На опыте ITSALIVE рассказываем, что делает контент-завод рабочим инструментом
Разговоры про контент-заводы идут последние пару лет. Если изучить, что говорят те, кто реально пробовал автоматизировать производство контента, можно выделить несколько наблюдений.
Попытки запустить AI-завод своими силами часто упираются в одно и то же: без понимания, как устроено производство контента в конкретной нише, автоматизация не даст результата, который можно одновременно сделать виральным и монетизировать.
Второе наблюдение тоже частично связано с первым. Автономия контент-заводов достаточно формальна. Без человека, который понимает специфику отрасли, держит стратегию и проверяет факты, ИИ выдает либо обезличенный контент, либо уходит вообще не в ту сторону. Получается инструмент есть, но без экспертизы он малоэффективен. Впрочем, как и почти везде в жизни.
В практике ITSALIVE мы пришли к такому подходу. Автоматизация не заменяет производство целиком, а забирает рутинные задачи: аналитику трендов, подготовку сценариев, черновой монтаж, тиражирование уже сработавших роликов. Решения о том, что снимать и как подавать, остаются за человеком. Производство ускоряется, но визуал и смыслы не страдают.
Дальше рассмотрим, как это работает на конкретном примере — проекте, где были классические вводные современных реалий: сжатые сроки, высокие требования к визуалу и чувствительная к качеству контента аудитория.
Как мы используем контент-завод
Наша задача была создать серию рилзов для мультфильма «Ну, погоди!», которые попадут в тренды видео и дадут рост охватов. Аудитория была специфичная – школьники 8–12 лет. Эти дети взращены на высоком визуальном стандарте в мультфильмах и играх. Если итоговый ролик не дотягивает до уровня, к которому они привыкли, его просто перелистывают. Поэтому в этом кейсе качество итоговой картинки было таким же важным критерием, как и скорость реализации.
В целом работа ИИ-завода состоит из четырех блоков:
1. Трендвотчинг и аналитика
2. Идеи и сценарии
3. Производство видео полного цикла: автоматическая генерация контента
4. Тиражирование самых эффективных роликов на дополнительные площадки
В этом проекте мы отработали три этапа. Четвертый — тиражирование — остается как опция по усмотрению клиента и может быть подключен в любой момент.
Начинаем обычно мы с трендвотчинга: собираем данные из самых популярных соцсетей, конкретно в этом кейсе анализировали TikTok. Смотрим аккаунты конкурентов, анализируем тренды видео, ключевые слова, тематические хештеги.
Дальше мы проанализировали каждый ролик, оценив его по параметрам: ссылка на автора и видео, просмотры и их скорость роста просмотров по дням, взаимодействия с роликом.
Параллельно анализировали тематические хештеги и текст из ролика. На основе этих данных ИИ формулировал гипотезы по двум направлениям: визуальному — какие эффекты приемы монтажа зашли, и содержательному — какие триггеры в теме и сценарии зацепили аудиторию. В конце этого этапа мы отдаем заказчику список популярных видео и мемов с объяснением, почему они залетели и какие механики имеет смысл адаптировать.
Следующий этап — адаптация сценариев под рубрики клиента. В целом ИИ-завод позволяет адаптировать любую трендовую идею для соцсети под конкретную рубрику заказчика. В этом проекте одной из рубрик была «Школьные мемы».
Затем клиент выбрал из предложенных вариантов те, которые шли в работу. На этом этапе лучше работать без автоматизации, используя человеческую насмотренность и экспертизу.
Дальше — производство. ИИ генерация контента включает в себя автоматизированную озвучку по сценарию, генерацию обложки и картинки под рубрику, монтаж со сменой планов, музыкой и субтитрами и автоматическое составление контент-плана с описанием. Как опция — еще можно подключить автопостинг.
