No hay nada peor que trabajar como un esclavo con una publicación detallada y extensa en las redes sociales durante unas horas solo para ver que recibe algunos me gusta. Y luego, cuando revisas tu feed, hay un influencer que compartió un fragmento de dos frases que tiene decenas de miles de visitas, cientos de me gusta y docenas de comentarios. Al estar sólidamente en el campo de las "publicaciones largas y sin participación", decidí ver si la IA podía ayudarme a mejorar mi marketing en redes sociales y mi presencia en línea. Esto es lo que hice y cómo funcionó. He reunido algunas descargas de plantillas y marcos para ayudarte a copiar este método. Puedes solicitarlos en mi web aquí. Mi estrategia de marketing de contenidos con IA desde un alto nivel Como mencioné anteriormente, muchas de mis publicaciones en las redes sociales tienden a ser pasadas por alto e ignoradas. Sin embargo, hay muchas personas que tienen menos experiencia profesional que yo y que tienen millones de seguidores. Ellos saben algo que yo no sé, así que decidí investigar qué es lo que hacen y dicen. El consejo básico es el mismo en todos los ámbitos. Comparta contenido "útil" (incluso si quien da este consejo comparte contenido inútil) Se consistente Comparte cosas que hagan que la gente participe Interactuar con otros Un consejo bastante estándar. Cuando comencé a investigar el tipo de publicaciones que comparten las personas conocidas y confiables en el crecimiento de las redes sociales, vi que obtenían mucha participación en publicaciones como la siguiente de Justin Welsh. Es una publicación corta. Un pequeño gran fragmento de sonido que es fácil de agradar a la gente. Como puede ver, este en particular tiene 835 me gusta, casi 45.000 visitas y 149 comentarios. Eso por sí solo no es lo que me interesa. En realidad, estas son métricas de vanidad. Pero lo que le gusta a la gente Lo que Justin hace muy bien es usar publicaciones como la anterior para aumentar el alcance y luego usar otras publicaciones para dirigir el tráfico a su sitio. Allí, pueden capturar la dirección de correo electrónico y fomentar la relación hasta que el cliente esté listo para comprar. He escrito sobre esto antes con Eddie Shleyner y su increíble ciclo de compromiso. Quiero mover personas de las redes sociales a mis canales propios. Pensé que al compartir un par de publicaciones como la de Justin anterior, podría aumentar el tamaño de la audiencia en las redes sociales y, como resultado, dirigir a más personas a mi sitio. El plan era sencillo. Crea algunas docenas de publicaciones que sean... Rápido de consumir Fácil de gustar No son controvertidos (lo que significa que todos pueden dejar un me gusta) Pequeños fragmentos de sonido ágiles … y esto, con suerte, conduciría a un buen crecimiento social. Me ayudaría a llenar la parte superior de mi embudo y me ayudaría a calentar los algoritmos para luego enviar mis publicaciones a más personas y obtener una audiencia más amplia y visibilidad de marca. Continuaré explicando el proceso exacto que utilicé para probar esto, pero primero, repasemos lo que realmente quieres saber. He aquí un vistazo a los resultados. Los resultados de mi experimento de IA de marketing en redes sociales Bien, aquí están los resultados rápidos y sucios. Hice que la IA escribiera 90 publicaciones para mí y compartiera una publicación 3 veces al día. Uno por la mañana, otro a media tarde y otro a media noche. Todas las publicaciones fueron breves, del tipo de fragmentos de sonido, que parecen funcionar bien desde una perspectiva de participación. Y fueron compartidos simultáneamente en mi Twitter y mi LinkedIn. A continuación se muestra un ejemplo de las publicaciones. Analicemos esto por canal que utilicé. Resultados de Twitter Bien, entonces el experimento comenzó el 4 de septiembre. En general, puede ver que durante los aproximadamente 30 días posteriores al 4 de septiembre, las publicaciones generaron una participación constante. Nada enorme y ningún crecimiento real con el tiempo. Es un compromiso mucho más estable que los 30 días anteriores. Pero no se ha producido el buen aumento en el compromiso general que esperaba. Todavía hay algunos picos en términos de participación, pero como puede