Gypsiez Gang: нейросети в маркетинге локального бренда
Gypsiez Gang — это независимый уличный бренд, выросший на пересечении кастомной одежды, визуального андеграунда и цифровых экспериментов. Я провела исследование, как инструменты ИИ могут применяться для комплексного продвижения бренда: от генерации и адаптации контента до анализа его эффективности на разных платформах.
Проект включает в себя серию публикаций (статей и коротких видео), созданных с помощью нейросетей и адаптированных под специфику различных медиасред. Главная задача — понять, какой контент «работает» на каких площадках, и как ИИ может помочь в создании, дистрибуции и оценке результатов.
[1] Введение
Работая с брендом Gypsiez Gang, я давно замечаю, насколько по-разному ведут себя одни и те же визуальные или смысловые элементы на разных платформах. Видео, которое «взлетает» в TikTok, может остаться незамеченным в VK Клипах. Тексты, заходящие в Дзене, абсолютно не читаются в VC. Это не просто алгоритмы — это контекст, стиль, ритм каждой площадки.
Финальный проект стал возможностью системно подойти к этой проблеме: через ИИ и эксперимент с контентом. Я поставила задачу проверить, как один и тот же смысловой материал — статья или видео — можно адаптировать под специфику разных медиасред. И как с этим может помочь нейросеть: не просто сгенерировать текст или обложку, а подсказать, предсказать, переформулировать, сделать эффективнее.
Генерация, которая отлично описывает эстетику бренда
Работа строится на анализе двух типов контента: коротких видео и статей. Каждый тип был создан с участием ИИ и опубликован в разных форматах и стилях на нескольких платформах — от Дзена до YouTube Shorts. Далее я проанализировала результаты: охваты, вовлечённость, реакции — чтобы понять, что и где работает, и почему.
Это исследование адаптации и инструментальности: как использовать ИИ не ради вау-эффекта, а как рабочий инструмент в реальном продвижении бренда.
[2] Аналитика продвижения
[2.1] Распаковка бренда через ИИ-интервью
Перед началом работы я провела серию интервью с ChatGPT-4, чтобы сформулировать ключевые особенности бренда и загрузить их в отдельный проект внутри платформы ChatGPT. Это нужно было, чтобы все дальнейшие подзадачи — генерация визуала, текстов, SEO, сценариев — опирались на единое ядро. ChatGPT выступал как бренд-стратег и карьерный коуч.
В результате были оформлены два ключевых документа: — Бренд-документ: тон, стиль, ценности, аудитория — Lean Canvas: проблема, ЦА, УТП, каналы, метрики
Документы, которые нейросеть собрала в конце обсуждений, стали основой, к которой обращались все чаты в процессе работы. Это позволило настроить контекст и избежать разрозненности в подходе.
[2.2] Конкурентный анализ
Чтобы точнее определить наше место в медиаполе и сформировать стратегию продвижения, я провела анализ конкурентов с помощью ChatGPT. На основе шаблонов из учебных лекций были составлены промпты, адаптированные под задачи нашего бренда. Мы с нейросетью и функцией DeepResearch сравнивали бренды по визуальному стилю, тону коммуникации, типам контента и активным платформам. Например, одни из ключевых промптов звучали так:
По результатам анализа я выделила несколько ключевых площадок, на которых наша целевая аудитория уже активна: в первую очередь это Нельзяграм, VK и YouTube Shorts, а также VC.ru и Яндекс Дзен в формате текстового контента.
Telegram и Pinterest в рамках нашей ниши работают скорее как вспомогательные или комьюнити-платформы, а не основные каналы трафика. Это тоже важно учитывать при расстановке акцентов.
В итоге, на основе анализа конкурентов был сформирован отдельный документ, в котором подробно зафиксированы визуальные особенности, медиаповедение и слабые/сильные стороны других брендов. Этот документ передаётся как часть базы проекта, чтобы в следующих этапах чаты могли учитывать рыночный контекст при генерации текстов, подборе форматов и построении контент-стратегии.
[2.3] Выявление трендов на ключевых платформах
После анализа конкурентов следующим шагом стал тренд-скан. Я провела отдельный анализ каждой из платформ — YouTube Shorts, VK Клипы, Нельзяграм Reels, VC.ru и Яндекс Дзен — чтобы понять, какие темы и форматы действительно работают. Для этого вместе с ChatGPT составили серию промптов, ориентированных на выявление виральных публикаций за последние 1–2 месяца. Все промпты были адаптированы под эстетику бренда и цели проекта.
В результате я зафиксировала ряд устойчивых паттернов, если кратко: — Shorts и VK Клипы требуют эффектного визуального входа: мем или неожиданный кадр, резкий переход, вспышка, необычный ракурс. — Reels чаще строятся вокруг повторяемых трендов: короткие визуальные сценарии, которые легко воспроизвести. Алгоритм продвигает обучающие, стильные и «узнаваемые» форматы, особенно если в них можно «вставить себя». — VC.ru хорошо работает на практичные кейсы с визуальным акцентом и ясно сформулированной проблемой: «что было — что сделали — что поняли». Формат «честной пользы» и узнаваемой ситуации повышает вовлечённость. — Дзен лучше продвигает эмоциональные или личные истории, написанные живым языком, с цепляющим заголовком и выразительной обложкой. Алгоритм отдает приоритет материалам, вызывающим сочувствие или любопытство.
Эти выводы легли в основу дальнейшего планирования: какие темы тестировать в статьях, какие визуальные и ритмические приёмы использовать в видео, и где адаптировать тональность. Отдельно зафиксировали: какие платформы требуют сюжет, какие — образ, и где Gypsiez Gang может говорить на своём языке, не маскируясь под алгоритм.
[3] Кейс-стади: использование ИИ в продвижении
[3.1] Генерация идей
Создание контента — это не только про вдохновение, но и про стратегию. Особенно если ты — никому не известный маленький бренд без бюджета. Именно поэтому следующий этап нашего проекта я посвятила генерации идей, которые реально могут выстрелить на выбранных нами платформах. И, конечно, я снова обратилась к ChatGPT.
Сначала всё шло по плану: я загрузила в диалог промты, составленные с вложением анализа ЦА, конкурентов и структуры платформ, и стала получать подборки потенциальных тем. Проблема? Большая часть из них выглядела так, будто их писал маркетолог из 2013-го. Либо пафосные манифесты, либо шаблонные заголовки вроде «10 причин начать свой бренд уже сегодня».
Первые генерации научили меня главному: ИИ без контекста выдаёт мусор. Поэтому мы откатились назад, уточнили промты, добавили ссылки на реальные бенчмейкеры, попросили избегать SEO-клишé и ориентироваться только на живой контент, популярный у нашей аудитории.
После нескольких итераций и правок я пришла к четырём финальным идеям — по одной на каждый формат контента:
Текст для VC.ru — статья «Разбор нейросети для генерации видео на примере Gypsiez Gang». Практичный, эмоционально вовлекающий кейс-гайд.
Текст для Дзена — «Как мы собрали AI-лукбук» — история об эксперименте, в котором мы сгенерировали лукбук.
Shorts + VK Клип — нейро-видео с новым дропом. Хук, резкие смены кадров, 360-обзор, использование ии. Чисто визуальный удар.
Reels — обучающий пост «Как повторить тренд» — короткий видеоразбор с пошаговыми вставками, как повторить визуальный приём и адаптировать его под свой бренд.
Каждая идея была выбрана не наугад — а в соответствии с тем, что я узнала об алгоритмах и аудитории платформы. Я адаптировала язык, стиль и подачу, чтобы максимально встроиться в тренды, но остаться собой.
[3.2] Разработка заголовков и SEO-ядра На этапе подготовки контента я отдельно проработала заголовки и SEO-ядра для текстовых платформ проекта — в первую очередь Яндекс Дзен и VC.ru. Для каждой из них использовался свой подход, основанный на типе трафика, логике подачи контента и спецификах алгоритмов.
Яндекс Дзен — SEO-платформа Для Дзена ключевым источником трафика является поисковый спрос. Поэтому первым шагом стало формирование семантического ядра: я использовала открытые данные из Wordstat, чтобы собрать реальные запросы пользователей по теме нейросетей, моды и фотосессий.
Примеры найденных ключевых фраз:
На основе этих ключей был составлен основной заголовок для Дзена: «Как сделать ИИ-фотосессию для бренда: наш опыт лукбука без съёмки»
Он одновременно включает популярный поисковый запрос и сохраняет структурированную, живую подачу, соответствующую стилю Дзена.
VC.ru — внутренняя платформа VC.ru работает преимущественно на внутреннем трафике сообщества. Поэтому мы не фокусировались на SEO, а сосредоточились на кликабельности, кейсовости и чёткости боли.
Финальный заголовок: «Трендовые анимации с нейросетью: обзор Higgsfield, примеры и промты»
Он решает конкретную проблему аудитории и обещает практическую пользу, что соответствует формату кейс-стади VC.ru.
На платформы с видеоконтентом (Shorts, VK Клип, Reels) заголовки будут разрабатываться позже — после утверждения сюжетов. Их структура будет адаптирована под ритм платформы, визуальный хук и алгоритмические особенности.
[3.3] Разработка структуры и сценариев
Следующим этапом стало создание сценарных заготовок для будущих публикаций и видео. Я продолжила работу в тех же диалогах, где ранее уже были собраны и проанализированы бенчмарки, проведён аудит платформ, а также выявлены успешные паттерны контента. Это позволило быстро приступить к созданию структур под конкретные задачи — не с нуля, а с учётом реального медиаполя.
Для текстовых платформ — VC.ru и Яндекс Дзен — были разработаны планы публикаций на основе выявленных поведенческих паттернов и предпочтений алгоритмов. На VC.ru мы опираемся на формат структурированных кейсов с чёткой проблематизацией, визуальным сопровождением и практической пользой. На Дзене — на нарративные тексты, оформленные «живым» голосом и яркими обложками, оптимизированные под семантическое ядро.
Каждая статья имеет сценарный скелет: от завязки до финала, где заранее проектируется место под SEO-интеграцию, ключевые визуальные блоки и точки эмоционального вовлечения.
Сценарии роликов разрабатывались по основным площадкам — YouTube Shorts, VK Клип, Нельзяграм Reels — с учётом различий их алгоритмов и предпочтений аудитории.
Я не просто адаптирую один видеоряд под разные платформы, но и заранее проектирую монтаж, хук и структуру так, чтобы видео выглядело органично в каждой среде. Для этого в диалогах формировались таблицы с раскадровкой, уточнялись монтажные приёмы, аудиосопровождение, стиль заглушек и визуальный язык.
Во всех случаях важным оказалось ручное редактирование — даже после генерации структуры нейросетью сценарий требует доработки: уточнения темпа, выравнивания логики, адаптации под визуальный стиль бренда и платформы.
Также я закладываю в каждое видео обучающий или вовлекающий элемент: будь то разбор тренда, демонстрация лука или нестандартный монтажный ход. Это позволяет соединить эстетику с пользой — что особенно важно для молодёжной ЦА.
[3.4] Создание основного контента с помощью нейросетей
Следующим этапом проекта стало непосредственное производство визуального и текстового контента для продвижения бренда — с активным использованием нейросетей. Благодаря проведённому ранее анализу платформ и аудитории мы понимали, какой формат работает, и сосредоточились на тех видах материалов, которые можно быстро и эффективно реализовать с помощью ИИ.
