Модуль 1: Основы работы с ИИ и подготовка данных
Учимся формулировать запросы (промпты) для нейросетей. Основы промпт-инжиниринга. Инвентаризация и структурирование исходных данных и портфолио в папках. Использование Google NotebookLM или Perplexity для загрузки, организации и анализа портфолио.
Знания
- Принципы работы с нейросетями через текстовые запросы
- Основы промпт-инжиниринга
- Структурирование и хранение исходных данных и портфолио
- Возможности Google NotebookLM и Perplexity для загрузки, анализа и организации материалов
Умения
- Формулировать запросы для нейросетей
- Применять промпт-инжиниринг
- Организовывать данные и портфолио в папках и блокнотах
- Загружать и структурировать портфолио в Google NotebookLM или Perplexity для дальнейшей работы с ИИ
Навыки
- Взаимодействие с нейросетями через текстовые запросы
- Подготовка и сортировка данных и портфолио для работы с ИИ
- Использование Google NotebookLM или Perplexity для анализа, создания заметок и поиска ключевых моментов в портфолио
Модуль 2: Конкурентный анализ с помощью ИИ
Конкурентный анализ с помощью ИИ-инструментов.
Знания
- Подходы к конкурентному анализу
- Методы поиска и сбора информации о конкурентах с помощью ИИ
Умения
- Использовать ИИ для сбора и структурирования информации о конкурентах
- Сравнивать стратегии и контент конкурентов
- Формулировать выводы на основе анализа данных
Навыки
- Анализ рынка
- Оценка конкурентной среды
- Выявление трендов и потребностей аудитории
Модуль 3: Контент-маркетинг с нейросетями
Контент-маркетинг с помощью нейронных сетей.
Знания
- Особенности контент-маркетинга на различных площадках
- Специфика платформ vc.ru, Пикабу, DTF.ru и других
- Возможности нейронных сетей для создания адаптированного контента
Умения
- Писать контент с помощью нейросетей под разные площадки
- Адаптировать стиль и формат для целевой аудитории
- Использовать специфические особенности каждой платформы
Навыки
- Создание контента, соответствующего стилю и требованиям разных платформ
- Эффективное использование нейросетей для генерации разнообразного контента
- Адаптация единого материала под различные площадки
Модуль 4: SEO
Переупаковка и дистрибуция контента: SEO и публикации.
Знания
- Основы SEO и требования к контенту для поисковых систем
- Принципы дистрибуции контента
- ИИ-инструменты для генерации, редактирования и оптимизации текстов и видео
Умения
- Формировать SEO-структуру статьи или видео
- Использовать ИИ для генерации ключевых слов, заголовков, описаний
- Публиковать контент на площадках
Навыки
- Переупаковка информации под разные форматы
- Создание и оптимизация SEO-контента с помощью ИИ
- Анализ эффективности публикаций
Модуль 5: Создание видеоконтента с помощью ИИ
Создание видеоконтента с помощью ИИ для дистрибьюции основного контента.
Знания
- Конкурентный анализ с помощью ИИ
- Трендвотчинг с помощью ИИ
- Эмпатия к людям с помощью ИИ
- Принципы создания короткого видеоконтента
- ИИ-инструменты для генерации видео
- Основы вертикального видеоформата
Умения
- Формулировать идеи и сценарии для видео
- Использовать ИИ для создания видеоконтента
- Подготавливать видео для публикации
Навыки
- Создание коротких видеороликов
- Адаптация контента для видеоформата
- Оптимизация видео для разных платформ
Модуль 6: Финальный проект и анализ результатов
Финальный проект: комплексный план и анализ продвижения личного портфолио/проекта с помощью ИИ.
Знания
- Методы анализа эффективности контента
- Принципы создания лонгрида и кейс-стади
- Критерии оценки продвижения в разных каналах
Умения
- Создавать дашборд с результатами продвижения
- Анализировать эффективность публикаций
- Оформлять кейс-стади использования ИИ
Навыки
- Визуализация данных и анализ статистики
- Формулирование выводов и рекомендаций
- Презентация результатов в формате лонгрида
