Sora и другие генераторы видео с помощью ИИ доказывают свою ценность, когда вы измеряете стоимость и время на один пригодный к использованию клип, а затем сравниваете, как эти клипы работают в рекламе и социальных лентах по сравнению с видео, произведенным традиционным способом. Подсчет сгенерированных клипов бессмыслен. Важные цифры — это то, сколько клипов проходят проверку, сколько каждый из них стоил и смотрят ли их зрители и совершают ли они действия.
Sora от OpenAI, Veo от Google, Runway, Kling, Luma и Pika теперь могут создавать короткие, реалистичные или стилизованные клипы на основе текстовых или графических запросов. Маркетинговые команды тестируют их для социальной рекламы, тизеров продуктов и B-roll. Это руководство охватывает то, как оценивать эти тесты.
Что генерация видео с помощью ИИ делает хорошо сегодня?
Эти модели генерируют клипы от нескольких секунд до более длительной продолжительности в зависимости от инструмента и плана, с движением камеры, освещением и движением, описанными в запросе. Некоторые принимают эталонное изображение, что помогает поддерживать единообразие продукта или персонажа. Приложение Sora также добавило социальные функции и функции ремиксов; проверяйте текущие возможности, так как они быстро меняются.
Они полезны для кадров настроения, абстрактных фонов, создания сцен, концептуальных тестов и коротких социальных роликов. Они менее надежны для точных деталей продукта, читаемого текста на экране, рук, логотипов брендов и всего, что должно точно соответствовать реальному физическому предмету.
Какие производственные KPI вам следует отслеживать?
- Попытки генерации на один пригодный клип: сколько запросов и повторов потребовалось
- Коэффициент прохождения проверки: доля сгенерированных клипов, одобренных брендом и юридическим отделом
- Стоимость одной пригодной секунды: стоимость подписки или кредита плюс время персонала, деленное на одобренные секунды
- Время выполнения: часы от брифинга до одобренного клипа
- Время редактирования: минуты в редакторе для нарезки, цветокоррекции, добавления текста и звука
Попытки на один пригодный клип — это скрытые расходы. Если команде нужно 30 генераций, чтобы получить один клип без визуальных ошибок, кредиты и время суммируются, и сравнение с лицензией на стоковые кадры или короткой съемкой меняется.
Какие KPI эффективности показывают ценность для аудитории?
Как только клипы попадают в кампании, используйте собственные метрики платформ и сравнивайте их с вашим существующим видео на тех же местах размещения и аудиториях.
- Коэффициент вовлеченности (Hook rate): доля показов, которые смотрят первые 3 секунды (Meta сообщает о 3-секундных просмотрах видео)
- Коэффициент удержания: доля, достигшая 15 секунд или середины
- Коэффициент завершения на коротких местах размещения, таких как Reels, Shorts и TikTok
- Коэффициент кликабельности и стоимость клика
- Коэффициент конверсии и стоимость привлечения для группы объявлений
- Негативная обратная связь: скрытия, жалобы, комментарии, называющие рекламу поддельной или ИИ
Комментарии здесь важны. Аудитория замечает видео с ИИ, и некоторые реагируют плохо. Читайте выборку комментариев к каждой рекламе с ИИ в первые дни.
Как провести честный тест?
Поместите креативы, созданные ИИ, и обычные креативы в одну кампанию, с той же аудиторией, распределением бюджета и продолжительностью. Инструмент A/B-тестирования Meta и функция сплит-тестирования TikTok справляются с механикой. Меняйте только креатив. Запускайте до тех пор, пока у каждого варианта не будет достаточно конверсий для сравнения, а не просто несколько дней кликов.
Один выигрышный клип мало что доказывает. Запустите несколько пар по разным продуктам или углам, прежде чем принимать политику.
Как насчет безопасности бренда и раскрытия информации?
Сгенерированное видео может содержать непреднамеренные элементы: логотип, похожий на другой бренд, лицо, похожее на реального человека, искаженный текст. Проверяйте каждый кадр в полном разрешении перед публикацией.
- Проверяйте на сходство с реальными людьми и товарными знаками
- Соблюдайте правила платформы по маркировке контента, созданного ИИ; TikTok, YouTube и Meta имеют требования к раскрытию информации для реалистичных синтетических медиа
- Сохраняйте учетные данные контента C2PA там, где инструмент их добавляет; Sora и другие инструменты прикрепляют метаданные происхождения
- Не используйте сгенерированные кадры для демонстрации функций продукта, которых нет у реального продукта
Рекламное законодательство на многих рынках относится к вводящим в заблуждение визуальным эффектам одинаково, независимо от того, как они были сделаны. Если клип ИИ показывает результат, который продукт не дает, претензия остается за вами.
Создание дашборда
Достаточно отчета Looker Studio, подпитываемого данными Meta, TikTok и Google Ads, а также производственного листа. Помечайте каждый креатив его источником (ИИ, съемка, сток, UGC) в названии объявления, чтобы вы могли фильтровать по источнику без ручной сортировки.
Показывайте производственные затраты на одну пригодную секунду и метрики эффективности рядом по источникам. Решение, которое вы хотите поддержать, простое: для каких видов видео генерация ИИ дает равные или лучшие результаты при меньших затратах, а для каких — нет.
Как Alien Road применяет генерацию видео с помощью ИИ
В типичном проекте наша команда начинает с сортировки потребностей клиента в видео по категориям: демонстрации продуктов, отзывы, имиджевые ролики, короткие социальные хуки, B-roll. Генерация ИИ тестируется только там, где она может правдоподобно работать, обычно это имиджевые ролики, хуки и B-roll, в то время как демонстрации продуктов остаются с реальными кадрами.
Мы пишем запросы на основе списка кадров, регистрируем каждую попытку генерации и проводим проверку бренда и покадровую проверку перед редактированием. Клипы попадают в сплит-тесты против существующих креативов с именованием, которое отмечает источник. Отчетность показывает стоимость одной пригодной секунды и эффективность рекламы по источникам, с отмеченными комментариями, чтобы клиент мог видеть, где видео с ИИ заслуживает своего места, а где нет.
Распространенные ошибки измерения
- Подсчет кредитов, но не часов персонала, потраченных на запросы и проверку
- Сравнение клипа ИИ в новой кампании со старым видео в зрелой
- Игнорирование негативных комментариев, потому что коэффициент кликабельности выглядел хорошо
- Тестирование одного клипа и обобщение на каждый формат видео
Кто должен принимать решение о видео с ИИ?
Производство, перформанс-маркетинг и бренд — все имеют свою долю. Производство видит затраты и время, перформанс видит рекламные метрики, бренд видит риск. Назначьте одного человека ответственным за план тестирования и окончательную рекомендацию, а двое других подписывают свою часть. Без единого владельца результаты, как правило, читаются каждой командой по-разному, и никакая политика не пишется.
С чего начать на этой неделе
Выберите одну повторяющуюся потребность в видео, например, 6-секундные хуки для рекламы продуктов. Сгенерируйте пять кандидатов, запишите, сколько попыток потребовалось каждому и сколько длились проверка и редактирование, затем запустите два лучших против вашего текущего лучшего хука в сплит-тесте. Через две недели у вас будет как цифра затрат, так и цифра эффективности, что и нужно для любого решения.
Читайте далее: Производство видео · Маркетинг с ИИ