Использованные инструменты и примеры применения: ChatGPT — генерация и редактирование текстов (статьи, описания, сторис, сценарии); — составление промтов для визуальных генераций; — генерация изображений для статей и исходники для коротких видео;
Генерации ChatGPT
Генерации ChatGPT
Midjourney — генерации для AI-лукбука бренда; — исходники для анимаций для обзорной статьи;
Генерации Midjourney
Генерации Midjourney
Higgsfield — анимация эффектов на базе Midjourney и chatGPT;
Генерации Higgsfield
Генерации Higgsfield
CapCut — генерация субтитров;
11 Labs — озвучка видео голосом для более вовлекающего восприятия.
В ходе работы многие элементы пришлось дорабатывать вручную. Например, тексты, созданные ИИ, редко подходили сразу — их приходилось переписывать под стилистику бренда и целевой тон. Визуалы, сгенерированные в Midjourney, часто требовали тщательной выборки, донастроек и повторных промптов. Для анимаций в Higgsfield также использовались не все исходники — часть пришлось адаптировать или переосмыслить.
Пример доработки контента, созданного ChatGPT вручную
Примеры реализованного контента и соответствующие платформы: — AI-лукбук, созданный в Midjourney и отобранный вручную, опубликован в формате визуальной статьи на Яндекс Дзене.
— Статья с обзором Higgsfield и примерами трендовых эффектов, включая ссылки на генерации и промты, была опубликована на VC.ru.
— Короткое видео с борзой в худи, сгенерированное из статичных изображений и анимированное в Higgsfield, было размещено на VK Клипах и YouTube Shorts.
— Обучающее видео по тренду, созданное в CapCut с использованием изображений из ChatGPT и анимацией в Higgsfield, было реализовано под Нельзяграм Reels.
Сравнение с бенчмарками на целевых платформах, визуальная и смысловая интеграция в нарратив бренда, правки, повторная генерация по необходимости и проверка содержания на релевантность целевой аудитории обеспечивало качество контента.
[3.5] Адаптация под платформы
После генерации основного контента я провела его повторную публикацию на других платформах, чтобы проверить насколько рекомендации по форматам, собранные в предыдущих этапах, соответствуют реальной реакции аудитории, как один и тот же материал можно адаптировать под разную логику потребления контента — от поискового трафика до внутренних алгоритмов.
Ключевое решение — публиковать не «как есть», а адаптировать тексты и заголовки под каждую платформу, оставляя при этом визуальную часть неизменной. Это позволило замерить влияние именно текстовой составляющей: подводки, CTA, структуры, заголовков и форматов подачи.
Примеры адаптаций:
— AI-лукбук, изначально опубликованный в Дзене как визуальный лонгрид, был перенесён на VC.ru: • заголовок переписан под комьюнити-форму (добавлен формат «опыт» и брендинг) • введены подзаголовки и структура с блоками «что сделали / как / выводы» Визуальные генерации остались прежними
— Обзор Higgsfield, созданный для VC.ru, был переработан в Дзен-формат: • стиль стал ближе к нарративу • добавлена «живость» в подаче: «как мы сами попробовали» • заголовок переписан с упором на поисковую видимость, а не на сервис Скриншоты, гифки и визуальные демонстрации остались теми же.
— Видео-дроп с борзой в худи, впервые опубликованное в YouTube Shorts и VK Клипах, позже адаптировался под Нельзяграм Reels: • подача стала более личной, с акцентом на путь от промпта до финального образа • добавлены CTA в стиле бренда • вставлены хештеги, подходящие под эстетику Reels Сама анимация, стиль и визуальные генерации остались без изменений.
— Обучающее видео по тренду, первоначально сделанное для Нельзяграм Reels, было перепубликовано в формате Shorts и VK Клип: • текст под видео адаптирован под короткую ироничную подводку • убраны хештеги, характерные для Reels Сюжет, монтаж и визуальный стиль не менялись.
Почему визуал я оставила без изменений? Я сознательно не перерабатывала изображения, обложки и анимации, чтобы замерить влияние только текстовой и платформенной адаптации. Это позволило понять: — влияет ли смена заголовка на глубину просмотра статьи; — есть ли разница в вовлечении при одном и том же видео, но с разными подписями; — работают ли одни и те же визуалы в разных контекстах потребления (поиск vs лента).
