Продвижение личного проекта с помощью нейросетей
Задача
В рамках этого модуля я изучала, как с помощью искусственного интеллекта можно эффективно презентовать свои проекты и усилить их видимость. В качестве практического примера я взяла свой учебный стартап «Flux» — разработанное мной приложение для дистанционного контроля и управления системами умной теплицы.
Работа над SEO-статьей для vc.ru
Для продвижения проекта Flux я выбрала платформу VC.ru как основную площадку для публикации, поскольку она идеально подходит для аудитории, интересующейся эстетикой и инновационными технологиями. Для создания SEO-статьи я использовала ИИ-инструмент Perplexity, который помог сформировать живой и структурированный текст, соответствующий требованиям платформы и отражающий суть моего проекта. Такой подход позволил создать качественный контент, оптимизированный для поисковых систем, при этом передающий мой опыт в UX-дизайне, внимание к деталям и уникальные особенности Flux. Благодаря этому я смогла эффективно адаптировать посыл под специфику VC.ru и заинтересовать профессиональную аудиторию, что важно для успешного продвижения и укрепления моего экспертного бренда.
Пример промпта:
Напиши уникальную SEO-оптимизированную статью от первого лица (женский род) о моём проекте Flux — мобильном приложении для управления умной теплицей с автоматизацией на базе IoT. В статье раскрой:
Что такое Flux и зачем нужна автоматизация теплиц
Как мобильное приложение помогает повысить урожайность, рост продаж и вовлечённость пользователей
Мой опыт UX-дизайна: исследование пользователей, прототипирование, тестирование и упрощение интерфейса
Уникальные технические и дизайнерские решения, которые сложно скопировать (интеллектуальная автоматизация, комплексное «под ключ» решение, японская эстетика в UI)
Как я использую ИИ-инструменты для ускорения работы и повышения качества
Ключевые метрики успеха: количество скачиваний, Retention Rate, вовлечённость
Отзыв куратора, подчёркивающий мою ориентацию на пользователя и внимание к деталям
Призыв к действию для тех, кто хочет внедрить умные технологии в агробизнес
Используй ключевые слова: умная теплица, автоматизация теплиц, мобильное приложение для теплицы, UX-дизайн, IoT в агротехнике, дизайн мобильных приложений.
Ссылка на статью: https://vc.ru/id5010249/2042278-umnayatiplitsa-flux-mobilnoe-prilozhenie
Анализ работы над статьей и результатов
В течение месяца я опубликовала статью и внимательно следила за её статистикой. По данным аналитики, у поста было 11 показов в лентах, 19 открытий страницы и 12 дочитываний, что говорит о довольно высоком проценте вовлечённости среди тех, кто всё-таки решил перейти к материалу. За этот же период блог получил 3 новых подписчика, 4 реакции и 20 открытий постов, а основной всплеск интереса пришёлся на середину июня, когда количество открытий резко выросло до максимума, после чего активность снизилась. Я считаю, что несмотря на небольшой охват, статья оказалась интересной для своей узкой аудитории — большинство открывших её дочитали до конца но решила попросить Perplexity оценить успешность моей статьи и проанализировать соотношение показов и открытия постов.
Анализ Рerplexity 1. Ключевые метрики эффективности Показатель Значение Анализ
Показы в лентах 11 Низкий охват (возможно, слабая виральность или timing публикации).
Открытия постов 19 CTR = 172% (19/11). Аномально высокий
Дочитывания 12 63% от открытий — отличный результат (средний показатель на VC.ru — 40-50%).
Реакции 4 Низкая вовлечённость (21% от открытий).
Новые подписчики +3 Слабый прирост (возможно, нет явного CTA в статье).
2.Оценка успешности статьи Сильные стороны:
Высокий процент дочитываний (63%) — контент хорошо удерживает внимание.
CTR выше нормы (если данные корректны) — заголовок или превью цепляют аудиторию.
Слабые стороны:
Крайне низкие показы (11) — статья не попала в рекомендации VC.ru. Возможные причины:
Неоптимальные время/день публикации.
Отсутствие SEO-оптимизации (ключевые слова, структура).
Мало внешних сигналов (репосты, ссылки из соцсетей).
Минимальная вовлечённость (4 реакции) — читатели не мотивированы комментировать.
3. Соотношение показов и открытий Ожидаемый CTR на VC.ru: 5–15%. Ваш показатель (172%) — исключение. Возможные объяснения:
Показы считаны только для лент, а открытия — включают прямые переходы (например, из Telegram или почты).
Техническая ошибка (например, дублирование данных).
Статья была закреплена в профиле или рекламировалась вручную.
Рекомендации для проверки:
Уточнить метрики в статистике VC.ru (разделить источники трафика).
Проверить, учитываются ли повторные открытия.
4. Как улучшить результаты Увеличить показы:
Публиковать в часы пик (12:00–15:00 МСК, будни).
Добавить SEO-заголовки (например, «Как мы добились 63% дочитываний: кейс»).
Просить подписчиков лайкать/комментировать сразу после публикации (ранние реакции повышают ранжирование).
Повысить вовлечённость:
Добавить провокационные вопросы в конец статьи («Согласны с нашим методом?»).
