670+ тысяч открытий набрали мои статьи на VC.ru. Вот 3 способа, как ChatGPT помогает мне находить темы

Я создаю подборки, гайды, лонгриды. Идеи беру не с потолка. Изучаю спрос на блог-платформе и других источниках.

Помогает ChatGPT.

Нет, я не пишу статьи по темам, выдуманным нейросетью.

Моя контент-стратегия построена на статистике чужих публикаций. Просмотры, закладки, заголовки - я об этом.

Например, я анализирую ленту постов VC.ru и вижу, какие статьи зашли на площадке. На их основе я и создаю новый контент.

Примеры:

Как любой долгоиграющий автор, я снимаю метрику своих публикаций.

Вот, например, гайды:

Статьи приводят читателей в телеграм-канал Бегин.

Это бесплатный органический трафик.

За последний год на канал подписалось 10+ тысяч подписчиков:

Отчеты ChatGPT помогают мне мне понять, что нужно людям.

Делюсь своими способами анализа контента.

Их можно подстроить под любой блог.

Начнем.

Я выкладываю статьи на VC.ru, поэтому, логично посмотреть, какие темы заходят аудитории именно этой площадки.

Для этого я отправляюсь в раздел, который лучше всего подходит к моей нише. Я пишу о контенте и бизнесе с завязкой на нейросети, поэтому открываю раздел «AI».

Отсортируем ленту по постам за месяц.

Лучше искать свежие материалы.

Так больше шансов найти трендовые темы, которые еще не выдохлись. Можно собрать темы и за год, но пользы от них спустя время, когда интерес аудитории иссяк, почти нулевой.

Копирую вручную сверху вниз 30-100 постов вместе с заголовками, датами, просмотрами и прочим.

Заношу в текстовый файл.

Загружаю его в ChatGPT, ставлю режим «Thinking».

Сперва посмотрим какие темы в спросе.

Промт:

Ты — эксперт по онлайн-таблицам. Сделай две таблицы: 1) ТОП-25 постов по числу просмотров, 2) ТОП-25 постов по числу закладок. Содержимое таблиц: номер, дата, автор, заголовок (такой же длины как в файле), просмотры, закладки. Чтобы ты понял содержимое поста в ленте, ознакомься с примером: пост "Пять главных ошибок при внедрении ИИ: как изменить бизнес с помощью новой технологии" содержит 46 реакций, 25 комментариев, 25 закладок, 419 тысяч просмотров.

Обрати внимание на последнюю часть промта, то есть пример, в котором я описал содержимое поста.

Это нужно, чтобы нейросеть распознала данные корректно.

Впрочем нет полной гарантии, что чат-бот не перепутает скажем закладки и просмотры. На всякий случай стоит пробежаться по таблице, проверит выборочно корректность цифр.

Итак, смотрим отчет:

Топы по просмотрам и по закладкам.

В первой таблице мы наблюдаем вирусные темы.

Часто это новости. Есть и рекламные статьи (Альфа-банк, Яндекс и др.), они набрали кучу просмотров в ленте и в статьях авторов.

Вторая таблица, с закладками, содержит список так называемого «полезного контента». Тут гайды, подборки, разборы с цифрами, кейсы «как повторить». Это контент, к которому возвращаются.

Что это дает?

Просмотры дают нам представление о том, что в тренде, а закладки — о том, что люди считают полезным.

Вирусные темы хороши для быстрых публикаций (небольшая статья, ее цель собрать трафик на пике тренда).

А посты с большим числом закладок — это фундамент для статей, которые будут собирать трафик неделями или даже месяцами (к открытиям в ленте добавляются пересылки в соцсети, а если материал хорошо проработан с точки зрения SEO, то пойдет органика из поиска).

Расскажу, как я анализирую топовые темы по просмотрам.

Бренды платят за продвижение своих материалов в блог-платформе. Резонно предположить, что их статьи дают стабильный трафик читателей и клиентов.

То есть их темы проверены, они точно рабочие.

Что ж, я беру на заметку «главные ошибки при внедрении ИИ», «создали 800 приложений с помощью ИИ».

Эти темы подходят моему блогу.

Позже из моих заметок они могут перекочевать в финальный контент-план или пойдут на выкид.

Из новостей я узнаю:

сейчас много говорят о «браузере Comet», «стартапе Higgsfield AI», «видео Sora 2», «редакторе Nano Banana».

Что из того?

Эти ИИ-инструменты вдруг стали очень популярными. Люди хотят не просто знать о них больше, они хотят понять, как применять их в жизни, работе и бизнесе.

Мне стоит написать с ними обзор, гайд или подборку.

И поскорее.

Через одну-две недели, когда тему подхватят конкуренты, интерес к инструментам просядет в два-три раза.

Загружаю в нейросеть тот же файл.

Промт:

Ты — контент-стратег. Проанализируй ленту топовых постов блог-платформы VC.ru в разделе «AI», расскажи: 1) 5 самых популярных тем на площадке + объясни почему они востребованы + примеры ключевых материалов, 2) 5 примеров новых статей по каждой теме из пункта 1 + объясни почему они зайдут на площадке. Покажи в виде удобного дайджеста из двух разделов с заголовками и форматированием. Объясняй своими словами как эксперт студенту.

Пример отчета:

В итоге я получаю отчет с рейтингом тем-лидеров и примеры статей, которые могут зацепить людей на площадке.

Изучаю.

Выписываю идеи.

