Я взял год старого контента эксперта и проверил, сколько новых публикаций можно сделать с помощью ИИ

Когда ко мне обратился эксперт с просьбой помочь с контентом, я сначала ожидал увидеть обычную ситуацию: новых идей мало, публиковаться нужно регулярно, а времени на производство нет.

Но после знакомства с материалами стало понятно, что проблема вообще не в отсутствии контента.

У эксперта уже был большой архив.

Старые посты, разборы, ответы на вопросы, экспертные публикации и темы, которые он когда-то уже раскрывал.

По сути, за несколько лет у него накопилась готовая база знаний.

Только использовалась она один раз.

Опубликовали пост — забыли.

Я решил проверить другой подход:

а что, если не придумывать весь контент заново, а превратить старый архив в сырье для нового контент-завода?

Для эксперимента я взял материалы за длительный период и попробовал переработать их с помощью ИИ.

Результат оказался интереснее, чем я ожидал.

Проблема была не в нехватке идей

Первое, что я сделал, — посмотрел, какой контент уже существует.

И здесь обнаружилась довольно типичная картина.

Эксперт регулярно писал о своей работе, но многие темы были раскрыты только один раз.

Например, был хороший пост на определенную тему.

Он собрал реакции, вызвал вопросы, но через несколько месяцев уже практически исчез из ленты.

При этом сама тема никуда не делась.

Менялась только форма подачи.

И это ключевой момент.

Старый контент не обязательно становится бесполезным только потому, что его уже публиковали.

Если материал актуален, его можно раскрыть с другого угла.

Изменить формат.

Добавить пример.

Разобрать ошибку.

Сделать короткое видео.

Ответить на вопрос из комментариев.

Сравнить два подхода.

Собрать несколько старых публикаций в одну новую тему.

Поэтому я поставил эксперимент: сколько контента можно получить из того, что эксперт уже создал раньше.

Сначала я собрал архив

Я не стал сразу загружать всё в ИИ и писать:

«Сделай мне 100 новых постов».

Так можно получить много текста, но это еще не контент-система.

Сначала нужно было понять, что вообще есть в архиве.

Я разделил материалы на несколько групп:

— экспертные статьи;

— инструкции;

— ответы на вопросы;

— разборы проблем;

— личный опыт;

— кейсы;

— ошибки клиентов;

— спорные темы;

— публикации с хорошей реакцией аудитории.

Затем посмотрел, какие темы повторяются.

И это дало первый интересный результат.

Один и тот же вопрос эксперт мог раскрывать несколько раз, но каждый раз с другой стороны.

Например, сначала была базовая статья.

Потом — ответ на вопрос клиента.

Затем — кейс.

Потом — личный комментарий.

Фактически это уже четыре разных единицы контента вокруг одной темы.

Я перестал считать старый пост одним материалом

Вот здесь началась самая интересная часть эксперимента.

Допустим, в архиве есть публикация:

«5 ошибок, которые совершают начинающие предприниматели».

На первый взгляд это один старый пост.

Но если разобрать его содержательно, внутри уже есть минимум пять отдельных тем.

Ошибка №1.

Ошибка №2.

Ошибка №3.

Ошибка №4.

Ошибка №5.

Каждую можно раскрыть отдельно.

А дальше появляются дополнительные варианты:

— почему люди совершают эту ошибку;

— как ее исправить;

— реальный пример;

— что будет, если ее игнорировать;

— короткое видео;

— ответ на вопрос клиента;

— чек-лист.

И одна старая публикация перестает быть одной публикацией.

Она становится источником новых тем.

После этого я подключил Content2Go

Когда база была разобрана, я перешел к производственной части.

Для эксперимента я использовал Content2Go как инструмент для создания контента на основе уже подготовленной информации.

Моя задача была не в том, чтобы заставить ИИ придумывать экспертность за человека.

Экспертность уже была в архиве.

Мне нужно было сделать другое:

быстрее переработать существующий материал в новые форматы.

Я использовал старые публикации как исходные данные и начал раскладывать их по контентным направлениям.

Отдельно — темы для коротких видео.

Отдельно — образовательный контент.

Отдельно — ответы на вопросы.

Отдельно — идеи для публикаций.

Отдельно — материалы, которые можно использовать в рекламных целях.

Так появился первый слой контент-завода.

Один старый пост я превратил в несколько новых тем

Для проверки я взял одну из старых экспертных публикаций.

Сначала попросил систему выделить основные мысли.

Не переписать текст.

Именно вытащить смыслы.

Получилось несколько ключевых тезисов.

После этого каждый тезис я рассматривал отдельно.

Например:

Исходная публикация:«Как выбрать подрядчика и не потерять деньги».

Из нее можно сделать:

Видео №1:«3 признака, что подрядчик вам не подходит».

Видео №2:«На чем нельзя экономить при выборе подрядчика».

Пост:«Почему низкая цена может оказаться самой дорогой».

Инструкция:«Что проверить до подписания договора».

Разбор:«Ошибка клиента, которая привела к дополнительным расходам».

Ответ на вопрос:«Можно ли проверить подрядчика самостоятельно?»

Смысл один.

Форматы разные.

И самое главное — ничего из этого не нужно было выдумывать с нуля.

Потом я начал соединять старые материалы

Еще один прием оказался полезнее, чем простая переработка отдельных постов.

Я начал объединять несколько старых публикаций.

