모두가 AI에 대해 이야기하고 트위터에 글을 올립니다. 지금쯤이면 모두 들었을 것입니다. AI가 글을 더 잘 쓰도록 도와줄 수 있습니다. AI는 트윗을 더 빠르게 할 수 있도록 도와줍니다. AI가 당신의 작업에 올 것입니다(그 이론은 그냥 버리자 – AI는 대체품이 아니라 도구입니다).
그러나 AI가 소셜 서명의 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니까?
바쁜 소셜 미디어 마케터로서 저는 콘텐츠 제작 프로세스를 단순화하고 가속화할 수 있는 모든 것을 좋아합니다. 그러나 우리는 AI의 사용이 특히 Twitter에서 실제로 참여와 도달 범위에 영향을 미치는지 알아보고 싶었습니다.
사람이 작성한 서명이 AI가 작성한 서명보다 참여도와 도달 범위가 더 큽니까? Twitter 알고리즘은 AI가 작성한 트윗에 불이익을 주나요? 알아보기 위해 실험을 했습니다.
가설: 사람이 작성한 Twitter 캡션은 AI가 작성한 캡션보다 더 많은 관심과 도달을 얻을 것입니다.
우리의 교육적 추측은 사람이 작성한 트위터 캡션이 AI가 작성한 것보다 더 많은 참여와 도달을 얻을 것이라는 것입니다.
트위터는 대화 플랫폼입니다. 사람들은 목소리가 맑은 트윗을 좋아하고, 트위터 사용자는 다른 사람들과 소통하기를 좋아합니다. 우리는 사람들이 사람에게서 온 것처럼 들리지 않는 트윗에 매력을 느끼지 않을 것이라고 생각합니다.
하지만 트윗이 AI에 의해 작성되었는지 아닌지 사람들이 정말 알 수 있을까요? 그렇다면 도달 범위와 참여도에 어떤 영향을 미칠까요?
그런 다음 콘텐츠를 구문 분석하고 보고 편집할 캡션을 만듭니다. 편집한 후에는 계획을 위해 Hootsuite에 직접 제출할 수 있습니다.
Lately 및 기타 AI 콘텐츠 생성 도구에 대해 기억해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다. 먼저, 이를 훈련시켜야 합니다. AI 도구가 귀하 또는 귀하의 브랜드와 가장 유사한 콘텐츠를 생성하려면 귀하의 목소리, 콘텐츠 및 청중을 이해해야 합니다. 이것이 Lately가 캡션을 생성하기 전에 긴 부분을 제출하도록 요청하는 이유입니다.
AI로 생성된 콘텐츠에 대해 주목해야 할 또 다른 사항은 여전히 사람이 편집해야 한다는 것입니다.
Lately가 귀하가 제출한 콘텐츠를 기반으로 트윗을 생성하면 사운드, 명확성 및 맥락을 위해 트윗을 편집할 수 있습니다. 최근에 이러한 아이디어를 사용하여 다음에 더 나은 콘텐츠를 만듭니다. 더 많이 사용할수록 브랜드가 실제로 게시할 내용과 더 유사해집니다.
사람 캡션을 만든 후 Hootsuite Lately 통합을 사용하여 동일한 긴 콘텐츠를 사용하여 유사한 트윗을 만들었습니다. 그런 다음 Hootsuite에서 스케치하고 추천 게시 시간 기능을 사용하여 예약했습니다.
결과
게시된 지 약 24시간 후에 각 트윗의 성능을 테스트했습니다(트위터의 수명 주기는 빠르게 움직입니다). 결과는 다음과 같습니다.
작동 방식을 이해하기 위해 각 트윗의 참여율을 수집했습니다. 아래에서는 각각에 대한 특정 지표를 고려할 것입니다.
트윗 #1: 텍스트 전용 트윗
이 실험을 위해 Lately AI 도구를 사용하고 있기 때문에 이러한 캡션에 대한 긴 콘텐츠를 다시 표현하는 데 집중해야 했습니다.
다음은 이 실험을 위해 작성한 첫 번째 트윗입니다. 이 트윗에서 저는 프리랜서의 자질구레한 일에 관한 기사의 인용문을 인용했습니다.
Hootsuite Analytics에 따르면 이 트윗의 결과는 다음과 같습니다. 참여율은 총 28회의 상호작용과 198회 노출로 14.14%였습니다.
스타일 측면에서 이것은 저에게 일반적인 트윗입니다. 나는 별표를 통해 음성을 추가하는 것을 좋아하고 이메일에 괄호를 사용하는 것을 좋아합니다. 괄호로 묶인 진술(무언가를 명확하게 하거나 명확히 하고 일반적으로 괄호로 묶인 진술)은 추가 정보를 전달하고 더 많은 맥락을 제공하는 좋은 방법입니다(제가 거기에서 무엇을 했는지 보세요?). 또한 괄호 안의 문장은 당신이 저에게 묻는다면 추가적인 인간적 요소를 추가할 뿐입니다.
