«Один клік» — це міф. Скільки насправді роботи стоїть за роликом, зробленим в AI
Збоку AI-продакшн часто виглядає так, ніби більшу частину роботи тепер просто робить модель. Ти задаєш напрямок, отримуєш варіанти, обираєш найкращий — і готово.
Ми в SHOTS зараз робимо багато приблизно однаково класичного продакшну зі зйомками і проєктів, зроблених повністю за допомогою AI. Тому вже можемо нормально порівнювати, що насправді змінилося в процесі, а що — ні.
AI справді сильно пришвидшує виробництво. Але сам процес від цього простим не стає.
Що відбувається ще до першої генерації
AI не вирішує, що бренд має сказати і як саме це потрібно сказати.
До першої генерації команда проходить майже ту саму роботу, що і в будь-якій іншій кампанії: аналізує категорію і конкурентів, шукає територію, придумує концепцію, сценарій, збирає референси, визначає візуальний стиль. Модель може допомогти з ресерчем, швидше структурувати інформацію або перевірити якісь гіпотези, але ключові рішення все одно залишаються на команді.
Тобто генерація починається не з порожнього поля. До цього моменту ми вже маємо розуміти, що робимо, навіщо і яким має бути результат.
Чому хороший промпт ще не означає хороший результат
Перша генерація майже ніколи не стає фінальною. Один кадр може пройти десять, двадцять, а іноді й більше ітерацій.
І тут справа не завжди в промпті. Якщо після кількох ітерацій кадр усе одно не складається, проблема часто вже не в формулюванні запиту, а в самому задумі. Тоді немає сенсу безкінечно перегенеровувати: десь достатньо змінити один елемент, а десь треба переглянути композицію або навіть повернутися до сторіборда і перебудувати сцену.
Це одна з речей, до яких ми прийшли не одразу. Іноді дешевше повернутися на крок назад і перезібрати рішення, ніж ще довго намагатися дотиснути невдалу генерацію.
AI вже вміє робити якісний рекламний візуал
Це вже можна оцінювати не тільки суб'єктивно. У 2025 році в International Journal of Research in Marketing вийшло дослідження, у якому автори порівняли 10 320 маркетингових зображень, створених генеративними моделями, з 2 400 зображеннями, зробленими людьми.
Підписуйтеся на наші соцмережі
Після 254 400 оцінок AI-зображення в частині тестів перевершували людські за якістю, реалістичністю та естетикою. В окремому польовому експерименті на 173 022 показах найкращий AI-банер отримав CTR на понад 50% вищий, ніж банер із професійним стоковим фото.
Тобто питання вже не дуже в тому, чи здатний AI зробити красиву картинку. Здатний. Питання — яку саме картинку потрібно зробити.
Модель може видати десятки сильних варіантів, але вона не вирішує за тебе, який із них відповідає бренду, працює на задачу і взагалі потрібен у цьому ролику. Смак, арт-дирекшн, режисура і розуміння контексту нікуди не поділись. Просто частина цієї роботи перемістилася в іншу точку процесу.
Як це виглядало на Моршинській
На одному з проєктів для Моршинської ми працювали із запуском нової для бренду категорії — холодного завареного чаю.
Це був пілотний запуск нового продукту. Бренд тільки виходив із ним на ринок, продукт був представлений в обмеженому масштабі, тому й бюджет на запуск був відповідним. При цьому сам чай позиціонувався в преміальному сегменті, і наша задача була не втратити це відчуття в рекламному матеріалі через обмеження продакшн-бюджету.
Саме тому ще на старті ми вирішили робити виробництво за допомогою AI. Він дозволив залишитися в заданих рамках бюджету, але при цьому не знижувати візуальну планку.
Ще до етапу AI-продакшну ми проаналізували категорію і конкурентів, знайшли територію «твій новий чайний ритуал», розробили концепцію, слоган і пакування. Тобто AI підключився вже на етапі реалізації, а не створення самої кампанії.
Якщо дуже спрощено розкласти весь процес, виходить так:
Далі для кожного продукту ми збирали свій візуальний світ, тримаючи одну рамку по стилю, світлу, оптиці й руху. Всередині неї вже йшли ітерації: продукт, інгредієнти, композиція, зв'язок між кадрами. Щось можна виправити локально, а іноді простіше повернутися назад і перебудувати сцену.
Моршинська — приклад, де AI допоміг втримати рівень продакшну в рамках бюджету пілотного запуску. Але причина вибору AI не завжди тільки в грошах.
В іншому нашому проєкті — GO EASY WITH IZI, кампанії для казахстанського мобільного оператора для молодої аудиторії izi — ключовим фактором був уже час.
Ми свідомо віддали більше часу стратегічній частині проєкту: глибше попрацювали з позиціонуванням, платформою і тим, як бренд має говорити з аудиторією. На виробництво при цьому заклали коротший термін, бо від початку планували робити його за допомогою AI. До того ж кампанія мала велику кількість додаткових матеріалів і носіїв, а це теж суттєва частина виробничого ресурсу.
У підсумку ми змогли більше часу витратити на те, що було критично важливим на старті — стратегію і саму ідею — а виробництво та подальше масштабування кампанії зібрати вже через AI.
Так з'явився IZI City — візуальний світ кампанії, у якому життя постійно щось ускладнює, а izi, навпаки, робить його простішим.
Причини обирати AI можуть бути різними: бюджет, терміни, масштаб адаптацій. Але сам виробничий процес від цього простішим не стає. Сьогодні наша внутрішня інструкція по AI-продакшну займає близько 45 сторінок. У ній описаний весь пайплайн: від підготовки й генерації до консистентності, анімації, монтажу і фінального посту.
Як AI змінив економіку запуску
Окремо змінилася сама економіка запуску кампаній і нових продуктів. У наших проєктах AI може скорочувати виробничий цикл приблизно на 40–50%, а бюджет на продакшн — у кілька разів. Але цікавіше навіть не саме здешевлення.
Раніше перевірити нову гіпотезу часто означало майже повністю оплатити її виробництво. Якщо вона не спрацювала, ці гроші вже були витрачені. Через це бренди тестували менше і приймали рішення обережніше.
З AI частину бюджету, яка раніше йшла на виробництво одного рішення, можна розподілити на кілька підходів, перевірити їх до великого запуску, а більше ресурсу залишити на медіа.
За той самий бюджет бренд отримує більше перевірених рішень і менше ризику помилитися на старті.
Що з цього виходить
AI не замінив продакшн одним кліком. Він дав нам інший спосіб реалізовувати ідеї: швидше перевіряти рішення, більше експериментувати і робити речі, які раніше були б надто складними або дорогими у звичайній зйомці.
При цьому сама необхідність придумати хорошу ідею, побудувати візуальну систему, прийняти багато рішень і врешті вибрати правильний кадр нікуди не поділася.
AI сильно змінив сам інструмент. Але робота автора нікуди не зникла.