Es gibt nichts Schlimmeres, als ein paar Stunden lang an einem ausführlichen, langen Social-Media-Beitrag zu arbeiten, nur um dann zu sehen, dass er ein paar Likes bekommt. Und dann, wenn Sie Ihren Feed überprüfen, gibt es einen Influencer, der einen 2-Satz-Soundbite geteilt hat, der Zehntausende von Aufrufen, Hunderte von Likes und Dutzende von Kommentaren erhalten hat. Da ich selbst ein überzeugter Anhänger von „langen Posts und keinem Engagement“ bin, beschloss ich zu prüfen, ob KI mir dabei helfen könnte, mein Social-Media-Marketing und meine Online-Präsenz zu verbessern. Hier erfahren Sie, was ich getan habe und wie es funktioniert hat. Ich habe einige Vorlagen- und Framework-Downloads zusammengestellt, um Ihnen beim Kopieren dieser Methode zu helfen. Sie können diese hier auf meiner Website anfordern. Meine KI-Content-Marketing-Strategie auf hohem Niveau Wie oben erwähnt, werden viele meiner Social-Media-Beiträge häufig übersehen und ignoriert. Es gibt jedoch viele Leute da draußen, die weniger Berufserfahrung haben als ich und Millionen von Followern haben. Sie wissen etwas, was ich nicht weiß, und so beschloss ich, herauszufinden, was sie tun und sagen. Die grundsätzlichen Ratschläge sind überall gleich. Teilen Sie „nützliche“ Inhalte (auch wenn der Geber dieses Ratschlags nutzlose Inhalte teilt) Seien Sie konsequent Teilen Sie Dinge, die Menschen dazu bringen, sich zu engagieren Engagieren Sie sich mit anderen Ziemlich normaler Rat. Als ich anfing, mich mit der Art von Beiträgen zu befassen, die Leute teilen, die im Social-Media-Wachstum bekannt sind und denen man vertraut, habe ich gesehen, dass sie viel Engagement für Beiträge wie den folgenden von Justin Welsh erhielten. Es ist ein kurzer Beitrag. Ein toller kleiner Soundbite, der den Leuten leicht gefällt. Wie Sie sehen können, hat dieser Beitrag 835 Likes, fast 45.000 Aufrufe und 149 Kommentare. Das allein interessiert mich nicht. Das sind eigentlich Eitelkeitskennzahlen. Sondern was den Leuten gefällt Justin macht es so gut, Beiträge wie die oben genannten zu verwenden, um die Reichweite zu erhöhen, und dann andere Beiträge zu verwenden, um den Verkehr auf seine Website zu lenken. Dort können sie die E-Mail-Adresse erfassen und die Beziehung pflegen, bis der Kunde zum Kauf bereit ist. Darüber habe ich bereits mit Eddie Shleyner und seiner großartigen Verlobungsschleife geschrieben. Ich möchte Menschen von sozialen Netzwerken zu meinen eigenen Kanälen bewegen. Ich dachte, dass ich durch das Teilen einiger Beiträge wie dem von Justin oben möglicherweise die Zielgruppe in den sozialen Netzwerken vergrößern und dadurch mehr Menschen auf meine Website leiten könnte. Der Plan war einfach. Erstellen Sie ein paar Dutzend Beiträge, die… Schnell verzehrbar Leicht zu mögen Sind nicht umstritten (das heißt, jeder kann ein „Gefällt mir“ hinterlassen) Bissige kleine Soundhäppchen … und dies würde hoffentlich zu einem guten sozialen Wachstum führen. Es würde mir helfen, den oberen Rand meines Trichters zu füllen und die Algorithmen aufzuwärmen, um meine Beiträge dann an mehr Menschen zu verbreiten und ein breiteres Publikum und eine größere Markensichtbarkeit zu erreichen. Anschließend erkläre ich den genauen Prozess, den ich zum Testen verwendet habe, aber lassen Sie uns zunächst durchgehen, was Sie wirklich wissen möchten. Hier ein Blick auf die Ergebnisse. Die Ergebnisse meines Social-Media-Marketing-KI-Experiments OK, hier sind die schnellen und schmutzigen Ergebnisse. Ich ließ die KI 90 Beiträge für mich schreiben und teilte dreimal täglich einen Beitrag. Eines morgens, eines am Nachmittag, eines am Abend. Bei den Beiträgen handelte es sich ausschließlich um kurze Beiträge im Soundbite-Stil, die unter dem Gesichtspunkt des Engagements gut zu funktionieren scheinen. Und sie wurden gleichzeitig auf meinem Twitter und meinem LinkedIn geteilt. Ein Beispiel für die Beiträge finden Sie unten. Lassen Sie uns dies nach dem von mir verwendeten Kanal aufschlüsseln. Twitter-Ergebnisse Okay, das Experiment begann am 4. September. Insgesamt können Sie sehen, dass die Beiträge in den ca. 30 Tagen nach dem 4. September ein konstantes Engagement erzeugten. Nichts Großes und kein wirkliches Wachstum im Laufe der Zeit. Das Engagement ist viel stabiler als in den letzten 30 Tagen. Aber es gibt nicht den schönen Aufschwung beim Gesamtengagement, auf den ich gehofft hatte. Es gibt immer noch ein paar Spitzen beim Engagement, aber wie Sie sehen, ist es mir auch gelungen, diese aus der Vorperiode zu erreichen. Im Grunde genommen scheint es im Laufe des Zeitraums meinen täglichen Impressions-Benchmark von 0 auf etwa 100 Impressionen pro Tag erhöht zu haben. Hier ist jedoch der interessante Teil auf Twitter. In den vorangegangenen 30 Tagen betrugen die durchschnittlichen täglichen Impressionen 275. Dies gilt, wenn an bestimmten Tagen überhaupt keine Inhalte geteilt werden. Dies wird jedoch durch die großen Spitzen hier und da verzerrt. Während des Experiments waren die täglichen Impressionen niedriger und lagen bei nur 170. Das ist ein Rückgang der Reichweite um 38 %. Und lustigerweise stammen die Spitzen hier von Beiträgen, die ich geteilt habe und die nicht von KI geschrieben wurden. Der 26. ist der große Höhepunkt, an dem . ich etwas über Googles HCU geschrieben habe Was die Follower betrifft, so habe ich im August und September jeden Monat die gleiche Anzahl an Followern verloren. Was seltsam ist. Doch Reichweite und Followerzahlen sind nicht alles. Ich nutze soziale Netzwerke, um den Traffic auf meine eigenen Websites zu lenken, damit ich sie in zahlende Kunden umwandeln kann. Lassen Sie uns also eine kurze Aufschlüsselung des vorherigen 30-Tage-Zeitraums und des 30-Tage-Zeitraums des Experiments durchführen. Twitter-Engagement 30 Tage vorher Experimentierzeitraum Ändern % Engagement-Rate 5,2 % 6,1 % 17 % Linkklicks 17 1 -94 % Retweets ohne Kommentare 10 90 800 % Likes 92 86 -6,52 % Antworten 70 40 -42 % Netto neue Abonnenten -7 -7 0% Grundsätzlich hat die KI zu einem enormen Anstieg der Retweets ohne Kommentare beigetragen, hat aber in keinem anderen Bereich wirklich sinnvoll geholfen. Wenn wir uns die prozentuale Veränderung ansehen, sind sie insgesamt ziemlich negativ. Und das Fehlen von Links in den KI-Beiträgen bedeutete, dass es ein No-Go war, den Traffic daraus zu lenken. Ich habe einige Vorlagen- und Framework-Downloads zusammengestellt, um Ihnen beim Kopieren dieser Methode zu helfen. Sie können diese hier auf meiner Website anfordern. LinkedIn-Ergebnisse Schauen wir uns an, was es auf LinkedIn bewirkt hat. LinkedIn hat die Funktionsweise des Algorithmus gleich zu Beginn des Experiments geändert, was sich meiner Meinung nach auf das Ergebnis ausgewirkt hat. Sie scheinen sich jetzt mehr auf nützliche Inhalte zu konzentrieren (was gut ist). Die Reichweite ist zurückgegangen, aber viele berichten, dass sinnvolle Kundeninteraktionen zunehmen. Insgesamt sah der Eindruck so aus. Auch hier scheint es zu einer Erhöhung der Grundlinie des Engagements gekommen zu sein, hatte aber im Laufe der Zeit keine nennenswerten Auswirkungen. Es gibt keinen allmählichen Anstieg der Impressionen. Lustigerweise waren in den letzten 90 Tagen meine Inhalte mit der besten Leistung nach Impressionen (und Engagement) drei Beiträge, die manuell geschrieben wurden. ICH Was die Anzahl der Follower auf LinkedIn angeht, scheint sich daran ebenfalls nicht viel