Эксперимент: пишет ли ИИ сообщения в Twitter лучше, чем люди?
Все говорят и пишут в Твиттере об ИИ. Вы, наверное, уже все это слышали: ИИ может помочь вам писать лучше. ИИ может помочь вам писать твиты быстрее. ИИ придет на вашу работу (давайте просто отбросим эту теорию — ИИ — это инструмент, а не замена).
Но может ли ИИ помочь вашим социальным подписям работать лучше?
Мне как занятому маркетологу в социальных сетях нравится все, что обещает упростить и ускорить процесс создания контента. Но мы хотели выяснить, действительно ли использование ИИ влияет на вовлеченность и охват, особенно в Твиттере.
Обладают ли подписи, написанные человеком, большей вовлеченностью и охватом, чем подписи, написанные искусственным интеллектом? Наказывает ли алгоритм Twitter твиты, написанные ИИ? Я провел эксперимент, чтобы выяснить это.
Гипотеза: подписи в Твиттере, написанные людьми, получат больше внимания и охвата, чем подписи, написанные искусственным интеллектом.
Наше обоснованное предположение состоит в том, что подписи в Твиттере, написанные людьми, получат больше вовлеченности и охвата, чем те, что написаны искусственным интеллектом.
Твиттер — это диалоговая платформа. Людям нравятся твиты с четким голосом, а пользователям Твиттера нравится общаться с другими людьми. Мы подозреваем, что людей не привлечет твит, который не звучит так, как будто он исходит от человека.
Но будут ли люди действительно знать, был ли твит написан ИИ или нет? И если да, то как это повлияет на охват и вовлеченность?
Давай выясним.
Методология
Чтобы проверить, вызывают ли написанные человеком подписи в Твиттере больше вовлеченности и охвата, чем написанные ИИ, я поделился тремя наборами твитов в своем личном аккаунте в Твиттере. В каждом наборе твитов использовался один и тот же формат, чтобы их можно было честно сравнивать.
Для этого эксперимента я опубликовал два твита только с текстом, два твита со ссылкой и два твита с изображением.
Для составления твитов, созданных искусственным интеллектом, я использовал Lately, инструмент, который перепрофилирует длинный контент в социальные подписи размером с укус.
(Бонус: вы можете подключить приложение Lately к Hootsuite, чтобы дорабатывать, планировать и автоматически публиковать свои сообщения прямо на панели управления Hootsuite)
Для начала вы отправляете в генератор часть контента, например пост в блоге или подкаст.
Затем он проанализирует содержимое и создаст подписи для просмотра и редактирования. После редактирования вы можете отправить их прямо в Hootsuite для планирования.
Некоторые вещи, которые следует помнить о Lately и любых других инструментах для создания контента на основе ИИ: во-первых, вы должны обучить его. Чтобы инструменты ИИ генерировали контент, который больше всего похож на вас или ваш бренд, они должны понимать ваш голос, контент и аудиторию. Вот почему Lately просит вас отправить длинную часть, прежде чем она сможет генерировать подписи.
Еще одна вещь, которую следует отметить в отношении контента, созданного ИИ, заключается в том, что его по-прежнему должен редактировать человек.
После того, как Lately создаст твиты на основе отправленного вами контента, вы сможете отредактировать их для озвучивания, ясности и контекста. В последнее время использует эти идеи для создания лучшего контента в следующий раз. Чем больше вы его используете, тем больше он будет походить на то, что ваш бренд действительно опубликует.
После того, как я создал подписи, написанные человеком, я использовал интеграцию Hootsuite Lately для создания похожих твитов с использованием тех же длинных фрагментов контента. Затем я набросал их в Hootsuite и использовал функцию рекомендуемого времени публикации, чтобы запланировать их.
Полученные результаты
Я проверял эффективность каждого твита примерно через 24 часа после публикации (жизненный цикл Твиттера движется быстро). Вот результаты:
Я собрал уровень вовлеченности для каждого твита, чтобы понять, как они работают. Ниже я рассмотрю конкретные показатели для каждого из них.
Твит № 1: Твит только для текста
Поскольку для этого эксперимента я использую инструмент искусственного интеллекта Lately, мне пришлось сосредоточиться на перефразировании длинных фрагментов контента для этих подписей.
Вот первый твит, который я написал для этого эксперимента. В этом твите я перефразировал цитату из статьи о рутинной работе фрилансера.
А вот результаты этого твита, согласно Hootsuite Analytics. Уровень вовлеченности составил 14,14%, всего 28 взаимодействий и 198 показов.