ver, también logré obtener los del período anterior. Básicamente, durante todo el período parece haber aumentado mi punto de referencia de impresiones diarias de 0 a alrededor de 100 impresiones por día. Sin embargo, aquí está la parte interesante en Twitter. Durante el período de 30 días anterior, el promedio de impresiones diarias fue de 275. Eso es cuando no se comparte contenido durante ningún día. Sin embargo, esto está sesgado por los grandes picos aquí y allá. Durante el experimento, las impresiones diarias fueron inferiores a sólo 170. Eso es una caída del 38% en el alcance. Y, curiosamente, los picos aquí provienen de publicaciones que compartí y que no fueron escritas por IA. El día 26 es el gran pico en el que sobre la HCU de Google. escribí algo En cuanto a seguidores, tanto en agosto como en septiembre perdí la misma cantidad de seguidores cada mes. Lo cual es extraño. Pero el alcance y el número de seguidores no lo son todo. Utilizo las redes sociales para dirigir el tráfico a mis propios sitios y poder convertirlos en clientes de pago. Entonces, hagamos un desglose rápido del período de 30 días anterior y del período de 30 días del experimento. Participación en Twitter 30 días antes Período de experimento Cambiar % Tasa de participación 5,2% 6,1% 17% Clics en enlaces 17 1 -94% Retuits sin comentarios 10 90 800% Gustos 92 86 -6,52% Respuestas 70 40 -42% Nuevos suscriptores netos -7 -7 0% Básicamente, la IA ayudó a obtener un gran aumento en los retweets sin comentarios, pero en realidad no ayudó en ninguna otra área de manera significativa. Si nos fijamos en el porcentaje de cambio, en general son bastante negativos. Y la falta de enlaces en las publicaciones de IA significaba que generar tráfico desde ellas era imposible. He reunido algunas descargas de plantillas y marcos para ayudarte a copiar este método. Puedes solicitarlos en mi web aquí. Resultados de LinkedIn Veamos lo que hizo en LinkedIn. LinkedIn cambió la forma en que funciona el algoritmo justo al comienzo del experimento, lo que creo que tuvo un impacto en el resultado. Parece que ahora se centran más en contenido útil (lo cual es bueno). El alcance ha disminuido, pero muchos informan que las interacciones significativas con los clientes están aumentando. En general, la impresión fue la siguiente. Una vez más, parece haber elevado el nivel base de participación, pero no tuvo un impacto significativo a lo largo del tiempo. No hay un aumento gradual en las impresiones. Curiosamente, en los últimos 90 días mi contenido con mejor rendimiento por impresiones (y participación) son 3 publicaciones que se escribieron manualmente. I En términos de seguidores en LinkedIn, eso tampoco parece haber cambiado mucho. Revisé y saqué las estadísticas diarias para comparar los períodos de 30 días nuevamente. Compromiso en LinkedIn 30 días anteriores Periodo de experimentación % cambiar Impresiones 6.460 10,190 57,74% Compromisos 171 229 33,92% Nuevos seguidores 85 106 24,71% En LinkedIn, fue un aumento en todos los ámbitos. Y si volvemos a observar el porcentaje de cambios por el uso de contenido de IA, se puede ver que todo funciona un poco mejor que solo las publicaciones manuales. Lo curioso es que ninguna de las publicaciones de IA fue la más vista o la que más interactuó. Sin embargo, parecen ser suficientes para que las personas interactúen con mi cuenta, lo que luego les ayuda a ver más publicaciones "centradas en valores". Un resumen de los resultados y mis pensamientos. En pocas palabras, el contenido de IA pareció ayudar a aumentar el punto de referencia diario de mi alcance y participación en las redes sociales. También parece ayudarme a preparar los algoritmos. Puede ver esto porque las publicaciones que aún obtuvieron mejores resultados y obtuvieron la mayor participación y vistas fueron las piezas que escribí sin IA y que se centraron en problemas reales que enfrenta mi audiencia. Creo que esto se debe a que los algoritmos están filtrando lentamente y limitando el alcance de las publicaciones de bajo valor que podrían escribirse con IA. Quiero decir, se llama redes sociales. Es para que las personas se comuniquen eso entre sí, no para regurgitar pensamientos y creencias que han escuchado miles de