В этом кейсе ключевым ограничением было время, поэтому мы добавили технологию motion capture в игровом движке Unreal Engine. Мы записали всю анимацию 8 рилзов за один день! Полный цикл производства вместе с монтажом занял две недели вместо месяца при ручной анимации.
Результат вышел более чем достойный, аудитория его оценила. Более миллиона просмотров с первых двух роликов. По сравнению с предыдущими видео клиента произошел существенный буст, если раньше ролики набирали в среднем 9-20 тысяч просмотров, то созданные с помощью ии-завода — и по 300, и по 500 тысяч.
Из чего состоит наш подход
Успех в кейсе «Ну, погоди!» обеспечили несколько решений, заложенных в производственный процесс.
Очень важным этапом был трендвотчинг, который позволил отталкиваться от конкретных данных аналитики, а не угадывать, что залетит. То есть с нашей стороны мы предоставили заказчику готовые актуальные механики, которые можно адаптировать под свой продукт.
Дальше мы разделили зоны ответственности между ИИ и человеком. Практика показывает, что такой подход — наиболее устойчивая модель при работе с контент-заводами. Нейросеть готовила сценарии под рубрики клиента, мы отбирали самые удачные, но финальное решение, как все сложить в удачный рилс, всегда оставались за человеком. В нашем случае это специалисты с насмотренностью в разных форматах, которые мыслят творчески — в отличие от алгоритмов, они понимают, какой монтажный ритм сработает, где нужна пауза, а где стоит усилить эмоцию. После утверждения запускалось производство, заказчик на этом этапе уже не участвовал в операционке, только получал готовый результат.
В этом кейсе тиражирование не потребовалось, но сама возможность заложена в пакет. Если ролик залетает, то ИИ-завод легко может изменять параметры видео после публикации: скорость, отзеркаливание, добавление новых стикеров и картинок, редактирование фраз и стилей шрифтов, смена музыки. Лучше всего, когда залетевший ролик не остается в одной версии, а расходится по дополнительным аккаунтам в нескольких вариантах, увеличивая охват без затрат на новое производство.
В целом такой подход приносит измеримые результаты по сравнению с ручным производством: видео создается в среднем в два раза быстрее, объем контента за тот же период вырастает в три раза, а заказчик еженедельно получает настраиваемые отчеты о трендах.
Кому подойдет контент-завод
Контент-завод имеет смысл, если у вашего бизнеса есть запрос на один из этих сценариев.
Вы хотите от соцсетей большего, но частота публикаций упирается в человеческий ресурс. В этом случае завод может забрать рутину и производство, который реализовать вручную сложно. Тогда внимание можно сфокусировать на стратегии.
Вам нужно быстро протестировать креативные гипотезы, попробовать несколько форматов и рубрик за короткий срок. Завод позволяет сделать это быстро и с минимальными затратами.
Вы работаете с маскотом или AI-персонажем и вам нужна высокая частота выхода контента. Видеоблог или регулярная рубрика, где нужна высокая скорость производства, которая прямо влияет на удержание аудитории.
При этом ИИ-завод не привязан к одному типу контента. С его помощью можно делать микро-драмы, продуктовые видео, обучающие ролики, контент с инфлюенсерами и трейлеры. Это решается на этапе производства сменой шаблонов и настройкой монтажа под задачу.
Когда завод не нужен
То что мы разобрали выше, — это работа в формате контент-завода под ключ, когда агентство берет на себя полный цикл и контролирует его. Но такой подход нужен не всем. Бывают ситуации, когда у компании уже есть сильная команда, которая хочет сама управлять производством контента и не нуждается в трендвотчинге или автоматизации сценариев. Ей не хватает только инструмента для ускорения рутинных задач.
В таких случаях в ITSALIVE есть отдельный продукт — контент-платформа. По сути это платформа для создания контента с помощью ИИ. От заказчиков мы берем 3D-модель персонажа или несколько минут видео с живым человеком. Если у вас их нет, это не проблема — разработаем.
