Продвижение личного бренда с помощью ИИ
РУБРИКАТОР
1. О проекте
2. Кейс-стадии 2.1. Статья 2.2. Видео
3. Анализ площадок и визуализация данных 3.1. DTF 3.2. Яндекс Дзен 3.3. Pinterest
4. Сравнение
5. Вывод
6. Описание использования генеративных моделей
О ПРОЕКТЕ
Моя специальность — гейм-дизайн, поэтому в рамках проекта по продвижению личного бренда с помощью ИИ я использовала одну из своих игр.
С помощью Ghat GPT-3o я написала статью для DTF об использовании кор-механики моей игры в играх прошлых лет, а свою привела в качестве примера современных инди-проектов. Также в конце статьи добавила ссылки на игровые трейлер и билд.
В качестве видеоматериала я использовала трейлер, а у Ghat GPT-3o попросила придумать сценарий для монтажа.
КЕЙС-СТАДИИ
СТАТЬЯ
Изначально я делала статью специально для DTF. Я попросила Ghat GPT-3o проанализировать 10 статей с этого сайта, темы которых перекликаются с описанием моей игры.
Нейросеть предложила мне несколько вариантов статей. Я попросила Ghat GPT-3o написать статью, в которой бы рассказывалось об играх, которые он собрал, и упоминалась бы моя игра. Он слишком часто приводил в пример мой проект, что мне не понравилось. Тогда я попросила написать статью снова и упомянуть мою игру только в конце.
Далее я попросила проанализировать виральность статьи по шкале от 1 до 10, а затем переписать статью, чтобы повысить распространимость.
Последним этапом были картинки для статьи. Я попросила нейросеть указать, где вставить иллюстрации к тексту, а также найти картинки, причем не генерировать их, а прислать ссылки на существующие.
Поскольку я еще ни разу не выкладывала статьи на DTF, я спросила у Ghat GPT-3o, как оформлять теги на сайте.
После этого через сайт Яндекс Вордстат я нашла несколько SEO-ключей и добавила их в статью. Также составила список хэштегов и попросила нейросеть выделить из них самые популярные.
ВИДЕО
Чтобы суть и обличие проекта (в данном случае моего бренда) никак не изменились, я решила для видео взять трейлер, который я делала к игре, и смонтировать его согласно сценарию от нейросети.
Поскольку я не дала ей полного описания геймплея, она придумала механики, которых в игре нет. В связи с этим пришлось немного подкорректировать сценарий вручную. Но, несмотря на это, без нейросети я бы потратила много времени на анализ вертикальных видео в Pinterest.
ИТОГ
Я научилась добиваться от нейросети конкретных, реальных данных, без генерации чего-то несуществующего. Ghat GPT-3o сэкономил мне много времени, которое пришлось бы потратить на анализ соответствующих статей и постов в разных социальных сетях.
АНАЛИЗ ПЛОЩАДОК И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
Я решила использовать DTF как площадку, наиболее связанную с игровым миром, и Яндекс Дзен, поскольку там публикуются статьи на совершенно разные темы, но при конкретных запросах можно легко найти необходимую информацию.
Ссылки на статьи: https://dtf.ru/id2856028/3822761-eskalatsiya-spavnerov-v-igrah https://dzen.ru/a/aEqswOgekVWmuQEF
Ссылка на видео: https://pin.it/6OTjnt9al
DTF
Статья на DTF собрала неплохую статистику, хотя лайков оказалось немного. Возможно, это произошло потому, что на сайте есть множество статей с похожей тематикой, которые больше и подробнее по содержанию.
Также на DTF много незарегистрированных пользователей, которые могут прочитать текст, но не могут поставить реакцию или написать комментарий.
ЯНДЕКС ДЗЕН
На Дзене ситуация оказалась противоположной: пост набрал больше лайков, но остальная статистика оказалась гораздо слабее.
Скорее всего, это произошло потому, что на Дзене может быть не так много пользователей, заинтересованных в этой теме.
Видео на Pinterest также собрало не очень большие охваты. Скорее всего, этот сайт просто наименее предназначен для реализации вертикальных видео.
СРАВНЕНИЕ
Наибольшее количество показов в ленте оказалось на DTF. Изначально я проверяла только лайки и думала, что на этой площадке будут самые низкие охваты, но полная статистика меня удивила.
Уровень дочитывания на DTF так же оказался выше, чем на Яндекс Дзене. Вероятно, пользователям DTF такие статьи все же интереснее и полезнее, а пользователи Дзена ищут другую информацию, например, обзоры на игры.
Наибольший процент заинтересованности показал DTF. Pinterest оказался самой слабой площадкой в контексте этой статистики.
Несмотря на небольшую статистику по всем критериям, Pinterest оказался самым успешным в продвижении продукта, поскольку, согласно статистике сайта Itch.io, где лежит файл с игрой, наибольшее количество переходов на сайт было совершено по ссылке из Pinterest. Скорее всего, так произошло потому, что люди сразу видят игровой процесс и графику.
ВЫВОД
Несмотря на не очень высокие охваты, я считаю, что работа была проведена успешно. Нейросеть ускоряет работу и экономит время. Гораздо удобнее получить готовый анализ благодаря нескольким промтам, чем вычитывать статьи и искать аналитику самостоятельно. Скорее всего, если задействовать сразу несколько нейросетей и как можно больше сайтов, результаты будут более положительными.
Также, я думаю, нужно больше анализировать сами площадки, чтобы поднимать охваты. Например, Pinterest оказался самым слабым сайтом для продвижения бренда в формате видео. Скорее всего, для него подошли бы посты в виде концепт-артов или скриншотов из игры. DTF оказался самым успешным, думаю, за счет того, что там сидит непосредственно целевая аудитория: люди, заинтересованные в играх.
Я бы попробовала выйти на новые платформы, возможно те, где есть также зарубежная аудитория, чтобы увеличить статистику постов.
Также замечу, что продвижение можно считать успешным, поскольку несколько человек с разных сайтов перешли по ссылке на игру.
ОПИСАНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГЕНЕРАТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ
— Для создания текста статьи, поиска картинок и написания сценария видео использовался Ghat GPT-3o: https://openai.com/chatgpt/overview/
— Для обработки обложки использовался Gemini Editor, встроенный в чат-бот телеграмма (@GPT4Telegrambot) Пример промта: «Сохрани цвета изображения, но сделай его больше в стиле нейросетевого арта».
— Для исправления опечаток и автоматической расстановки знаков препинания в тексте использовался нейроредактор из Яндекс браузера.
