Как из одной карточки товара сделать десятки единиц контента: мой эксперимент с ИИ-контент-заводом

Когда речь заходит о продвижении товара на маркетплейсах, большинство продавцов думают прежде всего о самой карточке.

Фотографии.

Название.

Характеристики.

Описание.

Иногда инфографика и видео.

Но после публикации карточки возникает другая проблема: что делать с этим товаром дальше?

Нужно вести социальные сети.

Нужно создавать короткие видео.

Нужны посты.

Нужны рекламные креативы.

Нужно регулярно напоминать аудитории о товаре.

И каждый раз получается странная ситуация: вся информация о продукте уже есть, но контент приходится создавать практически с нуля.

Я решил проверить, действительно ли это необходимо.

Взял одну условную карточку товара и попробовал построить вокруг нее небольшой ИИ-контент-завод.

Задача была простой:

не создавать каждый материал отдельно, а использовать уже существующую информацию о товаре как исходное сырье для производства контента.

Результат оказался интереснее, чем я ожидал.

Для своих тестов я не собирал каждый ролик вручную. Хотел проверить, насколько реально поставить выпуск контента практически на поток. В итоге большую часть экспериментов проводил через этот сайт. Удобно, что можно запустить сразу несколько форматов, а сценарии и идеи генерируются автоматически. Это позволило быстрее сравнить разные ниши и понять, какие услуги действительно проще масштабировать.

Если хочется попробовать самому, у платформы есть бесплатный тариф на месяц. Мне этого хватило, чтобы понять, как устроены автоматические ветки и насколько удобно строить сразу несколько потоков контента без постоянной ручной работы.  

Почему карточка товара — это уже готовая база для контента

Если открыть нормальную карточку товара на Wildberries или Ozon, там уже находится довольно много информации.

Название товара.

Описание.

Характеристики.

Преимущества.

Фотографии.

Размеры.

Материалы.

Сценарии использования.

Ответы на вопросы покупателей.

Отзывы.

По сути, продавец уже проделал значительную часть работы.

Но обычно эта информация используется один раз — внутри маркетплейса.

Я решил проверить другую модель.

Что если взять эти данные и превратить их в исходную базу для производства контента?

Тогда одна карточка становится не конечным результатом, а началом.

Из нее можно получить темы для видео, постов, изображений, сравнений, ответов на вопросы и рекламных материалов.

Именно здесь появляется логика контент-завода.

С чего я начал

Я выбрал один товар и собрал всю информацию, которая уже была доступна по нему.

Я не стал сразу просить ИИ:

«Сделай мне 50 постов».

Сначала нужно было понять, что именно мы продаем и какие смыслы вокруг этого товара можно раскрывать.

Поэтому я собрал:

— описание товара;

— основные характеристики;

— преимущества;

— целевую аудиторию;

— ситуации использования;

— частые вопросы;

— возможные возражения;

— отзывы покупателей.

Последний пункт особенно интересный.

Отзывы — это практически готовый список вопросов и проблем реальных покупателей.

Если несколько человек спрашивают одно и то же, значит, из этого уже можно сделать отдельную тему для контента.

Затем я собрал контентные направления

Следующий шаг — не генерация самих материалов.

Я разделил будущий контент на несколько типов.

Например:

1. Знакомство с товаром.

Что это, для кого он и какую задачу решает.

2. Польза.

Почему товар может быть полезен покупателю.

3. Инструкции.

Как использовать, на что обратить внимание.

4. Ошибки.

Что люди делают неправильно.

5. Сравнения.

Чем этот вариант отличается от альтернатив.

6. Возражения.

Ответы на типичные сомнения перед покупкой.

7. Сценарии использования.

Когда и где товар пригодится.

8. Отзывы.

Какие преимущества замечают покупатели.

Уже на этом этапе стало понятно, что один товар потенциально может дать намного больше контента, чем кажется на первый взгляд.

Дальше я подключил Content2Go

После подготовки исходных данных я перешел в Content2Go.

И здесь я использовал сервис не как генератор случайных публикаций, а именно как часть производственного процесса.

Создал отдельную структуру под товар и задал направление.

Мне нужно было, чтобы система понимала:

какой это продукт;

кто его покупает;

какие у него преимущества;

какие темы можно раскрывать;

какие форматы контента нужны.

Это принципиально отличается от обычного запроса в нейросеть.

Когда мы каждый раз начинаем с чистого листа, приходится заново объяснять контекст.

В контент-заводе контекст задается заранее.

Дальше уже можно масштабировать производство.

Что получилось сделать из одной карточки

Первым делом я начал с коротких видео.

Например, из характеристик товара можно сделать ролик:

«5 вещей, которые нужно знать перед покупкой...»

Из преимуществ:

«Почему покупатели выбирают именно этот вариант».

Из вопросов:

«Можно ли использовать этот товар для...»

Из возражений:

«Правда ли, что...»

Из отзывов:

«Покупатели чаще всего отмечают три вещи...»

А если товар имеет несколько сценариев использования, каждый из них становится отдельной темой.

То есть один исходник начинает раскладываться на множество самостоятельных сюжетов.

Затем я попробовал сделать контент, который не продает напрямую

Это тоже важный момент.

