Контент под заказ: будущее персонализированных медиа

Введение. Массовая коммуникация переживает радикальные изменения: от эпохи, когда один и тот же контент транслировался на многомиллионную аудиторию, мы движемся к эре персонализированных медиа, где каждый потребитель получает контент «под себя». Крупнейшие технологические компании видят своё будущее именно в персонализации. Недавний анализ рынка отмечает, что такие гиганты, как Google, Meta, Amazon и Microsoft, активно инвестируют в инфраструктуру ради доминирования в будущем персонализированных медиа. Яркие примеры этого тренда мы наблюдаем уже сегодня: ленты TikTok и Instagram Reels подстраиваются под вкус каждого пользователя, а новые инструменты генеративного ИИ позволяют автоматически «собирать» контент под запрос клиента. В этой статье мы рассмотрим, почему кастомизация стала главным трендом коротких видео, как работают генеративные контент-пайплайны для создания персонализированных роликов, и где проходит граница между массовым и сугубо «моим» контентом.

Одной из причин стремительного взлёта TikTok стала тотальная персонализация ленты. В отличие от классических соцсетей, где контент показывается в основном на основе социального графа (т.е. ваших друзей/подписок), TikTok делает ставку на «контентный граф» интересов. Алгоритмы анализируют тысячи сигналов – от тематики и хештегов видео до того, как долго вы смотрите или листаете каждый ролик – чтобы предсказать, какой именно контент захочется посмотреть именно вам. В результате лента «For You» получается сверх-релевантной и затягивающей для каждого пользователя. Не зря аналитики отмечают, что без своего алгоритма TikTok потерял бы львиную долю привлекательности («TikTok без своего алгоритма — как Гарри Поттер без волшебной палочки» подчеркнул аналитик Forrester). Персонализированная под вкусы лента делает сервис буквально неотразимым: 31% взрослых интернет-пользователей в США признались, что считают TikTok «затягивающим» (самым увлекательным из всех соцсетей).

Другие платформы поспешили повторить успех персонализированных видео. Instagram и Facebook ввели формат Reels, напрямую конкурирующий с TikTok. Их ставка на алгоритмы оправдала себя: Reels сейчас – самый быстрорастущий формат Meta, причём пользователи пересылают и делятся этими роликами более 2 миллиардов раз в день (цифра удвоилась всего за полгода). Чтобы удержать внимание аудитории, Meta даже внедрила для Reels специальные настройки персонализации: кнопки «Показывать больше/меньше такого», объяснения, почему показан тот или иной ролик, и прочие инструменты тонкой настройки ленты. Эти шаги призваны сделать рекомендации ещё точнее и дать самим пользователям ощущение контроля над алгоритмом – во многом, чтобы приблизиться к знаменитой «магии» TikTok, чья система рекомендаций считается непревзойдённой.

Важно отметить, что кастомизация контента проявляется не только в самих алгоритмах рекомендаций, но и в подходах создателей. Тренды TikTok часто задают шаблон, который каждый автор переосмысливает под себя – будь то челлендж, фильтр или аудиотрек. Таким образом, массовый тренд «размножается» в тысячах кастомных вариаций: зритель видит то, что близко именно ему, а не просто одно и то же видео для всех. Персонализация стала своего рода новой нормой потребления: аудитория ожидает, что платформа будет «читать их мысли» и сразу показывать интересный контент. Это формирует новую повестку для бизнеса: быть релевантным для каждого, а не только «попасть в средний вкус».

Если алгоритмы вроде TikTok подстраивают доставку контента под интересы пользователя, то следующий шаг – подстраивать сам контент под аудиторию с самого момента создания. Здесь на сцену выходят генеративные контент-пайплайны – автоматизированные системы, которые позволяют на основе одной идеи или заявки создавать множество вариаций медиа-контента под разные запросы. Другими словами, можно заказать контент «на выходе» сразу для нескольких сегментов или даже для каждого индивидуально, затратив почти столько же усилий, сколько на создание одного оригинала.