geändert zu haben. Ich habe die täglichen Statistiken durchgesehen und herausgezogen, um die 30-Tage-Zeiträume noch einmal zu vergleichen. LinkedIn-Engagement Vor 30 Tagen Experimentierzeitraum % ändern Eindrücke 6.460 10.190 57,74 % Engagements 171 229 33,92 % Neue Follower 85 106 24,71 % Auf LinkedIn war es auf breiter Front ein Anstieg. Und wenn wir uns noch einmal die prozentualen Veränderungen durch die Verwendung von KI-Inhalten ansehen, können Sie sehen, dass alles etwas besser läuft als nur manuelle Beiträge. Das Lustige daran ist, dass keiner der KI-Beiträge am häufigsten angesehen wurde oder am meisten mit ihm interagierte. Sie scheinen jedoch auszureichen, um die Leute dazu zu bringen, mit meinem Konto zu interagieren, was ihnen dann hilft, mehr der „wertorientierten“ Beiträge zu sehen. Eine Zusammenfassung der Ergebnisse und meiner Gedanken Um es kurz zu machen: Die KI-Inhalte schienen dazu beizutragen, den täglichen Maßstab meiner Reichweite und meines Engagements in sozialen Netzwerken zu erhöhen. Es scheint mir auch dabei zu helfen, die Algorithmen aufzuwärmen. Sie können dies daran erkennen, dass die Beiträge, die immer noch am besten abschnitten und das meiste Engagement und die meisten Aufrufe erzielten, die Beiträge waren, die ich ohne KI geschrieben habe und die sich auf echte Probleme konzentrierten, mit denen mein Publikum konfrontiert ist. Ich glaube, das liegt daran, dass die Algorithmen langsam die Reichweite minderwertiger Beiträge herausfiltern und drosseln, die von KI geschrieben werden könnten. Ich meine, es heißt Social Media. Es geht darum, dass die Menschen miteinander reden und nicht Gedanken und Überzeugungen wiedergeben, die sie schon tausendmal gehört haben. Twitter verzeichnete bei allen aussagekräftigen Kennzahlen deutlich schlechtere Ergebnisse mit KI-Inhalten. Allerdings denke ich, dass das tatsächlich daran liegt, dass ich nicht zu den neuen Twitter-Blue-Leuten gehöre und nicht für die Nutzung der Plattform bezahle. Wäre vielleicht anders gewesen, wenn ich mich entschieden hätte, diese monatliche Gebühr an Elon zu zahlen. Vielleicht ist das der Schwerpunkt für ein weiteres Experiment. Ich denke, dass ich diese auch in Zukunft weiterhin nutzen werde, um das Basis-Engagement von LinkedIn zu steigern. Ich verbringe dort bereits mehr Zeit, da der Twitter-Algorithmus derzeit offenbar nicht funktioniert. Mal sehen, wie weit wir LinkedIn bringen können. Wenn Sie es selbst ausprobieren möchten, hier ist, was ich getan habe. Der Gesamtansatz, KI zu nutzen, um mein soziales Konto zu erweitern Hier ist ein kurzer Überblick über den Prozess, mit dem ich KI-Inhalte für meine sozialen Konten erstellt habe. Warum KI für Social-Media-Marketing nutzen? Lassen Sie uns kurz erläutern, warum ich KI für das Social-Media-Marketing verwendet habe. Die Kurzversion ist meiner Meinung nach sowohl unterhaltsam als auch lehrreich. Aber ich bin auch nicht besonders geschickt darin, diese flotten Einzeiler zu schreiben, die in den Algorithmen so gut zu funktionieren scheinen. Langfristig ist es eine Fähigkeit, die ich erlernen sollte, aber kurzfristig gibt es für mich eine Möglichkeit, mithilfe von KI zu testen, ob dies funktioniert oder nicht. Ich muss sagen, dass der verwendete Prozess nicht zu 100 % auf KI beruhte. Ich ließ Potenziale ausspucken, die ich dann entweder bearbeitete, löschte oder nach meinen eigenen Gedanken und Erfahrungen nutzte. Hier ist der vollständige Prozess, den ich verwendet habe. Ich habe einige Vorlagen- und Framework-Downloads zusammengestellt, um Ihnen beim Kopieren dieser Methode zu helfen. Sie können diese hier auf meiner Website anfordern. Wie ich die Social-Media-Marketingkampagne aufgebaut habe