Что касается стиля, для меня это нормальный твит. Мне нравится добавлять голос через звездочки, и я обожаю использовать скобки в своих письмах. Утверждения в скобках (утверждения, которые уточняют или поясняют что-то и обычно заключают в скобки) — отличный способ передать дополнительную информацию и предоставить больше контекста (посмотрите, что я там сделал?). Кроме того, предложения со скобками просто добавляют дополнительный человеческий элемент, если вы спросите меня.
Все это говорит о том, что когда ИИ сгенерировал аналогичный твит из той же статьи, я не стал редактировать его, чтобы добавить свои обычные человеческие штрихи, потому что хотел посмотреть, как он будет работать сам по себе.
Вот результаты подписи, созданной ИИ. Уровень вовлеченности составил 4,06%, всего 5 взаимодействий и 123 показа.
Для этого первого сравнения твитов подпись, написанная человеком, показала себя лучше. Это из-за отсутствия скобок? Может быть, но, вероятно, нет.
Есть несколько факторов, которые могли повлиять на эффективность этого твита, поэтому давайте попробуем еще раз с другим типом твита.
Твит № 2: Твит со ссылкой
Для моего следующего сравнения я хотел посмотреть, как будет работать твит со ссылкой. Я перефразировал написанную мной статью о типах карьерного пути для людей, работающих в контент-маркетинге (в частности, внештатных и штатных должностях).
Вот твит, который я написал:
Со всей неуверенностью в работе, с которой многие сталкиваются в последнее время, эта статья, которую я написал для @superpathco , кажется своевременным напоминанием.
Фриланс не должен быть решением «все или ничего»! Многие люди, с которыми я говорил для этой статьи, делают это на стороне или в перерывах между работой. https://t.co/EI8rePLBuS
— Сэм Лорон (@Sam_Lauron) 8 февраля 2023 г.
И вот результаты этого твита. Уровень вовлеченности составил 8,47%, всего было 32 взаимодействия и 378 показов.
Этот твит содержал ссылку на статью и упоминание бренда, для которого я ее написал. У этого твита был больший охват, чем у моего предыдущего, и я подозреваю, что это потому, что бренд, который я упомянул, ретвитнул его. Я проверил встроенную аналитику Twitter на наличие дополнительных показателей, и этот твит получил 21 подробное раскрытие и пять кликов по ссылке. Интересный!
Для подписи, написанной ИИ, я недавно перефразировал ту же статью и создал для нее твит. Он также содержал ссылку и упоминание (которое мне пришлось добавить), но я ничего не изменил в тексте, который он сгенерировал.
«Приятно знать, что фриланс существует на тот случай, если моя карьера когда-нибудь снова приведет меня по этому пути!» Контент-маркетологи FT нередко берутся за внештатную работу на стороне или переходят между FT и внештатным сотрудником на протяжении всей своей карьеры. @superpathco
— Сэм Лорон (@Sam_Lauron) 16 февраля 2023 г.
Вот окончательные результаты этого твита. Он сгенерировал уровень вовлеченности 7,5%, всего 6 взаимодействий и 80 показов. Я также проверил аналитику Twitter для этого твита, и он получил одно подробное раскрытие и два клика по ссылке.
Мой твит, написанный человеком, превзошел твит, сгенерированный ИИ, в этом раунде. Хотя уровень вовлеченности был примерно таким же, твит, который я написал, получил в четыре раза больше показов, вероятно, потому, что его ретвитнули.
Сработала бы созданная ИИ подпись лучше, если бы ее также ретвитнули? Может быть. Получил бы он больше кликов по ссылкам, если бы имел больший охват? Возможно. Но вы также можете возразить, что его не ретвитили и на него не так часто кликали, потому что сам заголовок не был таким привлекательным.
Проведем еще один тест.
Твит №3: Твит с визуальной ссылкой
Для моего последнего сравнения твитов я хотел включить что-то визуальное, чтобы увидеть, как это повлияло на вовлеченность и охват. Для сравнения я использовал две статьи, которые написал для Hootsuite. (Опять же, поскольку я использую Lately для этого эксперимента, твиты должны были быть основаны на длинном фрагменте контента).
У каждого из них есть похожее миниатюрное изображение, и они будут одинаково отображаться в ленте. Кроме того, обе статьи охватывают схожую тему — социальную доступность — поэтому их содержание можно было бы честно сравнить.
Вот первый твит, которым я поделился с подписью, которую я написал.
Если вы работали в социальных сетях в течение последних нескольких лет, вы знаете, что цифровая доступность и инклюзивность являются главными приоритетами.
