사람이 작성한 소셜 게시물이 AI가 작성한 소셜 게시물보다 더 많은 참여와 도달을 창출할 수 있습니까? 최종 대결은 인간 대 로봇입니다.
이 시점에서 여러분은 AI에 대한 모든 것을 들어보셨습니다. AI는 글쓰기를 더 잘하도록 도와줄 수 있습니다. AI는 더 빠르게 창작하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 소셜 캡션에 도움이 될 수 있나요? 공연하다 더 나은?
바쁜 소셜 미디어 마케팅 담당자로서 콘텐츠 제작 과정을 더 쉽고 빠르게 만들어 주는 것은 무엇이든 매력적입니다. AI에 접근 가능하고 사용자 친화적인 ChatGPT와 같은 도구를 사용하면 캡션 작성을 확인해 볼 가치가 있습니다.
AI를 사용하여 특히 트위터에 소셜 게시물을 작성하면 다음과 같은 질문이 제기됩니다. AI가 작성한 캡션이 참여와 도달 범위에 영향을 미치는가? 트위터 알고리즘은 AI가 작성한 트윗에 불이익을 주나요? 트윗이 AI가 쓴 것인지 정말 알 수 있을까요? 알아보기 위해 실험을 진행했습니다.
가설: 사람이 작성한 X(트위터) 캡션은 AI가 작성한 캡션보다 더 많은 참여와 도달 범위를 확보할 것입니다.
이 실험에 대한 나의 가설은 인간이 작성한 트윗이 AI가 작성한 트윗보다 더 많은 참여와 도달률을 얻을 것이라는 것입니다.
왜? 글쎄요, 저는 X(이전의 Twitter)에서 10년 넘게 활동해왔기 때문에 지금쯤이면 제 독자를 가장 잘 알 수 있을 것입니다. 게다가 인간은 수천 년 동안 글을 써왔지만 AI는 단 2년 동안만 글을 써왔습니다. 가지다 무언가를 셀 수 있는 거죠, 그렇죠?
리즈윅은 이렇게 말해요 그녀는 가지고 있다 그녀는 목적 중심 콘텐츠에 AI를 사용할 때 참여도와 도달 범위의 차이를 발견했습니다.
Riswick은 “퍼널 하단 게시물에 AI를 사용할 때 정말 훌륭한 참여도와 도달률을 확인했습니다. 왜냐하면 AI를 사용하면 우리가 작성할 때보다 더 빠르게 정보를 전달할 수 있기 때문입니다.”라고 Riswick은 말합니다. “AI에게 브랜드 유머나 시사 지식에 의존하지 않는 구체적이고 간단한 작업을 제공하면 결과는 효과적인 CTA를 생성하거나 해당 메시지를 전달하는 다른 방식을 만드는 데 도움이 됩니다.”
반면에, 그녀는 그렇지 않았습니다 AI를 사용하여 브랜드 인지도 콘텐츠를 만들 때 참여도나 도달 범위가 향상되는 것을 발견했습니다.
Riswick은 “이러한 것들은 AI 도구가 인간만큼 잘 포착하지 못하는 것입니다.”라고 말합니다. “브랜드 목소리로 말할 수 있다는 것은 AI가 아직 배우는 단계입니다. AI 도구는 훌륭한 출발점을 제공하고 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 되지만 인간의 감독과 편집은 여전히 필수입니다.”
방법론
사람이 작성한 Twitter 캡션이 AI가 작성한 것보다 더 많은 참여와 도달 범위를 생성하는지 테스트하기 위해 저는 제 블로그에 공유할 세 가지 트윗 세트를 생각해 냈습니다. 개인 트위터 계정.
나는 평소의 어조와 스타일로 내 자신의 트윗을 공유하는 것부터 시작했습니다. 그런 다음 두 가지를 공정하게 비교할 수 있도록 ChatGPT에 유사한 트윗을 작성하도록 요청했습니다.
예를 들어, 내 개인 트윗 중 하나는 동료 프리랜서를 위한 팁이었습니다. 그런 다음 ChatGPT에 내 트윗을 복제하라는 간단한 프롬프트를 표시했습니다.
