Срок годности тренда – неделя. Что делать, если классический продакшн больше не вывозит?
Приоритеты в SMM изменились: на первый план вышла гибкость, а не сложность продакшна. Сегодня выигрывает не тот, у кого самый красивый ролик, а тот, кто умеет быстро тестировать гипотезы, адаптироваться и производить поток релевантного контента в реальном времени. 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.
Ограничения для нейросетей
Несмотря на универсальность, есть ниши, где использовать AI все еще сложно или рискованно:
Детские товары: генерация детских лиц — этически сложная и технически ограниченная зона. Нейросети часто «защищаются» от создания подобного контента.
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:
Мгновенная генерация гипотез: вместо 2-3 идей команда получает десятки сценариев, сформулированных по бизнес-логике «если — то — потому что».
Масштабирование продакшна: создание десятков вариаций (разные CTA, заголовки, стили) без привлечения дополнительных дизайнеров и перегрузки штата.
Пре-анализ внимания: нейросети предсказывают, куда пользователь посмотрит в первые 2 секунды, позволяя доработать макет до запуска.
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.
– 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.
Wunder Digital — №2 в Беларуси в рейтинге агентств интернет-маркетинга и рекламы и №3 среди SMM-агентств по версии Рейтинга Рунета 2025.
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.
Просто о сложном
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании