Разработка автоматизированной фабрики контента для социальных сетей

Цель проекта - не просто создание контента, а построение самовоспроизводящейся и самообучающейся системы (контент-завода) для производства вирусного видеоконтента в нише товаров для растениеводства.

Основные задачи системы

1. Трендвотчинг (ядро системы)

• Автоматический мониторинг ведущих мировых и локальных аграрных и DIY-аккаунтов в социальных сетях.
• Анализ успешных форматов, тем и триггеров виральности.
• Результат: Автоматическая генерация идей для видео, основанных на актуальных трендах.

2. Автоматизированная фабрика контента

• Генерация сценариев: Использование AI на основе выявленных трендов и базы знаний о продукте для создания черновиков роликов.
• Создание видео: Автоматическая генерация визуала - синтез речи, AI-аватары, работа со стоковыми материалами и монтаж.
• Адаптация: Автоматическая подгонка одного исходного ролика под форматы всех платформ (вертикальное видео, шортс, сторис).

3. Аналитика и масштабирование

• Автоматический сбор метрик по опубликованному контенту.
• Выявление самых эффективных гипотез и форматов на основе данных.
• Автоматическое увеличение производства контента по успешным шаблонам.

Требования к предложению

В ответе необходимо предоставить не просто список технологий, а четкий рабочий процесс (флоу) всей системы от отслеживания трендов до публикации и анализа. Требуется описание архитектуры: какие инструменты (например, Python, Make/Zapier, GPT-4, Heygen/InVideo и другие) и как будут связаны между собой для максимальной минимизации ручного труда.

Ключевая цель - создание самовоспроизводящейся и самообучающейся машины по производству контента.