원천
ChatGPT에 제공할 수 있는 창의적인 프롬프트가 엄청나게 많지만 저는 AI 도구에 위와 같이 더 간단한 프롬프트 몇 가지를 제공했습니다.
저는 ChatGPT가 지나치게 정제된 결과가 아닌 유기적인 결과를 생성할 수 있는 자유를 제공하기 위해 기본만 유지하고 싶었습니다. (결국 시간을 절약하면서 동일한 결과를 얻을 수 있는지 알아보는 것이 아이디어입니다.)
이 실험에서는 텍스트로만 구성된 트윗 4개와 링크가 포함된 트윗 2개를 게시했습니다. 결과를 살펴보겠습니다!
결과
휴먼캡션 AI캡션 Post Eng. 속도 도달 공학. rate 링크가 있는 게시물 도달 8.71% 노출 781회 11.43% 노출 35회 텍스트 게시물 1 2.2% 노출 227회 8.26% 노출 242회 텍스트 게시물 2 7.22% 노출 97회 1.92% 노출 52회
언뜻 보면 AI가 작성한 트윗이 세 번 중 두 번 내 트윗보다 참여율이 더 높았다는 것이 분명합니다. 그러나 AI가 작성한 트윗 3개 중 2개 역시 인간이 작성한 트윗보다 노출 수가 적었습니다.
이 결과는 무엇을 의미합니까? 각 트윗을 더 자세히 분석해 보겠습니다.
트윗 #1: 링크가 포함된 트윗
작가로서 저는 최근 작업을 공유하기 위해 종종 Twitter를 사용합니다. 그래서 이 실험에 대한 나의 첫 번째 트윗은 내가 쓴 기사를 홍보하는 링크가 포함된 트윗이었습니다.
트윗에서 나는 기사를 요약하고 개인적인 사실을 언급함으로써 누군가가 이 기사를 읽고 싶어하는 이유에 대한 약간의 통찰력을 제공했습니다. 이것은 제가 트윗에 사용하는 매우 표준적인 공식입니다.
내가 말했듯이, 트위터에서 내 작업을 공유하는 것은 정상적인 일입니다. 또한 저는 이러한 유형의 트윗에 개인적인 배경 정보를 추가하여 사람들이 더 읽고 싶도록 맥락을 제공하는 것을 좋아합니다.
게다가 제가 트윗에서 언급한 브랜드(@웨토스)이 이를 리트윗했는데, 이는 의심할 여지 없이 노출수를 높이는 데 도움이 되었습니다.
동일한 브랜드에 대해 제가 작성한 다른 기사를 사용하여 비슷한 내용을 만들어 달라고 ChatGPT에 요청하여 최대한 편견이 없도록 했습니다. ChatGPT가 작성한 트윗은 다음과 같습니다.
그리고 AI가 생성한 링크 트윗의 결과는 다음과 같습니다. 이 트윗은 참여율 11.43%, 총 참여 4회, 노출수 35회를 기록했습니다.
이 트윗은 기술적으로 더 높은 참여율을 생성했지만 노출 수는 사람이 작성한 트윗의 수에 가깝지도 않았습니다. 또한 제 생각에는 제가 쓴 트윗보다 덜 개인적으로 들리는 것 같습니다.
그리고 첫 번째 트윗과 달리 제가 언급한 계정은 이 게시물과 상호작용하지 않았습니다. 공평하게 말하자면, 나는 약 일주일 간격으로 브랜드를 언급한 두 개의 트윗을 공유했습니다. 그렇게 짧은 시간 안에 다시 공유할 가능성이 낮을 가능성이 있습니다.
첫 번째 링크 트윗의 리트윗이 노출 수를 늘린 것은 의심의 여지가 없으며, 이 트윗에 대한 추가 보도가 이루어지지 않아 가시성이 매우 낮았습니다.
