Личный бренд художника — Комплексный план и анализ продвижения
В процессе обучения на курсе «ИИ для построения личного бренда и контент-маркетинга» были использованы инструменты ИИ для создания текстового и видео-контента для развития личного бренда-художника. Готовый материал был опубликован в виде статьи на платформе Яндекс Дзен, а также в виде рекламного ролика в Pinterest, YouTube Shorts и Vimeo.
Материал «Дарья Бражникова: как руины прошлого обретают голос в современном искусстве» вышел 16 июня 2025 года. В процессе подготовки применялось использование нейросетевого инструмента Deep Seek (применённый запрос: «Задай мне вопросы для интервью о моей художественной практике. Узнай о происхождении идей, смысловой нагрузке произведений, их значимости и дальнейших творческих замыслах»). Далее на основе полученных ответов был сформирован текст (использованный запрос: «Создай статью от моего имени для платформы Яндекс Дзен, опираясь на данные диалога»). С помощью расширенного анализа контента (Deep Search) выделены основные тезисы, которые легли в основу подзаголовков, а также дополнена аналитическая часть, углубляющая понимание темы.
SEO: Современное искусство, урбанистические инсталляции, деревянные скульптуры, тактильная археология, site-specific art.
Для производства видео для развития личного бренда применялась платформа PixVerse, генерирующая видео на основе текстовых описаний и/или фото. Сценарии для роликов были разработаны при помощи DeepSeek Chat.
Использование нейросетевых технологий позволило ускорить подготовку визуальных материалов, особенно на стадии предварительной концептуализации. На финальном этапе отдельные сгенерированные фрагменты были смонтированы в единое видео.
Видеоролик показал нелучшие результаты в формате YouTube Shorts. Хотя ожидалось, что благодаря более точному алгоритму платформы, контент должен попасть к узкой, но заинтересованной аудитории, что обеспечило бы максимальное вовлечение.
Однако, несмотря на эффективность рекомендательной системы YouTube (одной из самых продвинутых в индустрии), ролик собрал всего 6 просмотров — меньше ожидаемого. По всей видимости, требуется дополнительная настройка таргетинга или изменение стратегии продвижения для более точного охвата целевой аудитории.
Этот же видеоролик, сгенерированный нейросетью PixVerse был опубликован на других платформах.
Pinterest демонстрирует наиболее перспективные результаты по сравнению с YouTube и Vimeo, несмотря на скромные абсолютные показатели на начальном этапе. Особенность Pinterest заключается в принципиально ином алгоритмическом подходе — в отличие от YouTube с его агрессивным, но краткосрочным охватом. Особенно сохранения, которые обеспечивают продолжительный эффект. Именно они были замечены как вариант взаимодействия с созданным контентом, только на Pinterest.
На данный момент проект, созданный с помощью генеративной системы PixVerse, демонстрирует самые низкие показатели вовлечённости на платформе Vimeo — спустя 5 дней с момента публикации количество просмотров остаётся нулевым. Этот результат контрастирует с типичной динамикой распространения аналогичного контента на более массовых платформах.
Низкий охват на Vimeo может объясняться несколькими факторами: алгоритмы платформы менее агрессивны, чем у массовых аналогов, контент требует активного внешнего продвижения. В отличие от YouTube с его автоматическим охватом, здесь нужны точечные маркетинговые усилия и адаптация под специфику платформы.
Проведенный анализ подтверждает, что видеоконтент превосходит текстовые форматы в эффективности продвижения арт-проектов и личного бренда их создателя благодаря мультисенсорному воздействию и способности быстро привлекать внимание. Однако результаты распределились неравномерно: Pinterest показал наибольший потенциал, а также набирает популярность для приведения новой активной аудитории, YouTube Shorts не оправдал ожиданий, а Vimeo оказался минимально эффективен. Это свидетельствует о необходимости платформенно-ориентированного подхода, где ключевыми факторами становятся адаптация контента под специфические алгоритмы и поведенческие паттерны аудитории каждой площадки.
При выполнении проекта были использованы: DeepSeek — для генерации текста к публикации, сценария и промптов для генерации видео, PixVerse — для генерации видеоконтента.
