Контент-завод. Часть 2: От ручных тестов к автоматизации вертикальных видео

Мы пока еще не переходим к технической базе, обсуждаем логику и подход к созданию своего мини цеха по продакшену контента. Все что мы тут обсуждаем так или иначе используется в создании контент - системы как в масштабе, так и точечно.

Почему не надо сразу лезть в полную автоматизацию? Как делать первые шаги так, чтобы потом не было проблем дальше?

Что там с алгоритмами ранжирования? Все это для нас важно.
Важно понять, как вообще работают алгоритмы ранжирования на платформах: YouTube, TikTok, Instagram.

Для начала мы все делаем руками, сделаем первые 2, 3, 5, 10 видео вручную и понимаем, что они вам нравятся, что они заходят аудитории и что у них есть потенциал масштабирования.

Потому что с помощью ИИ можно генерить и 10 тысяч штук, но есть видео, которые масштабировать нельзя — их сложно делать в продакшене, и такие форматы мы будем избегать.

Соответственно, задача каждого — не бросаться с головой в автоматизацию, а пройти всё вручную: сделать несколько примеров видео, которые нравятся вам, подходят вашей нише и вашей аудитории. И только после этого переходить ко второму шагу — собирать комбайн, который всё это автоматизирует.

Принцип простой: если автоматизировать трэш, ничего хорошего из этого не выйдет (треш монетизируется и делается по серой бизнес-модели, но мы тут про белую). Сначала надо сделать классные видео руками. И это, к сожалению, проскочить нельзя.

Теперь второй момент.

С чего всё начинается?
На какую тему вообще делаются видео для контент-фабрики?
Какой подход используется?

Есть несколько подходов.

Первый: если у вас уже есть бизнес или проект — например, фитнес, IT-стартапы, ещё что-то — то логично делать в своей тематике.

Второй: когда у человека вообще пока ничего нет, и он начинает с вопроса: а на какую тему делать YouTube-канал, какие ниши перспективные, где есть деньги и так далее.

Общий заход здесь такой: всегда начинать с ресёрча. Посмотреть, что вообще есть. И здесь есть важный тренд.

Идея в том, что медиа и продукт сливаются.
Например, кулинарный канал запускается на YouTube, а потом начинает продавать доставку еды или посуду. То есть канал становится не просто развлечением, а полноценным бизнесом. Или канал про одежду превращается в интернет-магазин. Или канал про автомобили дальше начинает продавать автомобили.

То есть мы с вами делаем контент-завод. И задача создания медиа — она сложнее, чем задача создания продукта, потому что медиа — это удержание аудитории, привлечение аудитории, а это более сложная задача.

Но если мы делаем медиа и у нас нет продукта, мы оказываемся в плохой ситуации.

Есть известный кризис больших блоггеров, от 100к и выше, которые набрали подписчиков на площадках, а потом не понимают, что с этим делать. Монетизации нет, каналы бросаются и так далее.

Самые удачные сочетания, это либо когда у вас массовая тема, например кулинария, похудение и так далее, и у вас дешёвые продукты: условно сковородки, курсы, простые товары.

Либо если у вас B2B-тематика, например ниша маленькая — там 10 тысяч человек, условно CRM для ресторанов или обучение для DevOps — тогда продукт должен быть дорогим: условно 10 тысяч долларов с компании в год.

Те, кто делают YouTube-каналы на продажу, ориентируются на то, что в Америке платят примерно 4–6 тысяч долларов за миллион показов. И у некоторых бизнес-модель — это как раз аудитория как продукт.

Это первое, с чего начинают.

Если вы не попадаете ни в одну из этих моделей, попробуйте подумать, как вашу тему переместить в более массовую нишу. Например, если вы занимаетесь стартапами, вы понимаете, что стартапов мало и продуктов для них мало. Гораздо правильнее перейти в тему рынка труда. Там вакансий больше, денег больше. То есть лучше двигаться в более массовые ниши.

Теперь второй шаг — это изучение конкурентов и парсинг этих конкурентов.

Я буду приводить пример на Reels в Instagram, потому что всё довольно просто.

Идея следующая. Вы в своей нише — сначала находите через Deep Research топ-10 или топ-20, подписываетесь на них.

Дальше заводите пустой аккаунт в Instagram. Например, если мой рынок США, я завожу аккаунт под США, под VPN, и всё делаю там. И на этом аккаунте сначала подписываюсь на топ-10 тех, кого нашёл через ресёрч.