트윗 #2: 텍스트 전용 트윗
제가 자주 게시하는 또 다른 주제는 프리랜서입니다. 나는 다른 프리랜서들이 유용하다고 생각하는 팁을 정기적으로 공유합니다. 아래 게시물은 제가 평소에 쓰는 트윗의 예입니다.
이 트윗은 2.2%의 참여율을 생성했으며 총 5회의 참여와 227개의 노출을 기록했습니다.
서류상으로 이러한 결과는 집에 쓸 만한 것이 많지 않습니다. 그러나 특히 내 청중이 얼마나 작은지(팔로어가 300명 미만) 고려하면 이는 내 평소 성과와 동등합니다. 이 트윗은 또한 평균 트위터 참여율인 0.05%를 훨씬 웃도는 성과를 냈습니다.
저는 ChatGPT에게 프리랜서를 위한 팁을 공유하는 트윗을 작성하도록 요청하여 비슷한 트윗을 다시 만들어 달라고 요청했습니다. 그 결과는 다음과 같습니다.
솔직히 말해서 이 트윗이 예전만큼 잘 작동할 것이라고는 기대하지 않았습니다. 나에게는 그 말이 조금 오글거리고 자연스럽게 말할 수 있는 말이 아닌 것 같았다. 그러나 결과는 다른 이야기를 말해줍니다.
이 트윗의 성과가 더 좋았다고 생각하는 주된 이유 중 하나는 해시태그와 일부 이모티콘이 포함되어 있기 때문입니다. 나는 보통 그렇지 않기 때문에 첫 트윗에 그 중 하나를 포함하지 않았습니다.
트윗 #3: 텍스트 전용 트윗
이 실험에 대한 나의 마지막 트윗은 자신을 위해 일하고 자신의 상사가 되는 것이 어떤 것인지에 관한 것입니다. 제가 쓴 트윗은 다음과 같습니다.
이번 실험을 통해 알게 된 것처럼 ChatGPT는 *사랑한다* 트윗 작성을 요청할 때 이모티콘과 해시태그를 추가하세요. 그래서 이 메시지에 대해 제가 구체적으로 물었습니다. *아니다* 이모티콘이나 해시태그를 포함하세요.
지난번에는 해시태그가 분명히 차이를 만들었지만 AI가 평소 콘텐츠의 톤과 스타일과 더 유사한 콘텐츠를 생성할 수 있는지 확인하고 싶었습니다.
프롬프트는 다음과 같습니다.
ChatGPT가 작성한 트윗은 다음과 같습니다.
이 트윗의 결과는 다음과 같습니다. 이 트윗은 참여율 1.92%, 참여 1회, 노출수 52회를 기록했습니다.
이 트윗은 텍스트로만 작성되므로 사람이 작성한 트윗과 매우 유사합니다. 그러나 참여율이 훨씬 낮았고 노출수도 적었습니다.
이번에 참여도와 도달범위가 왜 그렇게 낮았나요? 음, 어조에 관한 한, AI가 생성한 콘텐츠는 내 트윗 스타일과 비슷하지만 꽤 일반적으로 들립니다.
내 첫 트윗은 좀 더 장난스러웠지만 ChatGPT 버전은 꽤 평범했고 숫자가 이를 뒷받침합니다. 단 한 사람만이 이 트윗과 상호작용했는데, 이는 해당 트윗이 피드에서 얼마나 눈에 띄지 않았는지 보여줍니다.
결과는 무엇을 의미하나요?
전반적인, AI가 작성한 게시물은 적어도 참여 측면에서 인간이 작성한 트윗보다 더 나은 성과를 거두었습니다.
귀하가 바쁜 소셜 미디어 관리자이고 주요 성공 지표가 도달 범위와 참여인 경우, 이러한 결과는 AI가 일반적인 모범 사례를 따르고 성과가 좋은 콘텐츠를 만드는 데 도움이 될 수 있음을 입증합니다.
하지만 ChatGPT가 작성한 트윗 중 일부는 제가 작성한 트윗보다 참여율이 더 높았지만 상호 작용이 반드시 의미 있는 것은 아니었습니다.
