Мар’яна Штогрин, AI Lead у 6037, лекторка Genesis Academy у колонці для Scroll.media розповідає, як бізнесу автоматизувати створення креативів і швидше масштабуватися.

За останні два роки я навчила понад 100 дизайнерів генерувати контент за допомогою AI та кастомних автоматизацій, скоротивши час виробництва креативів у шість разів. У цій статті хочу поділитися алгоритмом, який, на мою думку, може бути корисним стартапам і продуктовим компаніям, що задумуються про автоматизацію свого креативного продакшену.

Проблема масштабування та вибір шляху

У певний момент кожен бізнес, що зростає, стикається з проблемою: команда креативного продакшену, навіть якщо працює в ідеальній синергії, просто фізично не встигає за обсягом роботи. Фактично бізнес готовий масштабуватися, але ресурсу недостатньо, і через це він недозаробляє.

У такій ситуації є два шляхи:

1. Наймати більше людей. Але це тягне за собою більше фінансових витрат, часових витрат на онбординг, а також збільшує навантаження на менеджмент. Це не завжди найефективніший спосіб.
2. Оптимізація та автоматизація процесів. Цей шлях дозволяє збільшити виробничі потужності, не збільшуючи команду, що прямо впливає на зростання прибутків.

Автоматизація не обов’язково починається зі складної розробки. Вона може стартувати з мануальної оптимізації: налаштування бібліотек асетів, прописування гайдлайнів у Notion чи підключення простих AI-інструментів. Це рішення спрощує роботу команди. Завдяки перенесенню частини рутинного створення креативів на алгоритми усувається потік запитів і хаотичний пошук елементів. Це структурує весь процес, звільняючи інтелектуальні ресурси для генерації нових гіпотез та інноваційних ідей.

Ключовий інсайт: Настає момент, коли ви бачите, що можете нарощувати більше рекламного бюджету та виробляти більше креативів, але фізично не можете цього зробити через обмежений ресурс команди. Це сигнал до автоматизації, аби не втратити потенційний прибуток.

Етапи побудови контент-фабрики: покроковий гайд

Перед тим як занурюватися в розробку складної системи, слід пройти важливий підготовчий етап. Структура — фундамент автоматизації. Без чіткого алгоритму роботи автоматизувати процеси майже неможливо.

Крок 1: систематизація та документація

Навіть якщо ви невеликий бізнес, краще одразу закладати основу, яка дозволить масштабуватися.

1. Опишіть структуру роботи:
   • Створіть гайди та гайдлайни для дизайнерів.
   • Складіть бібліотеки візуальних асетів (зображення, персонажі, елементи).
2. Задокументуйте процеси та оберіть task tracker:
   • Розробіть чітку структуру постановки тасків у task tracker (наприклад, Airtable, Notion, Jira).
   • Опишіть, з чого складається кожне завдання, яке поле в task tracker за що відповідає.
   • Налаштуйте тегову систему для ключових даних. Маркетолог має швидко проставляти теги, що описують креатив:
     • Продукт / Воронка (Google, Meta, Pinterest).
     • Тип креативу (оригінальний, версія, варіація).
     • Розмір креативу.
     • Персонаж / Цільова аудиторія (наприклад, жінка 40 років, темне волосся, стиль — бізнес-кежуал).

Крок 2: створення бази знань для ухвалення ефективних рішень

Створіть базу для трекінгу результативності на основі аналітичних даних — це прискорить передачу експертизи та підвищить результативність дизайну.

• Фіксуйте успішні/неуспішні креативи, хедлайни, тексти. Це база для майбутнього версіонування.
• Посилайтеся на візуальні асети через лінки в task tracker.

Чому це важливо: чітка структура та документація дозволяють легко онбордити нових людей і забезпечують єдиний набір даних, з яким працюватимуть AI-автоматизації.

Крок 3: вибір інструментів 

Для бізнесу, який не має власної команди розробників, існують No-Code/Low-Code інструменти, які дозволяють створити прототип контент-фабрики:

• n8n або Make: це інструменти для побудови складних робочих флоу, які дозволяють легко з’єднувати різні сервіси. Можна підібрати тарифний план під ваш запит. 

