Уволил копирайтера. Теперь 120 сценариев для Youtube в месяц делает нейросеть

Кейс ученика курса «Приручаем ИИ»

Я веду YouTube-канал на образовательную тематику. Контент сложный, темы не развлекательные: бизнес, технологии и цифровые инструменты. Каждый ролик требует полноценного сценария. Никаких импровизаций — всё по структуре, с фактами, цифрами и логикой.

До недавнего времени я работал по классической схеме: тема → копирайтер → редактор → готовый текст. Команда из трёх человек писала примерно 100–120 сценариев в месяц. Уходило много сил, времени и денег. Но альтернатив не было — точнее я так думал, пока не попал на курс «Приручаем ИИ».

Каждый сценарий проходил минимум три итерации:

1. Копирайтер писал черновик по брифу.
2. Редактор переписывал отдельные блоки.
3. Я согласовывал и финализировал текст, и тоже местами его правил.

Такой цикл занимал 1–2 дня на один ролик. В пересчёте на объёмы — до 4 недель на месячный план, если делать всё вручную. Команду приходилось держать постоянно, потому что объём нельзя было сбрасывать. Усталость росла, фрилансеры выгорали, иногда тексты просто срывались в дедлайн.

Один сценарий обходился от 600 до 900 рублей. В месяц — примерно 80 000 рублей на производство только текстов. Это при том, что я всё равно участвовал лично, контролировал качество и переделывал сам, когда не успевали.

На курсе «Приручаем ИИ» я рассчитывал просто прокачать навыки работы с нейросетями и узнать, какие новинки появились на рынке. Но обстоятельства сложились совсем иначе - я погрузился в абсолютно новый для себя мир! Уже на первом уроке разобрали конкретную механику: как связать ChatGPT и Gemini с Google Таблицами для генерации текстов по шаблону.

Я не программист, но схема была максимально доступной. Я просто взял структуру, предложенную в уроке, подогнал под свой формат и собрал свою первую рабочую систему генерации сценариев.

1. В Google Таблице создал шаблон сценария: вступление, основной блок, факты, переходы, завершение.
2. В соседних столбцах — переменные: тема, длительность, целевая аудитория, особенности ролика.
3. Сформулировал промпт: описал структуру, стиль, ограничения (без воды, без общих фраз, всё по делу).
4. Подключил ChatGPT через API (до этого я никогда не программировал, но Антон в уроке дал четкую, понятную и простую инструкцию как это сделать по шагам).
5. Параллельно начал тестировать Gemini — он лучше справляется с логикой в структуре.
6. Запустил связку.
7. Через 15 минут получил 120 черновиков.

Я ожидал, что сценарии от нейросети придется исправлять вручную - вписывать переменные, менять слова и доделывать, переводя на “человеческий”. Но из 120 сгенерированных сценариев реально готовыми к работе оказались 100+. Остальные требовали доработок по конкретным темам, но не критичных. Никаких «мы живём в стремительно меняющемся мире». Просто нормальные тексты, по которым сразу можно снимать ролики и отдавать их на монтаж.

Я отдал сценарии своему редактору для проверки. Он вернул 3 на доработку. Остальные ушли в продакшн. На всё — один вечер работы.

Время: Раньше — до 5 рабочих дней на пакет сценариев. Сейчас — 5 часов, включая генерацию, выборку и доработку.

Люди: Было — 3 человека: копирайтер, редактор, координатор. Остался один — я. Ну и монтажер, который отдает мне уже готовые смонтированные ролики.

Бюджет: Было — ~80 000 ₽ ежемесячно. Стало — 20 $ в месяц на GPT Plus и бесплатный Gemini.

Контроль: Раньше — каждую неделю контроль качества вручную. Сейчас — финальный просмотр перед монтажом.

Главное — курс дал не просто знания об ИИ и какие нейросети существуют, а конкретную систему в Google-таблицах, которая сразу встраивается в твой рабочий процесс. Все уроки — на примерах. Сразу применяешь под свой проект. Вместо того чтобы «просто поговорить с ChatGPT», ты учишься:

• правильно формулировать промпт,
• подключать нейросети к таблице,
• настраивать параметры генерации,
• запускать поток заданий на входе и получать готовые тексты на выходе.

Я перестроил производство сценариев, но это только часть цепочки. В следующем модуле курса — визуал, озвучка, автопостинг. Думаю, что совсем скоро нейросеть сама будет монтировать мои ролики и отдавать мне ссылки на них в моей же Google-таблице! Сейчас тестирую генерацию заголовков, описаний и метаданных под YouTube — по такой же схеме: нейросеть + таблица + шаблон.

Если всё будет работать также стабильно — смогу полностью собрать свой личный контентный завод без ручного труда.

Если вы тратите деньги на контент, постоянно работаете с командой, редактируете тексты, и у вас нет времени масштабироваться — вам стоит хотя бы посмотреть, как это делают другие.

На вебинаре Антона Богатушина показывают, как ученики курса выстраивают процессы на базе Google-таблиц при помощи нейросетей, чтобы заменить рутину системой.