Здесь принципиально важно изначально проектировать свой канал на достаточно крупные медиа, которые уже существуют. Это важный момент.

Если мы ошибёмся, то окажемся как рыбаки, которые пришли на водоём, где никого нет, и пытаются ловить рыбу, а потом понимают: если рыбаков нет, то, возможно, и рыбы нет.

Нам всегда нужно ориентироваться на крупные существующие медиа.

Я, кстати, люблю ориентироваться на телевизионные шоу. Если я знаю, что по теме есть популярное шоу, которое давно идёт, значит это уже большой медиарынок. Например, «Битва Экстрасенсов» или рыбалка. Есть целые каналы, где сутками крутят видео про рыбалку. Это означает, что тема огромная, аудитория огромная, продукты там есть.

Если же мы не знаем ни одного сильного шоу, нет круглосуточных каналов, значит ниша мелкая, аудитория мелкая, продуктов мало. Лучше с этим не связываться.

То есть идея — не мельчить, а идти в большие ниши: похудение, инвестиции, франшизы и так далее.

Дальше второй шаг. Когда я нашёл первых 10, я начинаю просто смотреть Reels, и Instagram сам начинает подсовывать очень релевантные штуки.

И, как оказалось, другого метода нет, кроме как самому нарабатывать насмотренность. Желательно ещё и накопить базу 200–300 аккаунтов.

Есть сервис Apify, который легко парсит любое количество аккаунтов и выгружает всё это в Excel.

То есть второй шаг: вы собрали профили, за которыми следите. Это лидеры вашей ниши.

Третий шаг — мы заходим в Apify. Пока без автоматизации. В Apify есть прекрасный Instagram Scraper. У вас там есть приветственные 5 долларов на счету, которых хватит на пару таких запросов.

Что я делаю: по всем своим аккаунтам за последнюю неделю, за последние 7 дней, выкачиваю все Reels до которых сможет дотянутся скрапер (он не может выгрузить вам все видео, потому что Инста это пресекает).

Apify делает это очень просто. Там есть input в формате JSON. По сути потом мы это будем передавать через n8n, но пока делаем вручную. На выходе он предлагает скачать всё в JSON, CSV или Excel. В итоге вы получаете большую таблицу.

Какие там данные важны?

Смысл очень простой: мы должны вычислить лучшие ролики за прошлую неделю и максимально их повторить.

Идея не новая, но работает намного лучше, чем если вы будете придумывать всё с нуля, особенно на старте, когда вы просто ищете себя.

Поэтому большинство ребят делают так: подписываются на лучших креаторов, каждую неделю находят их лучшие вирусные ролики и, по сути, копируют.

Если у нас режим два ролика в день, то на неделю нам нужно 14 роликов. Всё просто.

Что нам выдаёт Apify? Он выдаёт ссылку на автора, количество комментариев, просмотры, количество подписчиков на момент публикации и ещё ряд данных.

Но самое важное — он даёт URL самого видео, чтобы можно было кликнуть и посмотреть, что именно было на первом месте за неделю.

И ещё по каждому видео есть два важных параметра: сколько людей нажало посмотреть и сколько досмотрело.

Как мы знаем, в Instagram есть важная отсечка — 3 секунды. Если человек включил и через секунду пролистал, это в просмотр не засчитывается. Засчитывается уже другой параметр. И у нас есть count, есть play count, есть просмотры, есть досмотры. Досмотров меньше, чем просто запусков.

Мы здесь будем использовать простую формулу: берём количество досмотров и делим на количество подписчиков у аккаунта на момент публикации.

Вообще у вирусных видео эта величина должна быть больше единицы.

Дальше я просто беру верхушку — топ-20.
Больше мне на неделю и не нужно. И повторяю эти видео.

Что я делаю дальше?

Дальше мне уже понадобится Gemini от Google, потому что у Google сейчас лучшая языковая модель для работы с видео, но можно подключать любую модель, которая вам понравилась на практике.

Мы закидываем все эти видео в Gemini — тут нам тоже поможет n8n — и раскладываем каждое видео на элементы:

О чём это видео?
Какие первые 3 секунды?
Какой был хук?
Какой был полный скрипт?
Что было на картинке?
Какие элементы, надписи, кнопки?
Какой общий вайб?
Какая музыка и какая озвучка?

Музыка и озвучка крайне важны, потому что в TikTok музыка иногда чуть ли не важнее всего остального. Попадание в музыкальные тренды там вообще ключевой момент.

