Кейс: как я заработал на заданиях с Kwork и Workzilla с помощью ИИ — 10 реальных задач и пошаговые инструкции

Можно ли сегодня брать обычные заказы на Kwork и Workzilla, а часть работы выполнять с помощью нейросетей? Я решил не рассуждать об этом теоретически и собрал 10 типов заданий, которые реально встречаются на этих площадках.

Часть из них я выполнял сам. В этой статье покажу не только идеи, но и то, что именно делал, какие инструменты использовал, сколько времени занимала работа и сколько за неё можно получить.

А два заказа разберу подробно: от сообщения клиента и исходного материала до готового результата.

Переключаться между разными сервисами не удобно, поэтому для тестов я использовал единый интерфейс, который работает в России и без всяких обходов, где доступны GPT Image 2, Claude, ChatGPT, Nano Banana Pro и другие модели в одном месте. 

Воспользовался токенами для теста и так же пользовался через интерфейс бота с телефона.  

Какие задания я нашёл на Kwork и Workzilla

Я не стал брать абстрактные варианты вроде «заработать на нейросетях». Меня интересовали конкретные услуги, за которые заказчик уже готов платить.

В итоге получилась такая подборка:

1. Карточки товаров для Wildberries и Ozon.Создание изображений товара, инфографики и дополнительных слайдов. В зависимости от объёма заказа можно брать несколько тысяч рублей за комплект.

2. AI-видео для бизнеса.Рекламные ролики, видео для социальных сетей, презентационные видео товаров.

3. Обработка фотографий товаров.Удаление фона, замена окружения, создание новых сцен и рекламных изображений.

4. Создание рекламных креативов. Баннеры и изображения под рекламу.

5. Генерация изображений по ТЗ. Когда заказчику нужно получить определённую сцену или визуал, но нет возможности организовать съёмку.

6. Тексты для бизнеса. Описание товаров, рекламные тексты, посты и материалы для сайтов.

7. Презентации. Подготовка структуры, текста и визуальной части презентации.

8. Создание изображений для социальных сетей. Посты, обложки, рекламные публикации.

9. Простые видеомонтажные задачи. Нарезка, субтитры, изменение формата, подготовка нескольких версий ролика.

10. Комплексные заказы. Например, клиенту одновременно нужны карточки товара, несколько рекламных изображений и короткое видео.

Последний вариант мне особенно интересен.

Потому что вместо одного заказа на 1 000–2 000 рублей постепенно можно продавать клиенту полноценный комплект контента.

Кейс №1. Карточка товара для Wildberries и Ozon

Начну с задания, которое я уже реально выполнял.

Клиент прислал мне фотографию товара — термокружки.

Задача была не просто «сделать красивую картинку».

Нужно было подготовить изображения, которые можно использовать в карточке товара на маркетплейсе: показать сам продукт, его особенности, использование и сделать визуал достаточно аккуратным для коммерческой страницы.

На этом этапе я не стал сразу отправлять фотографию в генератор и писать «сделай красивее».

Это одна из самых частых ошибок.

Если просто написать нейросети:

«Сделай красивую карточку товара»

она сама начнёт придумывать композицию, текст, характеристики и даже внешний вид продукта.

А нам нужно обратное: товар должен остаться максимально похожим на оригинал.

Поэтому сначала я формулирую задачу.

Шаг 1. Определяю, какие изображения нужны

Для одной карточки я обычно не делаю одну картинку.

Нужен набор изображений, который последовательно отвечает на вопросы покупателя:

1. что это за товар;
2. как он выглядит;
3. как используется;
4. какие у него преимущества;
5. почему его стоит купить.

В нашем случае можно сделать несколько сцен с одной и той же термокружкой.

Например:

Первое изображение: чистая предметная фотография.

Второе: термокружка в реальной ситуации использования.

Третье: крупный план деталей.

Четвёртое: визуальная демонстрация преимуществ.

Пятое: финальный продающий кадр.

Таким образом, заказчик получает не одну картинку, а полноценный комплект для карточки.

