Создание контента давно стало стандартной частью работы бизнеса. И самый распространённый процесс выглядит так: смотришь на конкурентов, находишь, что у них работает, адаптируешь под себя. Я не считаю это полноценной стратегией — но это тот минимум, без которого тоже не обойтись.

Как это выглядит на практике? → ищешь аккаунты → листаешь, смотришь → записываешь что-то в заметки → через два часа закрываешь ноутбук — голова кипит, ясности нет

Почему это плохо работает

Всё очень банально — это человеческий фактор. Посмотреть и разобрать сотни видео на элементы — это вообще непросто.

Также по ходу просмотра мелкие и важные детали часто ускользают из сознания: открытые вопросы для удержания, смены контекста каждые 10–15 секунд и уйма других приёмов.

Вот пример из последнего проекта в нише ремонта (ссылка на проект в конце статьи). Я взял топовый ролик из выборки: 14,5 млн просмотров, Lift — 6,4x. Отправил на ИИ-анализ — и вот что вышло: → точная цифра в хуке → визуальный контраст в первом кадре → незакрытый вопрос на третьей секунде

И нашёл их не руками. (Выгрузка этого проекта — в конце статьи.)

Как это работает

Шаг 1 — Сбор всей базы

Программа синхронизирует все рилсы конкурентов за выбранный период и собирает метрики: просмотры, лайки, комментарии, шеры, вовлечённость. 300 рилсов — за час. Не выборка, а вся база. Это критично: при ручном просмотре ты видишь только то, что попалось в ленту, а не то, что реально существует.

Шаг 2 — Фильтрация через данные

Смотреть все 300 нет смысла. Я использую два показателя:

Prescore — оценка 0–100 на основе метрик. Отсекает середняков и даёт ориентир по абсолютным значениям.

Lift — во сколько раз ролик выбился относительно медианы своего аккаунта. Это важно: ролик на 50к просмотров у крупного аккаунта может быть провалом, а у небольшого блога — аномалией, которую нужно разбирать отдельно.

Два фильтра вместе убирают 95% лишней работы и оставляют только то, что реально заслуживает внимания.

Шаг 3 — ИИ-анализ смыслов

Отфильтрованные рилсы уходят на разбор. ИИ анализирует визуал первой секунды, смену планов и структуру по таймлайну. На выходе — не абстрактная оценка, а конкретные элементы: тип хука, визуальный якорь, точки потери внимания. То, что при ручном просмотре не вычленить даже за несколько часов.

Что это даёт на практике

Из тех 300 рилсов по ремонту один выбился с Lift 6,4x и 14,5 млн просмотров. ИИ отлично подсветил, что можно взять на вооружение из этого видео.

Именно в этом разница: «смотрел два часа и что-то почувствовал» → «вот три конкретные вещи, которые стоит проверить в своём контенте»

Честно напоследок

Этот инструмент — не замена мышлению. Контент всё равно делают люди :), и переменных в нём всегда много. Тренды меняются, аудитория меняется.

Инструмент даёт другое: правильные акценты. Что работало здесь, в этой нише, в этот период. Не ответ вместо тебя, а цифры и конкретные наблюдения, чтобы принять решение самому.

Если хотите попробовать на своей нише — напишите в лс или в комментарии. Разберём вместе.

Посмотреть выгрузку этого проекта в Notion https://www.notion.so/remont-34d219ea244b81d7a6f1dac3bab43bed?source=copy_link