Анализ продвижения контента с помощью ИИ
В рамках проекта я применила инструменты искусственного интеллекта для продвижения агентства, занимающегося кастинг дирекшеном. Основной задачей было использование ИИ для создания креативного контента, его SEO-оптимизации, а также для оценки эффективности рекламной кампании на различных цифровых платформах. В процессе были задействованы такие сервисы, как perplexity, ChatGPT и Runway для генерации материалов и визуализации результатов анализа.
Аналитика
Публикации в Pinterest не вошли в аналитику, так как все показатели на платформе были нулевыми. Единственный приток охватов был за счет внешних источников, то есть в краткосрочной перспективе эта соц сеть не сможет создать хороший трафик.
1. Динамика просмотров Резкий пик активности наблюдается в день публикации — это свидетельствует о хорошем первоначальном охвате. Далее активность замедляется, снижается интенсивность просмотров, что типично для короткосрочного контента. Однако всплески спустя сутки указывают на возобновленный интерес — возможно, пост или видео попало в рекомендуемые, и аудитория снова проявила активность.
2. Каналы источников трафика График показывает распределение просмотров по секторам за период:
Лента (рекомендуемые) — крупная доля, порядка 70–75%, что говорит о том, что алгоритмы активно показывали публикацию уже после старта. Подписки / страницы канала — около 15–20% — привлекали благодаря заинтересованным подписчикам, но не чрезмерно. Внешние источники — примерно 10% — возможно, это публикации в соцсетях, упоминания или репосты.
Ключевые выводы
Сильный дебют. Отличная вовлечённость в первые часы публикации — публикацию увидела активная часть аудитории. Рекомендации работают. Доля трафика из ленты показывает, что алгоритм не «зарыл» контент и продолжает рекомендовать его другим пользователям. Повторная волна активности. Возобновление просмотров спустя время — хороший знак органического интереса и новой аудитории. Потенциал в внешних каналах. Несмотря на основной трафик из ленты, 10 % от внешних источников — неплохой результат. Это стоит развивать за счёт репостов и упоминаний.
Создание контента с помощью ИИ
Статьи для продвижения кастинг-агентства были разработаны с использованием нейросетевых инструментов по специально составленному диалоговому сценарию. В основе лежала методика пошагового интервью с ИИ-ассистентом, где каждый этап — от выбора темы и формулировки ключевых сообщений до финальной редакции и оптимизации — осуществлялся по заранее заданным инструкциям.
Для публикаций на таких платформах, как Яндекс.Дзен и DTF, был применён комплексный подход к продвижению: статьи проходили глубокую SEO-оптимизацию с применением ключевых слов и частотных поисковых запросов, собранных через Wordstat. Это позволило выстроить релевантное семантическое ядро под нужды целевой аудитории. Все материалы имели чёткую структуру с логичными заголовками H1, H2 и H3, что повысило как читаемость текстов, так и их ранжирование в поисковых системах.
Опубликованные статьи на платформах Яндекс.Дзен и vc.ru
В процессе создания и продвижения вертикального видеоконтента для платформ Дзен, Pinterest и YouTube Shorts был использован комплексный подход, учитывающий как алгоритмические особенности платформ, так и современные инструменты на базе ИИ. Основной посыл ролика — передать эстетику кастинга, динамику работы команды и атмосферу творческого процесса — был сформулирован с помощью нейросетевых технологий, которые помогли определить визуальный стиль и создать сценарную основу без привлечения актёров и съёмочной группы.
Визуальная реализация видео была выполнена с помощью нейросети Runway, что обеспечило высокий уровень графики, анимации и художественной выразительности.
Публикации в pinterest
Публикации в Дзен и YouTube Shorts
Вывод
В целом ИИ контент хорошо показал себя на платформах за короткий срок. Отличная идея и формат контента — это ключ к попаданию в рекомендации. Необходимо усиливать взаимодействие во внешних каналах. Аналитика трафика (разбивка по дням) помогает оптимизировать регулярность публикаций и адаптировать стратегию.
