Производство медиа-контента не выдерживает нагрузки современных маркетинговых требований. От команд ожидается предоставление контента в большем количестве форматов, по большему количеству каналов и на большем количестве рынков, даже несмотря на сокращение внимания — 88 % потребителей считают, что видео должно привлечь их внимание за 30 секунд или меньше. [2] В этой статье рассматривается, как искусственный интеллект меняет не только скорость производства медиа-контента, но и всю его структуру.
Концепция и производство медиа: от изолированной работы к одновременному творчеству
В традиционном медиапроизводстве каждый формат существовал в своей собственной нише. Блог-пост мог быть готов за несколько недель до видео. Графика для социальных сетей адаптировалась уже после этого. Локализация шла в последнюю очередь, часто под давлением сроков. Результатом был медленный, фрагментированный процесс, который с трудом поспевал за глобальным спросом.
Благодаря искусственному интеллекту команды теперь могут одновременно генерировать несколько медиаформатов (тексты, визуальные материалы, короткие видеоролики, аудио) из одного источника, сохраняя основную идею и контекст бренда. Локализация интегрирована в процесс создания, а не является последующей задачей.
Николь ДиНикола, вице-президент по маркетингу в Smartcat, описала эту перемену в недавней публикации FutureWeek:
Мы наблюдаем полную перестройку медиа-производства, и искусственный интеллект находится в центре этих изменений. Исторически сложилось так, что текст, изображения, аудио и видео существовали в своих собственных «силосах», а их передача, проверка и редактирование занимали недели и месяцы. Но теперь ИИ позволяет создателям генерировать контент, который охватывает все эти модальности, не по отдельности, а все вместе, одновременно. С помощью одного ввода теперь можно за считанные минуты создать пост в блоге, графику для социальных сетей, короткое видео и голосовое сопровождение, с локализованными версиями каждого из них. Ваш контент больше не является просто мультимодальным. Он стал мультирыночным».
Николь ДиНикола
Вице-президент по маркетингу, Smartcat
Значение этого изменения выходит за рамки эффективности. Оно меняет подход команд к кампаниям, запускам и глобальному охвату с самого начала.
Почему скорость сама по себе не является реальным ограничением
Заманчиво представить производство медиаконтента на основе искусственного интеллекта как историю о скорости. Более быстрое создание контента. Более быстрые кампании. Более быстрая локализация. Но скорость — это только часть картины.
Сегодня маркетинговые команды испытывают давление, чтобы обеспечить релевантность повсюду, по большему количеству каналов, в большем количестве регионов и на большем количестве языков, чем когда-либо прежде. Исследования внимания и потребления медиа-контента постоянно показывают, что аудитория взаимодействует с контентом в короткие, фрагментированные моменты.[2] Они ожидают, что сообщения будут актуальными, контекстуальными и культурно знакомыми.
В то же время доверие к СМИ снижается, особенно в связи с тем, что аудитория считает цифровой контент менее репрезентативным и менее достоверным.[4] Аудитория все более чувствительна к контенту, который кажется ей общим, непоследовательным или не связанным с местным контекстом. Современные бренды сталкиваются с трудностями при масштабировании контента без потери достоверности.
88%
of consumers say a video must grab them in 30 seconds or less.
Старые производственные модели не работают, потому что поздняя локализация заставляет команды жертвовать скоростью ради качества. Контент либо поставляется быстро, но выглядит общим, либо тщательно адаптируется, но поступает слишком поздно.
Рабочие процессы с использованием искусственного интеллекта позволяют найти другой компромисс, обеспечивая более быстрое производство без ущерба для релевантности или согласованности на разных рынках.[5]
Это согласуется с результатами исследований в области образовательных медиа, в ходе которых было показано, что видеоконтент, созданный с помощью ИИ, по эффективности обучения не уступает традиционным видеозаписям, что позволяет предположить, что медиа, созданные с помощью ИИ, могут соответствовать ожиданиям в отношении качества, если они разработаны тщательно.[6]
Мультимодальность становится мультирыночной
Использование искусственного интеллекта в медиа-производстве означает, что создание контента в нескольких форматах (мультимодальный) легко приводит к его распространению на нескольких рынках (мультирыночный).
Когда текст, изображения, аудио и видео создаются на основе общей платформы, они имеют единую терминологию, тон и смысл. Когда локализация встроена в этот же рабочий процесс, контент можно адаптировать для разных языков и регионов без необходимости начинать процесс с нуля.