Шаг 2. Сначала готовлю промпт

Здесь я использую ChatGPT не как генератор картинки, а как помощника по постановке задачи.

Я загружаю исходную фотографию и объясняю, что именно нужно получить.

Например:

Промпт:

Проанализируй фотографию товара. Это исходное изображение термокружки клиента для карточки маркетплейса. Определи ключевые визуальные особенности товара, которые нельзя менять: форму, пропорции, цвет, крышку, расположение элементов и общий дизайн. Далее предложи 5 разных коммерческих сцен для фотографий карточки товара. В каждой сцене сам товар должен оставаться визуально максимально близким к исходной фотографии. Сцены должны выглядеть как профессиональная предметная съёмка для маркетплейса, без лишних объектов, визуального мусора и выдуманных характеристик товара.

Так я получаю не готовую картинку, а сначала план будущей карточки.

Это сильно уменьшает количество неудачных генераций.

Шаг 3. Генерирую изображения

После этого начинаю работать непосредственно с генерацией изображений.

В моём тесте я использовал Nano Banana Pro и GPT Image 2.

Причём мне было интересно сравнить их не по красивым рекламным обзорам, а на одной реальной задаче.

Я беру одну и ту же фотографию термокружки.

Даю одинаковую задачу.

И смотрю, что получится.

Это важный момент.

На красивом промо-изображении практически любая современная нейросеть может показать впечатляющий результат.

Но когда речь идёт о товаре клиента, появляются другие требования:

1. нельзя сильно менять форму продукта;
2. нельзя придумывать новые детали;
3. нельзя искажать логотип;
4. нельзя менять цвет;
5. нельзя превращать одну модель товара в другую;
6. изображение должно выглядеть естественно;
7. результат должен подходить именно для коммерческого использования.

Поэтому я выбираю не «самую красивую картинку», а ту модель, которая лучше справляется с конкретной задачей.

Шаг 4. Исправляю результат

Первую генерацию практически никогда не использую сразу.

Например, нейросеть может правильно сделать фон, но немного изменить крышку.

Или сохранить кружку, но добавить ненужный предмет рядом.

Или сделать красивую сцену, но товар будет выглядеть чуть иначе.

В таком случае я не начинаю всё с нуля.

Я указываю конкретную ошибку.

Например:

Сохрани текущую композицию и освещение. Не меняй фон и положение термокружки. Исправь только внешний вид товара: верни форму корпуса, крышку и пропорции в соответствии с исходной фотографией. Не добавляй новые элементы на корпусе. Товар должен максимально соответствовать оригиналу.

Шаг 5. Делаем инфографику

Маркетплейсы любят:

— преимущества

— цифры

— акценты

— визуальные иконки

Раньше это делалось вручную.

Теперь часть задач можно генерировать прямо нейросетью.

Пример промпта

Карточка товара для Wildberries, современная инфографика, термокружка, выделить преимущества: держит тепло 12 часов, защита от протекания, объем 500 мл, минималистичный дизайн, стиль маркетплейса, clean ui

И снова проверяю.

Получается обычный цикл:

генерация → проверка → исправление → повторная проверка.

Именно здесь и появляется разница между человеком, который просто умеет нажимать кнопку генерации, и человеком, который может брать за это деньги.

Шаг 6. Делаю остальные изображения

Когда удаётся получить стабильный внешний вид товара, я использую его для остальных сцен.

Например, для термокружки можно сделать сцену:

«Товар находится на рабочем столе рядом с ноутбуком и используется в течение рабочего дня».

Следующую:

«Термокружка находится в автомобиле».

И ещё одну:

«Крупный план крышки и корпуса товара».

Либо

Девушка держит премиальную термокружку в современном кафе, мягкий утренний свет, дорогая lifestyle-фотография, уютная атмосфера, shallow depth of field, realistic photography

Но здесь важно не превращать карточку в набор случайных красивых фотографий.

Каждое изображение должно отвечать на конкретный вопрос покупателя.

Если изображение ничего не объясняет и существует только потому, что «красиво», его ценность для карточки ниже.

