Ayrıntılı, uzun biçimli bir sosyal medya gönderisine birkaç saat boyunca sadece birkaç beğeni aldığını görmek için köle gibi çalışmak kadar kötü bir şey yoktur.
Ve sonra, feed'inizi kontrol ettiğinizde, on binlerce görüntüleme, yüzlerce beğeni ve düzinelerce yorum alan 2 cümlelik bir kısa mesaj paylaşan bazı etkileyicileri görüyorsunuz.
Ben de "uzun biçimli gönderiler ve etkileşim yok" kampında yer alarak yapay zekanın sosyal medya pazarlamamı ve çevrimiçi varlığımı geliştirmeme yardımcı olup olamayacağını görmeye karar verdim.
İşte ne yaptım ve nasıl çalıştı.
Bu yöntemi kopyalamanıza yardımcı olmak için bazı şablon ve çerçeve indirmelerini bir araya getirdim. Bunları buradaki web sitemden talep edebilirsiniz.
Yukarıda da belirttiğim gibi, sosyal medya paylaşımlarımın çoğu gözden kaçıyor ve görmezden geliniyor.
Ancak, milyonlarca takipçisi olan benden daha az mesleki deneyime sahip birçok insan var.
Benim bilmediğim bir şey biliyorlar ve ben de onların ne yapıp ne söylediğini araştırmaya karar verdim.
Temel tavsiye her yerde aynıdır.
Oldukça standart tavsiye.
Sosyal medyada büyüme konusunda tanınan ve güvenilen kişilerin paylaştığı gönderilere bakmaya başladığımda Justin Welsh'in aşağıdaki gibi gönderileriyle çok fazla etkileşim aldıklarını gördüm.
Kısa bir yazı.
İnsanların sevmesi kolay, harika bir küçük ses parçası.
Gördüğünüz gibi bu fotoğrafın 835 beğenisi, neredeyse 45 bin görüntülemesi ve 149 yorumu var.
İlgilendiğim tek şey bu değil. Bunlar gerçekten gösteriş ölçütleri. Ama insanların neyi sevdiği
Justin'in yaptığı en iyi şey, erişimi artırmak için yukarıdaki gibi gönderileri kullanmak ve ardından trafiği sitelerine taşımak için diğer gönderileri kullanmaktır.
Burada e-posta adresini yakalayabilir ve müşteri satın almaya hazır olana kadar ilişkiyi geliştirebilirler.
Bunun hakkında daha önce Eddie Shleyner ve onun muhteşem nişan döngüsü hakkında yazmıştım.
İnsanları sosyal medyadan kendi kanallarıma taşımak istiyorum.
Justin'in yukarıdaki gibi birkaç gönderisini paylaşarak sosyal medyadaki izleyici kitlemi artırabileceğimi ve bunun sonucunda siteme daha fazla insanı yönlendirebileceğimi düşündüm.
Plan basitti. Birkaç düzine gönderi oluşturun…
… ve bunun iyi bir sosyal büyümeye yol açacağını umuyoruz.
Bu, dönüşüm hunimin üst kısmını doldurmama ve algoritmaları ısıtmama, ardından gönderilerimi daha fazla kişiye ulaştırmama ve daha geniş bir kitle ve marka görünürlüğü elde etmeme yardımcı olacaktı.
Bunu test etmek için kullandığım süreci tam olarak açıklamaya devam edeceğim, ancak önce gerçekten bilmek istediklerinizi gözden geçirelim.
İşte sonuçlara bir bakış.
Tamam, işte hızlı ve kirli sonuçlar.
Yapay zekanın benim için 90 gönderi yazmasını sağladım ve günde 3 kez bir gönderi paylaşıyordum.
Biri sabah, biri öğleden sonra, biri akşam yarısı.
Gönderilerin tümü, etkileşim açısından iyi sonuç veren kısa soundbite tipi gönderilerdi.
Ve bunlar eş zamanlı olarak Twitter'ımda ve LinkedIn'imde paylaşıldı.
Gönderilerin bir örneği aşağıdadır.
Bunu kullandığım kanala göre ayıralım.
Tamam, deney 4 Eylül'de başladı.
Genel olarak, 4 Eylül'den sonraki yaklaşık 30 gün boyunca gönderilerin tutarlı bir etkileşim oluşturduğunu görebilirsiniz. Çok büyük bir şey yok ve zamanla gerçek bir büyüme yok.
Önceki 30 güne göre çok daha istikrarlı bir etkileşim. Ancak genel katılımda umduğum hoş bir yükseliş yok.
Katılım açısından hâlâ birkaç ani yükseliş var ama gördüğünüz gibi önceki dönemde de bunları almayı başardım.
