Как построить контент-завод, если вы не корпорация. Часть 2: Инструменты и тактики производства
В первой части разобрали стратегические основы контент-завода: где искать материалы и что цепляет разные возрастные группы. Теперь переходим к практике — конкретным инструментам масштабирования, технике создания заголовков и современным подходам к работе с ИИ.
Как масштабировать производство контента
Редакция Яндекс ПромоСтраниц создала более 700 контент-стратегий на основе успешных публикаций. Главный инсайт: самый эффективный способ дифференцировать контент — это комбинация двух подходов:
- Движение по воронке продаж (знание → спрос → покупка).
- Разные целевые аудитории — но не по соцдемографии, а по потребностям.
Соединив эти подходы, получается контентный блендер: берем воронку продаж и смешиваем с разными целевыми аудиториями.
Вот как это работает на примере продажи китайского автомобиля Hongqi. Возьмем три типа ЦА:
- Семьянин с соответствующими потребностями.
- Путешественник, любящий дальние поездки.
- Опытный автомобилист, который хочет попробовать что-то новое.
Перемножаем 3 этапа воронки на 3 типа аудитории — получаем 9 разных текстов.
Из этих девяти статей хитами станут только одна-две. Часто поступает такой запрос от рекламодателей: «У нас залетели одна-две статьи, остальные нет, давайте их дотянем». Но чаще всего это сделать не получится — таков закон медиапотребления.
Стандартное распределение эффективности контента выглядит так:
- 10% — хиты (не трогаем, масштабируем).
- 30% — середнячки (можно немного докрутить)
- 60% — не залетели (просто отпускаем).
Чтобы найти хиты, нужно запускать много контента — это важное условие успешной контентной фабрики.
Создавать версии контента под разные сегменты аудитории без многочасовой ручной работы поможет AI-генератор в кабинете ПромоСтраниц. Больше статей = дешевле трафик и больше переходов.
Формула цепляющего заголовка
Команда редакторов Яндекс ПромоСтраниц проанализировала более тысячи самых успешных текстов и вывела универсальную формулу цепляющего заголовка:
Триггер внимания + Конкретная польза + Усилитель
- Триггер внимания — пробивает баннерную слепоту.
- Конкретная польза — дает причину выбрать именно вашу статью.
- Усилитель — добавляет убедительности и мотивирует к действию.
Примеры заголовков:
- «Топ-7 бюджетных смартфонов с рейтингом выше 4,5 звезд»
- «Как я выбирала кухню по отзывам и нашла эконом-вариант» «ТОП банков для рефинансирования кредита в этом году»
- «Заказал 3 кг вяленой рыбы. Показываю, что получил»
Заголовки по этой формуле показывают в разы лучшую кликабельность, потому что «пробивают» все барьеры читателя последовательно.
Человек и нейросеть: идеальный дуэт 2025 года
Теперь переходим к главному вопросу: как все это производить и писать. В 2025 году оптимальная схема работы — это дуэт человека и нейросети. Можно ли писать тексты без ИИ? Конечно, но зачем усложнять, когда технологии позволяют упростить многие этапы?
Однако полагаться исключительно на нейросеть пока рано. Искусственный интеллект может ошибаться в фактах и придумывать несуществующие данные. Поэтому нейросеть нуждается в контроле. Профессионал должен направлять ее и проводить фактчекинг, чтобы избежать ошибок.
Два подхода к работе с ИИ: промпт-инжениринг и контекст-инжениринг
Сейчас много говорят о смене парадигмы от готовых промптов к свободному общению с ИИ. На самом деле эти подходы — для разных задач:
- Промпт-инжиниринг — для масштабного производства: создаем набор промптов, тестируем результаты, дорабатываем до идеала.
- Контекст-инжиниринг — для точечных задач: живое общение с нейросетью с подробным брифом, итерациями и обязательной проверкой результата.
Схема работы с контекст-инжинирингом:
В контекст-инжиниринге можно условно выделить два режима работы с ИИ:
- Режим «Стажер» — для конкретных задач с четкими инструкциями: детально описываете задачу → даете четкую последовательность действий → контролируете выполнение.
- Режим «Опытный коллега» — когда нужно подумать над стратегией: описываете проблему → делитесь тем, что уже пробовали → рассуждаете итеративно.
Главный вызов: баннерная слепота к ИИ-контенту
Несмотря на все преимущества нейросетей, мы сталкиваемся с проблемой: баннерной слепотой к ИИ-контенту. Он стал настолько узнаваемым, что мозг автоматически отфильтровывает его как визуальный шум.
Для примера сравните два слайда: первый создан человеком, второй — нейросетью:
Разница очевидна: от человеческой работы остается эмоция, от машинной — нет. Этот узнаваемый ИИ-стиль уже везде — в презентациях, рилсах, постах — и он не захватывает внимание.
Поэтому перед контент-заводами теперь стоят два вызова:
- Успевать за технологиями, внедрять их быстро и качественно.
- Искать креатив и выбиваться из общей массы сгенерированного контента.
Эти задачи решаемы. Главное — найти правильный баланс между эффективностью ИИ и человеческой уникальностью, которая не дает контенту раствориться в море одинакового машинного творчества.
Больше материалов о создании эффективного контента — в telegram-канале Олег Копылов | про AI, контент и маркетинг и в канале редакции ПромоСтраниц Неопознанный барсук оставил 182 комментария.