Если каждый ролик будет выглядеть как:

«Купите наш товар, потому что он лучший»,

аудитория быстро устанет.

Поэтому я специально добавил информационные темы.

Например:

— как выбрать товар этой категории;

— на какие характеристики смотреть;

— какие ошибки совершают покупатели;

— как сравнивать разные варианты;

— что действительно важно, а что является маркетинговым обещанием.

Такой контент может вообще не содержать прямого призыва к покупке.

Но он работает на узнаваемость и доверие к продавцу.

Из одной карточки можно сделать и рекламные креативы

Следующий этап эксперимента был уже ближе к рекламе.

Допустим, в карточке есть пять ключевых преимуществ.

Необязательно рассказывать о них одним большим текстом.

Можно сделать пять отдельных креативных концепций.

Каждое преимущество — отдельный рекламный заход.

Например:

Преимущество №1 → рекламный ролик.

Преимущество №2 → изображение.

Преимущество №3 → короткий сценарий.

Преимущество №4 → сравнительный креатив.

Преимущество №5 → UGC-сценарий.

В итоге мы уже не просто «делаем контент».

Мы тестируем разные способы показать один и тот же продукт.

А что делать с фотографиями?

Здесь я тоже не стал ограничиваться исходной карточкой.

Фотографии товара можно использовать как основу для новых визуальных материалов.

Например:

— разные варианты подачи;

— изображения для социальных сетей;

— визуальные объяснения характеристик;

— рекламные креативы;

— подборки;

— сравнительные изображения.

Самое интересное — контент можно делать сериями

После первых материалов я понял еще одну вещь.

Если одна тема сработала, необязательно останавливаться на ней.

Допустим, хорошо зашел ролик про одну характеристику товара.

Можно сделать продолжение.

Другой сценарий.

Ответ на вопрос.

Сравнение.

Разбор ошибки.

Рекламную версию.

Получается своеобразная цепочка:

одна тема → несколько форматов → несколько публикаций.

И это уже похоже на настоящее производство.

Не:

«Сегодня придумали один ролик».

А:

«Нашли рабочую тему и развиваем ее в серию контента».

Где здесь экономия времени для продавца

Самое главное преимущество этой модели я вижу не в том, что ИИ «делает всё за человека».

Экономия возникает в другом.

Не нужно каждый раз искать исходные данные.

Не нужно заново придумывать контент с нуля.

Не нужно отдельно составлять техническое задание для каждого формата.

Уже есть товар.

Есть информация о нем.

Есть целевая аудитория.

Есть список преимуществ и возражений.

На этой базе можно постоянно производить новые материалы.

Человек остается на уровне управления и контроля.

Что в итоге изменилось

До эксперимента я смотрел на карточку товара как на конечный элемент:

загрузили → опубликовали → ждем продажи.

После эксперимента я начал смотреть на нее как на контентную базу.

Внутри одной карточки уже спрятано огромное количество информации.

Ее просто нужно правильно разложить.

Товар → преимущества.

Преимущества → темы.

Темы → сценарии.

Сценарии → ролики.

Характеристики → объясняющий контент.

Отзывы → новые темы.

Вопросы → отдельные публикации.

Возражения → рекламные креативы.

И так далее.

Получается совсем другая модель работы.

А что это дает бизнесу

Для продавца на Wildberries или Ozon это особенно интересно.

Потому что конкурировать приходится не только самой карточкой товара.

Покупатель может увидеть бренд:

в поиске маркетплейса;

в коротком видео;

в социальной сети;

в рекламе;

в рекомендации;

в обзоре;

в посте.

Чем больше качественных точек контакта, тем больше возможностей вернуть человека к товару.

При этом не обязательно каждый день придумывать что-то совершенно новое.

Можно работать вокруг одного продукта и постепенно раскрывать его с разных сторон.

Мой главный вывод

После этого эксперимента я бы перестал относиться к карточке товара просто как к странице на маркетплейсе.

Это уже готовый информационный актив.

И если правильно организовать процесс, из одного товара можно построить целую систему производства контента.

Причем речь идет не только о десятках коротких роликов.

Можно создавать изображения, посты, рекламные креативы, сценарии, инструкции, сравнения и другие материалы.

Именно в этом для меня заключается практический смысл ИИ-контент-завода.

Не в том, чтобы одна нейросеть нажатием кнопки выдала сотню публикаций.

А в том, чтобы один раз собрать информацию о продукте и затем системно превращать ее в большое количество полезного контента.

Если бы я сегодня продавал товары на Wildberries или Ozon, я бы точно попробовал именно такой подход.

Сначала взял бы один товар.

Собрал всю информацию из карточки.

Разложил ее на контентные направления.

Создал тестовую серию материалов.

Посмотрел, какие темы получают лучший отклик.

А уже после этого масштабировал бы производство на остальные товары.

Потому что в таком случае контент перестает быть бесконечной задачей «что же сегодня опубликовать».

Он превращается в производственный процесс.

Один товар → много смыслов → много форматов → постоянный поток контента.

И, на мой взгляд, именно здесь ИИ-контент-заводы сейчас начинают представлять реальный интерес для бизнеса, а не просто выглядеть как очередной способ поиграться с нейросетями.