Кейс-стади: использование ИИ в продвижении
В качестве продвигаемого проекта я выбрала свою анимацию и мое портфолио в целом.
Публикация статьи на Пикабу
Первым шагом стала публикация статьи, для которой я использовала свой старый анимационный проект — мультфильм про персонажей, мечтающих о начос. С помощью нейросети был создан черновик текста, который я доработала, добавив юмор, детали и примеры. Чтобы сделать статью более точной я попросила взять у меня интервью ChatGPT. Я разместила материал на платформе Пикабу, сопроводив его кадрами из анимации и ссылкой на ролик. Итоговая статистика выглядела так: 3600 просмотров, 3 лайка и 5 дизлайков. Это говорит о том, что заголовок и визуальная часть привлекли внимание, но содержание оказалось не в полной мере релевантным ожиданиям аудитории Пикабу.
Напиши статью в жанре ироничного рассказа для платформы Пикабу. В основе — история создания мультфильма о странных милых существах, которые мечтали о начос и в итоге их получили. Сохрани лёгкий стиль, используй бытовые метафоры и шутки
Следующим этапом стал эксперимент с коротким видеоконтентом. Вместе с нейросетью я сгенерировала идею абсурдного и потенциально вирусного сюжета: беременная кошкоинопланетянка, живущая на земле.
Придумай абсурдный сценарий и сцены для короткометражки для TikTok или YouTube Shorts. Описывай их не только словами, но и промптами для дальнейшей генерации кадров. Главная героиня — беременная кошка-гуманоид (и далее мой черновой сценарий)
Я также использовала промпты для начальных кадров: «Подбери наиболее подходящий стиль и используй его для генерации первой сцены»
Результат: нейросеть выдала сценарную раскадровку, которую я адаптировала, упростив сюжет. Затем сгенерировала визуалы, собрала короткий монтаж и наложила звуковую дорожку сгенерировав аудио Suno, заложив в нее промпт от ChatGPT. Финальный ролик получился странным, но именно в этом был его потенциал.
Анализ
Готовое видео я выложила в двух форматах: в TikTok и на YouTube Shorts. На YouTube ролик набрал 1342 просмотра, 12 лайков и 1 комментарий. Среднее удержание составило 52,5%, что говорит о заинтересованности зрителей. В TikTok охват был ниже — 440 просмотров, но вовлечённость оказалась выше: 12 лайков и 3 комментария. Этот опыт показал, что нестандартный и визуально яркий контент, созданный с участием нейросетей, способен привлекать внимание в коротких видеоформатах. Особенно хорошо он работает в развлекательной среде, где абсурд и неожиданность воспринимаются положительно.
Реакция зрителей была ожидаемой и показывает, что необходимая степень абсурдности достигнута
Контент, созданный для статьи, оказался более трудоёмким в подготовке, но менее эффективным с точки зрения вовлечённости. Несмотря на большое количество просмотров, поведенческие метрики (лайки, комментарии) оказались низкими. Вероятная причина — несоответствие формата и стиля платформе: пользователи Пикабу ожидают актуальных тем и инфо-поводов. Мой текст, при всей лёгкости, оказался не востребованным.
Видеоформат, напротив, показал себя лучше: даже при меньшем охвате вовлечённость на TikTok была ощутимо выше. YouTube дал лучшие просмотры, но меньшую активность. Это говорит о том, что алгоритмы TikTok лучше продвигают странный и необычный контент в узких сегментах, а YouTube — более инерционная платформа, где важен и внешний трафик, и удержание. Сравнение этих форматов и платформ позволяет сделать важное наблюдение: нейросетевой контент сам по себе не гарантирует успеха. Его нужно «встраивать» в платформенные алгоритмы и ожидания аудитории.
Инсайты и ключевые выводы
Нейросети стали важным инструментом на всех этапах проекта, но выполняли скорее вспомогательную, чем ведущую роль. Их основная польза проявлялась в ускорении процессов и генерации нестандартных идей, которые затем требовали осмысленной доработки. Для статьи ИИ предложил базовую структуру и формулировки, что позволило мне сосредоточиться на стилистике и подаче. При создании видео генеративные инструменты помогли быстро придумать концепт, создать визуальные элементы и визуализировать персонажей. Однако результат в каждом случае требовал творческой переработки: адаптации, монтажа, оформления в нужном формате.
На основе полученного опыта я сформулировала ряд выводов: ИИ позволяет существенно экономить время при разработке идей, подготовке черновиков и визуального контента. Автоматически сгенерированный контент нуждается в редактировании, иначе он не дотягивает до уровня «живой» подачи. Видео оказалось эффективнее текста — особенно в нише развлекательного, странного и визуально насыщенного контента. Понимание платформ и их алгоритмов критически важно: от этого зависит формат, длительность, визуальный стиль и реакция аудитории.
Используемые нейросети
Perplexity — анализ и поиск релевантных примеров публикаций на платформах ChatGPT — создание промптов, генерация описаний и редактура текста. А также генерация изображений. Kling / Hailuo AI / Runway — генерация видео Cupcat — генерация субтитров
