Il n'y a rien de pire que de travailler pendant quelques heures sur une publication détaillée et longue sur les réseaux sociaux pour la voir obtenir quelques likes. Et puis, lorsque vous consultez votre flux, un influenceur a partagé un extrait sonore de deux phrases qui a reçu des dizaines de milliers de vues, des centaines de likes et des dizaines de commentaires. Étant moi-même solidement dans le camp des « publications longues et sans engagement », j'ai décidé de voir si l'IA pouvait m'aider à améliorer mon marketing sur les réseaux sociaux et ma présence en ligne. Voici ce que j'ai fait et comment cela a fonctionné. J'ai rassemblé quelques téléchargements de modèles et de frameworks pour vous aider à copier cette méthode. Vous pouvez les demander sur mon site Web ici. Ma stratégie de marketing de contenu IA de haut niveau Comme mentionné ci-dessus, beaucoup de mes publications sur les réseaux sociaux ont tendance à être négligées et ignorées. Cependant, il y a beaucoup de gens qui ont moins d’expérience professionnelle que moi et qui ont des millions de followers. Ils savent quelque chose que je ne sais pas, et j'ai donc décidé d'examiner ce qu'ils font et disent. Les conseils de base sont les mêmes dans tous les domaines. Partager du contenu « utile » (même si celui qui donne ce conseil partage du contenu inutile) Être cohérent Partagez des choses qui incitent les gens à s'engager S'engager avec les autres Des conseils assez standards. Lorsque j'ai commencé à examiner le type de publications que partagent des personnes connues et fiables dans la croissance des médias sociaux, je les ai vues susciter beaucoup d'engagement sur des publications comme celle ci-dessous de Justin Welsh. C'est un court article. Un petit extrait sonore qui plaira facilement aux gens. Comme vous pouvez le voir, celui-ci compte 835 likes, près de 45 000 vues et 149 commentaires. Ce n’est pas cela en soi qui m’intéresse. Ce sont vraiment des mesures vaniteuses. Mais ce que les gens aiment Justin fait si bien en utilisant des publications comme celles ci-dessus pour augmenter la portée, puis en utilisant d'autres publications pour déplacer le trafic vers leur site. Là, ils peuvent capturer l'adresse e-mail et entretenir la relation jusqu'à ce que le client soit prêt à acheter. J'ai déjà écrit à ce sujet avec Eddie Shleyner et sa superbe boucle de fiançailles. Je veux déplacer les gens des réseaux sociaux vers mes chaînes que je possède. J'ai pensé qu'en partageant quelques articles comme celui de Justin ci-dessus, je pourrais peut-être augmenter la taille de l'audience sur les réseaux sociaux et, par conséquent, diriger plus de personnes vers mon site. Le plan était simple. Créez quelques dizaines de messages qui sont… Rapide à consommer Facile à aimer Ne sont pas controversés (ce qui signifie que tout le monde peut liker) Petits extraits sonores accrocheurs … et cela devrait, espérons-le, conduire à une bonne croissance sociale. Cela m'aiderait à remplir le haut de mon entonnoir et à réchauffer les algorithmes pour ensuite diffuser mes publications à plus de personnes et obtenir une audience et une visibilité de marque plus larges. Je vais continuer en expliquant le processus exact que j'ai utilisé pour tester cela, mais d'abord, passons en revue ce que vous voulez vraiment savoir. Voici un aperçu des résultats. Les résultats de mon expérience d'IA en matière de marketing sur les réseaux sociaux OK, voici donc les résultats rapides et sales. J'ai demandé à l'IA d'écrire 90 articles pour moi et je partageais un article 3 fois par jour. Un le matin, un en milieu d'après-midi, un en milieu de soirée. Les messages étaient tous de courts messages de type extraits sonores qui semblent bien fonctionner du point de vue de l'engagement. Et ils ont été partagés simultanément sur mon Twitter et mon LinkedIn. Un exemple de messages est ci-dessous. Décomposons cela par canal que j'ai utilisé. Résultats Twitter OK, donc l'expérience a commencé le 4 septembre. Dans l’ensemble, vous pouvez constater que pendant les 30 jours suivant le 4 septembre, les publications ont généré un engagement constant. Rien d’énorme et pas de réelle évolution dans le temps. C'est un engagement beaucoup plus stable que les 30 jours précédents. Mais il n’y a pas la belle reprise de l’engagement global que j’espérais. Il y a encore quelques pics en termes d'engagement, mais comme vous pouvez le constater, j'ai également réussi à obtenir ceux de la période précédente. Fondamentalement, tout au long de la période, il semble avoir augmenté