Как за 15 минут проанализировать с помощью ChatGPT контентyю стратегию конкурента в Telegram

В этой статье покажу, как быстро и бесплатно проанализировать контентную стратегию канала конкурента в Telegram c помощью ChatGPT.

Цели, которые ставим перед анализом:

1. Определим частоту публикаций в разное время дня, недели. Как использовать: найти оптимальное время для размещения контента.

2. Найти топ-30 успешных постов на основе просмотров и лайков. Как использовать: внедрить похожий контент в свой канал.

3. Найти ТОП-20 ключевых слов, которые наиболее чаще встречаются в успешных постах, исключая предлоги, союзы, частицы. Как использовать: употреблять их в создании контента, чтобы получать похожие реакции от ЦА.

4. Найти другие цели и инсайты на основе полученных данных.

Приступим к делу.

Для анализа нам нужна ссылка на канал конкурента, бот @ToCsvBot + Chat GPT (я использую 4-ю версию).

Шаг 1. Собираем список понравившихся каналов.

Для примера я использовал первый попавшийся — @comfortindetal.

Вставляем ссылку на канал в бот @ToCsvBot и получаем в результате выгрузку всех постов в 1 файле формата csv.

В выгрузке будет дата поста, его id, текст, кол-во просмотров, кол-во реакций.

Шаг 2. Загружаем полученный файл в Chat GPT

Импортируйте файл без изменений, т. к. все работы выполнит за вас искусственный интеллект.

Для анализа я использую бот Data Analyst — его можно бесплатно подключить в магазине GPT.

Вместе с прикреплённым файлом, полученном на шаге 1 пишем следующий промт:

«Загрузи данные в кодировке UTF-16, а также используется символ; в качестве разделителя. Интерпретируйте все данные из полученной таблицы. Когда ты поймёшь все аспекты, скажи: я готов к следующему шагу.»

После загрузки файла приступим к анализу.

Шаг 3. Определить частоту публикаций в разное время дня, недели.

Для этого вводим следующий промт:

«Проанализируй частоту публикаций по дням недели и часам дня, найди закономерности.

Сформулируй выводы в виде структурированного списка и графиков».

В результате анализа вы получите график и выводы, как здесь:

(Результаты промта в виде графиков)

Можно предположить, что администраторы канала изучают свою аудиторию и выбирают наиболее эффективные время и день публикации.

Для данного канала можно определить, что количество публикаций по дням недели относительно равномерное с небольшим спадом на выходных.

При этом стоит выделить наиболее частое время публикаций — это:

С 7 до 8, с 9 до 10, с 12 до 13, с 14 до 15, и с 17 до 18. То, что мы искали.

Если провести дополнительный анализ, то можно определить успешное время для публикаций, исходя из взаимодействий аудитории с контентом (просмотров, лайков, комментариев) в зависимости от времени суток.

Шаг 4. Определить ТОП-30 постов на основе просмотров и лайков

Для этого введите соответствующий промт:

«Определи топ 30 самых успешных постов на примере просмотров и лайков. Результат выведи в виде таблицы в формате xlsx».

В результате вы получите таблицу с множеством данных, среди которых текст поста и ID объявления. Имея ID объявления, вы сможете за 30 секунд в Excel подставить название канала и таким образом получить ссылку на каждый отдельный пост для анализа визуалов.

Здесь стоит отметить, что в данном случае мы анализируем контент канала за все время его существования.

Шаг 5. Найдём ТОП-20 ключевых слов

Можно найти топ 20 ключевых слов, которые повторяются в успешных сообщениях или во всех публикациях. Нас интересует первый вариант.

Для этого необходимо ввести промт:

«Найди в ТОП-30 публикациях 20 наиболее повторяющихся ключевых слов. Выведи их списком. Исключи предлоги, союзы, частицы».

Вероятно, вы знаете, что цифры в заголовках повышают CTR у рекламных объявлений в Яндекс. Директ. Так и здесь использование некоторых слов может вызвать похожие реакции у ЦА.

Вывод

Полученная информация может быть использована для поиска новых инсайтов, оптимизации контентной стратегии своего канала, улучшения взаимодействия с аудиторией и повышения общей эффективности коммуникации.

Возможно, у вас появятся другие идеи для анализа на основе выгруженных данных. Буду рад познакомиться с ними в комментариях.

Надеюсь, статья была для вас полезной.