이 말은 AI가 동일한 기사에서 유사한 트윗을 생성했을 때 자체적으로 어떻게 작동하는지 보고 싶었기 때문에 평소 인간적인 손길을 추가하기 위해 편집하지 않았다는 것입니다.
다음은 AI가 생성한 서명의 결과입니다. 참여율은 단 5회의 상호작용과 123회의 노출로 4.06%였습니다.
트윗의 첫 번째 비교에서는 사람이 쓴 캡션이 더 나았습니다. 누락된 괄호 때문인가요? 그럴 수도 있지만 아닐 수도 있습니다.
이 트윗의 효과에 영향을 미쳤을 수 있는 몇 가지 요인이 있으므로 다른 유형의 트윗으로 다시 시도해 봅시다.
트윗 #2: 링크가 포함된 트윗
다음 비교를 위해 링크가 있는 트윗이 어떻게 작동하는지 확인하고 싶었습니다. 나는 콘텐츠 마케팅(특히 프리랜서 및 사내 직책)에서 일하는 사람들을 위한 진로 유형에 대해 내가 쓴 기사를 다른 말로 표현했습니다.
내가 쓴 트윗은 다음과 같습니다.
많은 사람들이 최근에 다루어 온 모든 직업 불안으로 인해 제가 @superpathco 에 쓴 이 기사는 시의적절한 알림인 것 같습니다.
프리랜서는 모 아니면 도의 결정이 되어서는 안 됩니다! 이 기사를 위해 내가 이야기한 많은 사람들은 부업이나 직장 사이에서 그것을 합니다. https://t.co/EI8rePLBuS
그리고 다음은 이 트윗의 결과입니다. 참여율은 32회의 상호작용과 378회 노출로 8.47%였습니다.
이 트윗에는 기사에 대한 링크와 내가 작성한 브랜드에 대한 언급이 포함되어 있습니다. 이 트윗은 이전 트윗보다 더 많은 도달 범위를 가졌고 제가 언급한 브랜드가 리트윗했기 때문이라고 생각합니다. 추가 메트릭에 대한 Twitter의 내장 분석을 확인했으며 이 트윗은 21개의 세부 정보 공개와 5개의 링크 클릭을 받았습니다. 흥미로운!
AI가 쓴 캡션의 경우 최근에 같은 기사를 다른 말로 바꿔서 트윗을 작성했습니다. 또한 링크와 멘션(추가해야 함)이 포함되어 있지만 생성된 텍스트에서 아무 것도 변경하지 않았습니다.
“내 경력이 나를 다시 이 길로 인도할 경우를 대비하여 프리랜서가 존재한다는 사실을 알게 되어 기쁩니다!”FT 콘텐츠 마케터가 부업으로 프리랜서 작업을 맡거나 경력 전반에 걸쳐 FT와 프리랜서 사이를 오가는 것은 드문 일이 아닙니다. @슈퍼패스코
다음은 이 트윗의 최종 결과입니다. 단 6회의 상호작용과 80회 노출로 7.5%의 참여율을 생성했습니다. 나는 또한 이 트윗에 대한 Twitter 분석을 확인했고 상세 공개 1건과 링크 클릭 2건을 받았습니다.
이번 라운드에서 내 사람이 쓴 트윗이 AI가 생성한 트윗을 능가했습니다. 참여율은 거의 같았지만 내가 쓴 트윗은 리트윗되었기 때문에 4배나 많은 노출 수를 얻었습니다.
AI가 생성한 캡션도 리트윗되면 더 잘 작동할까요? 아마도. 도달 범위가 더 넓다면 더 많은 링크 클릭을 얻을 수 있을까요? 아마도. 그러나 헤드라인 자체가 매력적이지 않았기 때문에 리트윗되거나 클릭되지 않았다고 주장할 수도 있습니다.
다른 테스트를 해봅시다.
트윗 #3: 비주얼 링크 트윗
마지막 트윗 비교를 위해 참여와 도달 범위에 어떤 영향을 미치는지 보기 위해 시각적인 것을 포함하고 싶었습니다. 비교를 위해 Hootsuite에 대해 작성한 두 개의 기사를 사용했습니다. (다시 말하지만 이 실험에 Lately를 사용하고 있으므로 트윗은 긴 콘텐츠를 기반으로 해야 합니다.)
각각 유사한 썸네일 이미지를 가지며 피드에서 동일하게 나타납니다. 또한 두 기사 모두 사회적 접근성이라는 유사한 주제를 다루므로 내용을 공정하게 비교할 수 있습니다.