Temel olarak, bu dönem boyunca günlük gösterim ölçütümü günde 0'dan yaklaşık 100 gösterime çıkarmış gibi görünüyor.
Ancak Twitter'da ilginç bir nokta var.
Önceki 30 günlük dönemde ortalama günlük gösterim sayısı 275'ti. Bu, bazı içeriklerin hiçbir şekilde paylaşılmadığı günlerdir. Ancak buradaki ve oradaki büyük sivri uçlar bu durumu çarpıtıyor.
Deney sırasında günlük gösterim sayısı yalnızca 170'ti.
Bu, erişimde %38'lik bir düşüş anlamına geliyor.
Ve komiktir ki buradaki ani artışlar, yapay zeka tarafından yazılmamış paylaştığım gönderilerden geliyor.
Ayın 26'sı, Google'ın HCU'su hakkında bir şeyler yazdığım büyük artış.
Takipçilere gelince, hem ağustos hem de eylül aylarında her ay aynı sayıda takipçi kaybettim. Bu tuhaf.
Ancak erişim ve takipçi sayıları her şey değildir.
Trafiği kendi sitelerime çekmek ve onları ödeme yapan müşterilere dönüştürmek için sosyal medyayı kullanıyorum.
Şimdi deneyin 30 günlük önceki dönemi ve 30 günlük dönemini hızlı bir şekilde inceleyelim.
Twitter etkileşimi | 30 gün önce | Deneme süresi | Değiştirmek % |
---|---|---|---|
Nişan oranı | %5,2 | %6,1 | %17 |
Bağlantı tıklamaları | 17 | 1 | -94% |
Yorumsuz retweetler | 10 | 90 | %800 |
Seviyor | 92 | 86 | -%6,52 |
Yanıtlar | 70 | 40 | -42% |
Net yeni aboneler | -7 | -7 | %0 |
Temel olarak yapay zeka, yorumsuz retweetlerde büyük bir artışa yardımcı oldu, ancak başka hiçbir alanda anlamlı bir şekilde yardımcı olmadı.
Yüzde değişime bakarsak, genel olarak oldukça olumsuzlar.
Yapay zeka gönderilerindeki bağlantıların eksikliği, oradan trafik çekmenin imkansız olduğu anlamına geliyordu.
Bu yöntemi kopyalamanıza yardımcı olmak için bazı şablon ve çerçeve indirmelerini bir araya getirdim. Bunları buradaki web sitemden talep edebilirsiniz.
LinkedIn'de neler yaptığına bakalım.
LinkedIn, denemenin hemen başlangıcında algo'nun çalışma şeklini değiştirdi; bunun da olayların nasıl sonuçlanacağı üzerinde etkisi olduğunu düşünüyorum.
Artık yararlı içeriğe daha çok odaklanıyorlar gibi görünüyor (ki bu iyi bir şey). Erişim düştü ancak birçoğu anlamlı müşteri etkileşimlerinin arttığını bildiriyor.
Genel izlenim bu şekildeydi.
Yine katılımın alt temel çizgisini yükseltmiş gibi görünüyor, ancak zaman içinde anlamlı bir etkisi olmadı.
Gösterimlerde kademeli bir artış yok.
Yeterince komik, son 90 gün içinde gösterimlere (ve etkileşime) göre en iyi performans gösteren içeriğim, manuel olarak yazılan 3 gönderiydi.
BEN
LinkedIn'deki takipçi sayısı açısından da bu durum pek değişmemiş gibi görünüyor.
30 günlük zaman dilimlerini tekrar karşılaştırmak için günlük istatistikleri inceledim ve çıkardım.
LinkedIn katılımı | 30 günden önceki | Deney süresi | % değiştirmek |
---|---|---|---|
Gösterimler | 6.460 | 10.190 | %57,74 |
Nişanlar | 171 | 229 | %33,92 |
Yeni takipçiler | 85 | 106 | %24,71 |
LinkedIn'de genel anlamda bir artış yaşandı.
Yapay zeka içeriğinin kullanımından kaynaklanan değişim yüzdesine tekrar bakarsak, her şeyin yalnızca manuel gönderilerden biraz daha iyi durumda olduğunu görebilirsiniz.
Komik olan şey, AI gönderilerinin hiçbirinin en çok görüntülenen veya en çok etkileşime giren gönderi olmamasıydı.
Ancak, insanların hesabımla etkileşime geçmesini sağlamak için yeterli görünüyorlar ve bu da onların daha fazla "değer odaklı" gönderi görmelerine yardımcı oluyor.
Uzun lafın kısası, yapay zeka içeriği, sosyal medyadaki erişim ve etkileşimlerimin günlük karşılaştırmasını artırmaya yardımcı oluyor gibi görünüyordu.
Aynı zamanda algoritmaların ısınmasına da yardımcı oluyor gibi görünüyor.
