Продвижение личного проекта с использованием инструментов ИИ
Я — студентка профиля CG и VFX, и соответственно в рамках этого курса решила взять для продвижения один из своих учебных проектов — синематик «Гость со звёзд», собранный на Unreal Engine 5. Мне стало любопытно изучить возможности ИИ и то, как нейросетевые технологии могут помочь в продвижении личных проектов, анализе платформ, конкурентов и т. д.
Интервью
Я провела интервью с DeepSeek про мой профессиональный путь в CG индустрии в рамках учёбы в Школе дизайна НИУ ВШЭ. Я загрузила в нейросеть следующий промт:
«Ты — специалист по распаковке личности, а я твой Клиент. Твоя задача — получить от Клиента информацию, необходимую для составления его профессионального био. Учитывая, что Клиент — студент третьего курса Школы дизайна НИУ ВШЭ, обучающийся на профиле „CG и VFX“, постарайся адаптировать свои вопросы к особенностям творческой профессии и образовательной среды Клиента. Задай 15 вопросов в формате интервью: Постарайся раскрыть ценности Клиента, его отношение к профессии дизайнера и творческому процессу. Узнай о личных увлечениях и чертах характера, которые помогают ему в учебе и работе над проектами. Выясни, какие сообщения он хочет донести до своей аудитории через свои работы и какой образ стремится создать. Удели внимание тому, как обучение в Школе дизайна НИУ ВШЭ повлияло на его профессиональный путь и творческое становление.
Дополнительные пожелания: Включи 1-2 нестандартных вопроса для раскрытия личности. Добавь вариант вопроса о демонстрации и обсуждении одной из работ. Сделай тон дружелюбным, но профессиональным».
Благодаря интервью с ИИ получилось сформировать мой личностный профиль, а также удалось из всех моих проектов выбрать наиболее соответствующий моему био — это озвученный ранее синематик. Затем Chat GPT обобщил все мои ответы по моей просьбе и сформулировал их в один текст.
Работа над статьёй для DTF
В рамках этого этапа я перешла на чат-бот Chat GPT. Проконсультировавшись с ним, я поняла, что лучшей текстовой платформой для продвижения статьи о моём синематике является DTF.
Я продолжила обсуждение статьи с Chat GPT. Следующее, что стоило определить — это целевая аудитория выбранной платформы, под которую нужно выбрать правильный TOV.
Как выяснилось, ЦА в нише 3D графики на DTF — это во многом гики, которые не воспринимают пафос, но проявляют интерес к техническим деталям работы и любят самоиронию. Поэтому я сразу отказалась от академичного тона в пользу TOV3 («лёгкий с граблями»).
Далее ИИ помог в генерации названия и темы статьи, которая с большей вероятностью подойдёт конкретно для выбранной площадки под ЦА, связанной с CG индустрией.
Однако прежде чем приступить к процессу написания статьи, я создала новый чат с ИИ, где я попросила его изучить существующие на DTF конкурирующие статьи о создании локаций на Unreal Engine и выявить в них общие черты, паттерны.
Пример промта: «Изучи статьи на DTF о темах, близких к созданию локаций на Unreal Engine под игры и синематики и найти основные темы, структуру статей, паттерны, влияющие на вовлечённость, интерес, в чём заключаются секреты».
Я попросила Chat GPT проанализировать статьи, которые он прислал. Сгенерированный им ответ я отправила в предыдущий чат с ИИ, чтобы на основе полученных критериев он написал статью по выбранной теме.
После этого статья ещё дорабатывалась. Я провела ещё больше обсуждений с ИИ о том, про что конкретно должна быть статья, и получилось вывести следующий скелет поста: -Вступление с историей «ожившего» учебного задания -Разбор технических этапов, с которыми были затруднения (настройка volumetric light, работа в camera sequencer’е) -Финал с вопросом к комьюнити и призывом к действию
Кроме того первый вариант статьи формально хоть и соответствовал критериям, но всё равно воспринимался как сухая констатация фактов, что нежелательно для DTF. Статья прошла ещё несколько итераций по приданию «живости» и «гиковости», чтобы больше соответствовать интересам ЦА.
Перед публикацией был проведён анализ SEO-слов для повышения видимости статьи в поиске. Я обратилась к сайту Яндекс Вордстат, с помощью которого составила список SEO-ключей. Затем Chat GPT по моей просьбе отобрал из них 10-15 лучших, и их я добавила в статью. Кроме того, я добавила в пост скриншот с доски референсов для синематика, а также некоторые шоты из финального ролика. И на выходе наконец получилась живая, самоироничная гиковая статья, затрагивающая «внутрянку» разработки синематика и продвигающая его.