제가 쓴 캡션과 함께 공유한 첫 번째 트윗입니다.
지난 몇 년 동안 소셜 미디어에서 일했다면 디지털 접근성과 포용성이 최우선 과제라는 것을 알고 계실 것입니다.
@hoosuite의 최신 게시물에서 Facebook 대체 텍스트가 콘텐츠에 더 쉽게 접근하고 검색할 수 있도록 만드는 한 가지 방법인 이유를 설명합니다. https://t.co/huQ5AksuCg
대체로 이 트윗은 작동하지 않았습니다. 도달률이나 참여도가 거의 없었습니다. 좋아요, 댓글, 리트윗, 링크 클릭이 없었습니다. 그러나 몇 가지 세부 확장을 받았습니다.
다시 한 번, 사람이 작성한 트윗이 AI가 생성한 텍스트를 능가했습니다.
결과는 무엇을 의미합니까?
궁극적으로 인간이 작성한 모든 트윗은 AI가 작성한 캡션보다 더 나은 성과를 보였습니다. 내 개인 트위터 계정에 팔로워가 많지 않다는 것을 인정하기 때문에 이 숫자 중 어느 것도 너무 흥미롭지 않습니다. 그러나 나는 그들이 더 많은 사람의 트윗이 플랫폼에서 더 잘 공감한다는 것을 (아주 작은 규모로) 보여주고 있다고 생각합니다.
이 실험에서 제가 발견한 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.
인공지능이 쓴 자막으로 시간을 절약할 수 있습니다
솔직히 작가지만 트윗, 특히 긴 글을 패러프레이즈하는 트윗을 작성하는 데 시간이 오래 걸립니다. 게시할 준비가 되지 않은 캡션을 AI 도구가 얼마나 빨리 생각해낼 수 있는지에 놀랐습니다.
타고난 글쓰기 능력이 있든 없든 매주 창의적인 캡션을 작성하려면 전략을 세우거나 팔로워와 소통하는 것과 같은 다른 작업에서 시간과 에너지를 소비해야 합니다. 따라서 하루 또는 한 주에 수십 개의 소셜 캡션을 작성해야 하는 경우 AI 도구를 사용하면 많은 시간을 절약할 수 있습니다.
Lately와 같은 도구는 Twitter를 사용하여 블로그 게시물과 같은 긴 콘텐츠를 공유하는 경우에 특히 유용합니다. 이 도구는 한 조각에서 수십 개의 캡션을 만들 수 있으므로 한 달 분량의 Twitter 캡션 작업을 몇 분 만에 만들 수 있습니다.
AI가 쓴 글자는 여전히 인간의 접촉이 필요합니다
Lately는 내가 제공한 모든 기사에 대해 수십 개의 캡션을 생성했기 때문에 목록에 포함되지 않은 캡션이 많았습니다. 그들 중 일부는 괜찮았지만 다른 일부는 혼란스럽고 많은 편집이 필요했습니다.
캡션 도구를 사용하는 경우 적어도 처음에는 특히 음성을 추가하기 위해 캡션 도구를 검토하고 편집해야 합니다.
AI 도구는 일반적으로 트윗의 전체 맥락을 이해하지 못하고 브랜드의 목소리를 즉시 인식하지 못합니다. 대부분의 AI 도구는 원하는 작업을 더 잘 이해하고 브랜드에 적합한 분위기를 설정하기 위해 교육을 받아야 합니다. 이러한 도구를 파악하는 데 시간이 걸릴 수 있지만 더 많이 사용하고 작성한 내용을 수정할수록 더 잘 적응합니다.
AI가 작성한 캡션은 도달 범위에 어떤 직접적인 영향을 미칩니까? 배심원은 아직 나오지 않았습니다. 내 실험에서 인간이 작성한 모든 캡션은 AI가 작성한 캡션보다 도달 범위가 더 넓었지만 이는 콘텐츠 자체가 더 큰 공감을 불러일으켰기 때문일 수 있습니다. AI가 작성한 트윗이 실제로 AI가 작성한 것임을 플랫폼이 알고 있었는지 여부를 말하기는 어렵습니다. 하지만 제가 추측해야 한다면 트위터는 AI를 사용하여 캡션을 작성하는 것에 대해 불이익을 주지 않는다고 말하고 싶습니다.
궁극적으로 AI를 사용하여 Twitter 캡션을 작성하려는 경우 출발점으로 생각하십시오. 소셜 경험을 활용하여 매력적이고 게시 준비가 되도록 만들어야 하지만 처음부터 시작하는 것보다 훨씬 빠르게 삭제할 수 있습니다.
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