Это важно, потому что от глобальных маркетинговых команд требуется не просто «делать больше». Как отметил ДиНикола в FutureWeek, от них требуют большего везде — и зачастую с меньшими ресурсами.
Вместо одного адаптированного флагманского актива команды могут разрабатывать кампании, которые по умолчанию являются глобальными. Это гарантирует, что каждый рынок получает целенаправленный, а не второстепенный контент, что позволяет синхронизировать запуск всех каналов.
Операционные изменения за кулисами
ИИ выходит за рамки простой помощи в выполнении задач и переходит к управлению связанными рабочими процессами. Системы теперь могут использовать идеи, применять правила бренда и накопленные знания, а также генерировать скоординированные результаты в различных форматах и на разных языках.
Это переносит участие человека с уровня исполнения на уровень стратегии. Маркетинговые команды сосредотачиваются на стратегии, формировании сообщений и контроле качества, экономя время на ручной переработке, конверсии и локализации методом копирования-вставки. ИИ обрабатывает повторяющиеся операции, а результаты постоянно уточняются с помощью обратной связи от человека.
Эта возможность кардинально меняет ограничения рабочего дня. Как отмечает ДиНикола, это изменение выходит за рамки простой автоматизации задач; оно освобождает команды от жестких графиков, которые были раньше:
ИИ делает распределенную работу более масштабируемой и эффективной, независимо от того, работает ли компания в очном, гибридном или удаленном режиме. В отличие от человеческих коллег, которые обычно работают в установленные часы, ИИ работает круглосуточно, помогая командам продвигать проекты, не полагаясь на встречи в режиме реального времени или физическую близость».
Николь ДиНикола
Вице-президент по маркетингу, Smartcat
Где пригодится Smartcat Media Agent
Smartcat Media Agent решает задачу унифицированного создания, перевода и локализации медиаконтента. Вместо отдельных этапов он работает как единый рабочий процесс, применяя голос бренда, терминологию и контекст рынка для одновременного создания и адаптации контента в различных форматах и языках.
Для маркетинговых лидов это означает более быстрое и масштабируемое производство медиа-контента, устранение узких мест в последующих этапах и возможность планирования кампаний без ограничений.
Эти ограничения часто включают часовые пояса и доступность, которые ИИ эффективно устраняет.
В Smartcat мы видим, как клиенты используют ИИ для устранения задержек, которые раньше требовали личных встреч, ручной передачи данных или тщательно скоординированных графиков, — делится Николь. — Внедрение ИИ позволяет все большему количеству компаний переходить на гибкий график работы без ущерба для скорости или качества.
Николь ДиНикола
Вице-президент по маркетингу, Smartcat
Переосмысление производства медиа-контента для следующего этапа маркетинга
Искусственный интеллект меняет структуру медиапроизводства. По мере стирания границ между форматами и рынками успешные команды будут перестраивать рабочие процессы, чтобы обеспечить бесперебойный, основанный на интеллекте поток контента по каналам и регионам, заменив ручную передачу данных. Это позволит не только быстрее создавать контент, но и привлекать аудиторию там и тогда, где это важно.
Источники
FutureWeek. Haththotuwa,Serena. Как ИИ делает медиа мультимодальными? Мнение лидеров. 21 октября 2025 г. https://futureweek.com/how-is-ai-making-media-multimodal-leaders-weigh-in/
Clutch. Создание в экономике внимания: у вас есть 30 секунд или вы провалитесь. Обновлено 11 декабря 2025 г. https://clutch.co/resources/attention-economy-2025
Clutch. Выигрышные микромоменты: контекст в видео-взаимодействии. Обновлено 11 декабря 2025 г. https://clutch.co/resources/micro-moments
Happer, C. Что десятилетие исследований показывает о том, почему люди не доверяют СМИ в цифровую эпоху. The Conversation, 14 ноября 2025 г. https://theconversation.com/what-a-decade-of-research-reveals-about-why-people-dont-trust-media-in-the-digital-age-264222
Гавран, И., Гончарук, С., Михалов, В., Степаненко, К., & Цимох, Н. Влияние искусственного интеллекта на производство и редактирование аудиовизуального контента. De Gruyter, 2025. https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/pdtc-2025-0022/html
Xu, T. et al. От записанных к сгенерированным ИИ обучающим видео: сравнение результатов обучения и опыта. British Journal of Educational Technology, 2025. https://www.tiffin.edu/wp-content/uploads/Article-From-Recording-to-AI-Instructional-Video.pdf
