Рисование в системе Икигай подарило мне спокойствие и счастье без волнений. Я хотела поделиться этим открытием и привлечь внимание к моему творчеству в социальных сетях. За помощью я обратилась к нейросетям, оптимизирующим работу и анализирующим данные.
Интервью с собой: Рефлексия по проекту
Основным открытием было откровенно поговорить с собой, признать свои успехи и зоны роста. Некоторые вопросы взбудоражили фантазию на поиски новых работ и техник рисования, а так же позволили заглянуть внутрь себя. ИИ приятно общалась, прекрасно поясняла непонятные места в материале, для подготовки вопросов
Выбор инструментов и промпт-инжиниринг
Я работала с такими нейросетями, как: Giga.Chat 2.0 и DeepSeek, Grok. Giga.Chat 2.0 и DeepSeek помогали мне с поиском и анализом статей и роликов в интернете, давали точные сформулированные и краткие ответы с информацией методах Star, и маркетинговых особенностях статей. Grok был избран инструментом для завершения работы над статьей: он шлифовал текст, корректировал где нужно, сокращал и модифицировал текст для необходимой аудитории, а также собирал все в единый файл. Нейросетью Runway Ml я пользовалась для создания иллюстраций, где необходимо было совместить два изображения — форму архитектуры из скриншота и узоры с моей собственной работы. Также помог в создании атмосферной уникальной музыки.
В создании опросников было тяжело разогнать нейросеть на создание уникальных креативных вопросов для интервью. Тогда я решила перегонять вопросы из DeepSeek в Giga.Chat 2.0, призывая на основе них проектировать новые противоположные вопросы. Это помогло избежать застоя в работе с нейросетями и однотипными советами. Для анализа портфолио и структурирования материала проекта я также пользовалась помощью Giga.Chat 2.0.
Первым шагом для подготовки статьи о рисовании тушью я обратилась к нейросети GigaChat 2.0. Необходимо было составить вопросы для интервью. Совместно с GigaChat 2.0 мы придумывали вопросы основываясь на методах Start, о которых подробно объяснила всё нейросеть. Так получился небольшой список вопросов, который можно было предложить нейросети для дальнейшей обработки.
Анализ конкурентов через ИИ
Для анализа конкурентов я пользовалась Giga.Chat 2.0. ИИ выделила необходимые пункты, которые были в статьях конкурентов и которые стоило учесть в статье и мне: особенности подачи — в виде истории, емкость материала и фокус на создании рисунков. Чаще всего у конкурентов преобладали визуальные материалы — красивые фото и видеоролики, статьи-вдохновения и экспертные советы, особенно популярны посты с личным опытом, на чем я и сделала акцент в своей статье и ролике.
Для поиска и сбора информации конкурентах я применяля Giga.Chat 2.0. — задавала наводящие вопросы о популярности и давала проанализировать статьи подобные моей о рисовании тушью с наибольшим уровнем просмотров. Также просила улучшать и подавать идеи основанные на популярности этого контента чтобы улучшать свою статью.
Так например из статьи простой статьи о техники Икигай тушью, с помощью анализа платформы DTF я переделала ее с упором на сравнение где мое творчество, рисование тушью, могло было бы продаваться и выглядеть достойно. Giga.Chat 2.0 нашел мне несколько популярных инди игр, в одну из которых, по моему мнению, идеально вписался бы уровень, выполненный в моем стиле. Эта статья набрала больше просмотров, чем простая статья с описанием рисования.
Создание и дистрибуция SEO-контента
Ключевые слова были отобраны с помощью wordstat.yandex и webmaster, где поисковые запросы «икигай» и «рисование тушью» демонстрировали высокий спрос и частый показ, а также высокую конкурентность.ИИ так же помогла подобрать теги аналоги соприкасающиеся с моим проектом, например философия, креативность и другие. Так же ИИ генерила подписи под картинки, по которым они увеличат шанса просмотра и выдачи в поисковиках. Под всеми картинками в дзене имелись подписи с тегом «риосвание» для набора популярности и возможности высвечивания в крупных стоках картинок по запросам. Например, статью на Дзене и DTF с такими ключевыми словами Яндекс выдает вторыми в поиске, что доказывает развитый KPI. Статью на Vc.ru не видно вовсе, хотя теги там есть.
Статья Дзене: https://dzen.ru/a/aDxXXZ4UvyzIsZiw Статья на Vc.ru: https://vc.ru/id4976756/2022641-ikigai-i-iskusstvo-tushi
ИИ помогал мне с подбором заголовков и переименованием подзаголовков на основе схем и заголовков из статей конкурентов. Так же после создания интервью я просила нейросеть переупоковывать под разные площадки. Например, под Дзен, где больше интереса набирают истории из личного опыта, нейросеть оставляла почти готовое интервью. Для DTF Giga.Chat 2.0 переписал статью, упростив ее, опустив моменты личного опыта, оставив интерес только на том что может быть полезно заинтересованному игроку.
Статья от Grok для Дзена
Статья от Gigachat 2.0 для DTF
Встраивание в чужие комьюнити
C помощью DeepSeek и Giga.Chat 2.0 изучала стиль написания статей, что на vc.ru акцент делается на бизнес-подходе к искусству, на Дзен основное внимание уделяется доступности и образовательному характеру публикаций, а на DTF поощряют творчество, критическое обсуждение работ и обмен опытом.
Так же ИИ помогал адаптировать мой контент под требования площадки. Например, под Дзен, где больше интереса набирают истории из личного опыта, нейросеть оставляла почти готовое интервью. Для DTF Giga.Chat 2.0 переписал статью, упростив ее, опустив моменты личного опыта, оставив интерес только на том, что может быть полезно заинтересованному игроку. Например, найти применение моего творчества в гейм-индустрии повысят возможное число продвижения контента.
Статья на Dtf: https://dtf.ru/id2854688/3831381-iskusstvo-tushi-i-filosofiya-ikigai Статья улучшенная на Dtf: https://dtf.ru/id2854688/3818722-ikigai-i-risovanie-tushyu-v-igre-monument-valley-3
На SEO платформах было сложнее выстраивать стратегии, так как зрители приходят на статью только по собственным запросами, которые через поиск ключевых слов выдадут мою статью. В комьюнити было проще распространяться, так как площадки заострены на продвижении определенного контента как например статей об играх.
Комьюнити не реагировало на мои статьи отрицательно или пагубно, комментариев не было ни под одной статьей. Однако некоторые набирали лайки, что свидетельствуют о принятия контента.
Статистика на DTF
Сравнив мою статью со статьей, которая набрала 38 тысяч просмотров, GigaChat вывел мне следующие недостатки моей статьи:
И предоставил варианты по улучшению популярности и набору количества просмотров статьи. Действительно актуальность мероприятий, где можно будет так же упомянуть мое творчество помогут остальным услышать обо мне. А так же конкретизируя материал и создавая полезные туториалы, мне будет проще привлечь публику к моему творчеству.