Ich habe den Ansatz, den ich zum Erstellen und Planen dieser Beiträge verwendet habe, unten aufgeführt. Schritt 1 – Erstellung sozialer Beiträge Ich habe ChatGPT und ähnliche Tools in den letzten Wochen und Monaten häufig verwendet. Mir ist aufgefallen, dass sie bessere Ergebnisse liefern, wenn man ihnen ein Beispiel dafür gibt, was sie erstellen sollen. Der erste Schritt zu dem Ganzen bestand also darin, ein paar Beiträge von Leuten zu finden, die sich massiv in den sozialen Medien engagieren. Ich habe diese kopiert und in ein einfaches Dokument eingefügt, damit ich darauf zurückgreifen kann, wenn ich die KI bitte, den Beitrag zu schreiben. Mit etwa 10 Beispielbeiträgen machte ich mich auf den Weg zum KI-Tool. Ich habe mich für entschieden, da ich finde, dass dies ein besseres Tool ist als Chat GPT. Claude.ai Nachdem ich einen neuen Chat mit Claude eröffnet hatte, erstellte ich eine einfache Aufforderung, 100 Tweets zu erstellen. Ich habe auch skizziert ... So wie sie geschrieben werden sollten Die Nische und das Thema für die Beiträge Die Beispiele, die ich zuvor gefunden habe Die Eingabeaufforderung sah letztendlich wie folgt aus. Claude spuckte mir dann 100 Optionen aus, die ich nutzen konnte. Ich habe alle 100 in einem Google-Dokument abgelegt, damit ich später darauf zurückgreifen kann (das auch in den Downloads hier verfügbar ist). Ich habe einige Vorlagen- und Framework-Downloads zusammengestellt, um Ihnen beim Kopieren dieser Methode zu helfen. Sie können diese hier auf meiner Website anfordern. Schritt 2 – Bearbeiten der Beiträge Bevor ich etwas plante, wollte ich die Beiträge noch einmal überprüfen. Das Letzte, was ich brauche, ist, dass dort ein beleidigender Beitrag oder eine beleidigende Meinung erscheint, die im Widerspruch zu dem steht, wofür ich stehe. Ich bin alle 100 durchgegangen und habe eine von drei Maßnahmen ergriffen ... Habe den Beitrag zur Veröffentlichung freigegeben Ich habe es so bearbeitet, dass es meinen Überzeugungen besser entspricht Es wurde gelöscht, wenn es nicht gespeichert werden kann Claude hat zum Beispiel das Folgende als eine der Optionen ausgespuckt. Damit bin ich grundsätzlich nicht einverstanden. Ich denke, es liegt ein großer Fokus darauf, ein Experte zu werden, bevor Maßnahmen ergriffen werden, was nur zu einer Lähmung der Analyse führt. Die besten Experten sind Experten, weil sie Maßnahmen ergriffen haben, bevor sie alle Einzelheiten kannten. Sie haben durch Handeln gelernt. Und das ist die schnellste Art zu lernen. Also habe ich das Obige manuell geändert, um … Stimmt viel besser mit meinen Überzeugungen überein als nur die KI. Du musst das tun, sonst riskierst du, etwas zu teilen, das einfach falsch ist. Nach dem Bearbeiten und Löschen hatte ich am Ende 90 Social-Media-Beiträge. Schritt 3 – Planen der Nachrichten Wie oben erwähnt, habe ich dies auf Twitter/X und LinkedIn gemacht. Bevor ich mich tatsächlich an die Planung der Beiträge machte, musste ich mir überlegen, welche Zeitaufteilung ich wollte. Bei 90 Nachrichten habe ich beschlossen, dass ein 30-Tage-Zyklus mit 3 Beiträgen pro Tag eine gute Option wäre. Es sollte mir helfen, mich mit dem Algorithmus vertraut zu machen, indem es „konsistent“ ist, und es sollte auch als gute Feedbackschleife funktionieren, damit ich schnell verstehen kann, ob es funktioniert. Ich lebe im Vereinigten Königreich und dies geschah während der britischen Sommerzeit. Die Zeitaufteilung, die ich gewählt habe, war… 10 UHR MORGENS 3 UHR NACHMITTAGS 20 Uhr Für die Planung der eigentlichen Nachrichten habe ich 2 Tools verwendet. Für Twitter hatte ich bereits ein . Dadurch konnte ich 30 Minuten damit verbringen, alles hochzuladen, und von da an ging es