veces. Twitter obtuvo resultados muy desgastados con el contenido de IA en todas las métricas significativas. Sin embargo, en realidad creo que eso se debe a que no soy una de las nuevas personas azules de Twitter y no pago por usar la plataforma. Podría haber sido diferente si hubiera decidido pagarle esa tarifa mensual a Elon. Quizás ese sea el foco de otro experimento. En el futuro, creo que seguiré usándolos para aumentar la participación básica de LinkedIn. Ya estoy pasando más tiempo allí porque el algoritmo de Twitter parece estar apagado en este momento. Veamos hasta dónde podemos llevar Linkedin. Si quieres probar esto tú mismo, esto es lo que hice. El enfoque general del uso de la IA para hacer crecer mi cuenta social Aquí hay una descripción general rápida del proceso que utilicé para crear contenido Ai para mis cuentas sociales. ¿Por qué utilizar la IA para el marketing en redes sociales? Repasemos rápidamente por qué utilicé la IA para el marketing en redes sociales. La versión corta es que pensé que podría ser divertida e instructiva. Pero tampoco soy particularmente hábil para escribir esas frases ingeniosas que parecen funcionar tan bien en los algoritmos. A largo plazo es una habilidad que debería aprender, pero a corto plazo hay una manera de probar si esto funciona o no mediante el uso de IA. Diré que el proceso utilizado no dependía al 100% de la IA. Hice que escupiera potenciales que luego edité, eliminé o usé según mis propios pensamientos y experiencias. Aquí está el proceso completo que utilicé. He reunido algunas descargas de plantillas y marcos para ayudarte a copiar este método. Puedes solicitarlos en mi web aquí. Cómo construí la campaña de marketing en redes sociales A continuación enumeré el enfoque que utilicé para crear y programar estas publicaciones. Paso 1: creación de publicaciones sociales He usado ChatGPT y herramientas similares con frecuencia en las últimas semanas y meses. He notado que dan mejores resultados si puedes darles un ejemplo del tipo de cosa que quieres que creen. Entonces, el primer paso para todo esto fue buscar un par de publicaciones de personas que obtuvieron una participación masiva en las redes sociales. Los copié y pegué en un documento simple para consultar cuando le pedía a la IA que escribiera la publicación. Con alrededor de 10 publicaciones de ejemplo, me dirigí a la herramienta de IA. Decidí usar porque considero que es una herramienta mejor que Chat GPT. Claude.ai Después de iniciar un nuevo chat con Claude, creó un mensaje simple pidiéndole que creara 100 Tweets. También describí… La forma en que deben escribirse. El nicho y el tema de las publicaciones. Los ejemplos que encontré anteriormente El mensaje terminó pareciéndose al siguiente. Luego, Claude me escupió 100 opciones para que las usara. Dejé los 100 en un documento de Google para consultarlo más tarde (que también está disponible en las descargas aquí) He reunido algunas descargas de plantillas y marcos para ayudarte a copiar este método. Puedes solicitarlos en mi web aquí. Paso 2: editar las publicaciones Antes de programar algo, quería volver a verificar las publicaciones. Lo último que necesito es que aparezca allí una publicación u opinión ofensiva que vaya en contra de lo que defiendo. Revisé los 100 y tomé una de tres acciones... Acepté la publicación para su publicación. Lo edité para que esté más acorde con mis creencias. Lo eliminé si no se puede guardar. Por ejemplo, Claude escupió lo siguiente como una de las opciones. Esto es algo con lo que fundamentalmente no estoy de acuerdo. Creo que existe una gran concentración en convertirse en un experto antes de actuar, lo que sólo conduce a una parálisis del análisis. Los mejores expertos son expertos porque tomaron medidas antes de conocer todos los entresijos. Aprendieron haciendo. Y esa es la forma más rápida de aprender. Así que modifiqué manualmente lo anterior para... Se alinea con mis creencias mucho más cerca que solo la IA. Tienes que hacer esto, de lo contrario corres el riesgo de compartir algo que simplemente está mal. Después de editar y eliminar, terminé con 90 publicaciones en redes sociales. Paso 3: programar los mensajes Como mencioné anteriormente, hice esto en Twitter/X