Например, из моего отчета видно, что людей интересует: как работать с Sora 2, как бизнес применяет ИИ в России, моральные дилеммы, связанные с ИИ, гайды и промты по конкретным нейросетям, которые можно сохранить на будущее.

У меня нет мыли брать все эти темы в работу.

Чаще всего я нахожу здесь подтверждение своих гипотез:

«Ага, до этого я видел, как много просмотров набирают ролики Sora 2 в TikTok и телеграм-каналах, а теперь убедился, что на VC.ru интерес закрепился и перешел в тренд».

Такие совпадения — лучший сигнал того, что тема соберет трафик.

Заключительная часть отчета содержит идеи для новых статей.

Прелесть в том, что все эти подсказки основаны на статистике реальных материалов, которые были востребованы на VC.ru.

Некоторые заголовки я сразу копирую в заметки, в них есть потенциал.

А вот способ получить больше идей.

Промт:

Проанализируй топовые посты на VC.ru и разработай по 5 лучших тематик для статей в форматах: гайд, подборка, обзор, новость, аналитика. Покажи в виде списка цепляющих заголовков.

ChatGPT извлекает из заголовков фразы, получивших больше всего просмотров в ленте.

Например:

И строит из них готовые формулы.

Примеры:

Эти формулы я использую как шаблон цепляющего заголовка для новой статьи (как это сделать разберем ниже).

Переходим снова на VC.ru.

На этот раз проверим Маркетинг.

Отсортируем ленту по топовым постам за месяц.

Копируем сотню карточек постов со всем содержимым.

Сохраняем в файл.

Загружаем в ChatGPT.

Промт:

Проанализируй список самых популярных заголовков на VC.ru и метрику к ним (число голосов и комментариев). Твоя задача: 1) найти паттерны в заголовках топовых постов и на их основе составь 5 шаблонов «формулы» цепляющего заголовка, 2) объясни как авторы цепляют читателей в ленте (например, что обещают, какая выгода видна сразу, длина заголовка, наличие триггера, какие эмоции вызывает, какую проблему или боли решает), 3) составь ТОП-10 тематик, объясни почему они зашли аудитории.

ChatGPT проанализирует ленту VC.ru и выдаст пять шаблонов заголовков, которые чаще всего просматривают на площадке.

Представим, что я написал новую статью «Как люди зарабатывают на нейросетях» и мне нужен цепляющий заголовок.

Я выбираю нужный мне шаблон и ввожу промт:

Разработай цепляющий заголовок для статьи [название] на основе шаблонов: [шаблоны]

Пример:

Заголовки, написанные нейросетью, звучат малость неестественно. Не так как бы написал автор-профессионал.

Но основа рабочая.

То есть это заголовки, которые содержат крючок: цифра, срок, выгода, обещание, страх упустить что-то и прочее.

Я выбираю лучшие или генерирую вторую партию.

Затем переписываю заголовки по-своему.

В итоге остается один, который мне понравился, и можно выкладывать статью.

В остальной части отчета смотри на приемы как авторы цепляют читателей в ленте.

Например, из моего отчета становится ясно, что большинство авторов вставляют в заголовки цифры «313 заявок», «рост выручки до 7 млн» (доказательство результата) и часто начинают заголовок с личной истории «Как я…» (вызывает доверие через личный опыт, который можно повторить).

Еще есть список трендовых тем.

Выпиши те, что подходят под твою нишу.

Пригодится для мозгового штурма.

Нужно выгрузить историю постов своего телеграм-канала (или чужого из своей ниши), а затем, проанализировать данные в нейросети через режим глубокого исследования (Deep Research).

Так можно понять какие темы нравятся аудитории.

Но этим анализ не ограничивается.

Исследовав закономерности, нейросеть расскажет о потребностях и болях аудитории, как изменились ее интересы спустя время, какие темы выдохлись и прочее.

Готово.

В файле будут тексты, реакции, даты, ссылки, эмодзи, хэштеги.

Инструкция в картинках:

Загружаем в ChatGPT.

Ставим режим «Глубокое исследование».

Промт:

Чат-бот задаст наводящие вопросы.

Нужно ответить на них, это добавит контекста по задаче.

Через несколько минут отчет будет готов.

Так выглядит анализ моего канала (получился двенадцати страничный отчет, тут полная версия):

Меня интересует раздел с «постами, которые стоит перезапустить или выпустить продолжение». Тут чат-бот выписывает темы, которые уже вызвали интерес у аудитории.

Это проверенные идеи.

Я подумаю о том, чтобы создать новый контент на их основе.

Так больше шансов попасть в ожидания читателей и получить трафик с блог-платформ.

Остальные разделы я прочитаю, чтобы лучше понять хотелки людей, то есть это вспомогательная информация.

Без нейросетей.

Подойдет, если у автора уже есть аудитория.

Я прямо спрашиваю подписчиков канала Бегин что они хотят читать. Выкладываю опрос со списком лучших тем из своего контент-плана, через пару дней смотрю результат. Из тем с большим числом голосов создаю статьи.

Часто кто-то пишет в комментарии и я забираю идею подписчика.

Я не гадаю, что может «зайти», а строю контент-стратегию вокруг реальных интересов людей.

Могу ли я знать наперед, что статью хорошо примут в блог-платформе и в телеграм-канале?

Нет, конечно.

Покажет время.

Поставь сердечко и напиши в комментариях.

Присоединяйся к 12 000+ подписчиков в Бегин, где я делюсь опытом работы с нейросетями и выкладываю полезные подборки.