ЦА.
ИИ-инструменты задействовались на каждом этапе: от генерации текста от первого лица до разработки SEO-заголовков и подзаголовков. С их помощью мы подобрали релевантные ключевые слова и отредактировали материалы с акцентом на оригинальность и ценностное предложение. При публикации учитывались особенности каждой платформы, поэтому тексты получили более рассказный формат с элементами интриги.
Для повышения конверсии в статьях применялись целенаправленные призывы к действию (CTA), которые переводили читательский интерес на ключевые страницы проекта.
Промптинг
Промптинг
Промптинг
Промптинг
Промптинг
Стратегия продвижения: видео
Контент-видео с танцующим Трампом создавался при помощи нейросетей по итеративному промпту ChatGPT: сначала был сформулирован подробный запрос для Sora, и на его основе получилось базовое движение и синхронизация под нужный аудиотрек. Параллельно я протестировал альтернативные генераторы — Veo2 и Imagen — но их ролики уступали по плавности анимации и реалистичности мимики. В финальную версию вошёл материал из Sora, так как он обеспечивал оптимальное сочетание качества картинки и скорости рендеринга, что позволило быстро подготовить вирусный мем, сохранив узнаваемость образа и динамичный ритм ролика.
Промпт для Sora
В процессе экспериментов я также пробовал сгенерировать ролик, в котором Дональд Трамп и его охранники танцуют вместе у Белого Дома. Для этого я составил расширенный промпт с указанием поз охранников и танцев, но при рендеринге (Sora) результат получался размытым и некачественным: лица теряли детализацию, движения выглядели неестественно.
В итоге качество видео оказалось слишком низким для публикации и поэтому я решил отказаться от этой версии, чтобы сосредоточиться на сольном танце Трампа.
Танцующий Дональд Трамп с охранниками
Видео на X (Twitter)
Видео в Instagram* (Meta — экстремистская огранизация)
Анализ результатов
Лидеры по охвату: - vc.ru (618) - DTF (98) - X (184) - Instagram (153).
Лучшие по вовлечённости: — Видео в Instagram: высокий % лайков, относительно других площадок. — Статья на vc.ru: 1/618 ≈ 0,16%.
Почему так: vc.ru — аудитория, которая любит «тяжёлые» статьи X — быстрое распространение коротких видео; Дзене — нулевая активность связана с плохой SEO-оптимизацией под эту аудиторию (более взрослая аудитория)
Инсайты: Формат «короткое видео» хорошо работает на X и Instagram: люди быстрее реагируют на динамичный контент.
Статистика по платформам
Диаграмма по охватам на платформах
Диаграмма по вовлечённости на платформах
Точечная диаграмма охватов и лайков на платформах
Инструменты и нейросети
В процессе работы над статьями и видео активно применял: ChatGPT (для генерации текста, идеи заголовков и улучшения стилистики), Imagen (для создания иллюстраций и обложек), Sora (для видео) и Veo (для тестирования альтернативных версий роликов).
Навыки, прокачанные в ходе проекта:
1. Работа с промптами: от написания детальных запросов до организации «конвейера» генерации контента и корректирования промежуточных результатов.
2. SEO-оптимизация контента под алгоритмы Яндекс/Google: сбор и анализ ключевых запросов, формирование семантического ядра, написание заголовков, коррекция текста под поисковые требования.
Выводы
Каждая площадка предъявляет свои уникальные требования к формату и подаче контента, поэтому для достижения максимального эффекта необходимо выстраивать отдельные тактики продвижения под каждую из них.
Использование ИИ показало, что такие инструменты незаменимы при адаптации материалов под разные каналы: нейросети быстро переписывают тексты, меняют визуал и видео с учётом алгоритмических особенностей каждой платформы.
По итогам работы стало ясно, что лучшего результата можно добиться, сочетая технические возможности площадок с интеллектуальным анализом и генерацией контента, который точно попадает в запросы пользователей.
