Срок годности тренда – неделя. Что делать, если классический продакшн больше не вывозит?
В условиях сжимающегося окна возможностей традиционные методы производства становятся слишком медленным и рискованным вложением средств.
Алеся Черник, Head of SMM & Design инновационного digital-хаба Wunder Digital, рассказала, почему сложный продакшн больше не эффективен, как использовать AI для ускорения процессов и сможет ли нейросеть по-настоящему заменить человека.
Почему классический продакшн перестал успевать за SMM
В классическом продакшне бренд мог подготовить один большой пул контента «на будущее»: приехать в студию, собрать команду, отснять десятки роликов, разложить их по календарю и публиковать в течение нескольких месяцев. Сегодня так уже нельзя. Причина проста: то, что работает в текущий момент, через месяц может потерять свою актуальность. Алгоритмы меняются, аудитория выгорает, тренды смещаются.
Классический продашн создан для кампаний с длинным жизненным циклом: ТВ, наружка, бренд-имидж. В SMM сегодня доминируют короткие видео, реакция на тренды и постоянный поток контента. Один идеальный ролик больше не решает задачу: нужны десятки версий и гипотез. Если каждое видео делать как мини-фильм, бюджеты и сроки перестают сходиться. Именно здесь возникает разрыв между тем, как устроен классический продакшн, и тем, как работает современный маркетинг.
Wunder Digital — № 2 в Беларуси в рейтинге агентств интернет-маркетинга и рекламы и № 3 среди SMM-агентств по версии Рейтинга Рунета 2025.
AI как усилитель возможностей
AI стал тем инструментом, который позволяет убрать разрыв. С его помощью можно делать то, для чего раньше требовалась большая команда и сложный продакшн.
Алеся Черник, Head of SMM & Design Wunder Digital:
— Наша команда столкнулась с задачей локализации рекламного видео под конкретный регион. Для ролика требовалась 3D-анимация и технология замены лиц (deepfake). В классической модели это означало бы привлечение узких специалистов с бюджетом в тысячи долларов.
С помощью связки из 12-18 нейросетей команда смогла реализовать это без 3D-отдела. В итоге стоимость адаптации снизилась в четыре раза, при том что визуальное качество осталось на высоком уровне.
Человек — главный «фильтр» качества
Существует миф, что нейросети делают все «по одному клику». На деле же качество финального продукта на 90% зависит от специалиста, который собирает воедино то, что сгенерировал AI.
Почему AI пока не может работать в одиночку?
- Детализация: нейросеть может выдать отличную идею или кусок фона, но «склеить» ролик так, чтобы персонаж естественно открывал рот или правильно взаимодействовал с товаром, может только человек.
- Ловушка посредственности: рынок уже устал от типичного нейросетевого контента. Чтобы глаз пользователя не зацепился за «пластиковость» изображения, нужна ручная доработка, насмотренность и профессиональный монтаж.
AI-контент VS контент, созданный человеком
Для пользователя в соцсетях разницы почти нет. Алгоритмы одинаково продвигают креативы, снятые камерой или созданные нейросетью. Если ролик вызывает реакцию, он получает показы. Если нет — его не спасет ни съемочная группа, ни дорогая техника.
Иногда требуется пометка о том, что контент создан с помощью AI, но на его результативность это не влияет. Люди реагируют не на технологию, а на идею и подачу. И если AI используется аккуратно, большинство пользователей даже не замечают, что перед ними сгенерированное изображение.
Аудитория устала не от AI, а от плохого контента: шаблонных лиц, странных эмоций и визуального шума. Когда нейросеть становится инструментом, а финальные штрихи вносит специалист, технология перестает бросаться в глаза. Несмотря на универсальность, есть ниши, где использовать AI все еще сложно или рискованно: Современный SMM — это не просто «красивая картинка», а креатив, который приносит результат. AI позволяет проверить эффективность идеи еще до публикации, превращая A/B-тестирование из интуитивного процесса в точный инструмент. 4 преимущества AI в тестировании креативов: Чтобы тесты не превращались в хаос, процесс всегда начинается с вопроса, а не с картинки. Шаг 1. Поиск «боли». Пример: у школы гончарного мастерства посты собирают лайки, но не приносят комментариев и заявок. Цель: увеличить количество осмысленных реакций. Шаг 2. Аналитика и гипотеза (AI-ассистент). AI выступает не просто копирайтером, а стратегом. Гипотеза: если заменить закрытые продающие посты на вовлекающий формат с открытым вопросом в конце, количество комментариев вырастет, так как барьер для вступления в диалог снизится. Шаг 3. Подготовка вариантов A и B. С помощью AI создаются две версии для одной и той же аудитории: Результат: AI за минуты адаптирует тексты под формат площадки, экономя часы рутины. Шаг 4. Предсказание (Eye-tracking). Перед публикацией макеты прогоняются через AI-сервисы внимания. Если тепловая карта показывает, что взгляд пользователя уходит на фон, а не на дату курса — макет правится за 5 минут. Шаг 5. Тест и масштабирование. В игру вступают реальные данные. Побеждает вариант, который показал лучший CTR или конверсию. Удачная механика тут же масштабируется на следующие кампании. — AI превращает A/B-тестирование из дорогого эксперимента в быстрый цикл: гипотеза → прогноз → тест → профит. Там, где раньше тестировали две версии, сегодня можно запустить 20 без дополнительного бюджета. И все это позволяет опираться на реальные данные и быстро создавать контент, который действительно работает. AI не решает маркетинговые задачи сам по себе — он меняет масштаб и скорость работы. Там, где раньше SMM строился вокруг одного «большого» креатива, сегодня в фокусе — десятки гипотез, быстрые A/B-тесты и решения на основе данных, а не ощущений. При этом AI не подменяет стратегию. Выбор направлений, понимание аудитории, постановка правильных вопросов и финальная оценка качества по-прежнему остаются за командой. Поэтому AI в SMM — это не про «замену людей», а про работу в темпе платформ: быстрее запускаться, дешевле ошибаться и системно находить то, что действительно конвертит.
Ограничения для нейросетей
Как быстро находить работающие креативы с помощью AI
Практика: 5 шагов A/B-теста с нейросетями
Wunder Digital — № 2 в Беларуси в рейтинге агентств интернет-маркетинга и рекламы и № 3 среди SMM-агентств по версии Рейтинга Рунета 2025.
Заключение