Авито тестирует ТВ-ролики до съёмок. Что взять продюсеру

Ролика ещё нет, есть только прототип, а аналитики Авито уже прогнозируют, как он сработает на ТВ. Команда аналитики медиа-маркетинга собрала систему GenAI Pretest, о ней на Хабре рассказал Андрей Корнеев. Тестирование креативов здесь идёт без дорогих фокус-групп и долгих панельных исследований: нейронки рисуют реалистичный видеопрототип, а ML-модель прогнозирует бизнес-метрики. Я бы смотрел на это как на страховку для бюджета: слабую гипотезу можно отсеять до того, как продюсер подпишет смету на съёмки и аренду техники.

Как устроено тестирование креативов на прототипе

У классических пре-тестов есть слабое место: люди плохо оценивают черновики. Показываете фокус-группе раскадровку или аниматик – респонденты занижают оценки, потому что не могут вообразить финальную картинку. Отличная идея улетает в корзину, а посредственная, но понятная идёт в продакшен. Любой продюсер знал такую историю: смелый визуальный стиль на стадии эскизов защитить перед клиентом трудно.

В Авито соединили генерацию и предиктивную аналитику. Идею превращают в фотореалистичный прототип: ключевые кадры делают в Midjourney, анимируют в Runway или Luma, голос берут из ElevenLabs, а потом монтируют черновой ролик. Выглядит почти как готовая реклама. Смысл в том, чтобы аудитория реагировала на сюжет, повороты и позиционирование бренда, а «плохая рисовка» аниматика не портила оценку.

Что модель говорит про ролик

Дальше работает предиктивная ML-модель. Она учится на исторических данных Авито: результаты прошлых кампаний, замеры Brand Lift, тесты реальных роликов. Модель смотрит на видеоряд, структуру сценария и бренд-атрибуцию, а потом прогнозирует эффективность ТВ-рекламы.

Оценивает она запоминаемость марки (Brand Link), общую привлекательность (Likeability) и ключевое сообщение. Общей оценкой дело не ограничивается: ролик раскладывается посекундно, с плотностью брендинга, удержанием внимания и считываемостью сообщения. Модель подсвечивает проблемные места. Например, логотип появился слишком поздно или внимание уехало со смысла на второстепенные детали. Продюсер правит сценарий ещё на бумаге и расставляет акценты в генеративном прототипе до выезда на площадку.

Есть оговорка. Модель обучена на данных Авито, и честно, не знаю, как она поведёт себя на чужом бренде без такой истории. Для агентства это вопрос к данным клиента, а не к самим нейросетям.

Режиссёры и операторы остаются в проекте. В продакшен приходит сценарий, который уже прошёл цифровую обкатку, и команда занимается картинкой, а маркетинговую базу ролика ей не приходится гадать. Клиент получает прогнозируемый результат, продакшен – концепцию, которую труднее развалить правками.

Что сделать на следующем проекте

• Спросите клиента, какие данные по прошлым роликам у него есть: Brand Lift, пре-тесты, результаты кампаний. Без этой базы прогнозировать нечего.
• Вместо раскадровки на питче покажите прототип: ключевые кадры, озвучка, черновой монтаж. Пусть клиент оценивает идею, а не качество рисунка.
• Заранее договоритесь о метриках: запоминаемость марки, привлекательность, ключевое сообщение. Пусть все знают, по чему будут судить ролик.
• Проверьте сценарий по секундам: когда появляется логотип, в какой момент звучит главное сообщение, где внимание может уйти в сторону.

Прототип не заменяет съёмку, он решает, какую съёмку вообще стоит заказывать.

Если вы хотите собрать такой процесс в своей команде, начинать лучше с прототипа и обучения людей, которые будут с ним работать. Как это устроено на практике, можно посмотреть на странице AI-консалтинг и обучение команд.