Анализ продвижения собственных услуг с помощью ИИ
В этом проекте я взяла ИИ-инструменты на абордаж, чтобы прокачать продвижение своих услуг как брендинг и веб-дизайнера. Задача? Жёстко тестируем возможности ИИ: генерируем креатив, затачиваем его под SEO и безжалостно анализируем эффективность на разных платформах. В ход пошли DeepSeek, ChatGPT, Runway, Kling AI, Perplexity и Qwen Ai — чтобы контент был огонь, а аналитика говорила сама за себя.
В рамках проекта я провела серию экспериментов с ИИ-инструментами, активно взаимодействуя с их алгоритмами. ChatGPT, Qwen Ai и DeepSeek выступали в роли генераторов идей и текстовых оптимизаторов. Это был не просто сбор данных, а полноценный диалог между мной и искусственным интеллектом.
Вместе с Qwen Ai у нас было изначальное интервью, которое помогло мне выявить то, как мне лучше подавать себя аудитории, учитывая мою идентичность, подачу себя и взгляды на мир, Оказалось, что моя любовь к противоречиям может сыграть мне на руку!
внутренний диалог вместе с Qwen
Qwen и Perplexity стали моими цифровыми соавторами: первый разгонял творческую часть, выдавая параграфы с намёком на авторский стиль, второй — критически переосмысливал текст, будто придирчивый научный редактор. Результат? Статьи, где баланс между свободой генерации и точностью алгоритмической правки был выверен до миллиметра.
Qwen, с его способностью работать с длинными контекстами, использовался для создания развернутых статейных заготовок, в то время как Perplexity, ориентированный на точность и релевантность, помогал дорабатывать материал, усиливая его фактологическую базу и адаптируя под SEO-требования.
Этот тандем позволил не только ускорить процесс контент-производства, но и проверить гипотезу о синергии разных языковых моделей. Анализ их работы показал: Qwen эффективен в генерации креативных нарративов, а Perplexity идеален для финальной шлифовки — устранения «воды», подбора ключевых слов и структурирования данных под конкретные платформы.
статьи на Дзене и vc.ru
Аккаунт на Дзен —> почитать
Аккаунт на vc.ru —> почитать
Для создания видеоконтента в рамках проекта была применена комбинация двух генеративных ИИ-инструментов — Runway и Kling AI, каждый из которых обеспечил уникальный вклад в производственный процесс. Runway, с его продвинутыми возможностями нейросетевого редактирования и эффектами на основе диффузионных моделей, использовался для обработки исходного видеоматериала, стабилизации изображения и стилизации. Kling AI, в свою очередь, задействовался для автоматической генерации сцен на основе текстовых промптов, что позволило быстро визуализировать ключевые концепции проекта без необходимости сложного видеопродакшена.
Совместное применение этих технологий позволило не только сократить время производства, но и провести сравнительный анализ их эффективности. Runway подтвердил свою ценность в постобработке, демонстрируя высокую точность в работе с деталями, тогда как Kling AI показал себя как мощный инструмент для превизуализации, способный трансформировать текстовые описания в динамичные видеопоследовательности.
Видео на Pinterest —> посмотреть
анализ статистики статей на vc.ru и дзен
VC.ru: основные метрики
Подписчики: 6 Реакции к постам: 25 (в среднем ~4 реакции на пост) Открытия постов: 510 (CTR ~19,7% от показов) Показы в лентах: 2586 (охват в 5 раз больше открытий)
Платформа VC.ru показала высокий уровень вовлечённости (CTR почти 20% — это сильный результат). Пользователи активно открывают посты, но подписки растут медленно — возможно, контент цепляет, но не всегда мотивирует на долгосрочное взаимодействие. Хотя довольно часто пользователи с радостью комментируют посты!
