Как нейросети трансформировали контент-маркетинг: опыт Паши Молянова

Содержание:

• MyMeet: моя замена расшифровщика на нейросеть
• Искусственный интеллект в искусстве: замена иллюстраторов генеративными платформами
• ChatGPT и аналогичные LLM: как нейросети облегчили работу агентства наполовину
• Cursor и Claude Code: наш путь в программирование без предварительных знаний
• Podcastle: достижения в создании высококачественного звука без значительных затрат на производство
• Наблюдаемые трансформации в рабочем процессе благодаря внедрению ИИ

Свои знания и опыт представил Паша Молянов, основатель агентства контент-маркетинга «Сделаем», а также клуба, посвященного нейросетям, под названием «Нейроцех».

Ранее, для выполнения различных задач, я обращался к услугам людей. Один из них занимался расшифровкой интервью, другой создавал иллюстрации, а третий проверял тексты. В настоящее время я не нанимаю сотрудников, так как у меня появились нейросети. Их использование оказывается более экономичным и эффективным по скорости работы.

В данной публикации для редакции «Бизнес» Skillbox Media я поделюсь опытом внедрения нейросетей в моем агентстве и расскажу о том, как использование искусственного интеллекта позволило значительно сократить мои затраты.

• Расшифровка встреч и интервью
• Искусственные нейронные сети, предназначенные для создания изображений, представляют собой мощный инструмент в области искусственного интеллекта. Эти системы способны генерировать визуальные материалы на основе различных заданий и исходных данных. Используя алгоритмы глубокого обучения, они анализируют обширные наборы изображений, что позволяет им улавливать стилистические особенности и детали.

  Такого рода нейросети находят применение в самых разных сферах, включая искусство, моду, рекламу и даже научные исследования. Они могут быть использованы для создания уникальных произведений, а также для улучшения существующих изображений или их адаптации под конкретные требования пользователя. Развитие технологий в этой области открывает новые горизонты для креативности и инноваций, предоставляя художникам и дизайнерам инструменты для воплощения самых смелых идей.

  Таким образом, нейросети для генерации изображений становятся важным компонентом современного цифрового мира, трансформируя подходы к созданию и восприятию визуального контента.

• ChatGPT и другие LLM
• Искусственные нейронные сети, предназначенные для программирования, позволяют создавать и редактировать код без необходимости глубоких знаний в этой области. Эти инструменты значительно упрощают процесс разработки, предоставляя пользователям возможность генерировать программные решения с помощью простых команд или описаний. Благодаря таким технологиям, даже те, кто не обладает специальными навыками в программировании, могут реализовывать свои идеи и создавать приложения. Такие системы используют машинное обучение для анализа и генерации кода, что делает их полезными как для новичков, так и для опытных разработчиков, желающих ускорить свою работу или получить новые идеи.
• ИИ-звукорежиссёр
• Какие трансформации в своей деятельности я обнаружил?

MyMeet: моя замена расшифровщика на нейросеть

Первой нейронной сетью, которую я начал использовать в своём бизнесе, стала MyMeet.

Это российская платформа, предлагающая услуги по автоматической записи телефонных звонков и видеоконференций, а также их расшифровке, анализу и составлению итоговых отчетов. Бот данной системы способен подключаться к онлайн-встречам на таких сервисах, как Zoom, Google Meet и Teams, и осуществлять запись как аудио, так и видео.

Как мы применяем данный процесс. В нашем контент-маркетинговом агентстве мы регулярно общаемся с клиентами: проводим интервью, уточняем брифы, обсуждаем материалы и стратегии. По завершении каждого телефонного разговора возникает необходимость расшифровать запись беседы, чтобы на основании этой информации создать статью, пост, рассылку или кейс.

Ранее у нас существовала специализированная позиция — расшифровщик. Данная работа была достаточно трудоёмкой, что отражалось на финансовых затратах агентства. Однако с появлением MyMeet стало ясно, что ручная расшифровка утратила свою актуальность. Нейросеть выполняет эту задачу значительно быстрее, экономичнее и качественнее — её эффективность в миллион раз выше.

Теперь мы можем загрузить аудиофайл или подключить нейросеть к встрече, и всего через несколько минут получаем готовую расшифровку. То, что раньше требовало много часов, теперь выполняется всего за считанные минуты.