[4] Дашборд и результаты продвижения
[4.1] Результаты публикаций
На финальном этапе я замерила эффективность опубликованного контента на каждой из платформ. Метрики собирались вручную — из встроенной статистики на YouTube, VK, Нельзяграм, VC.ru и Яндекс Дзене. Цель — посмотреть на цифры и соотнести их с форматом, площадкой и стилем подачи, чтобы понять, где и почему контент «сработал».
На Яндекс Дзене было опубликовано две статьи: визуальный лонгрид об AI-лукбуке (74 показа, 13 дочитываний, 2 комментария) и гайд по Higgsfield (41 показ, 3 дочитывания, 1 комментарий). Основной трафик шёл из Ленты Дзена (45,3%) и внешних источников (54,7%); поиск не сработал — из-за недобора публикаций и подписчиков SEO не активировалось.
Лучше всего сработал AI-лукбук: вовлечённость и среднее время чтения были выше. Это подтверждает, что ставка на сторителлинг и личный тон была верной — именно такой формат рекомендован для Дзена. В то время как гайд, несмотря на корректный заголовок и оформление, не «зашёл»: он ближе к VC по стилю, а не к нарративным форматам Дзена.
Обе статьи были визуально оформлены в едином стиле, но только лукбук сработал — за счёт эмоционального захода и новизны идеи. Это подчёркивает, что визуал важен, но не работает сам по себе — решает подача.
На VC.ru вышло две статьи: гайд по Higgsfield (330 просмотров, 8 комментариев, 3 сохранения) и AI-лукбук (184 просмотра, 1 комментарий, 2 сохранения). Больше вовлечения собрал гайд — благодаря чёткому заголовку, структуре и визуальным примерам. Лукбук, несмотря на насыщенность визуалом, зашёл слабее: формат оказался менее релевантен аудитории VC.
Общий охват составил 514 показов, из них 263 — открытия карточек. Просмотры распределялись равномерно в течение нескольких дней, с пиком в день публикации. Это подтверждает, что VC лучше считывает структурированный практичный контент — такую подачу мы изначально и тестировали на этой платформе.
На YouTube Shorts гайд по тренду в CapCut собрал 1 125 просмотров при удержании 51% и почти полном трафике из ленты Shorts (94%). Видео с борзой и дропом, напротив, не попало в рекомендации — всего 30 просмотров, в основном из профиля. Несмотря на ставку на визуальный лукбук, именно структурированный обучающий формат оказался более заметным: короткая схема «тренд → как сделать → результат» сработала эффективнее.
В VK Клипах динамика была схожей: CapCut-гайд получил 9 лайков, комментарий и репост, дроп с борзой — 8 лайков и комментарий. При этом общее количество просмотров выросло до 87, средний досмотр составил 24%. Охваты были преимущественно виральными и проявлялись спустя 2–3 дня после публикации. Это подтверждает гипотезу проекта: даже визуально идентичный контент даёт разные результаты в зависимости от формата подачи и алгоритмов платформы.
В Reels было опубликовано два видео: ролик с борзой и ягнёнком (317 просмотров, 18 взаимодействий) и визуальный тренд с каруселью (205 просмотров, 13 взаимодействий). Первый сработал лучше на своих — 61% вовлечений от подписчиков. Второй привлёк холодную аудиторию — 66% просмотров от неподписчиков. Оба ролика собирали отклик через ленту Reels, а вовлечённость обеспечивали визуальные ходы, темп и узнаваемый монтаж.
Один и тот же контент давал разные результаты в зависимости от платформы, формата и подачи. Где-то решал визуал, где-то — структура, где-то — тема. Эти различия стали основой следующего этапа анализа.
[4.2] Бенчмарки и потенциальные улучшения
Чтобы точнее оценить результаты публикаций, я вернулась к анализу бенчмарков, который проводился на старте проекта. Тогда мы уже изучили, какие форматы и приёмы работают на разных платформах. Сейчас — на финальном этапе — я соотнесла наши кейсы с успешными публикациями схожей тематики: про нейросети, визуальный контент и кастомные решения. Это позволило понять, что можно было усилить в подаче, структуре и визуале. Ниже — конкретные примеры и ключевые наблюдения.