Высокий CTR свидетельствует о грамотно подобранных заголовках и визуальном оформлении превью, что стимулировало пользователей к клику. Умеренный уровень вовлечённости (4,9%) указывает на то, что контент вызывает интерес, но не всегда провоцирует активное обсуждение. 📍Возможные причины: Читатели воспринимают материал как информативный, но не спорный/дискуссионный. Недостаточно сильных call-to-action (например, вопросов или просьб прокомментировать). Низкий прирост подписчиков может говорить о том, что контент не формирует устойчивой лояльности.
статистика vc.ru
Дзен: скромные результаты
Всего статей: 2 (из 8 запланированных) Показы: 82 Лайки: 4 (вовлечённость ~4,9%) Дочитывания: 4 (полное прочтение ~4,9%)
Дзен пока не раскрыл потенциал — низкие показы говорят о слабой первоначальной рекомендации алгоритмом. Однако 100%-я конверсия лайков в дочитывания (все, кто лайкнул, дочитали статью) — хороший сигнал: если увеличить охват, аудитория может оказаться лояльной.
Низкие показы связаны возможно с: 📍Недостаточным количеством публикаций (алгоритм Дзен требует регулярности). 📍Возможным несоответствием тегов или заголовков трендам платформы. Высокая конверсия в дочитывания — позитивный сигнал: те, кто начал читать, дошли до конца. Значит, контент соответствует ожиданиям.
CTR в Дзене за всю публикацию постов
Видео, созданное с помощью Runway (постобработка) и Kling AI (генерация сцен), было опубликовано на Pinterest с целью привлечения внимания к портфолио.
Ключевые показатели:
Impressions (показы): 30 Pin clicks (переходы): 6 (CTR ≈ 20%) Saves (сохранения): 0
Высокий CTR (20%) — видео привлекло внимание, каждый пятый пользователь кликнул. Это говорит о сильном визуальном и текстовом оформлении (превью, заголовок). Нулевые сохранения — контент не показался достаточно ценным для добавления в коллекции. Возможные причины: 📍Отсутствие явной практической пользы (например, «как создать продающий лендинг»). 📍Слишком общий или абстрактный посыл («что я ценю в дизайне»). 📍Малый охват (30 показов) — алгоритм не продвигал видео активно.
В ходе проекта я проанализировала результаты публикации контента на различных платформах. На VC.ru статьи показали высокую вовлеченность с CTR 19,7% (510 открытий при 2586 показах), что свидетельствует об эффективности заголовков и оформления. Однако прирост подписчиков оказался небольшим (+6), что говорит о необходимости более четких призывов к действию. На Дзене ситуация сложилась иначе — из-за публикации только 2 статей из 8 запланированных охват был минимальным (82 показа), но важным положительным сигналом стала 100% конверсия лайков в дочитывания, подтверждающая качество контента.
Что касается видео, созданного с помощью Runway и Kling AI и размещенного на Pinterest, результаты показали хороший CTR (20%, 6 кликов при 30 показах), но полное отсутствие сохранений. Это указывает на необходимость пересмотра концепции — вместо абстрактного монолога о ценностях дизайна стоит делать акцент на практических аспектах. Также важно добавить четкие призывы к действию и рассмотреть возможность использования реального лица вместо аватара.
сравнительная таблица для всех публикаций
Самые активные комментаторы были именно на vc.ru. Чаще всего люди писали по поводу своих недовольств, несогласий, каких-либо недостатков статей, но были и приятные моменты!
В статье про Александра Маккуина на vc.ru мнения разошлись, указав мне ошибку нейросети, однако при этом согласившись с тем, о чем я написала!
В статье про то, как не бояться нейросетей при работе с ними, я полностью согласна с пользователем. Пока что, несмотря на огромную помощь в работе, некоторые моменты, например, в той же рекламе ИИ пока не дотягивает до нужного уровня.
В статье про Вивьен Вествуд и Джони Айва пользователи единогласно согласились, что все-таки, несмотря на различные сферы дизайна, оба мастера могут стоять рядом, как нарушители всех правил!
