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.

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.

Ограничения для нейросетей
Несмотря на универсальность, есть ниши, где использовать AI все еще сложно или рискованно:

1. Детские товары: генерация детских лиц – этически сложная и технически ограниченная зона. Нейросети часто «защищаются» от создания подобного контента.
2. Фармацевтика и медицина: строгие регламенты и запреты на визуализацию определенных манипуляций (уколы, иглы) часто блокируются фильтрами безопасности AI.

Как быстро находить работающие креативы с помощью AI

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:

1. Мгновенная генерация гипотез: вместо 2-3 идей команда получает десятки сценариев, сформулированных по бизнес-логике «если – то – потому что».
2. Масштабирование продакшна: создание десятков вариаций (разные CTA, заголовки, стили) без привлечения дополнительных дизайнеров и перегрузки штата.
3. Пре-анализ внимания: нейросети предсказывают, куда пользователь посмотрит в первые 2 секунды, позволяя доработать макет до запуска.
4. Оптимизация бюджета: вы отсеиваете слабые варианты на этапе черновиков, не тратя деньги на их ротацию в рекламных кабинетах.

Практика: 5 шагов A/B-теста с нейросетями
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:

● Вариант A: классический анонс (описание курса + призыв «записаться»).
● Вариант B: тот же анонс, но с персонализированным вопросом и акцентом на эмоции.
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).

Диана Первова, дизайнер Wunder Digital:

– 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.

Заключение
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.