Bunu, hâlâ en iyi sonucu veren, en çok etkileşim ve görüntüleme alan gönderilerin yapay zeka olmadan yazdığım, hedef kitlemin karşılaştığı gerçek sorunlara odaklanan yazılar olduğunu görebilirsiniz.
Bunun, algoritmaların yapay zeka tarafından yazılabilecek düşük değerli gönderilerin erişimini yavaş yavaş filtreleyip kısıtlamasından kaynaklandığına inanıyorum.
Yani buna sosyal medya deniyor. İnsanların birbirlerine bunu söylemesi gerekiyor, binlerce kez duydukları düşünce ve inançları tekrarlamaları değil.
Twitter, tüm anlamlı ölçümlerde yapay zeka içeriğiyle çok yıpranmış sonuçlar gördü.
Ancak aslında bunun, Twitter'ın yeni mavi insanlarından biri olmamam ve platformu kullanmak için para ödememem nedeniyle olduğunu düşünüyorum.
Eğer o aylık ücreti Elon'a ödemeye karar verseydim farklı olabilirdi.
Belki başka bir deneyin odak noktası budur.
İleriye dönük olarak, LinkedIn'in temel katılımını artırmak için bunları kullanmaya devam edeceğimi düşünüyorum.
Twitter algoritması şu anda kapalı göründüğü için zaten orada daha fazla vakit geçiriyorum. Bakalım Linkedin'i ne kadar ileri götürebiliriz.
Bunu kendin denemek istersen, işte yaptığım şey.
Sosyal hesaplarım için Yapay Zeka içeriği oluşturmak için kullandığım sürece hızlı bir genel bakışı burada bulabilirsiniz.
Sosyal medya pazarlaması için yapay zekayı neden kullandığımı hızlıca gözden geçirelim.
Kısa versiyonu hem eğlenceli hem de öğretici olabileceğini düşündüm.
Ama aynı zamanda, algoritmalarda çok başarılı görünen o hızlı tek satırlık satırları yazma konusunda da pek yetenekli değilim.
Uzun vadeli Bu öğrenmem gereken bir beceri, ancak kısa vadede yapay zeka kullanarak bunun işe yarayıp yaramadığını test etmemin bir yolu var.
Kullanılan sürecin yapay zekaya tamamen %100 bağlı olmadığını söyleyeceğim. Potansiyelleri dışarı çıkarmasını sağladım ve bunları kendi düşüncelerime ve deneyimlerime dayanarak düzenledim, sildim veya kullandım.
İşte kullandığım sürecin tamamı.
Bu yöntemi kopyalamanıza yardımcı olmak için bazı şablon ve çerçeve indirmelerini bir araya getirdim. Bunları buradaki web sitemden talep edebilirsiniz.
Bu gönderileri oluşturmak ve planlamak için kullandığım yaklaşımı aşağıda listeledim.
ChatGPT ve benzeri araçları son birkaç hafta ve aylarda sıklıkla kullandım.
Yaratmalarını istediğiniz türden bir örnek verirseniz daha iyi çıktılar verdiklerini fark ettim.
Yani, her şeyin ilk adımı gidip sosyal medyada yoğun etkileşim alan insanlardan birkaç gönderi bulmaktı.
Yapay zekadan yazıyı yazmasını istediğimde başvurmak üzere bunları kopyalayıp basit bir belgeye yapıştırdım.
Yaklaşık 10 örnek gönderi ile AI aracına yöneldim. Claude.ai'yi Chat GPT'den daha iyi bir araç olarak gördüğüm için kullanmaya karar verdim.
Claude ile yeni bir sohbet başlattıktan sonra, 100 Tweet oluşturmasını isteyen basit bir istem oluşturdu. Ben de özetledim…
İstem aşağıdaki gibi göründü.
Claude daha sonra kullanmam için 100 seçenek sundu.
Daha sonra başvurmak üzere 100 belgenin tamamını bir Google Dokümanı'na ekledim (bu da buradaki indirmeler bölümünde mevcuttur)
Bu yöntemi kopyalamanıza yardımcı olmak için bazı şablon ve çerçeve indirmelerini bir araya getirdim. Bunları buradaki web sitemden talep edebilirsiniz.
Herhangi bir şeyi planlamadan önce gönderileri iki kez kontrol etmek istedim.
İhtiyacım olan son şey, orada olmayı savunduğum şeye aykırı olan saldırgan bir gönderi veya fikirdir.
100 eylemin hepsini geçtim ve üç eylemden birini gerçekleştirdim…
Örneğin Claude seçeneklerden biri olarak aşağıdakileri tükürdü.
Bu temelde katılmadığım bir şey.
