Как масштабировать UGC-креативы для performance-каналов: рабочая схема для digital-маркетологов и трафик-менеджеров

Меня зовут Морозов Святослав Александрович (можно коротко Свят). Я коммерческий директор и директор по маркетингу с опытом работы в EdTech (ex-Skillbox английский, Geekschool) и бутиковых digital-агентств.

Последние 5 лет я отвечаю за рост выручки, лидогенерацию и экономику маркетинга в онлайн-образовании: от построения performance-систем и масштабирования платного трафика до внедрения AI-инструментов в креатив, продажи и квалификацию лидов. Работал с B2C, B2B и B2B2C-воронками, выстраивал процессы, где маркетинг напрямую связан с P&L, а решения принимаются на данных, а не на ощущениях.

В этой статье я разбираю практический подход к масштабированию UGC-креативов – постараюсь без лишней воды, только то, что сам применяю руками на практике для привлечения холодного трафика.

Последние года активно набирает тренд на UGC-креаторов и более живой контент в рекламе. И если раньше это было историей про «нашли актера, микро-блогера – нашли студию/локаци – подготовил сценарий с раскадровкой и режиссурой – отправили в продакшн – в конце ждём чуда», то с развитием нейросетей (Nana Banana Pro, Veo 3.1, HeyGen, 11lbas) процесс значительно упростился.

Создание UGC-контента сегодня – это управляемый производственный процесс, заточенный под тестирование большого количества гипотез на холодном трафике с одной целью: снижение стоимости заявки (CPL) и повышение окупаемость (ROMI, ROAS). По сути, это фабрика AI-креативов, которые можно собирать без поиска нужного спикера, аренды студий, камер и недель/месяц продакшна – если, конечно, знать как выстроить систему.

Эта статья – для людей из digital-маркетинга: таргетологов, performance-специалистов, контекстологов, growth-маркетологов, руководителей отдела маркетинга. Для тех, кто сам запускает рекламу руками и отвечает за ключевые метрики. Не важно, работаете вы в нишах: EdTech, SaaS, e-commerce или B2B – если у вас есть видеореклама в социальных сетях, логика будет одинаковой.

Сразу зафиксирую важный момент. Я описываю алгоритм для связки в платном трафике, (Meta*, TikTok, YouTube, ВКонтакте и любых платформы, где видеокреатив напрямую влияет на результат), а не вообще про всю органику. Хотя на самом деле, всё тоже самое можно использовать и для генерации рилсов.

Чтобы дальше не было путаницы, зафиксируем критерии оценки эффективности AI-UGC контента в рекламе.

Для таких креативов ключевые показатели всегда одни и те же:

Иногда имеет смысл смотреть CPM, но он зависит скорее от ваших настроек в рекламном кабинете. Основная задача ИИ-креатива – заставить кликнуть и оставить заявку. Всё, что происходит дальше (% квалификации, конверсия в продажу, средний чек), уже в большей степени зависит от продукта, воронки и отдела продаж, а не от того, был ли в креативе живой человек или ИИ-аватар.

Из моего опыта: аватар почти не влияет на конверсию лида в продажу. Его задача – привлечь внимание и довести до клика. Если лиды кликают и оставляют заявки, значит креатив работает корректно.

Любая система масштабирования контента начинается с анализа того, что уже работает на вашем рынке. Поэтому отправная точка – платная реклама конкурентов, а уже потом органические ролики.

Я всегда начинаю с прямых конкурентов из моей ниши. Главное, чтобы они стабильно крутились на целевых площадках. Для анализа использую стандартный набор инструментов:

Задача на этом этапе – не «скопировать ролик или идею», а разобрать его на составные части: какая воронка, какой хук, на какой CTA и оффер ведут, как выстроен скрипт, какие визуальные элементы используются, какая динамика монтажа

В реальности я редко использую сложные AI-сервисы для ресёрча (связки на базе n8n или хайпующих ИИ-сервисы по поиску трендов). В 90% случаев хватает старого, проверенного подхода через публичные источники.Если же мне важно увидеть органические тренды в моей ниши, то я создаю отдельный аккаунт в TikTok или Instagram*, захожу в поиск по ключевым темам и целенаправленно смотрю короткие ролики. Лайкаю, сохраняю, досматриваю до конца. Алгоритм очень быстро подстраивает ленту под нужную нишу и нужных мне авторов.

На это уходит 15–20 минут. Этого более чем достаточно, чтобы собрать десятки референсов, которые потом можно выгрузить и провести дополнительный анализ через Gemini, ChatGPT.