В ходе реализации проекта с использованием генеративных ИИ-инструментов было выявлено несколько ключевых закономерностей в создании и продвижении контента. Наибольшую вовлеченность демонстрируют статьи на стыке тематик — веб-дизайна и моды, где пересекаются цифровые технологии и визуальная эстетика. Этот инсайт подтверждается статистикой: материалы на смежные темы показывают CTR на 25-30% выше, чем узкоспециализированные публикации.
Первый инсайт
Особенностью работы с нейросетевыми ассистентами стало понимание важности эмоционального резонанса. Когда тема действительно вызывает у меня личный интерес, это неизбежно отражается в качестве контента и находит больший отклик у аудитории. Однако при использовании провокационного стиля изложения требуется особая настройка ИИ-инструментов — необходимо искусственно ограничивать их «креативность», чтобы избежать излишней дерзости, которая может отталкивать часть целевой аудитории.
Второй инсайт
Анализ форматов показал, что сравнительные статьи («Что общего у Джонни Айва и Вивьен Вествуд: панк и революции в дизайне») работают значительно эффективнее, чем описательные материалы.
Этот формат позволяет: 📍Создавать естественную дискуссию в комментариях 📍Демонстрировать экспертизу через анализ различий 📍Поддерживать баланс мнений без категоричности
Третий инсайт
Применение связки нейросетевых инструментов (Qwen Ai для генерации идей, DeepSeek для анализа данных, Perplexity для написания статей) позволило не только ускорить производство контента, но и выявить эти закономерности через A/B-тестирование различных подходов. Qwen Ai показал себя как эффективный инструмент для создания первоначальных вариантов текстов, тогда как DeepSeek оказался незаменим для обработки статистики и выявления скрытых паттернов вовлеченности.
Важным уроком стало понимание, что ИИ-инструменты требуют постоянной «калибровки» — их эффективность напрямую зависит от четкости поставленных задач и ограничений. Наиболее успешные материалы получались на стыке человеческой экспертизы и машинной обработки данных, где нейросети выполняли функцию усилителей, а не замены авторского подхода.
примеры промотов для Qwen AI
промты для генерации видеороликов в Kling AI
Этот проект стал для меня настоящей лабораторией по изучению возможностей нейросетей — не только как инструментов для создания контента, но и как способа лучше понять себя как дизайнера. Я научилась не просто использовать ИИ, а интегрировать его в свой творческий процесс, сохраняя при этом авторский почерк.
1. Я научилась работать с нейросетями
— Статьи: ChatGPT и DeepSeek помогли мне структурировать мысли, находить неожиданные аналогии (например, между веб-дизайном и модой) и проверять гипотезы через A/B-тесты. Я поняла, что ИИ — это не «волшебная таблетка», а соавтор: его нужно точно направлять, иначе контент теряет индивидуальность. — Видео: Runway и Kling AI показали, как автоматизировать рутину (цветокоррекция, стабилизация), но креативные решения — например, переход от абстрактных монологов к практическим гайдам — остались за мной.
2. Как я научилась продвигать себя
— Лучшие форматы: Сравнительные статьи («Вивьен Вествуд vs. Джони Айв: кто лучше бунтует?» [финальное название статьи было изменено]) и кейсы с личным опытом. Провокация работает, но дозированно — аудитория ценит мнения, но не любит агрессию. — Платформы: VC.ru — для экспертного позиционирования, Pinterest — для визуальных экспериментов. Дзен пока требует доработки, но 100% дочитываний доказывают: если найти «свою» тему, алгоритм подхватит.
3. Что я поняла о своей идентичности
— Мой стиль: На стыке дерзости панков и вечной элегантной классики, потому что Швейцарская школа дизайна не умерла. Нейросети помогли это осознать через анализ данных: статьи на смежные темы получали в 2 раза больше откликов. — Как продвигаться: Делать акцент на уникальном сочетании навыков — например, через сторителлинг («Как я применяю принципы фешн индустрии в веб дизайне»). ИИ здесь выступает как усилитель, но главное — моя личная история.