Как это работает? Представим типичный генеративный пайплайн, в котором из одного брифа получается пять разных роликов. Например, компания хочет выпустить рекламное видео о новом продукте для разных аудиторий. Вместо того чтобы снимать пять отдельных роликов, она может воспользоваться ИИ-конвейером:

Такие генеративные системы уже не фантастика, а реальность. К примеру, платформа Gan.ai позволяет на основе одной записанной видеосцены автоматически создавать тысячи уникальных клипов, подставляя вместо нейтральных элементов персональные данные зрителя – имя, название компании, даже изображение продукта. Этот принцип они метко называют «запиши один раз – персонализируй для каждого зрителя». То есть достаточно один раз снять базовое видео с универсальным сообщением, а дальше облачный ИИ-движок сгенерирует сколько угодно версий: каждому клиенту придёт ролик, где диктор обращается лично к нему по имени, показывает его компанию или регион на экране и т.д. – всё это без ручного монтажа для каждого случая. По сути, маркетолог может в пару кликов запустить кампанию из сотен видеопосланий, обращённых персонально, например, к каждому VIP-клиенту, но без необходимости записывать видео сотни раз.

Другой пример – использование ИИ-аватаров (виртуальных ведущих). Сервисы вроде Synthesia или D-ID позволяют задать текст, выбрать виртуального человека (или загрузить кастомный образ) и получить видео, где аватар говорит нужные слова на 120+ языках. Это значит, что контент легко локализуется и кастомизируется: один и тот же новостной сюжет можно автоматически озвучить разными языками и лицами для разных рынков, или же один образовательный ролик представить с различными «преподавателями» под предпочтения разных студентов (например, меняя пол, возраст или стиль подачи спикера). Генеративный ИИ выступает как «фабрика контента», способная на лету менять персонажей, стиль анимации, фон и другие параметры. Если TikTok персонализирует ленту из существующих видео, то генеративные технологии обещают персонализировать создание самих видео по требованию.

Заметим, что кастомизация контента таким способом полезна не только для рекламы. Крупные издатели и медиа тоже экспериментируют с автоматической сборкой новостей или сюжетов под интересы пользователя. В перспективе можно вообразить, например, персонализированный мультфильм, где главный герой внешне похож на самого ребёнка-зрителя, или персонализированный выпуск новостей, где акценты сделаны на тех темах, что вам важны. Уже сегодня некоторые СМИ тестируют авто-генерацию новостных сводок с разными ведущими (вплоть до того, что каждый подписчик теоретически мог бы получать выпуск с ведущим определённого пола или возраста, если выяснится, что такому подписчику комфортнее воспринимать информацию). Таким образом, «массовое производство» контента превращается в массовую же персонализацию.

Чтобы лучше понять ценность такого подхода, представим упрощённый сценарий. Допустим, бренд снял базовый видеоролик о новом продукте. Вариант 1: ролик показывают без изменений всем и сразу – тогда часть аудитории найдёт его интересным, но многим он может «не зайти» из-за стиля или языка. Вариант 2: на основе оригинала создаются три версии, каждая ориентирована на свою аудиторию:

Все три видео рассказывают про один и тот же продукт, но «разным языком» для каждой группы. В результате каждый сегмент зрителей видит наиболее близкую для себя версию рекламы, хотя продукт один. Практика показывает, что такой подход заметно повышает вовлечённость по сравнению с универсальным роликом. Более того, благодаря современным инструментам, подобные вариации можно получить почти автоматически (например, заменой текста и некоторых элементов видео в генеративной программе), что делает методику масштабируемой. Фактически, один ролик разлетается в несколько – и каждый зритель чувствует, что контент сделан «для него».

Подобные персонализированные кампании уже демонстрируют впечатляющие результаты на практике. Ниже несколько реальных примеров, показывающих насколько возрастает вовлечённость при использовании персонализированного видео и рекламы:

Эти кейсы наглядно подтверждают: чем более личным и релевантным ощущается контент, тем выше вовлечённость. Пользователи охотнее кликают, смотрят дольше и совершают целевые действия, когда видят, что сообщение «для них». В современном информационном шуме персонализация стала тем самым способом пробиться через фильтр невнимательности: контент, отражающий индивидуальность зрителя, имеет преимущество перед обезличенным.

