Автоматизация постинга в Threads с AI: от 10 до 240 просмотров за неделю
В первой части мы рассказали, как запустили полностью автоматическую систему постинга в Threads — и как она провалилась. За три недели опубликовали более 200 постов, примерно 70% из них генерировал и публиковал AI без участия человека.
Сначала всё шло отлично. Средние просмотры достигли почти 150 на пост. А потом алгоритм Threads «раскусил» нашу автоматизацию. К 19 ноября охваты рухнули до 20 просмотров. Система выгорела.
Мы решили не сдаваться — и вот что из этого вышло.
Американские горки: 17 дней между провалом и рекордом
За следующие 17 дней мы опубликовали чуть больше 100 постов и получили около 14 500 просмотров. Но эти цифры не передают главного: путь к ним напоминал американские горки.
Представьте: 24 ноября один пост набрал почти 2 700 просмотров — это был наш абсолютный рекорд. Мы праздновали победу. А через пять дней, 29 ноября, средний охват упал до 10 просмотров. Десять. Это дно.
Но самое интересное произошло потом. К 4-6 декабря мы вышли на 240 средних просмотров — это лучший результат за всё время эксперимента. Не просто восстановились, а побили собственный рекорд.
Пять открытий, которые изменили нашу стратегию
Открытие 1: Ссылки убивают охват
Первое, что мы поняли: Threads ненавидит ссылки. Мы добавляли ссылку на наш курс по искусственному интеллекту в некоторые посты — казалось логичным, ведь цель автоматизации была в продвижении. Результат оказался катастрофическим.
Посты без ссылок набирали в среднем около 165 просмотров. Посты со ссылкой — всего 25. Разница почти в 7 раз. Threads явно занижает охват контента, который выглядит как реклама.
Решение оказалось простым: мы полностью убрали ссылки из постов и добавили одну в био профиля. Хотите узнать больше — переходите в профиль. Это работает.
Открытие 2: Длина решает всё
Второе открытие касалось длины постов. Мы проанализировали все 108 публикаций и увидели чёткую закономерность.
Короткие посты от 100 до 200 символов набирали в среднем около 240 просмотров. Посты длиннее 280 символов — всего 15. Разница в 15 раз. Пятнадцать раз.
В мире бесконечной ленты никто не читает длинные тексты. Люди скроллят. Если первые две строчки не зацепили — пост пролистнули.
Открытие 3: Время публикации критически важно
Третье открытие стало для нас настоящим сюрпризом. Мы знали, что время публикации влияет на охваты, но не представляли, насколько.
Посты, опубликованные в 19:00 по Москве, набирали в среднем около 900 просмотров. Посты в 21:00 — всего 13. Разница в 70 раз. Семьдесят.
Два часа разницы — и охват падает в 70 раз. Это не статистическая погрешность. Это работа алгоритма, который показывает контент именно тогда, когда аудитория активна.
Открытие 4: CTA в комментариях работает лучше
Четвёртое открытие касалось призывов к действию. Мы попробовали новый подход: вместо ссылки в самом посте добавлять её отдельным комментарием от автора.
Результат: посты с CTA в комментарии получали на 50% больше просмотров и на 70% больше ответов. Алгоритм не видит комментарий как часть рекламного поста, а активность в комментариях повышает ранжирование.
Открытие 5: AI плохо предсказывает вовлечённость
Пятое открытие оказалось самым неожиданным. Мы использовали нейросети для оценки «вовлекательности» постов по шкале от 5 до 10. Логика была простой: публикуем только то, что AI оценил высоко.
Реальность оказалась перевёрнутой. Посты с оценкой 9 из 10 набирали в среднем 21 просмотр. Посты с оценкой 8 — почти 240 просмотров. Система предсказания работала наоборот.
Почему так? Вероятно, потому что AI оценивал «правильность» текста, а не его интересность. Факты, которые модель считала идеальными, были слишком шаблонными. Слишком «AI-подобными». Аудитория это чувствует.
Какие посты набирают тысячи просмотров
Мы проанализировали топ-10 лучших постов за этот период. Вот что их объединяет.
Первое место — пост про IT-рынок труда: «спрос упал в 1000 раз». Почти 2 700 просмотров. Это тема, которая волнует каждого в индустрии. Конкретная цифра, которая шокирует.
Второе место — ирония про CEO OpenAI, который объявил «красный код» после успеха конкурента Gemini. Почти 1 800 просмотров. Люди любят, когда большие компании попадают в неловкие ситуации.
Третье место — новость о том, что HP увольняет тысячи людей «ради экономии на AI». Более 1 200 просмотров и 36 комментариев. Тема затрагивает страхи людей перед автоматизацией.