В моем последнем посте для @hootsuite я рассказываю, почему альтернативный текст Facebook — это один из способов сделать ваш контент более доступным и легко обнаруживаемым. https://t.co/huQ5AksuCg
— Сэм Лорон (@Sam_Lauron) 9 февраля 2023 г.
И вот как это было сделано:
Этот твит сгенерировал уровень вовлеченности 5,71%, всего 8 взаимодействий и 140 показов. Он получил пару лайков и один комментарий. Согласно собственной аналитике Twitter, этот твит также получил один клик по ссылке и пять подробностей.
Недавно я создал твит для другой статьи, которую я написал на аналогичную тему об автоматических подписях TikTok. Я должен отметить, что ИИ перефразировал статью для первой части твита, но мне пришлось добавить вторую строку для некоторого контекста и включить упоминание, как это было в моем первом твите.
Хотите, чтобы больше людей смотрело ваши видео в TikTok? Сделайте процесс просмотра максимально доступным и приятным, добавив автоматические субтитры.
Подробнее об автоматических подписях читайте в моей первой статье для @hootsuite: https://t.co/JhSjH0TQ0g.
— Сэм Лорон (@Sam_Lauron) 13 февраля 2023 г.
Вот результаты этого твита:
В целом, этот твит не сработал. У него почти не было охвата или вовлеченности — ни лайков, ни комментариев, ни ретвитов, ни переходов по ссылкам. Но он получил несколько расширений деталей.
В очередной раз твит, написанный человеком, превзошел текст, сгенерированный ИИ.
Что означают результаты?
В конечном счете, все мои твиты, написанные людьми, работали лучше, чем подписи, написанные искусственным интеллектом. У меня, по общему признанию, нет большого количества подписчиков в моем личном аккаунте в Твиттере, поэтому ни один из этих показателей не является слишком захватывающим. Но я думаю, что они демонстрируют (в очень небольшом масштабе), что более человечные твиты лучше резонируют на платформе.
Вот некоторые из моих выводов из этого эксперимента:
Субтитры, написанные искусственным интеллектом, могут сэкономить время
Скажу честно: может, я и писатель, но мне требуется уйма времени, чтобы написать твит, особенно тот, который перефразирует длинную статью. Я был поражен тем, как быстро инструмент ИИ смог придумать подписи, даже если они не были готовы к публикации.
Независимо от того, дается ли вам писать естественным образом или нет, придумывание креативных подписей каждую неделю отнимает время и энергию от ваших других задач, таких как разработка стратегии или взаимодействие с подписчиками. Поэтому, когда ваша работа состоит в том, чтобы писать десятки социальных подписей в любой день или неделю, использование инструмента ИИ может сэкономить вам много времени.
Такой инструмент, как Lately, особенно полезен, если вы используете Twitter для обмена длинным контентом, например сообщениями в блогах. Этот инструмент может создавать десятки подписей из одной части, а это значит, что вы можете создать месячную работу подписей в Твиттере за считанные минуты.
Надписи, написанные искусственным интеллектом, по-прежнему нуждаются в человеческом контакте
Поскольку Lately генерировал десятки подписей для каждой статьи, которую я ей дал, было множество подписей, которые не попали в список. Некоторые из них были приличными, но другие просто сбивали с толку и требовали много редактирования.
Если вы используете инструмент для создания подписей, вам все равно придется просматривать и редактировать их, по крайней мере, в начале — особенно для добавления голоса.
Инструменты ИИ обычно не понимают всего контекста твита и не сразу узнают голос вашего бренда. Большинство инструментов искусственного интеллекта необходимо тренировать, чтобы лучше понимать, что вы от них хотите, и правильно настраивать тон вашего бренда. Этим инструментам может потребоваться время, чтобы прижиться, но чем больше вы их используете и корректируете то, что они пишут, тем лучше они адаптируются.
Насколько напрямую влияют подписи, написанные ИИ, на охват? Жюри еще не вышло. В моем эксперименте все мои подписи, написанные людьми, имели больший охват, чем подписи, написанные ИИ, но это могло быть связано с тем, что сам контент резонировал больше. Трудно сказать, знала ли платформа, что твиты, написанные ИИ, на самом деле написаны ИИ. Но если бы мне пришлось угадывать, я бы сказал, что Twitter не наказывает вас за использование ИИ для написания ваших подписей.
В конечном счете, если вы собираетесь использовать ИИ для написания подписей в Твиттере, думайте о них больше как о отправной точке. Вам придется использовать свой социальный опыт, чтобы сделать их привлекательными и готовыми к публикации, но вы сможете вывести их из строя намного быстрее, чем если бы вы начинали с нуля.
Добавить комментарий