Harekete geçmeden önce uzman olmaya büyük bir odaklanma olduğunu düşünüyorum, bu da yalnızca analiz felcine yol açar.
En iyi uzmanlar uzmandır çünkü onlar tüm ayrıntıları bilmeden harekete geçerler. Yaparak öğrendiler.
Ve bu öğrenmenin en hızlı yoludur.
Bu yüzden yukarıdakileri manuel olarak değiştirdim…
İnançlarıma yapay zekadan çok daha yakın.
Bunu yapmak zorundasınız, aksi takdirde açıkça yanlış olan bir şeyi paylaşma riskiyle karşı karşıya kalırsınız.
Düzenleyip sildikten sonra 90 sosyal paylaşıma ulaştım.
Yukarıda da bahsettiğim gibi bunu Twitter/X ve LinkedIn'de yaptım.
Gönderileri planlamaya başlamadan önce nasıl bir zaman dilimi istediğimi bulmam gerekiyordu.
90 mesajla, günde 3 gönderiden oluşan 30 günlük bir döngünün iyi bir seçenek olacağına karar verdim.
"Tutarlı" olarak algoritmaya ısınmama yardımcı olmalı ve aynı zamanda bunun işe yarayıp yaramadığını hızlıca anlamam için iyi bir geri bildirim döngüsü olarak da çalışmalı.
Birleşik Krallık'ta yaşıyorum ve bu olay İngiliz Yaz Saati'nde gerçekleşti.
Birlikte gittiğim zaman ayrımı şuydu:
Gerçek mesajların planlanması için 2 araç kullandım.
Twitter için zaten bir Typeously hesabım vardı o yüzden onu kullandım . Bu, her şeyin yüklenmesi için 30 dakika harcamamı sağladı ve bu, oradan aldı.
Tipik olarak otomatik retweetleme ve diğer şeyler için bazı iyi otomatik özelliklere de sahipti
Harika bir küçük araçtı ve Twitter için tavsiye ederim.
Ancak LinkedIn'de de paylaşım yapabileceğim Typeful hesabım yoktu.
Ucuz bir piç olduğum için bunun yerine gidip Buffer'ın araçlarının ücretsiz katmanını kullandım.
Buffer'ın ücretsiz katmanıyla 10 planlanmış gönderiyi ücretsiz olarak alırsınız.
Günde üç kez paylaşım programımla 3 günden biraz fazla.
Onaylanan mesajlarımı kopyalayıp yapıştırdım ve taslak olarak kaydettim.
Daha sonra birkaç günde bir devreye giriyor ve önceden belirlediğim paylaşım sürelerime eklenmesi için "plana ekle"yi tıklıyordum.
Bundan sonra sadece başkalarının katılımını ve yorumlarını takip etmek kaldı.
Birisi yorum bıraksaydı, basit bir yanıtla konuya girerdim.
Gönderilerin kendi başlarına büyümeyi kolaylaştırıp kolaylaştıramayacağını görmek istediğim için çok fazla şey yapmak istemedim.
Ama benim bu konuda benimsediğim temel yaklaşım bu.
Asıl soru şu, bunu yapmayı tavsiye eder miyim ve eğer öyleyse, neyi farklı yapmayı tavsiye ederim?
Öncelikle bunu markalara ve yaratıcılara tavsiye ederim.
Kurulumu neredeyse hiç zaman almaz ve platformda daha yüksek bir temel katılım düzeyinin korunmasına yardımcı olabilir.
Adınız insanların karşısına daha sık çıkacak ve daha çok bilinen bir varlık haline geleceksiniz. Ancak platformlar yapay zeka içeriğiyle mücadele etmek için daha fazla kural ve düzenleme getirdikçe bu durum değişebilir.
Yani dikkatli ol.
İleride farklı olarak ne yapacağıma gelince, bu içerik türlerine bağlı.
İçerik türleri hakkında daha önce yazmıştım; bunların sosyal medyada nasıl oynandığını ve onlarla ne yapacağımı burada bulabilirsiniz.
Sonuç olarak, bu şöyle bir şeye benzeyebilir.
Ayrıca bu ilgiyi tek bir sosyal platforma odaklayacağım. Benim için Twitter/X'i sevmediğim ve orada hiçbir sonuç alamadığım için LinkedIn olacak.
Ve sonra odak noktası bu platformda büyümek değil, insanları daha geniş büyüme pazarlama hunime doğru yönlendirmek.
Bununla ne demek istediğimi bilmek istiyorsanız, buradan Büyüme Modeli Denetimimize göz atın.
Bu yöntemi kopyalamanıza yardımcı olmak için bazı şablon ve çerçeve indirmelerini bir araya getirdim. Bunları buradaki web sitemden talep edebilirsiniz.
Burada da yayınlandı.