ma référence d'impressions quotidiennes de 0 à environ 100 impressions par jour. Voici cependant la partie intéressante sur Twitter. Au cours de la période de 30 jours précédente, la moyenne des impressions quotidiennes était de 275. Cela signifie que certains contenus ne sont pas partagés du tout certains jours. Ceci est cependant faussé par les gros pics ici et là. Au cours de l'expérience, les impressions quotidiennes étaient inférieures à seulement 170. Cela représente une baisse de portée de 38 %. Et, curieusement, les pics ici proviennent de messages que j'ai partagés et qui n'ont pas été écrits par l'IA. Le 26 est le grand pic où sur le HCU de Google. j'ai écrit quelque chose En ce qui concerne les abonnés, en août et en septembre, j'ai perdu le même nombre d'abonnés chaque mois. Ce qui est étrange. Mais la portée et le nombre de followers ne font pas tout. J'utilise les réseaux sociaux pour générer du trafic vers mes propres sites afin de pouvoir les convertir en clients payants. Faisons donc une analyse rapide de la période de 30 jours précédente et de la période de 30 jours de l'expérience. Engagement sur Twitter 30 jours avant Période d'expérimentation Changement % Taux d'engagement 5,2% 6,1% 17% Clics sur les liens 17 1 -94% Retweets sans commentaires dix 90 800% Aime 92 86 -6,52% réponses 70 40 -42% Nouveaux abonnés nets -7 -7 0% Fondamentalement, l’IA a contribué à une augmentation considérable des retweets sans commentaires, mais n’a pas vraiment aidé de manière significative dans aucun autre domaine. Si nous regardons le pourcentage de changement, ils sont globalement assez négatifs. Et le manque de liens dans les publications d’IA signifiait qu’il était impossible d’en générer du trafic. J'ai rassemblé quelques téléchargements de modèles et de frameworks pour vous aider à copier cette méthode. Vous pouvez les demander sur mon site Web ici. Résultats LinkedIn Regardons ce qu'il a fait sur LinkedIn. LinkedIn a changé la façon dont l'algorithme fonctionne juste au début de l'expérience, ce qui, je pense, a eu un impact sur le résultat. Ils semblent désormais se concentrer davantage sur le contenu utile (ce qui est une bonne chose). La portée a diminué, mais nombreux sont ceux qui signalent que les engagements clients significatifs sont en augmentation. Dans l’ensemble, l’impression ressemblait à ceci. Là encore, cela semble avoir relevé le niveau de base de l’engagement, mais n’a eu aucun impact significatif au fil du temps. Il n’y a pas d’augmentation progressive des impressions. Curieusement, au cours des 90 derniers jours, mon contenu le plus performant en termes d'impressions (et d'engagement) est constitué de 3 articles rédigés manuellement. je En termes de followers sur LinkedIn, cela ne semble pas non plus avoir beaucoup changé. J'ai parcouru et extrait les statistiques quotidiennes pour comparer à nouveau les périodes de 30 jours. Engagement LinkedIn 30 jours précédents Période d'expérimentation % changement Impressions 6 460 10 190 57,74% Fiançailles 171 229 33,92% Nouveaux adeptes 85 106 24,71% Sur LinkedIn, c’est une augmentation généralisée. Et si nous examinons à nouveau les pourcentages de changements liés à l'utilisation du contenu IA, vous pouvez voir que tout se porte un peu mieux que de simples publications manuelles. Ce qui est drôle, c'est qu'aucune des publications d'IA n'a été la plus vue ou la plus intéressante. Cependant, ils semblent suffisants pour inciter les gens à interagir avec mon compte, ce qui les aide ensuite à voir davantage de publications « axées sur la valeur ». Un résumé des résultats et mes réflexions Pour faire court, le contenu de l'IA semble contribuer à augmenter la référence quotidienne de ma portée et de mes engagements sur les réseaux sociaux. Cela semble également m'aider à réchauffer les algorithmes. Vous pouvez voir cela comme les articles qui ont toujours fait le mieux et qui ont suscité le plus d'engagement et de vues étaient les articles que j'ai écrits sans IA et qui se concentraient sur les problèmes réels auxquels mon public est confronté. Je pense que cela est dû au fait que les algorithmes filtrent et limitent lentement la portée des publications de faible valeur qui pourraient être écrites par l’IA. Je veux dire, ça s'appelle les réseaux sociaux. Il s'agit pour les gens de se dire cela les uns aux autres, et non de régurgiter des pensées et des croyances qu'ils ont entendues des milliers de fois. Twitter a constaté des résultats très négatifs avec le contenu de l'IA dans toutes les mesures