ИИ уже пишет посты. Почему бизнес всё ещё тратит столько времени на SMM?
Сегодня нейросеть может за несколько минут придумать идеи для публикаций, написать текст, создать изображение и даже сгенерировать видео. Казалось бы, ведение социальных сетей должно стать значительно проще.
Но есть одна проблема: создать пост и организовать регулярное производство контента — совершенно разные задачи.
Представьте небольшую компанию, которая ведёт Telegram, ВКонтакте и ещё несколько социальных сетей. Ей нужно регулярно придумывать темы, писать тексты, готовить визуал, согласовывать материалы, адаптировать их под площадки, публиковать и анализировать результаты.
Нейросети помогают с отдельными этапами. Но между ними по-прежнему остаётся много ручной работы.
Именно эту проблему мы решили исследовать, когда начали создавать LABRICA — AI-платформу для SMM-команд.
Почему генерация контента не решила проблему SMM
За последние годы появились десятки сервисов для автоматизации маркетинга.
ChatGPT помогает писать тексты. Графические нейросети создают изображения. Есть отдельные решения для видеогенерации, планирования публикаций, аналитики и управления рекламой.
И это действительно полезные инструменты.
Но представим обычный рабочий процесс.
Маркетолог придумывает тему публикации в ChatGPT. Затем открывает генератор изображений, чтобы сделать к ней обложку. Переносит результат в документ и отправляет руководителю на согласование.
Руководитель просит изменить формулировку. Маркетолог возвращается к тексту, вносит правки, затем копирует материалы в сервис отложенного постинга.
После публикации открывает отдельную аналитику, чтобы посмотреть результат.
Каждый инструмент выполняет свою задачу. А вот собирать их работу в единый процесс всё равно приходится человеку.
На мой взгляд, следующий этап развития AI-инструментов для маркетинга — не очередная нейросеть, которая пишет ещё более красивые посты.
Это системы, в которых контент проходит весь путь от идеи до публикации и анализа результатов без постоянного переключения между инструментами.
Как я бы организовал SMM небольшого бизнеса
Возьмём для примера интернет-магазин одежды.
Допустим, компания публикует три темы в неделю, адаптируя каждую под Telegram и ВКонтакте. За четыре недели получается 24 публикации для двух площадок.
Сами по себе 24 поста — не огромный объём. Но при этом нужно следить за новинками, актуальными ценами, акциями, качеством фотографий и соблюдением фирменного стиля.
Я бы выстроил процесс следующим образом.
1. Сначала информация о бренде, потом генерация
Нейросеть должна знать, что именно продаёт компания, кто её покупатели, как бренд общается с аудиторией и какие формулировки нельзя использовать.
Иначе каждый новый диалог начинается с объяснения бизнеса заново.
2. Контент-план на несколько недель
Вместо ежедневного вопроса «что сегодня публиковать?» можно заранее распределить темы.
Например, первая неделя:
- Понедельник — подборка вещей для осеннего гардероба.
- Среда — как выбрать размер при заказе онлайн.
- Пятница — знакомство с новой коллекцией.
У каждой публикации своя задача: показать ассортимент, ответить на возражения покупателя или рассказать о продукте.
3. Одна идея — несколько форматов
Тема про осенний гардероб может превратиться в развёрнутую подборку для ВКонтакте, короткий пост для Telegram и сценарий вертикального видео.
Необязательно создавать каждый материал с нуля. Важнее адаптировать содержание под формат и поведение аудитории конкретной площадки.
4. Согласование до публикации
Тексты и изображения должен проверить ответственный сотрудник. Особенно если материал содержит цены, условия доставки, характеристики продукта или рекламные обещания.
ИИ может ускорить подготовку контента, но ответственность за достоверность остаётся у компании.
5. Автопубликация и аналитика
После согласования публикации отправляются в календарь и выходят в установленное время.
Затем команда смотрит не только охваты и реакции, но и переходы на сайт, интерес к товарам и другие доступные показатели.
Так формируется повторяемый процесс, а не набор отдельных действий.
