Як VideoAI непомітно змінила наш робочий процес створення контенту — крок за кроком, одне відео за раз

Вступ

Кожна маркетингова команда говорить одне й те саме про відео: нам потрібно більше відео, швидше і якось дешевше. Саме це є основним аргументом майже кожного генератора відео на основі штучного інтелекту, що зараз представлений на ринку, і більшість із них виконують лише одну частину цієї обіцянки, ігноруючи решту.

У VideoAI мене здивувала не швидкість. А те, скільки різних етапів нашого реального робочого процесу він охопив — від першого порожнього сценарію до моменту, коли ми вирішили, що відео взагалі не варто публікувати.

Компанія Forrester нещодавно з’ясувала, що саме час виробництва, а не бюджет, є найбільшою перешкодою, яка заважає маркетинговим командам збільшувати обсяги виробництва відео. Це збігається з тим, що ми спостерігали всередині компанії. Як тільки вузьке місце перемістилося з питання «чи зможемо ми це зробити» на «чи варто нам це робити», усі подальші етапи стали чіткішими.

Ось що насправді змінилося, крок за кроком.

Як перетворити порожню сторінку на 90-секундний сценарій

Раніше я занадто довго дивився на порожній документ, перш ніж написати хоча б один рядок тексту для відео. Тепер я вводжу в VideoAI приблизний список тем для обговорення у вигляді маркованого списку і отримую структурований сценарій менш ніж за хвилину.

Процес простий: вставте свої ключові повідомлення, виберіть тон (неформальний, технічний, енергійний) і дозвольте програмі скласти розбивку по сценах. Я все ще редагую, мабуть, 30 % того, що виходить, але це лише частка того, що було б, якби починати з нуля.

Як текстовий промпт перетворюється на ведучого, що говорить

Це досі здається трохи дивним щоразу, коли я це роблю. Ви вводите сценарій, обираєте стиль ведучого, і за кілька хвилин на екрані з’являється людина, яка його озвучує з відповідними рухами губ та темпом.

Ми використовуємо це переважно для внутрішніх навчальних роликів, де наймати справжнього ведучого було б надмірним. Це не замінить нашу команду перед камерою для створення брендового контенту, і, чесно кажучи, не повинно.

Розбиття одного вебінару на тиждень кліпів для соцмереж

Раніше наші 45-хвилинні вебінари про продукти тихо забувалися після завершення прямої трансляції. Тепер ми обробляємо запис за допомогою інструменту для створення кліпів від VideoAI, який виділяє моменти з високою залученістю аудиторії та автоматично розрізає їх на сегменти тривалістю 30–60 секунд.

Минулого кварталу один вебінар перетворився на 11 придатних для використання кліпів на п’яти платформах, а весь процес зайняв менше 20 хвилин замість двох післяобідніх, які раніше наш редактор витрачав на ручний пошук вдалих моментів.

Дублювання демонстрації продукту п’ятьма мовами до обіду

Саме цей пункт дозволив нам реально заощадити кошти. У нас було демонстраційне відео, яке потребувало локалізації для запуску в Німеччині, Бразилії, Японії, Франції та Південній Кореї, і наша колишня агенція оцінила цю роботу в 4 200 доларів із двотижневим терміном виконання.

Функція дублювання VideoAI синхронізувала рухи губ із перекладеним аудіо та надала всі п’ять версій приблизно за три години. Це коштувало нам менше ніж п’яту частину від тієї пропозиції, і ми запустили кампанію на цілий тиждень раніше, ніж планувалося.

Чернетки, які перестають виглядати як чернетки

Монтаж завжди був тією частиною виробництва відео, про яку ніхто не хоче говорити, адже це повільний і дещо нудний процес, незалежно від того, наскільки хороша ваша команда. Функція автоматичного монтажу VideoAI регулює темп, видаляє паузи та синхронізує фонову музику зі змінами сцен ще до того, як людина взагалі торкнеться часової шкали.

Наші монтажери все ще виконують фінальну доопрацювання, додаючи фірмові штрихи та вручну коригуючи деякі переходи. Але вони починають з матеріалу, готового на 70 %, а не з необробленого масиву відеоматеріалу.

Порівняння трьох «гачків» між собою замість здогадок

Деякий час наш підхід до відео-«гачків» полягав у тому, щоб «вибрати той, що найкраще звучить у кімнаті». Це не стратегія, а лише відчуття, а відчуття не масштабуються.

Тепер ми створюємо три різні вступні гачки для одного й того самого основного відео, запускаємо всі три як невеликі платні тести та дозволяємо реальним даним про кліки вибрати переможця, перш ніж виділяти бюджет на повне розповсюдження. Один тест показав 40-відсоткову різницю в ефективності гачків між нашим «найкращим припущенням» та фактичним переможцем, а це занадто великий розрив, щоб покладатися лише на інтуїцію.

Повна відмова від відео, оскільки дані сказали «ні»

Ось пункт, який не фігурує у більшості подібних списків, і саме тому він має значення. Не кожна ідея має перетворитися на відео, і система оцінки прогнозованої ефективності VideoAIвідрадила нас від щонайменше десятка проєктів, які виглядали добре на папері, але мали низький показник прогнозованої залученості, ще до того, як ми витратили на їх виробництво хоч один долар.

Відмовитися від поганої ідеї на ранній стадії цінніше, ніж доопрацьовувати її пізніше. Ми почали ставитися до низького прогнозного балу так само, як до невдалого A/B-тесту заголовка електронного листа — як до корисної інформації, а не як до відмови.

Ніщо з цього не робить VideoAI заміною хорошого творчого судження, і до нього не слід ставитися як до такої. Насправді система усунула достатньо перешкод із нудних 80 % процесу виробництва відео, щоб наша команда могла присвятити більше часу обговоренню цікавих 20 %, що, як виявилося, і було головною метою з самого початку.