y LinkedIn. Antes de empezar a programar las publicaciones, tuve que calcular qué tipo de división de tiempo quería. Con 90 mensajes, decidí que un ciclo de 30 días de 3 publicaciones por día sería una buena opción. Debería ayudarme a familiarizarme con el algoritmo al ser "consistente" y también debería funcionar como un buen circuito de retroalimentación para que pueda comprender rápidamente si esto está funcionando. Vivo en el Reino Unido y esto sucedió durante el horario de verano británico. La división de tiempo que elegí fue... 10 a. m. 3 p.m. 8 p.m. Para la programación de los mensajes reales utilicé 2 herramientas. Para Twitter, ya tenía una . Esto me permitió dedicar 30 minutos a cargar todo y empezó a partir de ahí. cuenta Typefully, así que la usé también tenía algunas buenas funciones automáticas para cosas como el retuiteo automático y otras Typefully Fue una pequeña herramienta genial y la recomendaría para Twitter. Sin embargo, no tenía la cuenta Typefully donde también podía compartir en LinkedIn. Y siendo el bastardo tacaño que soy, en lugar de eso fui y usé el nivel gratuito de su herramienta . de Buffer Con el nivel gratuito de Buffer, obtienes 10 publicaciones programadas de forma gratuita. Poco más de 3 días con mi programa de publicaciones de tres veces al día. Copié y pegué mis mensajes aprobados y los guardé como borradores. Luego, cada pocos días, entraba y simplemente hacía clic en "agregar al programa" para que se agregaran a mis horarios compartidos predeterminados. Paso 4 – Compromiso Después de eso, solo fue cuestión de estar atento a la participación y los comentarios de los demás. Si alguien dejara un comentario, respondería con una simple respuesta. No quería hacer demasiado porque quería ver si las publicaciones podían facilitar el crecimiento por sí solas. Pero ese es el enfoque básico que adopté para esto. Qué haría diferente con este enfoque de marketing en redes sociales con IA La verdadera pregunta es: ¿recomendaría hacer esto y, de ser así, qué recomendaría hacer de manera diferente? En primer lugar, lo recomendaría a marcas y creadores. La configuración no lleva mucho tiempo y puede ayudar a mantener un nivel base más alto de participación en la plataforma. Tu nombre saldrá a la luz frente a la gente con más frecuencia y te convertirás en una entidad más conocida. Sin embargo, eso podría cambiar a medida que las plataformas introduzcan más reglas y regulaciones para combatir el contenido de IA. Así que ten cuidado. En cuanto a lo que haría diferente en el futuro, todo se reduce a los tipos de contenido. He escrito , así es como los veo en las redes sociales y qué haría con ellos. sobre tipos de contenido antes Contenido de atracción: todos los días, 1 a 3 veces Este es el contenido de IA simple que se compartiría de 1 a 3 veces al día. Básicamente, para que sigas apareciendo en las líneas de tiempo de las personas y no permitas que el algoritmo se "enfríe" contigo. Contenido de moda: 1 o 2 veces por semana Una pieza única por semana que te ayuda a llegar a las personas adecuadas. Estamos hablando de piezas con muchas estadísticas que provocan conversaciones, mencionan publicaciones, etc. Contenido de conversión: configuración del tráfico de 1 a 5 veces por semana De 1 a 5 publicaciones más largas por semana que redirigen el tráfico de la red social a mi propio sitio. Básicamente, un fragmento de algo y un "ve aquí para obtener más información" en los comentarios. Contenido confiable: todos los días durante 30 minutos 30 minutos por día agregando comentarios valiosos a las publicaciones de otras cuentas relevantes para generar alcance y confianza. Considerándolo todo, eso podría verse así. Y además, centraría esa atención en una plataforma social. Para mí, será LinkedIn, ya que no me gusta Twitter/X y no obtengo resultados allí. Y luego la atención no se centra en crecer en esa plataforma, sino en hacer que las personas avancen hacia mi embudo de marketing de crecimiento más amplio. Si desea saber a qué me refiero con esto, consulte nuestra . Auditoría del modelo de crecimiento aquí He reunido algunas descargas de plantillas y marcos para ayudarte a copiar este método. Puedes solicitarlos en mi web aquí. También publicado . aquí