Шаг 7. Адаптирую карточку под другой маркетплейс

После того как основной набор готов, мне не нужно полностью переделывать работу.

Например, если первоначально карточка была подготовлена под Wildberries, я могу попросить нейросеть адаптировать визуальный подход под Ozon.

Здесь я не прошу:

«Сделай новую карточку для Ozon».

Я задаю более конкретную задачу:

Минималистичная карточка товара для Ozon, белый фон, современная инфографика, термокружка, чистый дизайн, premium ecommerce style

В результате один заказ превращается сразу в несколько вариантов коммерческого контента.

Сколько можно брать за такую работу

Здесь важно правильно считать стоимость.

Я не рассматриваю 2 500 ₽ как цену за одну фотографию.

За эти деньги клиент получает комплект изображений для одной карточки товара, а не один сгенерированный кадр.

Например:

2 500 ₽ — несколько изображений для одной карточки товара.

3 000 ₽ и выше — более объёмный комплект с дополнительными сценами и адаптациями.

Если клиенту нужно сделать карточки сразу для нескольких товаров, стоимость заказа уже может составлять несколько тысяч или десятков тысяч рублей.

И для исполнителя это интереснее, чем продавать отдельные изображения по несколько сотен рублей.

Что в этой работе реально делает ИИ

Если убрать красивые слова про «нейросети заменили дизайнера», процесс выглядит достаточно прозаично.

Я:

1. Получаю ТЗ.
2. Анализирую товар.
3. Определяю структуру карточки.
4. Формирую промпты.
5. Загружаю исходные фотографии.
6. Генерирую варианты.
7. Проверяю соответствие товару.
8. Исправляю ошибки.
9. Создаю остальные сцены.
10. Адаптирую готовый комплект под нужную площадку.
11. Передаю клиенту результат.

ИИ сильно сокращает время на производство.

Кейс №2. AI-видео: как я сделал рекламный ролик из обычного задания

Второй тип заданий, который я проверял на реальных заказах, — короткие рекламные видео.

Здесь схема немного сложнее, чем с карточкой товара. Одной нейросети обычно недостаточно: сначала нужно придумать сценарий, затем получить подходящие изображения или кадры, после этого анимировать их, собрать ролик и только потом отдавать заказчику.

На одном из таких заданий мне нужно было сделать короткий рекламный ролик для товара. Клиенту не требовалась полноценная съемка с оператором. Нужен был динамичный ролик для размещения в социальных сетях и рекламе.

За один такой ролик я ориентировался примерно на 2 000 ₽. Если клиенту нужно несколько видео, например пять роликов на неделю, стоимость уже может составлять около 10 000 ₽.

Главное преимущество здесь в том, что большую часть технической работы можно сделать без камеры, студии и команды.

Шаг 1. Сначала разбираю задачу, а не открываю видеогенератор

Это важный момент.

Если сразу написать в видеонейросеть что-то вроде:

«Сделай красивую рекламу товара»

скорее всего получится красивый, но практически бесполезный ролик.

Поэтому сначала я разбираю задачу.

Я использую ChatGPT как первый этап. Загружаю туда описание товара, фотографии, требования клиента и прошу подготовить структуру ролика.

Например, промпт можно построить так:

Ты работаешь как рекламный креативный директор.Мне нужно сделать короткий вертикальный рекламный ролик товара для социальных сетей.Длительность 10–15 секунд.Цель ролика — заинтересовать пользователя и показать преимущества товара в первые секунды.Разбей ролик на отдельные сцены.Для каждой сцены укажи: что находится в кадре, движение камеры, действие товара, освещение, атмосферу и переход к следующему кадру.Не используй сложные сцены, которые трудно реализовать генеративным видео.Сделай сценарий таким образом, чтобы каждый отдельный кадр можно было создать и анимировать нейросетью.

В результате я получаю не просто текст, а своеобразное техническое задание для дальнейшей генерации.

Шаг 2. Разбиваю ролик на отдельные кадры

Следующая ошибка — пытаться сделать весь ролик одним запросом.

Я так не делаю.

Если ролик длится 12 секунд, я могу разбить его примерно на 4–5 сцен по 2–3 секунды.

