От промта до цифрового двойника: как ИИ меняет производство контента для Telegram

Опыт отдела маркетинга СберМаркетинга показывает, что искусственный интеллект превратился из инструмента в системного участника процесса, который берет на себя рутину и усиливает креативный потенциал команды. Как запустить непрерывное производство контента для Telegram-канала, в котором ИИ помогает на всех этапах — от идеи до аналитики, разбирает Константин Медведев, руководитель направления продвижения продуктов и контента СберМаркетинга. 

ИИ помогает преодолеть творческий ступор

Любой контент начинается с идеи, так как без нее не будет ни текста, ни картинки, ни обсуждения. Вместо традиционных брейнштормов мы применяем методику интеллектуального спринта с помощью нейросетей ГигаЧат и Perplexity. Ценность ИИ на этом этапе — не в готовых решениях, которые редко бывают удачными, а в способности натолкнуть специалиста на собственную идею. Помимо этого, ИИ выполняет функцию интеллектуального ассистента: собирает информацию из множества источников, формирует тренд-листы и делает выжимки из объемных материалов, что значительно ускоряет этап предподготовки.

Но сама по себе идея становится по-настоящему ценной, только когда мы ее проверяем и перерабатываем так, чтобы она говорила на языке нашего бренда и решала его задачи. И на этом этапе вступают в силу принципы контролируемого использования ИИ.

ИИ-генерацию необходимо контролировать

В команде мы установили простое правило: любой текст, в создании которого участвовал ИИ, обязательно проходит проверку человеком. Да, мы поручаем нейросети первоначальный фактчекинг — она может быстро пробежаться по ссылкам и сверить цифры. Тем не менее, окончательное решение всегда остается за редактором. Чтобы все тексты звучали как «свои», мы обучили нейросеть на успешных публикациях бренда. Теперь, когда ИИ пишет черновик, мы можем применить этот «фильтр» и привести его к нужному виду, но окончательно решает, попал ли текст в цель по смыслу и ценностям, конечно, человек. Кроме того, несмотря на обучение нейросети могут «галлюцинировать», выдавая вымышленные факты за реальность. Чтобы этого избежать, мы перепроверяем источники и корректируем тексты вручную. Тем не менее видим, что благодаря ИИ время, потраченное на подготовку одного поста, удается значительно сократить. 

Дизайнеры стали инженерами визуального контента

Чтобы донести мысль, нужен и сильный текст, и яркая картинка. С появлением ИИ наш подход к дизайну в отделе маркетинга изменился: мы перестали быть художниками, которые все рисуют вручную, и стали больше похожи на технологов, которые настраивают процесс создания визуалов.

Процесс начинается с применения языковых моделей — например, ГигаЧат — для составления точных промтов. Затем мы используем их в нейросетях, таких как Midjourney, чтобы создать визуальные метафоры и концепции. А когда понимаем, что конкретно хотели бы видеть на карточке, для подбора референса используем такие модели, как Nano Banana. Следующий шаг — переход к кастомизации: наши дизайнеры используют возможности «вайб-кодинга» в Figma для разработки собственных плагинов и автоматизации сложных графических задач. Это эволюция от производства единичных изображений к созданию воспроизводимых дизайн-систем. Мы исходим из того, что в Telegram содержательная ценность поста первична по отношению к его визуальному оформлению. Задача дизайна — не заместить смысл, а усилить его эффект. 

ИИ ищет скрытые паттерны успеха

Чтобы находить сильные идеи, мы объединили два подхода: анализируем метрики вручную и используем нейросети для выявления закономерностей и инсайтов. Так не просто понимаем, «сработала» публикация или нет, но и почему так произошло. Все посты оцениваются по единым метрикам вне зависимости от того, насколько активно использовали ИИ для создания контента. Для нас стандартный набор цифр — это лишь поверхностный отчет, отправная точка для более глубокого исследования. Поэтому мы используем аналитические возможности самих нейросетей. Например, продвинутые режимы Perplexity и ГигаЧата помогают погрузиться в массивы данных из TGStat и Медиалогии. Задача — не просто собрать статистику, а выявить скрытые связи и закономерности: что именно в теме, формате или времени публикации заставляет аудиторию реагировать. На этой основе мы можем системно оптимизировать контент-стратегию. 

К чему стремится контент-производство, где ИИ — часть процесса

Сейчас мы совершенствуем существующую систему производства материалов, внедряя два ключевых инструмента. Первый — наш ИИ-агент для создания контента. Это система, которая постоянно мониторит огромный массив источников — от профильных СМИ и телеграм-каналов до исследований. Она ищет свежие инсайты, цифры и кейсы, а затем на их основе генерирует готовый черновик поста и даже подробное ТЗ для дизайнера. По сути, это автоматический ресерч-ассистент и автор в одном лице.

Вторая часть — инструмент для мгновенной верстки: загружаешь в него готовый, выверенный текст, а он за пару минут превращает его в красивую, сверстанную карточку для соцсетей в нашем фирменном стиле. Остается только проверить и, если нужно, скорректировать.

Но самая интересная задумка у нас в разработке — создание синтетических моделей архетипов наших подписчиков. Мы хотим обучить ИИ так, чтобы он мыслил и реагировал как наши целевые читатели. Виртуальные прототипы помогут нам тестировать идеи, прогнозировать вовлеченность и, в итоге, создавать контент, который попадет точно в цель.

Идеал, к которому мы стремимся, — это полностью интегрированный цикл. В нем сырой материал от ИИ-агента автоматически превращается в готовый к публикации макет, а роль человека сводится к финальному стратегическому взгляду и контролю, чтобы ничего не упустить. Наша дорожная карта ведет к перераспределению ролей: машины займутся операционной работой, а люди — разработкой стратегии и креативом. Именно это станет нашим долгосрочным преимуществом в создании востребованного контента. И хотя ИИ пока нельзя полноценно делегировать создание контента, уже сейчас с его помощью можно оптимизировать ресурсы и освободить время сотрудников для стратегических и креативных задач.