Продвижение личного бренда с помощью нейросетей
Кейс-стади: использование ИИ в продвижении
Цель и подход
Цель эксперимента — протестировать продвижение проектного контента на разных платформах в 2025 году с использованием инструментов искусственного интеллекта. Интерес представляло, насколько эффективно можно адаптировать один и тот же проект под разные медиасреды и какие выводы можно сделать на основе собранных метрик. В качестве тестового примера был выбран реализованный проект по благоустройству двора в Ташкенте. Этот проект сочетает локальную специфику, визуальную выразительность и широкий потенциал адаптации под различные форматы контента.
Описание проекта
Проект направлен на создание комфортной среды во дворе жилого дома в условиях жаркого климата. Территория делится на четыре зоны — две детские и две прогулочные, каждая из которых включает продолговатый пруд, тень и озеленение с использованием низкорослых деревьев. Визуальной доминантой выступают бетонные кубы, выполняющие функции игровых элементов, навесов и малых архитектурных форм. Особое внимание уделено удобству для разных возрастных групп, экологичности и выразительности решений.
Выбор платформ
Контент тестировался на четырёх разных платформах с учётом их специфики: YouTube Shorts — краткие вертикальные видео с акцентом на визуальное впечатление;
Dzen — алгоритмическая лента с фокусом на SEO и привлекательных заголовках;
VC.ru — профессиональная платформа с требованиями к экспертному и структурированному контенту;
Pinterest — визуальный поисковик с преимущественно органическим охватом.
Для генерации, адаптации и анализа контента были использованы: ChatGPT — для написания и редактирования текстов под разные форматы; Perplexity — для сбора актуальных тем, анализа ключевых слов и трендов; Notebook LM — для структурирования наблюдений и визуализации статистики; Kling и Runway — генерация видео; Suno — генерация аудио
Тематику для всех материалов я брала из своего учебного проекта по ландшафтному дизайну. Чтобы тексты и видео точно отражали интересы аудитории, я анализировала ключевые запросы через Яндекс Wordstat и Perplexity. Это помогало определить, какие формулировки и акценты будут актуальны для разных платформ.
Перед созданием каждого материала я формировала структуру и основные идеи с помощью ChatGPT. Такой подход помогал заранее выстроить понятную подачу и избежать информационных пробелов.
Статьи полностью генерировались через ChatGPT. Для большей точности я ориентировалась на стиль популярных публикаций по ландшафтному дизайну. После генерации адаптировала текст под площадку и внедряла ключевые слова, подобранные через Wordstat.
Для YouTube я готовила сценарии через ChatGPT. Визуальный контент собирала из собственных рендеров, а также использовала изображения, созданные с помощью также чата OpenAI. Готовые рендеры дополнительно обрабатывала, чтобы соответствовать стилю проекта. Озвучку для видео делала через нейросети Suno и Kling или Runway. Сервисы чередовала из-за ограничений по токенам, но на качестве финального результата это не сказывалось.
Аналитика продвижения
Анализ по платформам
Dzen имеет минимальный охват, даже при подготовленным SEO и выдачей в поиске.
Всего было 2 показа и 3 просмотра публикации. Вероятно сказалось отсутствие аудитории, недостаточно востребованная тема и слабая система продвижения платформы.
VC.ru показало стабильное количество показов и открытий, что говорит о заинтересованной аудитории профессионального уровня.
Дополнительно я опубликовала свою работу на Pinterest. А также изображения моего проекта обработанные ChatGPT. Платформа показывает стабильный, но медленный органический рост. Основное преимущество Pinterest — долгосрочный интерес и «вечный хвост» контента.
Наиболее востребованным оказался следующий pin, получивший 20 показов.
Основные инсайты
Контент, связанный с локальными особенностями, привлекает больше внимания. Для улучшения вовлечённости необходимо использовать более динамичные визуалы и чёткие призывы к действию. Оптимизация под платформенные форматы критична для успеха. Использование ИИ позволяет быстро адаптировать стратегии и отслеживать эффективность в реальном времени.
Выводы
В ходе продвижения проекта по благоустройству двора в Ташкенте были реализованы ключевые этапы работы с контентом: от разработки визуальных и текстовых материалов до их размещения и последующего анализа метрик. Основная цель заключалась в тестировании форматов и каналов с учётом специфики профессиональной и визуальной аудитории.
Что сработало: VC.ru показал наилучший CTR (12,65%), став лидером по соотношению охвата и заинтересованности. Это подчёркивает потенциал платформы для профессионального архитектурного и ландшафтного контента. Формат коротких видео с визуальным фокусом (особенно «Погружение в атмосферу») дал стабильный результат на YouTube Shorts, даже без активной поддержки.
Что не сработало: Публикация на Яндекс.Дзене не обеспечила органического трафика — 3 просмотра показали отсутствие интереса со стороны аудитории без прямого продвижения.
Работа с контентом по теме городской среды и архитектурного комфорта в условиях жаркого климата требует адаптации визуала и тематики под формат каждой платформы. Наиболее эффективными оказались короткие визуальные нарративы, поддержанные точной подачей и использованием ИИ-инструментов для генерации и оптимизации. Проект подтвердил, что даже локальная тема может быть воспринята широкой аудиторией при правильной упаковке, а использование нейросетей открывает возможности для дальнейшего масштабирования и тестирования новых форматов.