weiter. Typefully-Konto, also habe ich dieses genutzt hatte es auch einige gute automatische Funktionen für Dinge wie automatisches Retweeten und anderes Typischerweise Es war ein tolles kleines Tool und ich würde es für Twitter empfehlen. Allerdings verfügte ich nicht über das Typefully-Konto, über das ich auch Inhalte auf LinkedIn teilen konnte. Und da ich der billige Bastard bin, habe ich stattdessen die kostenlose Version ihres Tools von genutzt. Buffer Mit der kostenlosen Stufe von Buffer erhalten Sie 10 geplante Beiträge kostenlos. Etwas mehr als 3 Tage mit meinem dreimal täglichen Veröffentlichungsplan. Ich habe meine genehmigten Nachrichten kopiert, eingefügt und als Entwürfe gespeichert. Dann sprang ich alle paar Tage ein und klickte einfach auf „Zum Zeitplan hinzufügen“, damit sie zu meinen vorab festgelegten Freigabezeiten hinzugefügt wurden. Schritt 4 – Engagement Danach ging es nur noch darum, das Engagement und die Kommentare anderer im Auge zu behalten. Wenn jemand einen Kommentar hinterlassen würde, würde ich mit einer einfachen Antwort einspringen. Ich wollte nicht zu viel tun, da ich sehen wollte, ob die Beiträge das Wachstum selbst fördern könnten oder nicht. Aber das ist der grundlegende Ansatz, den ich dabei gewählt habe. Was ich mit diesem KI-Social-Media-Marketing-Ansatz anders machen würde Die eigentliche Frage ist: Würde ich dies empfehlen und wenn ja, was würde ich anders machen? Zunächst einmal würde ich dies Marken und Entwicklern empfehlen. Die Einrichtung nimmt nahezu keine Zeit in Anspruch und kann dazu beitragen, ein höheres Grundniveau an Engagement auf der Plattform aufrechtzuerhalten. Ihr Name wird den Menschen häufiger bekannt gemacht und Sie werden zu einem bekannteren Unternehmen. Das könnte sich jedoch ändern, da die Plattformen mehr Regeln und Vorschriften zur Bekämpfung von KI-Inhalten einführen. Also sei vorsichtig. Was ich in Zukunft anders machen würde, hängt von den Inhaltstypen ab. Ich habe geschrieben. Hier erfahren Sie, wie sie sich meiner Meinung nach in sozialen Netzwerken auswirken und was ich damit machen würde. bereits über Inhaltstypen Attraktionsinhalt – Jeden Tag 1-3 Mal Dabei handelt es sich um einfache KI-Inhalte, die ein- bis dreimal täglich geteilt werden. Im Grunde geht es darum, dass Sie in den Zeitleisten der Leute auftauchen und nicht zulassen, dass der Algorithmus Ihnen „untergeht“. Buzz-Inhalte – 1–2 Mal pro Woche Ein einzigartiges Stück pro Woche, das Ihnen hilft, die richtigen Leute zu erreichen. Wir reden hier über statistikintensive Beiträge, die Gespräche anregen, Beiträge erwähnen usw. Conversion-Inhalt – Traffic-Shaping 1–5 Mal pro Woche 1–5 längere Posts pro Woche, die den Verkehr vom sozialen Netzwerk auf meine eigene Website umleiten. Im Grunde ein Ausschnitt von etwas und ein „Hier erfahren Sie mehr“ in den Kommentaren. Inhalten vertrauen – Jeden Tag 30 Minuten lang 30 Minuten pro Tag, um wertvolle Kommentare zu den Beiträgen anderer relevanter Konten hinzuzufügen, um Reichweite und Vertrauen aufzubauen. Alles in allem könnte das ungefähr so aussehen. Und außerdem würde ich diese Aufmerksamkeit auf eine soziale Plattform richten. Für mich wird es LinkedIn sein, da ich Twitter/X nicht mag und dort keine Ergebnisse erhalte. Und dann liegt der Fokus nicht darauf, auf dieser Plattform zu wachsen, sondern darauf, Menschen zu meinem breiteren Wachstums-Marketing-Trichter zu bewegen. Wenn Sie wissen möchten, was ich damit meine, schauen Sie sich an. hier unseren Wachstumsmodell-Audit Ich habe einige Vorlagen- und Framework-Downloads zusammengestellt, um Ihnen beim Kopieren dieser Methode zu helfen. Sie können diese hier auf meiner Website anfordern. Auch veröffentlicht. hier