Дальше мы просим сделать промпт, который, изучив исходное видео, позволит нам воссоздать очень похожую вещь через Veo, Kling или другой инструмент.

И дальше уже генерируем и делаем постинг.

Здесь есть нюанс. Когда мы проанализируем все эти видео за неделю — а их будут сотни — мы увидим, что на самом деле они укладываются в 4–5 форматов.

Например:
есть видео с говорящей головой,
есть видео с нарезкой подкастов,
есть ещё какие-то типы.

Важно оценивать форматы по принципу легкости генерации. Потому что, даже если эти видео получают миллионы просмотров, не факт, что вы сможете этот формат поставить на автоматический поток.

Поэтому держите в голове, легко или сложно будет автоматизировать то что вы нашли. Этот момент зависит от вашего опыта в генерации контента и владении инструментами и возможностями автоматизации.

Поэтому берите в работу не просто топ-18, а те ролики, которые ещё и пригодны для ИИ.

Дальше следующий этап — воспроизвести с помощью ИИ максимально похожее по качеству, стилю и формату видео.

Понятно, что это не гарантирует успех. Это не значит, что если у кого-то миллион просмотров, то и у вас будет миллион. Но это сильно повышает вероятность.

Если вы просто придумываете идею с нуля, вероятность залететь — условно 1%. А если вы повторяете уже рабочую механику, условно 20%. Всё равно без гарантий, но вероятность заметно выше.

Это один из подходов. Он довольно популярный и рабочий. Да, он построен на том, что мы 90% копируем. Но дальше добавляем 10% своего: свою фишку, свою подачу, свои особенности.

Вот такая основная логика на старте. По всем площадкам. Далее когда вы зацепитесь за органику, можно будет добавлять "свои идеи" (безусловно гениальные).

Не надо ставить себе мегазадачу — срочно сделать контент-завод и зашарашить весь Instagram плохими видео.

Когда вы сделаете это 5 раз и у вас уже будет получаться нормально, тогда можно переходить ко второй части и перекладывать всё это в n8n.

По поводу Apify: у Apify есть парсеры на все случаи жизни: и для YouTube, и для Instagram. Нам здесь нужен парсер именно для Instagram Reels.

Потом этот процесс автоматизируется, но важно руками в самом начале поработать, потому что так вы понимаете логику. А потом уже всё это можно делать по API через n8n. API-ключи создаются как обычно.

Для YouTube логика такая же. Там просто есть нюансы по алгоритмам и по поиску через ключевые слова. Но сейчас я рассказывал именно логику по Reels: нашли топ-200 блогеров в своей нише, скопировали лучшие механики, по ним и работаем.

Apify — в целом нормальный подходящий скрапер. У меня на полный цикл ушло около 2 долларов. На простую итерацию — где-то полдоллара. По сути это режим раз в неделю, например по понедельникам.

Теперь вопрос: как после получения просмотров оценить результат?

Смотрите, логика здесь такая. Медиа — это верх воронки, продукт — это низ воронки, монетизация.

Правильнее всего ориентироваться на конкурентов и на свою экономику.

Допустим, у нас школа английского языка, и главный канал — это Instagram Reels. Мы знаем, что если у нас миллион просмотров, то по ссылке перейдут, например, 1000 человек. Из них 1% конвертируется, условно 500 человек записываются на пробное занятие и так далее. То есть у нас есть понятная экономика, и мы понимаем, что нам даёт миллион просмотров.

Вторая аналогия — можно посмотреть, сколько миллион просмотров стоит на рынке. Просто открываем рекламный кабинет, смотрим CPM — стоимость за тысячу показов — умножаем на тысячу и получаем стоимость миллиона показов.

Как я уже говорил, в Америке Google платит 4–6 тысяч долларов за миллион показов. В России на это ориентироваться не стоит.

Важно либо уходить в массовую тему — похудение, одежда, марафоны и так далее, либо в дорогую B2B-тему, где чеки большие. Самое плохое — это маленькая аудитория и маленькие чеки одновременно. Например, международное образование: и людей мало, и чеки разовые, и рынок ограниченный. Это плохая история.

Дальше мы сравниваем метрики. Смотрим свои метрики воронки, смотрим метрики конкурентов, а затем пытаемся добиться метрик лучше, чем у них.

Например, одна из метрик — просмотры, делённые на подписчиков. Есть и другие метрики, где учитываются лайки, комментарии, репосты. Никто точно не знает алгоритмы Instagram, но у них у всех удержание.