Я обязательно транскрибирую видео, делаю раскадровку: что говорится в первые секунды, где происходит смена плана, в какой момент появляется текст, где именно пользователь должен «зацепиться». Эти заготовки потом ложатся в основу ТЗ со сценарием для монтажа.

UGC-креатив начинается не с аватара и не с голоса. Он начинается со сценария и раскадровкой для монтажа.

Хороший сценарий всегда отвечает на несколько вопросов одновременно:в чём основная задумка, есть ли референс, какие хуки используем, какой смысл раскрываем, в какой момент появляется оффер, какой call to action мы даём и с какой подачей записываем.

В рабочей версии сценарий всегда разбит на блоки:

Дальше в ТЗ на монтаж надо добавлять визуальный ряд (аватар, b-roll, текст, стоки), тайминги со сменой кадров, музыку и количество адаптивов.

Таким образом вы понимаете структурно ключевые блоки вашего ролика, за счёт разных версий хуков можете сделать несколько креативов (хуки часто влияют на конечный результат в разы больше, чем весь последующий контент)

Одна из главных ошибок AI-креатива – слишком много cамого аватара в кадре. Чем дольше аватар говорит «в лоб», тем быстрее у аудитории появляется ощущение искусственности, падает и удержание, и конечные метрики.

В своей методологии я стараюсь, чтобы аватар занимал 10–20% времени ролика, оптимально – около 15%. Всё остальное время – это b-roll, склейки, стоки, текст, сгенерированные сцены.

Я почти никогда не придумываю сценарии с нуля под AI-аватар. Сначала я беру сценарии, которые уже работали с живыми спикерами или актёрами, но со временем «выгорели» на аудитории. Далее я оставляю структуру и монтаж, но заменяю спикера и слегка докручиваю подачу/динамику.

Это сильно снижает количество переменных в тесте. Если я хочу понять, заходит ли аватар, я не меняю одновременно сценарий, монтаж и оффер. Я меняю только персонажа.

Отдельно важный приём для масштабирования: один и тот же проект можно клонировать и менять в нём только хуки или call to action. В итоге из одного базового креатива получается 5–7 уникальных версий, на производство которых уходит в разы меньше времени.

Когда сценарий готов, следующий этап – визуальный образ. И здесь сразу важная мысль: плохой аватар убивает даже хороший сценарий, а хороший аватар почти никогда не мешает результату, если его правильно встроить в монтаж.

Для генерации я использую Nano Banana Pro. Ключевая мысль – должно быть ощущение, что это обычный живой спикер, которого могли снять на смартфон. Должно выйти очень реалистично, либо можете взять себя или своего эксперта для дальнейшей генерации.

В промпте я всегда явно указываю:

Сильный блюр почти всегда создаёт ощущение искусственности. Если фон «стерильный» – мозг моментально считывает подвох и ощущение низкокачественного контента.

Внешний вид аватара – это не вкусовщина, а часть доверия и вашей маркетинговой стратегии. Я всегда заранее задаю:

Отдельно рекомендую тестировать два варианта:со студийным микрофоном и без. Микрофон часто усиливает ощущение «записи», но иногда наоборот выглядит неуместно – это нужно проверять на практике.

Одна из сильных сторон Nano Banana – возможность держать одного и того же персонажа, меняя при этом ракурсы и планы. Я часто делаю так:

Это даёт динамику без смены лица и позволяет в монтаже делать склейки, не разрушая ощущение целостности.

Очень важный этап, который многие пропускают. После генерации изображения я обязательно проверяю, как аватар ведёт себя в видео:

Бывает, что на фото аватар выглядит отлично, а в видео – странно. В таком случае проще пересобрать образ сразу, чем потом гадать, почему креатив не заходит.

Следующий критически важный этап – озвучка. И здесь я сразу скажу: голос влияет на восприятие сильнее, чем внешний вид аватара. Потому что лицо в кадре – 10–15% времени, а звук пользователь слышит на протяжении всего ролика.

Для озвучки я использую ElevenLabs, но принципиально работаю не через обычный text-to-speech, а через функцию Studio (там в разы лучше результаты).

Я всегда начинаю с теста готовых голосов, а если не нахожу подходящий, то создаю через промт свой кастомный голос под моего ИИ-аватара. Важные параметры:

Слишком студийный, ровный голос часто выглядит неестественно. Иногда лёгкий шум или неидеальность наоборот повышают доверие – особенно если визуал не студийный.