Например, у эксперта были отдельно:

— статья о типичной ошибке;

— пост о последствиях;

— кейс клиента;

— инструкция по решению проблемы.

Раньше это были четыре самостоятельных материала.

Я собрал их в одну логическую цепочку.

Получился полноценный новый материал:

проблема → ошибка → реальный пример → решение.

То есть старые публикации начали работать друг с другом.

Это уже гораздо больше похоже на контент-завод, чем на обычный рерайт.

Что делать с материалами, которые уже публиковались?

Это был один из вопросов, который я проверял отдельно.

Моя позиция после эксперимента такая:

не нужно механически переписывать старую публикацию.

Если просто заменить несколько слов и снова выложить тот же текст, ценности мало.

Нужно менять сам угол.

Например, старый материал был:

«Как выбрать специалиста».

Новый может быть:

«5 вопросов, которые я бы задал специалисту перед оплатой его услуг».

Или:

«Почему клиенты выбирают специалиста по цене и потом переплачивают».

Или:

«Как понять по первому разговору, что специалист вам не подходит».

Тема пересекается.

Но контент уже другой.

Отдельно я проверил короткие видео

Здесь результат оказался особенно интересным.

У эксперта уже были материалы, которые изначально писались как длинные посты.

Но большинство из них можно было разложить на короткие тезисы.

А каждый тезис — превратить в сценарий ролика.

Например, вместо одного длинного материала:

«7 ошибок предпринимателя при запуске рекламы»

получается серия:

«Ошибка №1...»

«Ошибка №2...»

«Ошибка №3...»

И так далее.

Но я бы не публиковал семь роликов подряд с одинаковой структурой.

Поэтому дальше можно менять подачу:

— ошибка;

— история;

— вопрос;

— спорное утверждение;

— разбор ситуации;

— мини-инструкция;

— ответ на возражение.

Содержание остается экспертным.

Форма меняется.

Я бы разделил контент эксперта на три уровня

После этого эксперимента я для себя сформировал простую модель.

Уровень 1. Исходный материал

То, что эксперт уже создал:

статьи;

посты;

видео;

лекции;

эфиры;

кейсы;

ответы клиентам.

Уровень 2. Смыслы

Из исходного материала выделяются:

идеи;

проблемы;

ошибки;

советы;

истории;

возражения;

вопросы.

Уровень 3. Форматы

А уже из этих смыслов создаются:

короткие видео;

посты;

инструкции;

чек-листы;

кейсы;

ответы;

рекламные креативы.

Вот тогда появляется нормальный производственный цикл.

Исходник → смысл → формат → публикация.

И здесь я понял, зачем бизнесу вообще нужен контент-завод

Раньше я воспринимал контент-завод в основном как способ производить большое количество новых материалов.

После этого эксперимента я стал смотреть на него иначе.

Он может решать другую задачу:

перерабатывать то, что бизнес уже создал.

У эксперта может быть огромная база знаний.

У компании — архив проектов.

У магазина — карточки товаров.

У строительной компании — фотографии объектов и видео со стройки.

У онлайн-школы — записи уроков.

Все эти материалы уже существуют.

Вопрос только в том, превращаются ли они в контент или остаются лежать на диске.

Что я бы сделал, если бы запускал такую систему с нуля

После эксперимента я бы не начинал с попытки сделать сотни публикаций.

Я бы взял архив за один период.

Например, последние 6–12 месяцев.

Затем:

1. Собрал все материалы.

Посты, статьи, видео, кейсы, ответы на вопросы.

2. Убрал то, что потеряло актуальность.

Старые цены, неактуальные условия и устаревшие данные повторно использовать нельзя.

3. Разделил материалы по темам.

Чтобы понимать, какие направления эксперт уже раскрывал.

4. Выделил основные смыслы.

Проблемы, ошибки, инструкции, кейсы, вопросы.

5. Начал переработку.

Каждый сильный материал превращается в несколько новых контентных единиц.

6. Проверил результат вручную.

Особенно факты, цифры и профессиональные утверждения.

7. Начал смотреть на статистику.

Какие темы работают лучше?

Какие форматы получают больше внимания?

Какие вопросы аудитория задает чаще?

После этого уже можно масштабировать производство.

Главный вывод

Этот эксперимент показал мне довольно простую вещь.

Для запуска контент-завода бизнесу не всегда нужно сначала создавать огромное количество нового контента.

Иногда достаточно внимательно посмотреть на то, что уже было создано раньше.

Один хороший пост может стать несколькими новыми темами.

Одна статья — серией коротких видео.

Один кейс — несколькими публикациями.

Несколько старых материалов — одним большим разбором.

А большая база экспертного контента может стать постоянным источником новых публикаций.

При этом ИИ не заменяет самого эксперта.

Он помогает быстрее пройти самую рутинную часть пути:

найти смыслы → структурировать → адаптировать → превратить в разные форматы.

Именно поэтому я сейчас смотрю на ИИ-контент-завод не как на способ «генерировать побольше текстов».

Для меня это скорее способ выжать максимум из контента, который бизнес уже создал своими силами.

И если у эксперта накопился архив за год или несколько лет, я бы прежде чем заказывать еще сотню новых публикаций сначала проверил одну вещь:

сколько контента уже лежит у него под ногами.

Возможно, проблема вовсе не в том, что контента мало.

Возможно, его просто еще никто нормально не переработал.