Мы возьмем неделю на сбор дата-сета и обучения нейросети под ваш проект. После этого вы получаете личный кабинет, сами подберете и протестируете форматы, а ИИ подскажет идеи для контента на основе актуальных трендов из вашей ниши. Вы можете использовать сервис для генерации изображений (обложек, картинок под рубрику) и видео. Со своей стороны мы обеспечиваем техническую поддержку — помогаем настроить процессы, консультируем по инструменту и остаемся на связи.
Еще один вариант, если вам не нужен трендвотчинг и вы просто хотите генерировать контент по промту под свой бренд, — сервис PostCreaitor. Мы за неделю обучаем нейросеть, и дальше вы работаете в личном кабинете.
И контент-платформа, и PostCreaitor работают по ежемесячной подписке, так что есть возможность тестирования такого формата на коротком сроке, чтобы понять подходит ли он вам.
Почему говорят, что контент-заводы не работают
За последние пару лет вокруг AI-заводов накопилось несколько устойчивых претензий. И они, конечно, не беспочвенны, потому что за каждой стоит реальный опыт. Давайте разберем, что может быть не так и почему.
Чаще всего говорят про обезличенность. Это действительно случается, когда автоматизация строится вокруг жесткого шаблона, в который просто подставляются новые слова. На выходе получается поток публикаций, которые зритель перестает различать уже через неделю, это еще если он в общей массе не затеряется.
Но проблема здесь не в автоматизации как таковой, а в отсутствии сегментации на входе. Если сценарий пишется под конкретную рубрику и конкретную аудиторию, а не под абстрактного пользователя, обезличенность не появляется.
Еще одна частая претензия — ошибки нейросети или ее галлюцинации. LLM действительно могут придумывать данные или предлагать идею для контента, которая не соответствует действительности или позиционированию бренда. Это критично в производстве текстов для сфер, где чрезвычайно важна точность, например, медицины или финансов. Если говорить про короткие видео для соцсетей, то проблема скорее в другом: ИИ может уйти не в ту интонацию или предложить неподходящую идею. Поэтому в нашем процессе сценарии всегда проходят через утверждение человеком.
Еще одно опасение, что автоматизация убивает креатив. Оно часто звучит от команд, которые привыкли делать все вручную. На практике автоматизация забирает не креативные решения, а рутину! Вы отдаете ИИ всю черновую работу: мониторинг трендов, подготовку сценариев, черновой монтаж, тиражирование. Креатив остается там, где он нужен: выбор темы, интонация, визуальный стиль.
И наконец, экономика. Те, кто пробовал собрать завод самостоятельно, часто фиксируют, что выйти в плюс сложно. Проблема обычно не в расходах на нейросети, а в том, что контент не набирает просмотры. По нашему опыту причина чаще всего не в производственном качестве картинки, а в отсутствии трендвотчинга и сегментации на старте. Если снимать без привязки к тому, что сейчас смотрит аудитория, даже качественный ролик не залетит.
Выводы
Последние пару лет рынок искал волшебную кнопку: накидал промт (желательно готовый тоже), загрузил исходники и получил готовый крутой контент и +100500 подписчиков. Реальность показала, что такой кнопки пока нет. А есть инструмент, который требует настройки, насмотренности и решений. Изменится ли это? Время покажет.
На самом деле то, что мы наблюдаем в контент-заводах, часть более общего тренда. Любой инструмент на базе ИИ сегодня требует человеческого контроля. Да, тексты, видео или картинки можно быстро сгенерировать с помощью нейросети, но ответственность за смысл лежит на человеке. Разница в том, кто берет на себя этот контроль.
В кейсе, который мы сегодня разобрали, мы взяли на себя все этапы, а заказчик получил готовый результат за две недели и миллион просмотров. Получается, для него это и была та самая «волшебная кнопка», или, как мы ее называем, — контент-завод под ключ. :)
Если хотите посмотреть другие кейсы или подробнее разобраться в технологии — обращайтесь.