significatives. Cependant, je pense en fait que c'est parce que je ne fais pas partie des nouveaux bleus de Twitter et que je ne paie pas pour utiliser la plateforme. Cela aurait pu être différent si j'avais décidé de payer ces frais mensuels à Elon. C'est peut-être l'objet d'une autre expérience. À l’avenir, je pense que je continuerai à les utiliser pour accroître l’engagement de base de LinkedIn. J'y passe déjà plus de temps car l'algo Twitter semble être désactivé en ce moment. Voyons jusqu'où nous pouvons amener Linkedin. Si vous voulez essayer vous-même, voici ce que j'ai fait. L'approche globale de l'utilisation de l'IA pour développer mon compte social Voici un bref aperçu du processus que j'ai utilisé pour créer du contenu Ai pour mes comptes sociaux. Pourquoi utiliser l'IA pour le marketing sur les réseaux sociaux ? Voyons rapidement pourquoi j'ai utilisé l'IA pour le marketing sur les réseaux sociaux. La version courte est que j'ai pensé que cela pourrait être à la fois amusant et instructif. Mais aussi, je ne suis pas particulièrement doué pour écrire ces phrases accrocheuses qui semblent si bien fonctionner dans les algorithmes. À long terme, c'est une compétence que je devrais acquérir, mais à court terme, il existe un moyen pour moi de tester si cela fonctionne ou non en utilisant l'IA. Je dirai que le processus utilisé ne reposait pas à 100 % sur l’IA. Je lui ai fait cracher des potentiels que j'ai ensuite édités, supprimés ou utilisés tels quels, en fonction de mes propres pensées et expériences. Voici le processus complet que j'ai utilisé. J'ai rassemblé quelques téléchargements de modèles et de frameworks pour vous aider à copier cette méthode. Vous pouvez les demander sur mon site Web ici. Comment j'ai construit la campagne de marketing sur les réseaux sociaux J'ai répertorié ci-dessous l'approche que j'ai utilisée pour créer et planifier ces publications. Étape 1 – Création de publications sociales J'ai fréquemment utilisé ChatGPT et des outils similaires au cours des dernières semaines et mois. J'ai remarqué qu'ils donnent un meilleur résultat si vous pouvez leur donner un exemple du genre de chose que vous voulez qu'ils créent. La première étape consistait donc à rechercher quelques publications de personnes qui suscitent un engagement massif sur les réseaux sociaux. Je les ai copiés et collés dans un document simple auquel je peux me référer lorsque je demande à l'IA d'écrire le message. Avec une dizaine d'exemples de publications, je me suis lancé vers l'outil d'IA. J'ai décidé d'utiliser car je trouve que c'est un meilleur outil que Chat GPT. Claude.ai Après avoir lancé une nouvelle discussion avec Claude, j'ai créé une simple invite lui demandant de créer 100 Tweets. J'ai également souligné… La façon dont ils devraient être écrits La niche et le sujet des articles Les exemples que j'ai trouvés précédemment L'invite a fini par ressembler à celle ci-dessous. Claude m'a ensuite craché 100 options à utiliser. J'ai déposé les 100 dans un document Google pour pouvoir m'y référer plus tard (qui est également disponible dans les téléchargements ici) J'ai rassemblé quelques téléchargements de modèles et de frameworks pour vous aider à copier cette méthode. Vous pouvez les demander sur mon site Web ici. Étape 2 – Modification des messages Avant de planifier quoi que ce soit, je voulais revérifier les publications. La dernière chose dont j'ai besoin, c'est d'un message offensant ou d'une opinion qui va à l'encontre de ce que je défends. J’ai parcouru les 100 et pris l’une des trois actions suivantes… J'ai accepté le message pour publication Je l'ai édité pour qu'il soit plus conforme à mes convictions Je l'ai supprimé s'il n'est pas possible de le sauvegarder Par exemple, Claude a craché ce qui suit comme l'une des options. C’est quelque chose avec lequel je ne suis fondamentalement pas d’accord. Je pense qu'il faut avant tout devenir un expert avant d'agir, ce qui ne fait que conduire à une paralysie de l'analyse. Les meilleurs experts sont des experts car ils ont agi avant d’en connaître tous les tenants et les aboutissants. Ils ont appris en faisant. Et c’est le moyen le plus rapide d’apprendre. J'ai donc modifié manuellement ce qui précède pour… Cela correspond bien plus à mes convictions qu'à l'IA. Vous devez faire cela, sinon vous risquez de partager quelque chose qui est tout simplement faux. Après édition et suppression, je me suis retrouvé avec 90 publications sociales. Étape 3 – Planification des messages Comme mentionné ci-dessus, je l'ai fait sur Twitter/X