Общий паттерн: новости + эмоции + конкретные цифры. Не обучающий контент, не практические советы — именно новости и эмоциональная реакция.
Какие «крючки» работают
Начало поста — это критически важно. У вас есть доля секунды, чтобы человек остановился и прочитал.
Лучше всего работают «крючки», которые создают ощущение личного наблюдения. «Хм, интересно…», «Только что узнал…», «Подождите, это как?». Такое начало не выглядит как AI-генерация. Оно выглядит как мысль живого человека.
Хуже всего работают «громкие» заявления: «Сюрприз!», «Вы не поверите!», восклицательные знаки и эмодзи в начале. Это воспринимается как спам.
И ещё одно: поучающий тон убивает охваты. Пост, который начинается с «вы глубоко ошибаетесь», набрал 3 просмотра. Люди не хотят, чтобы их учили в социальных сетях.
История трёх кризисов
Первый кризис: паттерновая усталость (19 ноября)
Алгоритм распознал автоматизацию. Почти все наши посты имели одинаковую структуру: факт + короткий комментарий + эмодзи. Публиковались в одно время, с одинаковой частотой.
Решение: уменьшили количество постов с 10-13 до 5-7 в день. Добавили вариативность в промпты для нейросети. Охваты частично восстановились до 100-150 просмотров.
Второй кризис: абсолютное дно (29 ноября)
Это был худший день эксперимента. Средний охват — 10 просмотров. Причины: слишком длинные посты, quiz-формат («Угадайте, сколько процентов…») и ссылки в тексте.
Quiz-формат оказался особенно токсичным. Алгоритм воспринимает его как engagement bait — манипуляцию ради комментариев.
Решение: убрали все ссылки, ввели жёсткий лимит в 200 символов, создали четыре новых промпта с «человечными» крючками.
Третий момент: рекордное восстановление (4-6 декабря)
240 средних просмотров — лучший результат за всё время. Что сработало: короткие посты, начало с «Хм,» и «Интересно,», публикация строго в 19:00-20:00 по Москве, CTA только в комментариях.
Гибридная модель: AI + человек
Главный вывод эксперимента: полная автоматизация не работает. Социальные сети активно борются с автоматическим контентом. Алгоритмы распознают паттерны публикации, характерные признаки AI-текста, отсутствие живого взаимодействия.
Мы перешли на гибридную модель. Теперь AI генерирует варианты постов, а человек выбирает лучший. AI отлично создаёт черновики, но плохо понимает, что именно зацепит аудиторию. Это работа для человека.
Мы также протестировали разные нейросети для генерации контента. Лучшие результаты показали Amazon Nova 2 Lite и Grok 4.1 Fast — стабильное качество без «самодеятельности». Claude Sonnet оказался слишком «своевольным» — часто игнорировал инструкции в промптах.
Формула успешного поста
После всех экспериментов мы вывели рабочую формулу:
[Человечный крючок] + [Факт с цифрой или эмоцией] + [Короткая реакция]
Всего 100-200 символов. Без ссылок в тексте. Публикация в 19:00-20:00 по Москве.
Пример поста, который набрал почти 1 800 просмотров:
Почему это работает: около 140 символов, начинается с «Хм,», содержит конкретную цифру (200 млн), эмоция (ирония), скрытый вопрос читателю.
Что дальше
Эксперимент продолжается. Наши цели на декабрь-январь: поднять средние просмотры до 180+, увеличить долю постов с охватом больше 200 просмотров, полностью отказаться от длинных постов.
План действий:
- Жёсткий лимит 200 символов без исключений
- Фокус на темах рынка труда и глобальных новостей AI
- Публикация только в проверенное время (9:00, 16:00, 19:00 MSK)
- CTA исключительно в комментариях
Главные выводы
Первое: полная автоматизация постинга в социальных сетях не работает. Алгоритмы научились распознавать автоматический контент и занижают его охваты.
Второе: AI отлично генерирует варианты, но плохо предсказывает вовлечённость. Оценка «качества» поста нейросетью часто работает наоборот.
Третье: короткий контент побеждает. 100-200 символов — идеальный диапазон для Threads.
Четвёртое: время публикации критично. Два часа разницы могут означать падение охвата в 70 раз.
Пятое: ссылки в постах убивают охват. Продвигайте через качественный контент, а ссылку держите в био.
Главный урок: AI — отличный помощник, но не замена человеку. Гибридный подход «нейросеть генерирует, человек выбирает» — единственный работающий вариант.
Хотите освоить AI для работы?
В mysummit.school мы разработали бесплатный модуль из 3 уроков специально для менеджеров без технического бэкграунда. Узнайте, как использовать нейросети для автоматизации рутинных задач — от анализа данных до генерации контента.
Следите за продолжением эксперимента в нашем аккаунте в Threads!