예를 들어, AI가 작성한 링크 트윗은 사람이 작성한 것보다 더 높은 참여율을 생성했지만 상호 작용은 거의 없었습니다. 트위터의 기본 분석에 따르면 내가 쓴 글은 16번의 프로필 방문, 15번의 링크 클릭, 심지어 몇 개의 북마크를 기록했습니다. 내 경험상 그런 상호작용이 업무로 이어질 가능성이 높기 때문에 더 가치 있다고 생각한다.
주요 시사점
이 실험에서 얻은 통찰력은 다음과 같습니다.
이러한 도구는 시간을 크게 절약해 줄 수 있습니다.
이 실험에서 제가 얻은 교훈이 하나 있다면 그것은 바로 이것입니다. AI 도구는 빠른. 이 도구는 몇 초 만에 수많은 트윗을 생성할 수 있습니다.
트윗을 작성하는 데 시간이 좀 걸릴 수 있으며, 특정 주에는 극히 일부만 공유합니다. 그래서 트위터에서 활동하는 브랜드 계정의 일주일, 심지어 한 달 분량의 캡션을 만드는 데 얼마나 시간이 걸릴지 상상할 수 없습니다.
AI 도구는 대량의 캡션을 작성해야 하지만 처음부터 작성하는 데 시간을 투자할 시간이 없을 때 사용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
해시태그와 이모티콘 도움말
내 실험에서 또 다른 놀라운 점은 무엇입니까? ChatGPT는 Twitter 모범 사례에 정통합니다.. 짧고 관심을 끄는 글을 작성하는 방법을 이해하고 해시태그를 포함하면 도달 범위와 가시성에 도움이 될 수 있다는 것도 알고 있습니다.
솔직히 예전에는 해시태그나 이모티콘에 대해 별로 생각해 본 적이 없었어요. 전문 작가로서 저는 항상 트윗의 어조와 구성을 무엇보다 중요하게 생각하며, (지금까지는) 저에게 잘 맞았습니다.
하지만 해시태그가 포함된 ChatGPT의 트윗이 얼마나 효과적인지 확인한 후에는 앞으로 내 트윗에 해시태그를 한두 개 추가할 의향이 있습니다. 특히 더 많은 청중에게 다가가고 싶을 때 더욱 그렇습니다.
AI가 브레인스토밍을 쉽게 만듭니다
AI 도구가 생성하는 캡션이 브랜드의 목소리나 스타일과 완전히 일치하지 않더라도 그들은 좋은 출발점을 제공합니다 아이디어를 브레인스토밍하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 긴 형식의 콘텐츠를 용도 변경하고 요약하는 데에도 능숙합니다.
ChatGPT는 소셜 캡션을 생성하는 데 약간의 기교가 필요하지만 OwlyWriter AI와 같은 소셜 미디어용으로 구축된 AI 도구를 사용하면 프로세스를 훨씬 더 원활하게 만들 수 있습니다.
예를 들어, OwlyWriter의 “처음부터 시작” 옵션을 사용하면 콘텐츠를 생성하기 전에 원하는 톤을 선택할 수 있습니다. 이것은 확실히 내 글쓰기 스타일에 맞는 트윗을 만드는 데 유용했을 수 있습니다.
AI가 작성한 캡션에는 여전히 인간의 손길이 필요합니다
우리 모두는 분명히 AI로 작성된 트윗을 본 적이 있습니다. 일반적으로 일반적으로 들리거나 맥락이 부족하거나 이해가 되지 않습니다.
도구를 사용하여 트윗이나 캡션을 작성하는 경우 즉시 게시할 준비가 되지 않을 수 있습니다. 일반적으로 게시물이 귀하에게 적합할 때까지 정확성을 검토하고 조정해야 합니다.
궁극적으로, AI를 사용하여 캡션을 작성하려는 경우(그리고 우리는 정말로 당신이 그래야 한다고 생각합니다!), 출력을 시작점으로 생각하십시오.. 결과를 개선하려면 사회적 전문 지식을 활용해야 하지만 처음부터 시작하는 것보다 훨씬 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.
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