Использование ИИ для продвижения учебного проекта WOOL WOOL и ВИ

Для продвижения учебного проекта WOOL WOOL я использовала инструменты Искусственного Интеллекта. Целью моей работы было использование нейросетей для рекламной кампании на всех ее этапах: проведение интервью, написание статей, анализ ключевых запросов

Также я решила продвинуть свое визуальное исследование «Репрезентация библейской иконографии в современной поп-культуре». Для него с помощью ИИ я пробовала написать сценарий, субтитры и наложить озвучку на ролики

VTR анализирует количество переходов по ссылкам на портфолио и проект в конце статьи. Несмотря на низкий охват, VTR на данной площадке оказался высоким

Пикабу (статья) — площадка с особой атмосферой и особым образом работающими рекомендациями. Пользователи подписаны на теги, поэтому если их выставить правильно, то люди вовлеченные в тему, увидят пост. Благодаря этому на данной площадке статья собрала значительно большее количество просмотров и откликов. Достаточно живая аудитория, которая активно ставит плюсы и минусы, пишет комментарии

Дзен (статья и видео) — платформа, которая очень неэффективна для набора просмотров и охвата. Она не рекомендует статью читателям, если у автора нет готовой аудитории и платного продвижения. Ситуация с коротким видео лучше, хорошее соотношение просмотров/лайков, но к сожалению общие показатели довольно низкие

Youtube (видео) — здесь видео совсем «не залетело»: за 10 дней всего 2 просмотра, из которых до конца всего 1. Изучив вопрос, я узнала, что чаще видео рекомендуется пользователям, если авторы выкладывают видео минимум два раза в неделю, поэтому с нуля попасть в рекомендации трудно: должно сильно повезти

Несмотря на то, что наличие комментариев скорее положительная характеристика, большая их часть (самые популярные по оценкам пользователей) весьма негативные

Вывод: хотя площадка и дает большие охваты, ее аудитория специфична, из-за чего платформа не подходит для продвижения многих проектов школы дизайна

YouTube Shorts: попробовать наладить регулярный постинг и следить за показателями

В качестве площадок для текстовых статей рассмотреть новые, либо протестировать охваты при большом количестве статей в профиле

Я использовала www.perplexity.ai для проведения интервью о своем учебном проекте WOOL WOOL, применила GPT и DeepSeek для оптимизации статьи под SEO. Для анализа ключей я использовала данные Яндекс Вордстат, которые загружала в DeepSee. Также применяла данную нейросеть для генерации сценария для видео, текста для субтитров к нему и для подбора тегов к каждой из площадок. Озвучка видео сделана с помощью Elevenlabs

Написание статьи:

«Напиши статью от первого лица для интернет-публикации, в которой я рассказываю о своем проекте WOOL WOOL — бренде андерграундной вязаной одежды. В статье должен раскрываться путь создания бренда обоснованность выбора фирменного стиля. Объём статьи: минимум 2500 знаков с пробелами. Структурируй статью с помощью подразделов "Концепция", "Целевая аудитория", "Анализ конкурентов", "Метафора", "Фирменный стиль". Пиши от первого лица, живо и по-человечески. Стиль: простой, разговорный, без технических или научных терминов, но с использованием терминов дизайн и брендинг индустрии. Аудитория: молодые люди 15-25 лет, интересующиеся дизайном и модой»

Сценарий для видео:

«Напиши сценарий и текст вертикального видео (30-60 сек), по теме "10 библейских отсылок в попкультуре", используя следующие произведения: Сотворение Адама Микеланджело, манга Тетрадь смерти, реклама Лего, баннер департамента культуры города Москвы, Стражи галактики 3, Лига справедливости, Ноев ковчег, реклама карт памяти Sоny в 2010 году, Смешарики серия “реветь так реветь”, серия “запретный плод” и серия “два волшебника”»

GPT и DeepSeek плохо справились с написанием статей, но хорошо работали с данными Яндекс Вордстат и подбором тегов

Perplexity отлично справилась с проведением интервью, хотя оно мало отличалось от плана, которому я собиралась следовать на случай, если ИИ не справится, но это сэкономило время и силы на размышления

Elevenlabs сгенерировал приятную по аудиальному восприятию озвучку, но с присутствием неправильных ударений, хотя их количество было минимальным

При выполнении заданий курса и данного проекта, я нашла отличную нейросеть для озвучания текста: Elevenlabs, а также попробовала несколько «классических» нейросетей для одной и той же задачи, благодаря чему поняла, в каких вопросах лучше использовать каждую из них

Кроме того, я потренировала навыки копирайтинга, так как неудачные статьи от ИИ нужно было переписать

Узнала о важных показателях для продвижения контента, своими глазами увидела их работу и зависимость на различных платформах