Стремительный прогресс в персонализации порождает вопрос: не исчезнет ли в будущем «массовый» контент как явление, уступив место полностью индивидуализированному? Уже сейчас можно сказать, что грань между массовым и персональным контентом размывается. Компании пытаются реализовать масштабную персонализацию, то есть дать индивидуальные предложения каждому, но делать это в масштабах миллионов пользователей. Аналитики называют это переходом «от массового производства к массовой персонализации». В маркетинге такая стратегия сулит взаимную выгоду: бизнес растит лояльность и продажи, а потребитель получает ощущение, будто продукт или контент сделаны «на заказ» именно для него. По оценкам Technavio, тренд массовой персонализации будет расти ~на 14% в год в ближайшие годы, охватывая всё новые отрасли.

Полностью отказаться от «массовости» в медиа вряд ли возможно. Массовый контент создаёт общий информационный фон и культурные коды, которые разделяются обществом. Например, крупные спортивные события или премьеры фильмов – это массовый контент, объединяющий аудиторию в единый момент. Персонализированные ленты могут выдавать каждому свою версию новостной картины, но общество всё равно нуждается в некотором общем поле информации. Вопрос – сколько свободы мы дадим алгоритмам дробить это поле на индивидуальные пузыри.

Важно понимать, что чрезмерная персонализация несёт и риски. Один из них – эффект фильтрующего пузыря: когда человек видит только то, что ему и так близко, он оказывается в изолированном информационном пространстве, не разделяемом с другими. Eli Pariser, изучивший это явление, описал filter bubble как «персональное пространство каждого, не доступное другим, заполненное привычными и нравящимися ему вещами». Алгоритмы отсекают «ненужное» по их мнению – а в итоге у двух людей практически нет общего контента, которым они могут поделиться друг с другом. Полностью персонализированная медиасреда может усилить эффект эхо-камер, когда мы перестаём сталкиваться с альтернативными мнениями или случайными открытиями. Это крайность, которой индустрия старается избежать, сохраняя баланс между персональным удобством и разнообразием контента.

Граница между «массовым» и «моим» контентом сегодня подвижна. С одной стороны, даже массовые платформы внедряют персонализацию на всех уровнях. Например, в каждом аккаунте Netflix – свой Netflix: сервис знаменит тем, что с помощью ИИ тонко подстраивает каталог под вкусы (вплоть до того, что каждый раз при входе пользователь видит новую подборку фильмов и даже обложки-миниатюры к ним переставлены так, чтобы подчеркнуть именно те элементы, которые понравятся этому зрителю). С другой стороны, контент, созданный для миллионов, никуда не денется – просто теперь он будет доставляться в миллионы уникальных «обёрток». Вероятно, будущее медиа – это массовость через призму персонализации: когда есть бескрайний океан контента для всех, но из него для каждого вычерпывается своя, персонально смешанная «чаша».

Вывод. Контент под заказ уже перестаёт быть нишевым аттракционом и становится новым стандартом. Персонализированные рекомендации сделали TikTok и Reels сверхпопулярными, а генеративные технологии обещают поднять планку ещё выше – когда не только отбор, но и создание контента становится адресным. Между полностью массовым и полностью индивидуальным формируется золотая середина: масштабная персонализация, при которой бренды и медиа говорят с каждым на его языке, но всё же сохраняют общие сюжеты и смыслы. Для профессионалов медиа и маркетинга это означает необходимость осваивать новые инструменты (алгоритмы, ИИ-платформы) и переосмысливать подход к творчеству – думать не о среднем зрителе, а одновременно о каждом. И хотя полная индивидуализация контента таит вызовы (от технических до социальных), одно ясно уже сейчас: будущее медиапотребления будет строиться вокруг личности. Контент, который кажется «моим», неизбежно выиграет конкуренцию у контента «для всех и для никого». И те, кто первыми научатся доставлять такой персональный опыт качественно и этично, станут лидерами новой медиаэры.