В Studio удобно работать по репликам. Я почти никогда не перегенерирую весь текст целиком. Обычно процесс выглядит так:

Отдельный лайфхак – переключаться между моделями (v3 alpha и v2). Иногда одна и та же фраза звучит принципиально по-разному, и это даёт неожиданный, но полезный эффект.

Я всегда структурирую проекты по аватарам. Например: проект «Аватар Сергей», а chapter уже «креатив №1», «креатив №2».

Это позволяет:

Когда аватар и голос готовы, всё собираем в HeyGen. Здесь есть важный нюанс: готовые стоковые аватары использовать можно, но они быстро теряют уникальность из-за того, что у всех есть к ним доступ. Я почти всегда загружаю свои изображения, сгенерированные в Nano Banana, создавая уникальных под свои проекты персонажей.

Рабочая схема выглядит так:

Unlimited нужен для скорости, Avatar IV – для качественного движения тела и реализма.

Важно учитывать ограничения платформы. В HeyGen пока нет формата 1:1 и 4:5, поэтому я чаще всего:

Если задача – быстрые тесты, я спокойно собираю всё внутри HeyGen: добавляю сцены, b-roll, субтитры, музыку. Это не всегда «идеальный» продакшн, но для performance-тестов этого более чем достаточно.

В одном из последних кейсов я полностью собрал креатив внутри HeyGen – от аватара до финального ролика – без монтажёра. На весь процесс ушло 50-60 минут. Это в разы меньше, чем любой оффлайн продакшн с актером или экспертов.

Когда креатив запустили, получили первые данные и вот стоит задача сделать ещё, главная ошибка в таком случае – начинать всё с нуля. В этот момент вам уже не нужно «придумывать», вам нужно тиражировать рабочую гипотезу, минимально меняя переменные.

Я всегда исхожу из простой логики: если сценарий, монтаж и подача уже доказали свою эффективность, значит, масштабировать нужно аккуратно, не ломая конструкцию.

У каждого проекта свои пороги, но в общем виде я ориентируюсь на следующее:

Если эти условия выполняются, креатив можно и нужно масштабировать.

Самый рабочий приём – создать проект “как новый” и вносить точечные изменения:

Таким образом из одного базового ролика я обычно делаю 4 версии. Этого достаточно, чтобы:

Голос при этом я почти никогда не тестирую. Если голос хорошо совпадает с образом, менять его – значит добавлять лишний шум в тест. Гораздо важнее, чтобы голос и внешний вид воспринимались как единое целое.

Большинство неудачных AI-креативов выглядят плохо не потому, что технологии «не готовы», а потому что их используют без вкуса и понимания контекста.

Есть несколько типовых ошибок, которые моментально убивают доверие.

Во-первых, несоответствие голоса и образа. Когда визуально перед вами один человек, а звучит он как диктор из студии дубляжа, мозг сразу чувствует фальшь.

Во-вторых, неправильный визуальный контекст. Студийно чистый звук на фоне «уличного» кадра или наоборот – сильный когнитивный диссонанс.

В-третьих, неподходящий b-roll. Если вы продвигаетесь на русскоязычную аудиторию, а в кадре – люди из совершенно другого культурного контекста, доверие падает, даже если зритель не может это рационально объяснить.

И, наконец, чрезмерный блюр и «глянец». Чем чище и идеальнее картинка, тем быстрее она считывается как искусственная.

В моём опыте лучше всего себя показывают креативы, где:

Важно помнить простую вещь: пользователь слушает ролик 100% времени, а смотрит на аватар – меньше 20%. Поэтому звук и ритм всегда важнее идеальной картинки.

Вот как анимируется фото из Nana Banana в HeyGen c моим голосом. Тут пропустил фактор работы с интонацией и паузами, коммерческой цели не имею. Потрачено 15 минут, выделите дополнительно 2 часа и вы уже докрутить аудио дорожку, добавите субтитры, музыку и b-roll

AI-UGC креатив – это не «замена живым экспертам» и не волшебная таблетка для трафик-менеджеров. Это ускоритель массового тестирования гипотез и поиска рабочих связок. Инструмент, который позволяет быстрее тестировать гипотезы, чаще обновлять креативы и принимать решения на данных, а не на ощущениях.

Лучше всего работает комбинация:

Если вы выстроили процесс, AI-креативы не могут не работать.Вопрос всегда один – насколько системно и аккуратно вы к этому подошли.