Почему мы начали делать LABRICA
Когда мы изучали существующие решения для SMM, стало понятно, что рынок уже предлагает достаточно много инструментов для отдельных задач.
Есть сильные сервисы для планирования публикаций, работы с текстами, создания креативов и рекламной аналитики. Например, SMMplanner развивает автопостинг и AI-функции, Grammarly помогает с текстами, а Madgicx специализируется на рекламных кампаниях.
Поэтому мы не стали строить позиционирование LABRICA вокруг идеи «наша нейросеть напишет пост вместо вас».
Нам интереснее другой подход: создать единое рабочее пространство, в котором можно организовать производство контента для компании или SMM-команды.
Так появилась LABRICA.
Это платформа, в которой объединены генерация контента, информация о бренде, командная работа, согласование, контент-план, автопубликация и аналитика.
Как это устроено внутри
Сначала компания создаёт своё пространство и заполняет профиль бренда: продукты, аудиторию, стиль коммуникации и другую информацию.
За работу с этим контекстом отвечает система Brand Brain. Она помогает учитывать особенности компании при последующей генерации контента.
Затем подключается LABI AI — ассистент, которому можно поручать подготовку тем, текстов и других материалов.
Например, попросить придумать публикации на неделю для интернет-магазина с учётом его ассортимента и целевой аудитории.
Дальше материалы попадают в Студию, где можно работать с текстами, изображениями и видео.
Если в компании несколько сотрудников, публикации проходят согласование. Руководитель может проверить результат до того, как пост выйдет в социальных сетях.
После этого контент добавляется в календарь и автоматически публикуется на подключённых площадках.
А в аналитике можно оценивать результаты публикаций.
Идея в том, чтобы не заставлять человека каждый раз собирать весь процесс из нескольких независимых инструментов.
Заменит ли такой сервис SMM-специалиста?
Я так не думаю. И мы не ставим перед LABRICA такую задачу.
Нейросеть не знает всего о бизнесе. Она может ошибаться, неправильно интерпретировать информацию или предложить контент, который не соответствует текущим задачам компании.
Кроме того, генерация публикаций сама по себе не гарантирует ни заявок, ни продаж.
Поэтому мы сохраняем возможность ручного редактирования и согласования материалов.
На мой взгляд, ИИ должен забирать у команды повторяющиеся операции, а не принимать за бизнес все маркетинговые решения.
Вместо ежедневного копирования текстов между сервисами сотрудник может сосредоточиться на стратегии, качестве материалов и том, какие публикации действительно помогают компании.
Кому вообще нужна такая автоматизация?
Я бы выделил три категории.
Малому и среднему бизнесу. Особенно компаниям, которые самостоятельно ведут несколько социальных сетей и не готовы содержать большой контент-отдел.
SMM-агентствам. Когда нужно одновременно работать с несколькими клиентами, сохранять разный стиль коммуникации, согласовывать посты и контролировать график публикаций.
Внутренним маркетинговым командам. Когда в создании контента участвуют маркетолог, дизайнер, редактор и руководитель, а публикации должны проходить несколько этапов проверки.
При этом если компания публикует один пост в месяц, ей, вероятно, достаточно обычного текстового редактора и нейросети.
Платформа имеет смысл там, где контент — регулярный процесс, а не разовая задача.
Что дальше
Сейчас мы развиваем LABRICA и хотим понять, насколько наш подход полезен реальным компаниям и SMM-командам.
Это молодой продукт, поэтому я не буду приводить вымышленные истории про рост продаж на 300% или обещать, что искусственный интеллект полностью заменит маркетолога.
Для нас важнее собрать обратную связь от людей, которые регулярно работают с контентом.
Если вам знакома ситуация, когда идеи находятся в одном месте, тексты — в другом, согласования — в переписках, а публикации — в третьем, можете посмотреть, как мы организовали этот процесс в LABRICA.
И мне действительно интересно обсудить один вопрос.
Что сейчас отнимает у вас больше всего времени при ведении социальных сетей: создание контента, согласование, публикация или анализ результатов?
Расскажите в комментариях. Особенно интересно услышать опыт небольших компаний и агентств, которые работают сразу с несколькими площадками.