Статье удалось получить охваты, однако только 80 открытий постов на фоне 590 показов (т.е. только 13% увидевших пост открыли его), из которых было получено 4 реакции (5% от открывших статью) — результат не самый лучший. Для того, чтобы понять свои ошибки, я вновь обратилась к DeepSeek с вопросом, что можно было сделать лучше, предварительно попросив его ещё раз проанализировать конкурирующие статьи DTF.
Так у меня появилось чёткое понимание о недостатках своей статьи, которые я смогу учитывать и отслеживать в будущих работах.
Пин на Pinterest
Из визуальных площадок для публикации короткого видео я выбрала по совету Perplexity Pinterest.
У меня был до этого опыт публикации своих учебных проектов на Pinterest, но я это делала без понимания того, как работает эта платформа и как именно нужно через неё продвигать пины. Я решила, что стоит попробовать с помощью Perpexity проанализировать, как лучше писать заголовки, описание и alt-описание, чтобы пины получали хорошие охваты. Затем я попросила базу знаний предложить варианты SEO-оптимизации и оформления для отрывка из моего синематика.
В дальнейших обсуждениях с Perplexity мы пришли к выводу о том, что, учитывая специфику синематика (большой хрон, отсутствие линейного сюжета, длинные шоты, общая медлительность и медитативность картины), публиковать конкретный фрагмент из ролика — неудачная идея. Поэтому было принято решение смонтировать короткий ролик, который будет выжимкой из синематика. Я попросила Perplexity составить план монтажа, которому я в дальнейшем следовала.
Кроме того, помимо плана монтажа ИИ предложил мне использовать лаконичный шрифт Roboto Thin для текста с призывом к действию. Также он направил меня в выборе музыки: она не повторяется с синематиком, но соответствует его характеру. В итоге получилось вертикальное видео на 23 секунды, которое я опубликовала как пин на Pinterest с учётом предыдущих советов Perplexity.
Пин получил 2 реакции — это всего 1,64% от числа просмотров, которых было 122. Видео не залетело должным образом, и аналогично со статьёй на DTF, я обратилась к DeepSeek за помощью. Сначала я попросила его проанализировать пины с теми же тегами, что ставила я, а затем спросила, как я могу улучшить свой пин в соответствии с выведенными результатами анализа.
Как оказалось, я пропустила важный этап во время создания пина: после того, как Perplexity предложил подходящие теги, я не проанализировала существующие пины с этими же тегами. Поэтому мной была упущена важная часть трендов Pinterest под тегами «Unreal Engine», «3D анимация» и т.д, такие как уклон на техническую составляющую, на образовательность контента и др. DeepSeek по моей просьбе затем сформулировал мне способы исправить ошибки.
Сравнение метрик
Вывод
До курса по ИИ для личного бренда мне казалось, что главное — просто сделать качественный контент и выложить его, но реальность оказалась сложнее и интереснее. Нейросети стали моими главными помощниками: Perplexity помог разработать идею и план монтажа для вертикального видео для Pinterest, ChatGPT помог сгенерировать цепляющие заголовки и структуру статьи для DTF, а автоматизированный SEO-анализ сразу показал, какие ключевые слова и форматы работают лучше всего. Правда, не обошлось без ошибок — я слишком увлеклась «глянцевым» результатом в статье для DTF, забыв показать рабочие этапы и косяки, ценные для ЦА, а видео для Pinterest оказалось вовсе не соответствующим трендам тегов, из-за чего алгоритм его практически проигнорировал. На все эти ошибки мне помог обратить внимание уже DeepSeek. Эти промахи стали ценными инсайтами, которые я смогу учитывать в будущем. Кроме того, я вынесла из этого опыта следующее — нейросети не заменят личное видение, но зато могут серьёзно ускорить анализ, помочь избежать очевидных ошибок и даже подсказать, как улучшить уже опубликованные работы. Сейчас я вижу огромный потенциал в том, чтобы использовать ИИ для A/B-тестирования заголовков, автоматизации SEO-оптимизации и перезапуска старого контента с учётом новых данных. Возможно, мои первые публикации и не взлетели, но они дали мне чёткое понимание, как работать эффективнее и куда двигаться дальше.
Описание применения генеративных моделей
Chat GPT — генерация идей для статьи, анализ ЦА DTF, написание статьи, SEO-анализ, адаптация под SEO и интересы ЦА Perplexity — генерация идей для вертикального видео, создание плана монтажа, SEO-анализ, оформление и теги для Pinterest DeepSeek — интервью, дополнительный анализ конкурентов на DTF и Pinterest, подсказки по улучшению постов, помощь в написании кода для визуализации данных с помощью Pandas и Matplotlib Upscayl — увеличение качества некоторых изображений для лонгрида