Помимо бесед с клиентами, я также применяю MyMeet на встречах внутри команды. Этот инструмент позволяет мне зафиксировать договорённости, задачи и идеи. Порой после заседаний мы используем отчёт MyMeet в качестве основы для создания постмита — краткого резюме нашей встречи.

Искусственный интеллект в искусстве: замена иллюстраторов генеративными платформами

На втором месте в нашем повседневном использовании находится Midjourney. Затем на сцену вышел ChatGPT, который освоил создание изображений, после него появился Flux, а затем и Nano Banana. В настоящее время в агентстве каждый выбирает инструмент по своему усмотрению: некоторые продолжили работать с Midjourney, другие переключились на Flux, а кто-то предпочитает Nano Banana.

Это технологии, основанные на нейросетях, способные создавать визуальные изображения на основе текстовых описаний.

Midjourney является одной из первопроходцев в области нейросетевых технологий и заняла значительное место среди популярных инструментов, способных создавать изображения, коллажи и иллюстрации на основе заданных текстовых описаний. ChatGPT 4.0 теперь обладает возможностью генерировать визуальный контент непосредственно в беседе, в то время как Flux демонстрирует выдающиеся результаты в фотореалистичности и тщательном контроле деталей. Не следует забывать и о Nano Banana от Google, который прекрасно справляется с стилистической адаптацией изображений.

Все эти нейросети предназначены для выполнения различных задач: Midjourney идеально подходит для разработки художественных и концептуальных изображений, Flux специализируется на создании реалистичных кадров, а Nano Banana используется для генерации брендовых визуалов.

Как мы используем эти ресурсы. В нашем агентстве мы занимаемся созданием текстов, публикаций, веб-сайтов, целевых страниц и рассылок. В каждом из этих форматов неизменно требуется визуальное оформление: обложки, графика для целевых страниц, изображения для статей, инфографика и брендированные картинки для клиентов. Ранее все эти элементы создавались иллюстраторами. У нас работала команда, состоящая из нескольких специалистов, которым выплачивали значительные суммы за каждую иллюстрацию. Они вручную рисовали персонажей, создавали коллажи, комиксы и баннеры.

С приходом нейросетей картина существенно изменилась. Иллюстраторы теперь востребованы лишь для специфических задач, требующих тщательной ручной проработки или исключительного качества для печатной продукции. Все остальные визуальные материалы создаются работниками, занимающимися контентом: авторы статей самостоятельно генерируют изображения для своих материалов, а специалисты по социальным сетям создают визуалы для публикаций.

В тех случаях, когда ранее мы отдавали 2000 рублей иллюстратору, теперь можем обойтись без затрат. А вместо того чтобы ожидать целый день, теперь всё выполняется всего за 10 минут.

Этот этап оказался вторым значительным изменением в нашей компании после интеграции MyMeet в рабочие процессы. Искусственные нейронные сети кардинально переосмыслили использование визуального контента — они перестали быть исключительно инструментом для дизайнеров и стали доступными для всей команды.

ChatGPT и аналогичные LLM: как нейросети облегчили работу агентства наполовину

Третьей нейросетью, которую мы начали активно применять, стал ChatGPT. Со временем мы также интегрировали в свои процессы и другие языковые модели, такие как Claude, Gemini, Grok, Perplexity и DeepSeek.

Это системы искусственного интеллекта, способные осваивать, анализировать и создавать текстовые материалы.

• ChatGPT представляет собой многофункциональную нейросеть, способную создавать тексты, генерировать идеи, разрабатывать сценарии и писать код.
• Claude идеально подходит для изучения и корректировки объемных текстов.
• Gemini демонстрирует высокую эффективность в создании обучающих ресурсов, проведении исследований и обработке мультимодальных данных.
• Grok сосредоточена на создании кратких материалов, актуальных трендов и контента, подходящего для социальных медиа.
• Perplexity AI представляет собой интеллектуальную поисковую систему, которая предоставляет ответы вместе с указанием источников и аналитическими данными.
• DeepSeek представляет собой эффективную модель, предназначенную для упорядочивания данных и проведения глубоких исследований.

Как мы это применяем. Все эти нейросети интегрировались практически во все аспекты нашей деятельности:

• Создание контента. Некоторые простые тексты мы теперь полностью создаем с помощью моделей на базе искусственного интеллекта. Раньше для таких задач приходилось привлекать авторов и оплачивать их труд, а теперь редактор может самостоятельно генерировать необходимый материал. Безусловно, талантливые писатели по-прежнему создают более качественные тексты, однако для быстрого написания простых материалов нейросеть оказывается вполне эффективной.