Дзен — визуальные истории и AI-эксперименты Кейс: галерея «Как сделать картинку в нейросети со своим лицом» (от популярного автора) собрала 12,8 тыс. дочитываний, при средней дочитываемости выше 55%. Секрет — визуальные вау-кадры, минимальный текст и интрига в заголовке. Другой пример — подборка «Нейросеть оживляет НПС из Oblivion и Morrowind» набрала 2398 дочитываний, потому что работала на эффект узнавания и фантазии.
⟶ У нас не хватило критической массы публикаций и подписчиков (требуется 5 статей и 10 подписчиков для SEO). Визуальный лонгрид был сильнее гайда, но обложке и заголовку не хватало эмоционального хука.
Кейс: статья «Нейросети для генерации видео: тест 6 бесплатных сервисов» собрала 2,7 тыс. просмотров и 16 комментариев. Причина — чёткая структура, примеры промтов, советы эксперта и наглядные сравнения. Ещё один успешный материал — личная история фотографа, который перешёл от плёнки к нейросетям: 182 тыс. просмотров, 185 комментариев. В обоих случаях сработал эффект «нарратив + гайд», где читатель получает эмоцию и пользу одновременно.
⟶ В нашей статье про Higgsfield была структура, но не хватило плотности данных и наглядных сравнений. В лонгриде про лукбук, наоборот, не хватило инструкции — только визуальный ряд.
YouTube Shorts — трендовые гайды и эффектные визуалы Кейс: ролик «Harry Potter by Balenciaga» (AI-дизайн) — 78 тыс просмотров, формат — быстрая смена кадров, узнаваемый референс, мощный бит. Гайд «AI video Expand in CapCut &…» с результатом до/после — 144 тыс. просмотров, 65% удержания.
⟶ Наш гайд по CapCut набрал 1 125 просмотров, а видео с борзой — всего 30. Причина — только гайд встроился в трендовый формат. У второго ролика не хватило hook’а и виральной конструкции.
VK Клип — визуальные дропы, локальные тренды Кейс: клип «аниме-фильтр нейросети» — 17.5 тыс. лайков. Сильная сторона — адаптация под тренды VK и минимализм по подаче.
⟶ У нас CapCut-гайд и борзая собрали по 8–9 лайков, но просмотров — 87 в сумме. Качество вовлечения высокое, но формат недостаточно встроен в внутренние тренды VK Клип.
Reels — CapCut-гайды и стилизованные фишки Кейс: @dinesh.edit_ с туториалом «CapCut Trending Edit» — 773 тыс. лайков. Видеоряд — до/после + чёткая инструкция.
⟶ У нас охват 317 и 205, вовлечённость хорошая, но упущена ниша how-to контента.
Эти примеры показывают, что визуал — это не всё. Структура, заход, тема и даже надпись на первом кадре могут кардинально изменить эффективность. Если бы мы усилили hook, ритм и call-to-action, часть публикаций могла бы выйти за пределы «своей» аудитории.
[4.3] Главные инсайты
Этот проект стал не только экспериментом с нейросетями, но и полевым исследованием медиасред. Один и тот же визуал в разных контекстах вёл себя по-разному. Вовлечённость менялась от заголовка, хука, ритма, даже от того, на каком слове начинается подводка.
Главное, что я поняла:
— Адаптация важнее генерации. Сделать визуал — не значит сделать контент. Важно встроить его в язык платформы.
— Нейросеть без контекста выдаёт мусор. Только при точной настройке и сценарном мышлении она становится рабочим инструментом.
— Текст влияет не меньше, чем визуал. На одних и тех же изображениях вовлечение менялось в разы — в зависимости от подачи.
— Платформы — это разные языки. Чтобы говорить с аудиторией, нужно учитывать их ритм, ожидания и формат. Но при этом — оставаться собой.
В результате я не просто протестировала ИИ, а научились разговаривать на языках алгоритмов, не теряя собственный стиль.
