Выручалочка: продвижение на Дзен

В качестве проекта, который я буду развивать в рамках курса, я создала выдуманный проект-бренд "Выручалочка", представляющий собой необычные сумки: переосмысленные и осовремененные кульки на палочке.

Для основной работы я использовала нейросеть DeepSeek.

Вместе мы выделили следующие ключи для стратегии:

• включение эко-повестки
• усиление посыла об "уникальности" (сумки-кульки уже будут покупать те, кому нужна необычность, значит, можно сделать ещё необычнее)
• многофункциональность пары палочка-кулёк

Кроме того, нам было легко выделить ЦА - это люди, открытые необычному, даже странному, яркому; зумеры и миллениалы.

Развивать проект я решила на платформе Яндекс.Дзен, которая предоставляет разные форматы публикаций: короткие ролики, видео, статьи и публикации в блоге.

Так, в сумме, я написала 2 статьи, выложила 2 ролика и 1 пост в блог.

Итак, самым успешной оказалась моя вторая публикация — ролик 1 (ДЗ 2). Это ролик, который рекламирует "Выручалочку" с помощью легкого фантастического сюжета.

Короткие ролики, судя по всему, самый выгодный формат продвижения — в качестве развлечения и отдыха многие сейчас предпочитают смотреть быстрый лёгкий контент.

Менее популярны статьи: они уступают роликам, но всё ещё широко распространены у аудитории, желающей прочитать новости; кроме того, это основной формат Дзена.

Самым безуспешным форматом оказались посты в блоге — менее продуманные, более узкие публикации; их читают те, кто заинтересовался самим автором/каналом, и хочет узнать больше. Не подходит для широкого продвижения.

Интересно сравнить статью 1 (ДЗ 1) и статью 2: несмотря на то, что на первой больше просмотров (показов), она менее успешна, чем вторая. У Дзена есть особенность: он делит просмотры на "показы" и "дочитывания". Показ — это простой показ в ленте, фактическое наличие публикации на экране. Дочитывание — это, по сути, просмотр публикации до конца.

Итак, статья 1 чаще мелькала в ленте, чем статья 2, но, статистически, её пропускали больше, чем статью 2.

Предположительно, на успех статьи 2 повлияла подача. Статья 1 для пользователя выглядела как "очередной новый бренд сумок, скучновато", а превью статьи 2 стала картинка-мем с интригующей надписью.

Сравним также ролик 1 (ДЗ 2) и ролик 2. Ролик 1 представлял собой имитацию рекламного ролика с качественным продакшеном (все изображения и видео для него были созданы генеративными нейросетями): первые секунды видео напоминали вступление к сказке, а не промо-ролику. Ролик 2 же был более обыденным, без сказочных сюжетов, хотя тоже давал размытую подводку.

Так, вероятно, зрителя больше увлекают необычные, чем привычные сюжеты.

Быстрый вывод: важно увлечь зрителя в первые секунды, будь то превью статьи или вступление видеоролика.

Необходимо знать, на какую аудиторию вы рассчитываете: миллениалы и взрослые зумеры предпочитают юмор и красочную необыкновенность, иксеры и старше - рутинность, стабильность. Таким образом, в этом проекте лучше демонстрировать неформальность, завлекать шуткой или интригой, быть "своими", насыщать фантазию зрителя.

Основная нейросеть, с которой я работала. Сначала я попросила её провести со мной интервью насчёт проекта; так, она сформировала представление о нём для дальнейшей работы и, с помощью вопросов, даже подсказала мне дополнительные детали и идеи, о которых стоит задуматься. Она помогала мне строить рубрикаторы статей, подбирать основные доводы, хэштеги и SEO слова. Также я просила её найти успешные кейсы того или иного формата или провести конкурентный анализ на основе найденных мной публикаций. С каждым вопросом, который касался продвижения проекта, я обращалась к ней.

Я постоянно подмечала то, как DeepSeek всегда объясняет, почему её задумка должна сработать, например:

(Формат vc.ru: история → инновация → вызовы → дискуссия) (Формат Дзен: интрига → личная история → неочевидные фишки → дискуссия)

А также то, что нейросеть понимала меня с первого промпта.

В Leonardo.ai я генерировала все картинки, как просто изображения, так и ключевые кадры для видео.

Обычно с Leonardo.ai работать довольно просто, но тут я столкнулась с тем, что нейросети нужно очень чётко и подробно (но не слишком) объяснить, что такое кулёк на палочке. Например, часто Леонардо генерировала просто сумку и палку рядом, ещё чаще - палку, воткнутую в сумку. Мне приходилось каждый раз поправлять сгенерированное и экспериментировать с промптами.

Иногда нужно было менять не промпт, а модель для генерации:

Все видео были сделаны мной с помощью Kling AI. Здесь я как просто генерировала видео,

так и изменяла конкретные объекты на видео. Например, мне для ролика на Дзене захотелось сделать демонстрацию кулька "вживую", но, как выяснилось, дать такую задачу нейросети, да ещё и в формате видео - затея не из лёгких. Тут мне помогла функция swap: я сделала макет кулька на палочке, сняла себя на видео, а затем отредактировала его по частям:

Эта же функция активно применялась мной, когда снова возникли проблемы с кульками и палочками. Я пыталась по частям собрать кулёк на палке для видео, постепенно добавляя каждую часть, но в итоге оказалось, что легче дать трём кулькам и палкам разные парные цвета, и каждый описать отдельно.