et LinkedIn. Avant de commencer à planifier les publications, j'ai dû déterminer le type de temps que je souhaitais. Avec 90 messages, j’ai décidé qu’un cycle de 30 jours de 3 posts par jour serait une bonne option. Cela devrait m'aider à me familiariser avec l'algorithme en étant « cohérent » et cela devrait également fonctionner comme une bonne boucle de rétroaction pour me permettre de comprendre rapidement si cela fonctionnait. Je suis basé au Royaume-Uni et cela s'est produit pendant l'heure d'été britannique. La répartition du temps avec laquelle j'ai opté était… 10h00 15h00 20h Pour la planification des messages proprement dits, j'ai utilisé 2 outils. Pour Twitter, j'avais déjà un . Cela m'a permis de passer 30 minutes à tout télécharger et c'est parti de là. compte Typefully donc je l'ai utilisé avait également de bonnes fonctionnalités automatiques pour des choses comme le retweet automatique et autres Typefully C'était un excellent petit outil et je le recommanderais pour Twitter. Cependant, je n'avais pas le compte Typefully où je pouvais également partager sur LinkedIn. Et étant le salaud bon marché que je suis, je suis plutôt allé utiliser le niveau gratuit de leur outil. de Buffer Avec le niveau gratuit de Buffer, vous obtenez 10 publications programmées gratuitement. Un peu plus de 3 jours avec mon programme de publication trois fois par jour. J'ai copié et collé mes messages approuvés et je les ai enregistrés en tant que brouillons. Ensuite, tous les quelques jours, j'intervenais et je cliquais simplement sur « Ajouter au programme » pour qu'ils soient ajoutés à mes heures de partage prédéterminées. Étape 4 – Engagement Après cela, il ne s’agissait plus que de garder un œil sur l’engagement et les commentaires des autres. Si quelqu'un laissait un commentaire, j'interviendrais avec une réponse simple. Je ne voulais pas en faire trop car je voulais voir si les publications pouvaient ou non faciliter la croissance à elles seules. Mais c’est l’approche de base que j’ai adoptée. Ce que je ferais différemment avec cette approche marketing des médias sociaux par l'IA La vraie question est : est-ce que je recommanderais de faire cela et, si oui, que recommanderais-je de faire différemment ? Tout d’abord, je le recommanderais aux marques et aux créateurs. La configuration ne prend presque pas de temps et peut aider à maintenir un niveau d’engagement de base plus élevé sur la plateforme. Votre nom sera rendu public plus fréquemment et vous deviendrez une entité davantage connue. Cela pourrait changer à mesure que davantage de règles et de réglementations seront introduites par les plates-formes pour lutter contre le contenu de l'IA. Donc sois prudent. Quant à ce que je ferais différemment à l’avenir, cela dépend des types de contenu. J'ai , voici comment je les vois jouer sur les réseaux sociaux et ce que j'en ferais. déjà écrit sur les types de contenu Contenu d'attraction – Tous les jours 1 à 3 fois Il s’agit du simple contenu d’IA qui serait partagé 1 à 3 fois par jour. Fondamentalement, pour que vous puissiez apparaître dans les chronologies des gens et ne pas laisser l'algorithme se « refroidir » avec vous. Contenu buzz – 1 à 2 fois par semaine Une pièce unique par semaine qui vous aide à vous présenter aux bonnes personnes. Nous parlons d'éléments riches en statistiques qui suscitent des conversations, mentionnent des publications, etc. Contenu de conversion – Mise en forme du trafic 1 à 5 fois par semaine 1 à 5 publications plus longues par semaine qui redirigent le trafic du réseau social vers mon propre site. Fondamentalement, un extrait de quelque chose et un « allez ici pour en savoir plus » dans les commentaires. Contenu de confiance – Tous les jours pendant 30 minutes 30 minutes par jour pour ajouter des commentaires précieux aux publications d'autres comptes pertinents pour renforcer la portée et la confiance. Dans l’ensemble, cela pourrait ressembler à ceci. Et en plus, je concentrerais cette attention sur une seule plateforme sociale. Pour moi, ce sera LinkedIn car je n'aime pas Twitter/X et je n'obtiens aucun résultat. Et puis l’accent n’est pas mis sur la croissance sur cette plate-forme, mais sur l’orientation des gens vers mon entonnoir de marketing de croissance plus large. Si vous voulez savoir ce que je veux dire par là, consultez notre . audit du modèle de croissance ici J'ai rassemblé quelques téléchargements de modèles et de frameworks pour vous aider à copier cette méthode. Vous pouvez les demander sur mon site Web ici. Également publié . ici