• Поддержка в исследовательской деятельности. Модели на основе больших языковых моделей (LLM) оказывают существенную помощь писателям в обнаружении фактов, сборе материалов и формулировании вопросов для интервью. Когда автор обращается к специалисту и не знает, как подойти к разговору, ChatGPT может помочь создать перечень продуманных вопросов и быстро освоить предмет обсуждения.
• Создание планов и структур. При необходимости написания SEO-текста нейросеть обращается к Google, изучает десять лучших страниц и формирует структуру, опираясь на содержание конкурентов. После этого автор самостоятельно работает над текстом, что значительно уменьшает время, затрачиваемое на подготовку.
• Создание текстовых отрывков. Порой требуется разработать 20 различных заголовков, предложить примеры для статьи или дать простое объяснение термина. В этом отношении нейронные сети показывают отличные результаты. Человеку остается только отобрать или немного доработать самые удачные варианты.
• Корректировка и анализ. Языковые модели оказывают помощь редакторам в процессе проверки материалов. Возможно задействовать нейросеть для выявления несоответствий с техническим заданием, а также для поиска повторов, ошибок или фактических расхождений. Это значительно ускоряет процесс вычитки, особенно когда объем текстов велик.
• До недавнего времени в нашей компании работала команда корректоров, и на их зарплаты расходовалось значительное количество средств каждый месяц. В сентябре мы приняли решение заменить половину из них автоматизированным скриптом, который обрабатывает текст с помощью нейросети прямо в Google Docs. Этот инструмент эффективно исправляет ошибки и опечатки, делая это быстро и без каких-либо затрат.
• Ранее для перевода текстов для иностранных клиентов мы обращались в специализированные бюро. В настоящее время мы пишем материалы на русском языке и используем LLM для перевода, а затем англоязычный редактор просто корректирует и проверяет смысловую составляющую. Это позволяет нам сократить количество подрядчиков.
• Поддержка для менеджеров. Менеджеры проектов применяют LLM в роли своего помощника: они обращаются за советами, исследуют идеи для коммерческих предложений, разрабатывают формулировки, создают презентации, анализируют финансовые модели и формируют описание вакансий.

Читайте также:

Способы генерации идей маркетологами с использованием ChatGPT: рекомендации и методы

Cursor и Claude Code: наш путь в программирование без предварительных знаний

Я не являюсь разработчиком. У меня есть представление о том, как всё работает, однако я никогда не занимался написанием кода, не знаком с синтаксисом языков программирования, не запускал приложения и не пользовался GitHub. Всё это было мне чуждо — до тех пор, пока не появились Cursor и Claude Code.

Это системы на основе нейросетей, предназначенные для создания и выполнения программ, которые делают возможным программирование даже для тех, кто не обладает глубокими знаниями в этой области.

Cursor представляет собой AI-редактор кода, который напоминает привычный редактор VS Code, но имеет уникальную особенность — встроенный помощник. Этот помощник способен самостоятельно генерировать и исправлять код, а также создавать скрипты, веб-сайты и расширения.

Claude Code — это инструмент, разработанный компанией Google, который позволяет пользователям собирать и развертывать проекты в облачной среде, а также тестировать и автоматизировать различные процессы непосредственно через браузер.

Оба сервиса позволяют людям, не обладающим опытом в программировании, легко создавать код — достаточно просто сформулировать задачу словами, и нейросеть выполнит всю остальную работу.

Как мы используем эти инструменты. Благодаря им я и несколько моих коллег неожиданно стали программистами. Теперь у нас появилась возможность автоматизировать различные процессы, разрабатывать внутренние сервисы, запускать новые продукты и даже создавать расширения для Google Docs.

К примеру, наш проект, который прежде не имел опыта в программировании, разработал бота-корректора для Google Docs. С целью уменьшения затрат на услуги корректоров он воспользовался Cursor, создал расширение и теперь у нас есть нейросеть, которая самостоятельно исправляет ошибки в текстах.

Я занимаюсь подобными проектами. В данный момент, например, разрабатываю инструмент для анализа упоминаний компаний в поисковой выдаче. Мы загружаем название компании в нейросеть, которая затем выполняет множество запросов, таких как «порекомендуй хорошую компанию в этой сфере», «назови лучшие десять в отрасли», «что ты можешь сказать о данной компании». Все полученные данные обрабатываются и сводятся в таблицу с анализом, где указывается: «Ваша компания упоминается в 67% случаев, занимает в среднем 4-е место, в то время как конкуренты X и Y опережают вас благодаря таким-то упоминаниям». В результате получается почти готовый аудит, и всё это мне удалось реализовать без какого-либо опыта в программировании.