Например:

Сцена 1. Общий план товара. Камера постепенно приближается.

Сцена 2. Крупный план главной особенности товара.

Сцена 3. Товар используется в реальной ситуации.

Сцена 4. Финальный красивый кадр.

Сцена 5. Товар + короткий рекламный посыл.

Так намного проще контролировать результат.

Если один кадр получился плохо, мне не приходится заново генерировать весь ролик.

Шаг 3. Создаю исходные изображения

После сценария мне нужны сами изображения, из которых я буду собирать видео.

Здесь я использую генератор изображений. В зависимости от задачи можно использовать GPT Image или Nano Banana Pro.

Причем я стараюсь сохранять один и тот же внешний вид товара между сценами.

Для этого в промпте обязательно описываю:

1. внешний вид товара;
2. материал;
3. цвет;
4. форму;
5. расположение;
6. окружение;
7. стиль освещения;
8. тип камеры;
9. композицию;
10. формат кадра.

Например:

Создай рекламный product shot этого товара в премиальном коммерческом стиле.Товар должен полностью сохранять исходную форму, цвет и конструкцию.Помести его в современный интерьер, используй мягкое направленное освещение и небольшую глубину резкости.Камера расположена на уровне товара.Композиция рассчитана на вертикальное видео 9:16.Оставь свободное пространство в верхней части кадра для последующего текста.Фотография должна выглядеть как профессиональная рекламная съемка, без лишних объектов и визуального мусора.

У меня уже есть фото, как референс, так как это тот же заказ на термокружку

Шаг 4. Передаю изображение в видеонейросеть

Вот здесь начинается непосредственно создание видео.

Для генерации движения я использую Runway в этом же сборнике. Вот путь

Главное правило: я не прошу нейросеть придумать всё видео самостоятельно.

Я уже получил нужный кадр и теперь объясняю, что именно должно произойти с камерой и объектом.

Например:

Product commercial shot. The camera slowly moves forward toward the product. The product remains completely stable and keeps its original shape and proportions. Soft cinematic lighting. Subtle movement in the background. Realistic depth of field. Premium advertising style. Smooth camera motion. No object deformation.

Обратите внимание на последнюю часть.

Я отдельно прописываю, что товар должен оставаться стабильным.

Для коммерческого видео это особенно важно. Если нейросеть начинает менять форму продукта, логотип или детали корпуса, такой кадр клиенту уже нельзя отдавать.

Поэтому я лучше получу простой, но стабильный кадр, чем эффектное видео с деформированным товаром.

Шаг 5. Для разных сцен использую разные движения

Здесь я не копирую один и тот же промпт для всех кадров.

Для первого кадра можно использовать медленное приближение камеры:

Slow cinematic push-in toward the product. Keep the product perfectly stable. Natural lighting, realistic commercial product photography.

Для второго — движение камеры в сторону:

Smooth camera movement from left to right around the product. Keep the product unchanged and perfectly consistent throughout the shot.

Для третьего — действие:

The product is naturally used in a realistic environment. Subtle human movement, realistic physics, smooth camera motion, premium commercial advertising style.

А для финального кадра наоборот можно практически убрать движение:

Static premium product shot. Very subtle camera movement. Product remains perfectly stable. Clean background, soft lighting, high-end advertising aesthetic.

Получается, что видеонейросеть отвечает именно за движение, а не за всю рекламную концепцию.

Это сильно повышает контроль над результатом.

Шаг 6. Проверяю каждый сгенерированный фрагмент

После генерации я не собираю сразу все кадры в один ролик.

Сначала просматриваю каждый фрагмент отдельно.

Проверяю:

Товар: не изменился ли внешний вид.

Логотип: не появился ли мусор или неправильные символы.

Руки: если присутствуют люди, не появились ли лишние пальцы и деформации.

Камера: действительно ли движение соответствует сценарию.

Фон: не начал ли он «плыть».

Свет: сохраняется ли единый визуальный стиль.

Если какой-то кадр выглядит плохо, я не пытаюсь исправлять его монтажом.