Использовать формат списков или чек-листов — такие статьи чаще комментируют.
Стимулировать подписки:
Вставить CTA: «Подпишитесь, чтобы не пропустить продолжение».
5. Вывод Статья качественная (по дочитываниям), но недостаточно продвинута алгоритмами VC.ru. Нужно работать с:
Точностью данных (проверить аномальный CTR).
Оптимизацией публикаций (время, SEO, вовлечение).З
Попытка автоматизировать создание контента для VC.ru с помощью нейросети без детального инструктажа дала неоднозначный результат. Сгенерированная статья формально соответствовала SEO-требованиям, но не учитывала ключевые особенности платформы. Анализ показал, что для успеха на VC.ru недостаточно просто оптимизированного текста — требуется глубокая адаптация под специфику площадки и поведение ее аудитории.
Полученные инсайты:
Нейросети необходимо давать не общие указания («напиши SEO-статью»), а конкретные технические задания с примерами успешных публикаций.
Важнейшие элементы для VC.ru: провокационные заголовки, визуальное дробление текста, интерактивные элементы (опросы, тесты), личные истории и четкие CTA.
Алгоритмы платформы отдают предпочтение материалам, которые сразу вовлекают читателя в диалог.
Планы по оптимизации процесса:
Создать шаблон идеальной статьи на основе анализа ТОП-10 публикаций в нише
Разработать чек-лист обязательных элементов для каждого поста
Внедрить двухэтапную проверку: сначала нейросеть генерирует контент по шаблону, затем анализирует его на соответствие критериям VC.ru
Тестировать разные форматы публикаций (линк-посты, кейсы, списки) для определения оптимального
Полученный опыт показал, что при правильной настройке нейросеть может стать мощным инструментом для создания платформенно-ориентированного контента. Ключевое условие — сочетание автоматизации с глубоким анализом успешных практик конкретной площадки. Дальнейшая работа будет направлена на оттачивание этого симбиоза искусственного интеллекта и человеческого экспертного контроля.
Работа над видео-контентом для платформы YouTube
Использование связки Perplexity (для сценария) и Revid.ai (для визуализации) кардинально изменило мой подход к производству контента. Всего за 20 минут я получила готовый ролик, который раньше требовал бы многочасовой работы в видеоредакторе. Главные преимущества: нейросеть идеально адаптировала текстовый материал под видеоформат, сохранив смысловые акценты, а автоматизированный подбор стилей и голосов в Revid.ai позволил создать профессионально выглядящий контент без специальных навыков. Однако выяснилось, что финальный результат всё же требует ручной доработки — корректировки темпоритма, добавления фирменных элементов и шлифовки переходов. Этот опыт доказал, что ИИ-инструменты не заменяют, а усиливают креативный процесс, беря на себя 80% технической работы и оставляя автору пространство для творческой доработки.
Ссылка на видео: https://youtube.com/shorts/wS5UrIs43oA?si=_BlafhLKtk2_YhDm
Анализ работы над видео-контентом и результатов
После загрузки видео в формате Shorts я столкнулась с неожиданно низкими показателями — ролик собрал минимальное количество просмотров и почти не получил вовлечения
Анализ Рerplexity Низкая вовлечённость аудитории
Всего 1 отметка «Нравится» при 3 просмотрах свидетельствует о слабом отклике зрителей
Коэффициент вовлечённости (33%) формально высок, но абсолютные цифры крайне малы для анализа
Ограниченный охват
3 просмотра за период с 16 июня 2025 указывают на минимальную видимость контента
Вероятные причины: отсутствие продвижения, неоптимальное время публикации или слабая SEO-оптимизация
Проблемы с контентом
Либо видео не соответствует интересам целевой аудитории
Либо техническое исполнение (заголовок, превью) не привлекает внимание
Рекомендации по улучшению:
Провести A/B-тестирование разных форматов видео
Добавить четкие призывы к действию (просьба ставить лайки в конце ролика)
Оптимизировать метаданные (название, описание, теги) под поисковые запросы
Рассмотреть возможность таргетированного продвижения
Выводы
Больше всего меня удивило, как нейросети умеют преображать сырые мысли в четкие тексты. Я просто скидываю свои черновики, а на выходе получаю структурированный контент с логичными переходами — идеальная база для финальной полировки. Особенно полезно, когда нужно быстро подготовить материал, а вдохновение на нуле.
С видео вышла интересная история. Я ожидала, что генераторы сделают всё за меня, но на практике оказалось, что без ручной настройки результат выглядит шаблонно. Хотя для простых анимаций и фонов инструменты вполне сгодятся — главное не ждать от них чудес.
Освоила важный лайфхак: нейросети работают по принципу «что вложишь, то и получишь». Теперь я сначала сама продумываю ключевые моменты, а ИИ использую как продвинутый «ассистента» — для доработки деталей и свежего взгляда. Неожиданно, но такой подход даже улучшил мой собственный скилл формулировать мысли четче.
Описание использования генеративных моделей
Рerplexity — генерация статьи, анализ статистик, аналитика постов, генерация сценария для видео, генерации обложки Revid.ai — для генерации видео-контента