Instagram, YouTube, Facebook хотят, чтобы пользователь проводил у них как можно больше времени. Поэтому они продвигают те видео, которые с большей вероятностью досмотрят, после которых пользователь продолжит смотреть ещё. То есть они продвигают креаторов, которые помогают удерживать внимание.

Есть мнение, что ИИ-сгенерированные видео продают в разы хуже, чем видео с реальными людьми.

У нас были разные эксперименты и обсуждения. Пока практика показывает, что в целом не хуже, но и не лучше. В некоторых случаях чуть хуже, но это компенсируется объёмом.

Особенно если мы говорим про короткие вертикальные видео — 5, 10, 15 секунд — там разницы почти нет. Кто-то специально скрывает, что это ИИ, кто-то наоборот это подчёркивает. Но давайте для расчёта просто пессимизируем и считать, что ИИ-видео дают результат на 20% хуже.

С точки зрения пользователя всё проще: ему важно, чтобы контент был классный. Ему всё равно, как он сделан.

Мы все ходим в фабричной одежде и не комплексуем, что она не сшита вручную в ателье. Хотя когда-то это считалось чем-то не таким крутым. То же самое и с контентом: мы всё больше потребляем механизированного контента, и если он качественный, он нам нравится.

Для коротких вертикальных видео это точно справедливо. Для длинных — нет, там всё сложнее. Но мы сейчас говорим именно про короткие и именно про верх воронки, задача которого — получать охваты.

Есть два типа контента: трафикообразующий и вовлекающий. Первый привлекает охваты и подписчиков, второй прогревает и продаёт. Тогда если рассматривать фабрику вертикальных видео как продукт, то её целевая аудитория — кто? Бренды, у которых уже есть каналы и продакшн, а им нужно только усилить верх воронки за счёт фабрики?

Да. Условно у вас есть миллион рублей. Вы можете потратить его на рекламу и купить за него какое-то количество показов. А можете инвестировать его в создание собственного контент-завода.

Кто клиенты таких решений?

Во-первых, те, кто уже прошёл путь от нуля к единице. То есть у них уже есть понятные связки, уже работает канал, и они хотят это масштабировать: увеличить охват, снизить стоимость привлечения клиента, сделать поток клиентов более предсказуемым. Это идеальные истории.

Во-вторых, те, у кого уже есть хороший продукт, кто раньше жил только на платной рекламе, а сейчас платная реклама дорожает, аукцион разгоняется, и они начинают думать: зачем мы всё время платим блогерам или площадкам, если можем построить своё собственное медиа? Если главный канал привлечения — вертикальные видео, логично инвестировать в собственную редакцию. Это хорошая долгосрочная инвестиция.

Сегментов много, но лучший сегмент — это те, у кого уже есть рабочий канал и кто понимает, что вертикальные видео могут быть для них каналом номер один по привлечению.

Когда вы изучите конкурентов в своей нише, вы найдёте 2–4 классных формата, которые:

а) залетают и набирают аудиторию,
б) поддаются автоматизации.

Сначала нашли классный кейс, попробовали повторить, поняли, откуда берутся исходники, как собираются голос, картинка, текст. Сделали одно видео — получилось не хуже. Отлично. Повторили 2–3 раза. После этого автоматизируем.

И ещё момент: одна задача, одно воркфлоу. В рамках одного воркфлоу сложно совместить сразу несколько форматов. Если вы хотите в понедельник один стиль, во вторник другой — это уже разные подходы в автоматизации и разные воркфлоу. Лучше на старте выбрать один стиль, который заходит, и дальше масштабировать именно его.

Контент-завод начинается с того, что мы сами руками проводим ресёрч, определяем тему, ключевые направления, ориентиры, на кого смотреть, с каких сайтов и каналов брать пример.

Потом смотрим, какие идеи у конкурентов залетели, какие нет, какие хуки они использовали. Хуки — это вообще одна из самых интересных задач в автоматизации контент-фабрики: понять, какой именно хук сработал.

Дальше пишется сценарий. Мы не отдаём сразу всё в видеогенерацию, потому что, во-первых, можем не дождаться результата, а во-вторых, у видео всё равно есть ограничения, но в любом случае сначала пишется сценарий, потом идёт монтаж, потом заливка на платформу.

То есть важно понимать: всё это разбивается на отдельные этапы. Здесь нет такой магии, где нажал одну кнопку — и всё полетело.