С использованием Cursor я также разработал несколько продуктов, которые функционируют независимо от агентства:

• Broken Link Checker — это инструмент, предназначенный для обнаружения неработающих ссылок. На данный момент он насчитывает близко к 1000 установок и привлекает около 500 активных пользователей каждую неделю. Кроме того, данное приложение отмечено как «рекомендуемое Google» и было представлено на платформе Product Hunt. Все аспекты разработки были выполнены мной самостоятельно, без написания кода, исключительно с помощью нейросети.
• «Финсповедь» представляет собой независимое медиа, функционирующее в рамках телеграм-канала. Пользователи заполняют анкеты, после чего нейросеть генерирует посты, осуществляет их проверку и самостоятельно размещает в Telegram. Весь процесс происходит без какого-либо человеческого вмешательства.
• Телеграм-бот под названием «Картинка из эмодзи» способен разбивать изображение на комбинацию эмодзи. Он принимает оплату за свои услуги и также имеет функцию отображения рекламы.

Раньше такие вещи обходились нам в тысячи рублей и требовали много времени на ожидание. Теперь я способен самостоятельно собрать инструмент, провести его тестирование и запустить — всего за один вечер.

Podcastle: достижения в создании высококачественного звука без значительных затрат на производство

Еще одна из нейросетей, которые мы применяем, — это Podcastle.

Это платформа, предназначенная для создания и редактирования подкастов, оснащенная нейросетью, которая позволяет улучшать качество звука.

Основная идея заключается в том, что вы можете создать подкаст или видеозапись на любую доступную технику — будь то смартфон, AirPods, недорогие наушники или камера без встроенного микрофона. После этого достаточно загрузить аудиофайл в Podcastle. Нейросеть автоматически обработает звук, устраняя фоновый шум, избавляясь от треска и артефактов, выравнивая уровень громкости и добавляя объемность.

Как мы это используем. Я начал работать с Podcastle в прошлом году. Теперь процесс записи видео, вебинаров или подкастов стал в сто раз проще. Ранее, чтобы добиться хорошего качества, приходилось искать оборудование, ехать в студию и арендовать помещение. Теперь достаточно лишь телефона и пары наушников — остальное выполняет нейросеть.

Безусловно, это не соответствует стандартам профессиональной студии с микрофоном стоимостью 50 тысяч рублей и звуковым инженером, однако для записи в домашних условиях или в офисе — просто отлично.

Наблюдаемые трансформации в рабочем процессе благодаря внедрению ИИ

Основное, что бросается в глаза, — значительная доля подрядчиков утратила свою актуальность. То, что ранее выполнялось людьми, теперь успешно заменяется нейросетями, которые работают быстрее, экономичнее и не требуют перерывов. Эта ситуация не является временной, а представляет собой стабильную тенденцию.

Я убеждён, что в будущем искусственный интеллект будет всё активнее замещать специалистов, а агентства будут организованы по иному принципу. В их составе останутся проекты, которые будут управлять различными нейросетями, взаимодействовать с клиентами, формулировать задачи и агрегировать результаты, полученные с помощью AI-инструментов.

Будут существовать специалисты узкого профиля, которые создают уникальные продукты, требующие ручного труда или творческого подхода. В то время как всё, что можно отнести к массовому производству и среднему качеству, уже начинает выполнять искусственный интеллект.

Никогда не будет лишним узнать больше о нейросетях: представляем вашему вниманию еще несколько материалов от Skillbox Media, посвященных этой теме.

• Как искусственные интеллекты столкнулись с авторами контента и потерпели поражение: 5 настоящих историй.
• Внедрение искусственного интеллекта в рабочие процессы дало возможность достичь впечатляющих результатов.
• Поиск работы с использованием нейросетей: рекомендации и примеры запросов с изображениями ответов.
• Как эффективно взаимодействовать с нейросетями: рекомендации от опытных пользователей, которые регулярно общаются с искусственным интеллектом.
• Не вызывая чувства неловкости, а наоборот, создавая эффект «вау»: каким образом брендам следует разрабатывать рекламу с использованием искусственного интеллекта, чтобы она была эффективной и не вызывала раздражения.