К нам обратился крупный завод из бьюти-сферы с задачей:
«Хотим платформу, которая будет находить бьюти-блогеров, отслеживать упоминания наших конкурентов и помогать нам делать похожие видео, посты и карусели».
На старте звучало интересно, но очень размыто.
Детального ТЗ не было. Списка площадок не было. Критериев блогеров не было.
По сути, клиент хотел систему, которая будет постоянно отслеживать тренды в бьюти-нише, находить успешные публикации, понимать, где и как упоминаются конкуренты, а потом помогать маркетологам быстро превращать эти находки в собственные идеи для контента.
То есть не просто аналитику ради аналитики, а основу для контент-завода.
Чтобы команда могла не сидеть часами в соцсетях в поисках идей, а сразу видеть, что сейчас набирает просмотры, какие форматы цепляют аудиторию,
какие темы обсуждают блогеры, как конкуренты появляются в контенте, и что из этого можно адаптировать под свой бренд.
Почему мы не стали делать «сбор всего подряд»
В исходной формулировке клиент хотел, чтобы система собирала вообще все видео всех блогеров. Но такой подход быстро превращает проект в огромную техническую машину: много источников, постоянные обновления, большие объёмы данных, поддержка, хранение, ошибки, ограничения площадок.
И главное бизнесу на первом этапе это не нужно.
Клиенту была нужна не гигантская база всего интернета, а понятный инструмент для маркетинга - найти релевантный контент, увидеть тренды,
разобрать успешные публикации, получить идеи для своих роликов, постов и каруселей.
Поэтому мы предложили пойти не через «собираем всё», а через более практичный сценарий: взять доступные источники данных, подключить их через API, добавить фильтрацию, аналитику и AI-разбор.
Так задача стала намного понятнее.
Что мы быстро собрали для начала
Мы сделали не презентацию и не красивый макет в Figma, а рабочую платформу на реальных данных рынка клиента.
В неё можно было зайти, посмотреть публикации, отфильтровать блогеров, найти упоминания конкурентов и увидеть AI-разбор контента.
Это был первый прототип будущего контент-завода: система не просто показывает ссылки на видео, а помогает понять, почему этот контент работает и как на его основе сделать свой материал.
Что стало внутри готовой платформы
1. Мониторинг бьюти-блогеров и публикаций
Система отслеживала публикации бьюти-блогеров на YouTube, TikTok, Telegram и других площадках.
2. Поиск упоминаний конкурентов
Мы добавили поиск по конкурентам в заголовках, описаниях, подписях и расшифровках видео.
Это важно, потому что бренд может не быть указан в описании, но прозвучать внутри ролика.
3. Лента быстрорастущих публикаций
Отдельно сделали ленту публикаций, которые активно набирают просмотры.
Например, можно увидеть, какие видео выросли за последние 24 часа и какие темы начали быстро разгоняться.
Для маркетолога это очень полезно: не нужно вручную искать, что сейчас «залетает». Система сама поднимает наверх контент, который показывает резкий рост.
4. AI-разбор каждого видео
Для каждой публикации AI делал краткий разбор, а так же аналитические выводы:
- какой хук используется,
- какой формат у ролика,
- какой триггер заложен,
- на какую боль или желание аудитории он давит,
- почему видео могло набрать просмотры,
- как эту механику можно адаптировать под свой бренд.
5. Генерация идей для своего контента
На основе AI-разбора система формировала промт для нового материала.
Его можно было отредактировать и использовать дальше для сценария короткого видео, для поста, для карусели, для ролика с AI-аватаром, для публикации в Telegram.
Так аналитика сразу превращается в производство контента.
Это и есть логика контент-завода: не просто смотреть, что делают другие, а быстро превращать рыночные сигналы в свои публикации.
6. Адаптация под разные площадки
Одна и та же идея могла быть разложена под разные форматы.
Например, из одного разбора можно получить сценарий короткого видео, структуру карусели, текст для поста, короткий тезис для Telegram, промт для генерации ролика с AI-аватаром.
То есть команда получает не одну идею, а сразу несколько вариантов упаковки под разные каналы.
В итоге маркетолог заходит в систему, видит растущие публикации, смотрит AI-разбор, выбирает интересную механику и запускает её в работу для своего бренда.
Вывод
Контент-завод - это не просто «давайте генерировать больше постов».Чтобы он реально работал, команде нужно быстро понимать: что сейчас набирает просмотры, какие темы обсуждают в нише, какие форматы используют конкуренты, какие хуки цепляют аудиторию и как всё это быстро превратить в собственный контент.
Именно под это мы и собрали платформу. В одном месте команда видит растущий контент, упоминания конкурентов, AI-разбор роликов и готовые идеи для постов, каруселей или видео. Так контент-завод становится не бесконечной ручной работой, а удобной системой, где аналитика, идеи и производство контента связаны в одном процессе.
Если вы тоже хотите выстроить такой контент-завод для своего бизнеса - напишите, обсудим → @mpguide_team