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 к вам на работу (давайте просто отбросим эту теорию — ИИ — это инструмент, а не замена).
Но может ли ИИ помочь вашим социальным подписям работать лучше?
Как занятой маркетолог в социальных сетях, я люблю 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.
Имеют ли подписи, написанные человеком, большую вовлеченность и охват, чем подписи, написанные искусственным интеллектом? Наказывает ли алгоритм Twitter твиты, написанные ИИ? Я провел эксперимент, чтобы выяснить это.
Гипотеза: подписи в Твиттере, написанные людьми, привлекут больше внимания и охвата, чем подписи, написанные искусственным интеллектом.
Наше обоснованное предположение состоит в том, что подписи в Твиттере, написанные людьми, получат больше внимания и охвата, чем те, которые написаны ИИ.
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 для текста, два твита со ссылками и два твита с изображениями.
Для составления твитов, созданных искусственным интеллектом, я использовал Lately, инструмент, который перенаправляет длинный контент в социальные подписи размером с укус.
(Бонус: вы можете подключить приложение Lately к Hootsuite, чтобы настраивать, планировать и автоматически публиковать свои сообщения прямо на панели инструментов Hootsuite)
Затем он проанализирует содержимое и создаст подписи для просмотра и редактирования. После редактирования вы можете отправить их непосредственно в Hootsuite для планирования.
Некоторые вещи, которые следует помнить о Lately и любых других инструментах для создания ИИ-контента: во-первых, вы должны обучить его. Чтобы инструменты искусственного интеллекта могли создавать контент, наиболее похожий 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 сгенерирует твиты на основе отправленного вами контента, вы сможете отредактировать их для улучшения звучания, 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 похож на то, что на самом деле будет публиковать ваш бренд.
После того, как я создал человеческие подписи, я использовал интеграцию Hootsuite Lately для создания похожих твитов с использованием тех же длинных фрагментов контента. Затем я набросал их в Hootsuite и использовал предложенную функцию времени публикации, чтобы запланировать их.
Полученные результаты
Я проверил эффективность каждого твита примерно через 24 часа после его 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 Lately AI, 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 работе фрилансера.
А вот результаты этого твита, согласно Hootsuite Analytics. Уровень вовлеченности составил 14,14%, всего было 28 взаимодействий и 198 показов.
По стилю для меня это нормальный твит. Мне нравится добавлять голос с помощью звездочек, и я люблю использовать круглые скобки в своих электронных письмах. Утверждения в квадратных скобках (утверждения, которые что-то проясняют или проясняют и обычно заключены в круглые скобки) — отличный способ передать дополнительную информацию и предоставить больше контекста (посмотрите, что я там сделал?). Кроме того, если вы спросите меня, предложения в скобках просто добавляют дополнительный человеческий элемент.
Все это к тому, что когда ИИ сгенерировал аналогичный твит из той же статьи, я не стал редактировать его, добавляя свои обычные человеческие штрихи, потому что хотел посмотреть, как он будет работать сам по себе.
Вот результаты сгенерированной ИИ подписи. 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 ненадежностью работы, с которой многие столкнулись 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
И вот результаты этого твита. Уровень вовлеченности составил 8,47% при 32 взаимодействиях и 378 показах.
Этот твит содержал ссылку на статью и упоминание бренда, для которого я ее написал. Этот твит имел больший охват, чем мой предыдущий твит, и я подозреваю, что это потому, что бренд, о котором я упоминал, ретвитнул его. Я проверил встроенную аналитику Twitter на наличие дополнительных показателей, и этот твит получил 21 подробное раскрытие информации и пять кликов по ссылкам. 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 сгенерированном тексте.
«Приятно знать, что фриланс существует на тот случай, если моя карьера когда-нибудь снова приведет меня по этому пути!» Нередко контент-маркетологи FT берутся за внештатную работу на стороне или переключаются между FT и фрилансом на протяжении всей своей карьеры. @superpathco
Вот окончательные результаты этого твита. Уровень вовлеченности составил 7,5% при 6 взаимодействиях и 80 показах. 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.
Будет ли подпись, созданная ИИ, работать лучше, если ее также ретвитят? Может быть. Получил бы он больше кликов по ссылкам, если бы у него был больший охват? Может быть. 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 визуальными ссылками
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 отображаться одинаково в ленте. Кроме того, обе статьи охватывают схожую тему — социальную доступность — поэтому их содержание можно было бы справедливо 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 объясняю, почему альтернативный текст Facebook — это один из способов сделать ваш контент более доступным и легко обнаруживаемым. https://t.co/huQ5AksuCg
Этот твит сгенерировал уровень вовлеченности 5,71%, в общей сложности 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. 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.
Вы хотите, чтобы больше людей смотрело ваши видео в TikTok? Сделайте просмотр максимально доступным и приятным, добавив автоматические субтитры.
Подробнее об автоматических подписях читайте в моей первой статье для @hootsuite: https://t.co/JhSjH0TQ0g.
В общем, этот твит не сработал. У него почти не было охвата или участия — ни лайков, ни комментариев, ни ретвитов, ни переходов по ссылкам. Но он получил несколько расширений деталей.
В очередной раз твит, написанный человеком, превзошел текст, созданный искусственным интеллектом.
Что означают результаты?
В конечном счете, все мои твиты, написанные людьми, работали лучше, чем подписи, написанные искусственным интеллектом. У меня, по общему признанию, не так много подписчиков в моем личном аккаунте в Твиттере, поэтому ни одно из этих чисел не является слишком захватывающим. Но я думаю, что они демонстрируют (в очень небольшом масштабе), что больше человеческих твитов лучше резонируют на платформе.
Вот некоторые из моих выводов из этого эксперимента:
Субтитры, написанные искусственным интеллектом, могут сэкономить время
Честно говоря, я могу быть писателем, но мне требуется много 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, хорошо ли вы пишете от природы или нет, придумывание креативных подписей каждую неделю отнимает время и энергию от ваших других задач, таких как разработка стратегии или взаимодействие с вашими 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, что означает, что вы можете создать месячную работу над подписями в Твиттере за считанные минуты.
Надписи, написанные искусственным интеллектом, по-прежнему нуждаются в человеческом контакте
Поскольку в последнее время для каждой статьи, которую я дал, создавались десятки подписей, многие подписи 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 субтитров, вам все равно придется просмотреть и отредактировать их, по крайней мере на начальном этапе, особенно для добавления голоса.
Инструменты ИИ обычно не понимают всего контекста твита и не сразу распознают голос вашего бренда. Большинство инструментов искусственного интеллекта необходимо обучать, чтобы лучше понимать, что вы от них хотите, и задавать правильный тон для 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.
Как напрямую подписи, написанные ИИ, влияют на охват? Жюри еще не вышло. В моем эксперименте все подписи, написанные людьми, имели больший охват, чем подписи, написанные ИИ, но это могло быть связано с тем, что сам контент вызывал больший резонанс. 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 удалить их намного быстрее, чем если бы вы начинали с нуля.