Просто перегенерирую этот конкретный фрагмент.

Это еще один важный принцип работы с AI-видео: лучше потратить несколько генераций на один проблемный кадр, чем пытаться замаскировать ошибку на финальном монтаже.

Шаг 7. Собираю ролик

Когда все сцены готовы, собираю их последовательно.

Здесь моя задача уже не «сгенерировать видео», а сделать нормальный рекламный ролик.

Я проверяю:

1. длительность каждого кадра;
2. порядок сцен;
3. переходы;
4. темп;
5. наличие текста;
6. начало и конец ролика;
7. соответствие формату 9:16.

Особенно важно начало.

Первые секунды должны сразу показать товар или действие. Если первые три секунды зритель смотрит на абстрактный красивый фон, он может просто пролистать видео.

Поэтому я стараюсь начинать с самого понятного кадра.

Шаг 8. Добавляю текст только после сборки

Текст я добавляю в самом конце.

Сначала должен работать сам видеоряд.

Например:

«Термокружка, которая держит тепло весь день»

или:

«Когда обычной кружки уже недостаточно»

А финальный кадр может содержать название товара или призыв к действию.

Здесь я стараюсь не перегружать экран.

В AI-видео и так достаточно визуальной информации, поэтому несколько коротких фраз работают лучше, чем большой рекламный текст.

Шаг 9. Финальная проверка перед отправкой

Перед отправкой клиенту я смотрю ролик еще раз целиком, но уже не как человек, который его сделал.

А как обычный пользователь.

Я задаю себе три вопроса:

Понятно ли за первые секунды, что рекламируется?

Хочется ли досмотреть ролик?

Выглядит ли видео как готовая реклама, а не как демонстрация возможностей нейросети?

Последний пункт особенно важен.

Клиент покупает не «AI-видео».

Он покупает готовый рекламный материал.

Поэтому мне совершенно не важно, что внутри использовались несколько нейросетей. Для заказчика важен конечный файл, который он может загрузить в рекламу, соцсети или использовать на странице товара.

Сколько времени занимает такой заказ

На первый взгляд кажется, что если нейросеть делает видео за несколько минут, то весь заказ можно выполнить за пять минут.

На практике это не так.

Время уходит на:

1. разбор задания;
2. сценарий;
3. подготовку промптов;
4. генерацию изображений;
5. генерацию нескольких вариантов видео;
6. проверку ошибок;
7. пересоздание неудачных сцен;
8. сборку;
9. финальную проверку.

Но даже с учетом этого AI сильно сокращает стоимость производства.

Мне не нужна студия, оператор, камера, монтажная команда и отдельный дизайнер для каждого простого рекламного ролика.

Именно поэтому такой формат хорошо подходит для небольших заказов.

Сколько на этом можно брать

В моем случае ориентир был около 2 000 ₽ за один короткий рекламный ролик.

Если клиенту нужно несколько видео, цена становится интереснее.

Например:

1 ролик — 2 000 ₽

3 ролика — около 5 000–6 000 ₽

5 роликов — около 10 000 ₽

Это уже выглядит не как разовый заказ на пару тысяч рублей, а как небольшая постоянная услуга.

Причем клиенту можно продавать не «генерацию нейросетью», а готовый пакет:

«Сделаю 5 коротких рекламных видео для вашего товара на неделю».

В этом случае заказчик получает контент, а исполнитель — повторяемую услугу.

Что бы я изменил, если бы начинал сейчас

Самое главное — я бы не пытался учиться сразу десяти видеонейросетям.

Для выполнения подобных заказов достаточно нормально освоить связку:

ChatGPT → GPT Image / Nano Banana Pro → Runway → монтаж.

ChatGPT нужен для сценария и подготовки промптов.

Генератор изображений — для исходных кадров.

Runway — для анимации и движения.

Монтаж — для финальной сборки.

А дальше уже можно подключать другие инструменты, если конкретная задача этого требует.

И еще один момент.

Я бы не продавал клиенту сам факт использования нейросети.

Фраза «я сделаю вам AI-видео» звучит как эксперимент.

