September 30, 2025

Показываю как устроен мой контент-завод изнутри

У многих экспертов команды по 10 человек, а я делаю 3 миллиона охватов в месяц с двумя людьми. Расскажу как это работает.

Начинается все с автоматического сбора данных

[СКРИНШОТ GOOGLE ТАБЛИЦЫ В РАБОТЕ] Таблица с загруженными профилями и процессом автоматической выгрузки

Я открываю Google таблицу и загружаю туда профили конкурентов. Может быть русскоязычный эксперт, может англоязычный, может вообще на другом языке - неважно.

[ ПРОЦЕССА АВТОМАТИЗАЦИИ]

Дальше запускается автоматизация. Идет процесс и выгружаются рилсы. Очень красиво выглядит, мне нравится. За 10 минут система собирает всю информацию: количество просмотров, комментариев, подписчиков, показатель вовлеченности.

По каждому аккаунту выгружаются все рилсы автоматически. Я могу поставить сколько хочу - хоть сотню аккаунтов проанализировать.

Система сама находит что залетело

[СКРИНШОТ РАСЧЕТА ПОКАЗАТЕЛЕЙ] Таблица с автоматическим расчетом вирусности и вовлеченности

У меня есть показатель вирусности. Он считается как отношение просмотров к количеству подписчиков. Если ролик показывается не только подписчикам, а показывается другим - значит он стал виральным, алгоритм его продвигает.

Еще есть показатель вовлеченности - сколько комментариев и репостов относительно просмотров.

[СКРИНШОТ СОРТИРОВКИ ПО УСПЕШНОСТИ] Рилсы отсортированы по убыванию показателей успешности

Я сортирую все ролики по этим показателям и сразу вижу, какие точно сработали. Эти ролики беру в работу.

ChatGPT пишет новые сценарии через API

Таблица с кнопкой "Старт" и интеграцией ChatGPT


У меня подключен ChatGPT прямо к таблице через дополнительную интеграцию. Заходим в табличку, нажимаем кнопку "Старт" - и ChatGPT через какое-то время пишет новый сценарий.

[ПРИМЕР РАБОТЫ CHATGPT] Процесс анализа ролика и генерации нового сценария в реальном времени

Он извлекает текст из успешного ролика, анализирует структуру, понимает почему он залетел, и пишет новый оригинальный сценарий. Неважно даже, если исходный ролик был на английском - система все равно адаптирует под мою нишу.

Это называется тренд-вотчинг. Я могу быстро найти вирусные ролики и на их основе получить новые сценарии. Здесь уже работаю не я, здесь подключается моя помощница.

Помощница создает аватары в нейросетях

[СКРИНШОТ HEYGEN С АВАТАРОМ] Интерфейс HeyGen где создается аватар

Моя помощница берет готовый сценарий и идет в нейросеть HeyGen. Там делается мой аватар - виртуальный двойник, который может сказать любой текст.

[СХЕМА ИНТЕГРАЦИИ НЕЙРОСЕТЕЙ] HeyGen + ElevenLabs через API = качественное видео

Но HeyGen не умеет делать качественный голос. Поэтому я подключил дополнительную нейросеть ElevenLabs через API - там голос супер качественный, супер крутой.

Соединил несколько нейросетей между собой. Получается: видео делает HeyGen, голос - ElevenLabs, помощница соединяет все в один ролик.

Кадры: настоящий Рустам и его AI-двойник - разницы почти нет

Выглядит так, будто я сам сидел и записывал. Но времени на съемки не тратил вообще.

Один сценарий превращается в контент для всех платформ

[СХЕМА АДАПТАЦИИ КОНТЕНТА] Один ролик → Instagram + TikTok + YouTube + Stories + Карусе

[СХЕМА АДАПТАЦИИ КОНТЕНТА] Один ролик → Instagram + TikTok + YouTube + Stories + Карусели

После этого все отправляется рилс-мейкеру. Он берет готовые материалы и делает разные версии:

Рилсы для Инстаграма, видео для ТикТока, ролики для Ютуба. Залетевшие рилсы переводятся в карусели, переводятся в сторис.

Один и тот же сценарий в разных форматах для разных платформ

Из одного успешного сценария получается контент сразу для всех соцсетей. Таким образом за месяц у меня получаются такие показатели: 2,5 миллиона охватов, рилсы начинают залетать.

Моя команда работает как целая армия специалистов

У большинства экспертов команды огромные - SMM-менеджер, дизайнер, монтажер, копирайтер, аналитик, таргетолог.

А моя помощница сейчас выполняет задач как целая команда специалистов. Плюс рилс-мейкер на финальном этапе.

На контроль всей системы у меня уходит максимум полчаса в день. Команда работает без постоянного контроля.

Система адаптируется под любого клиента

Для каждого нового клиента я собираю мастер-промпт. Туда входит вся информация: ценности, экспертиза, концепции, продукты, что болит у аудитории.

Собирается концепция блога, карты эмпатии, распаковка целевой аудитории. На основе этого делаются новые рилсы и карусели под самого клиента.

Определяются форматы, которые залетают именно в его нише. Определяются рубрики. Все соединяется в один общий файл, монтируется и выкладывается.

Результат - стабильные миллионы охватов

[СКРИНШОТ ИТОГОВОЙ СТАТИСТИКИ] Реальная аналитика Instagram за месяц: 2 млн охватов, 67к сохранений, 55к репостов

За последний месяц: охваты 2 миллиона, сохранений 67 тысяч, репостов 55 тысяч, комментариев 9 тысяч, подписчиков пришло 12 тысяч, в телеграм перешло 3 тысячи человек.

Пока я путешетсвую - система работает сама

При этом система работает автоматически. Я анализирую конкурентов, нахожу что работает, адаптирую под себя, автоматизирую производство.

Контент-маркетинг можно сделать предсказуемым. Это не творческое озарение - это четко выстроенные процессы на основе данных.

Раньше думал, что нужен талант или везение. Оказалось - нужна правильная система.


Другие материалы:

  • [Технология] Как устроен контент-завод изнутри: процессы, команда, инструменты (вы здесь)
  • [Мой кейс] Как я увеличил охваты с 7 тысяч до 2,5 миллионов за месяц