Крок 4: побудова логіки

Розглянемо флоу автоматизації створення статичних креативів на прикладі n8n.

1. Вхідні дані (інпути): креативний маркетолог створює задачу в task tracker, проставляючи теги (наприклад, цільова аудиторія, стиль, ключовий меседж). 

У прикладі імпут для задачі — запис у таск-трекінговій системі. Це лише зразок, логіка побудови ланцюжка може відрізнятися залежно від запитів команди. У нашому випадку  використано Gemini, а генерація відбувається через Nano Banana. Логіка виглядає так: 

• Task — це імпут з таск-трекера
• Image Prompt — генерація промпта для Nano Banana
• Text Editing: виокремлення в gemini тексту для креативу (хедлайн і основний текст)
• Generate an image: генерація зображення
• Edit an image: додавання тексту на зображення
• Image saving: збереження зображення на Google Drive

2. Генерація промпта: замість того, щоб дизайнер вручну писав детальний промпт для AI, налаштовується нод (блок) на базі Gemini.
   • Ви прописуєте йому системну роль (наприклад: «Ти креативний дизайнер, твоя мета — створити візуальний опис для ШІ-генерації, що відповідає цінностям нашого продукту X»).
   • Gemini бере теги із задачі та перетворює їх на оптимальний, деталізований промпт для AI-генератора.
3. Генерація зображення: готовий промпт надсилається через API до інструменту, що генерує зображення (наприклад, OpenAI SORA API чи Nano Banana).
4. Фінальний креатив: згенероване зображення можна далі обробити (накласти текст/логотип) та автоматично зберегти в потрібну папку або навіть відправити на тестування. Або ж накладання тексту може бути автоматична через промпт edits як у нашому прикладі (промпт може виглядати так: постав текст по центрі або зліва збоку, не перекриваючи персонажа, колір тексту і шрифт має бути контрастний відносно беку).

Підводні камені: що варто врахувати

1. Проблема закритого API. Якщо ви обираєте інструмент, який критично важливий для вашого флоу, але він не має відкритого API, будьте готові, що це може стати «ботлнеком» і зупинити виробництво на місяці. Як показав наш досвід, ми витратили два місяці на спроби домовитися про підключення Midjourney, і це не спрацювало. Якщо ви провели первинний рісьорч і бачите, що з інструментом важко або неможливо працювати через відсутність відкритого рішення/API, не витрачайте час — краще одразу сфокусуйтеся на альтернативному флоу (наприклад, перейдіть на OpenAI SORA API).
   
2. Не вигадуйте велосипед. Якщо десь у відкритих джерелах вже є готове, просте або опенсорсне рішення, скористайтеся ним. Не потрібно одразу «оверсінкати» і будувати надскладні автоматизації, які вам, можливо, в моменті й не потрібні. Челенджіть кожне своє рішення: чи воно вам необхідне зараз, чи можна обійтися простішим варіантом. Ми з командою часто страждали, вигадуючи, як система працюватиме через два-три роки, замість того, щоб навчитися ефективно працювати з нею вже сьогодні.
   
3. Вчіться на реальних кейсах. Теорія важлива, але найкраще навчання відбувається на практиці. Почніть з простої, мануальної автоматизації та крок за кроком ускладнюйте логіку. Будьте готові, що перша автоматизація буде недосконалою, але це неминучий етап зростання.

Підсумки

Головне — не боятись, а пробувати та експериментувати.

Коли ви стикаєтеся з необхідністю масштабування, дуже часто процеси, які ви відкидаєте як суперскладні або неефективні, виявляються прямо-таки класними. Так було у мене з n8n: спершу я думала, що це складна структура, а на практиці змогла доволі швидко розібратися.

Є висока ймовірність, що ваше перше рішення буде не супероригінальним або неідеальним, але let’s try. З ChatGPT сьогодні можна побудувати все, що завгодно. Не бійтеся експериментувати та пам’ятайте: звільняючи свою команду від рутини, ви відкриваєте їм шлях до справжньої креативності та нових бізнес-досягнень.

Авторка: Мар’яна Штогрин, AI Lead у 6037