Гораздо понятнее:

«Сделаю короткий рекламный ролик вашего товара в формате 9:16 для коротких роликов или рекламы».

AI в данном случае остается инструментом внутри процесса.

Что в итоге получилось

Получается довольно интересная модель.

Клиент дает обычную задачу: нужно рекламное видео товара.

Я не ищу студию и не организую съемку.

Сначала превращаю задачу в сценарий через ChatGPT, затем создаю необходимые исходные кадры, передаю их в видеонейросеть, отдельно контролирую движение каждой сцены и после этого собираю финальный ролик.

То есть нейросеть не заменяет весь процесс одной кнопкой.

Она заменяет отдельные этапы производства.

И именно поэтому такой подход можно превратить в услугу.

Для новичка это один из вариантов начать с небольших заказов.

Для специалиста — возможность брать одновременно несколько проектов и производить больше контента без пропорционального увеличения команды.

А для бизнеса это вообще другая экономика: вместо полноценной съемки для каждого тестового креатива можно сначала быстро проверить несколько рекламных концепций и уже лучшие из них масштабировать.

В моем случае задача началась как обычный заказ на небольшой рекламный ролик.

Но после нескольких таких проектов становится понятно главное: ценность здесь не в самой нейросети, а в том, что ты умеешь превратить ее возможности в готовый продукт, за который клиент готов платить.

Какие задания я бы выбрал новичку

Если бы я начинал сейчас и у меня вообще не было портфолио, я бы не пытался сразу брать сложные проекты.

Я бы начал с задач, где результат легко показать клиенту.

🟢 Начинающий

Карточки товаров.

Почему:

1. понятный результат;
2. легко собрать портфолио;
3. можно работать с исходными фотографиями клиента;
4. относительно легко объяснить стоимость.

🟡 Есть опыт

AI-видео.

Здесь уже нужно понимать сценарий, композицию, движение камеры и монтаж.

Но стоимость заказа выше.

🔴 Продвинутый уровень

Комплексный контент для бизнеса.

Например:

5 карточек товаров + 10 рекламных изображений + 5 коротких роликов.

Здесь ты уже продаёшь не генерацию картинки, а производство контента.

И это принципиально другой уровень услуги.

Главный вывод моего теста

После нескольких таких заказов я пришёл к достаточно простой мысли.

Зарабатывать получается не на самой нейросети.

Клиенту вообще не особенно интересно, какой именно моделью я сделал картинку.

Ему нужен результат.

Ему нужна карточка товара, которую можно загрузить на маркетплейс.

Ему нужны пять роликов, которые можно опубликовать.

Ему нужны изображения, которые можно использовать в рекламе.

Поэтому предложение:

«Я умею пользоваться нейросетью»

слабое.

А предложение:

«Сделаю комплект изображений для карточки товара Wildberries/Ozon»

уже является нормальной услугой.

То же самое с видео.

Не:

«Я создаю AI-видео».

А:

«Сделаю 5 коротких рекламных роликов для вашего товара».

Разница кажется небольшой, но именно она меняет восприятие услуги.

Что бы я сделал сейчас

Если бы мне пришлось начинать заново, я бы не регистрировался на десятках площадок и не пытался продавать всё подряд.

Я бы выбрал 2–3 услуги, сделал по ним несколько демонстрационных работ и разместил предложения на Kwork и Workzilla.

Например:

Карточки товаров для Wildberries/Ozon от 2 500 ₽ за комплект.

AI-видео для бизнесаот 2 000 ₽ за ролик.

Пакет из нескольких роликов от 10 000 ₽.

Дальше задача уже не в том, чтобы бесконечно изучать новые нейросети.

Нужно научиться делать один конкретный результат быстро и стабильно.

Потому что в конечном счёте клиент платит не за промпт и не за количество открытых вкладок с нейросетями.

Он платит за то, что утром отправил тебе фотографию термокружки, а вечером получил готовую карточку товара, которую можно использовать для продаж.

И именно на этом, на мой взгляд, сейчас и появляется нормальная экономика работы с ИИ.