Как наладить стабильный контент-процесс, который приносит 10M+ просмотров каждый месяц

Сегодня встретился в Варшаве с другом Серёжей, обсуждали, как они выстраивают маркетинг в своем проекте, делая миллионы просмотров стабильно, тратя на это $3–4k в месяц. Я решил сделать выжимку нашего разговора и выдать ее в формате поста с самым главным для вас.

Он создавал MUBR — музыкальную соцсеть для американских тинейджеров (500M+ просмотров в TikTok, 3M пользователей, экзит.)

Сейчас Серёжа делает Lovon — AI Therapist, привлек $850k, и его команда стабильно делает 8–10M просмотров в месяц, тратя всего $3–4k на весь контент-отдел.

Мы подробно разобрали, как именно устроен их процесс — и почему он до сих пор работает, несмотря на то, что весь рынок вокруг взорвался AI-контентом.

1. Всё начинается с трендвотчинга — фундамент, без которого ничего не взлетит

Команда анализирует свежие ролики по нише: смотрит форматы, ER, хуки, длину, сценарий, CTA и общую структуру повествования.

В итоге получается большая база актуальных паттернов. И тут важно понимать контекст аудитории и держать фокус именно на виральности — искать только те ролики, которые прямо сейчас хорошо разлетаются.

Они должны быть свежими, не старше месяца. Если тренду уже больше, то смело можно про него забыть, он своё отжил.

2. Отбор и адаптация форматов — максимум прагматичности, минимум творчества

Когда база собрана, начинается фильтрация.
Важно не придумать «что-то своё», а найти формат, который стабильно работает сейчас.

Формат — это короткий и понятный нарратив, который может легко стать вирусным. Например, как у ребят в формате, что я добавлю ссылочкой: простой психологический тест с картинкой, где зритель выбирает вариант и в конце получает разбор.

Серёжа говорит:
«На старте копируешь один в один. Улучшать можно только то, что уже доказало свою работоспособность».

3. Масштабные тесты — превращаем гипотезы в статистику

У ребят 10 аккаунтов, каждый публикует по 3 видео в день.
Формат, который показывал себя хорошо один раз, может не сработать снова — поэтому тесты идут непрерывно.

4. Оптимизация под конверсию — самая сложная часть процесса

Просмотры ≠ рост продукта.
И их команда сейчас как раз решает задачу нахождения формата, который одновременно: удерживает внимание, масштабируется и конвертит в установки.

Из просмотра конверсия примерно 0.1–1% в установку приложения, то есть с 10 миллионов просмотров это выходит примерно 10–100 тысяч установок. Дальше по рынку покупают около 2–5% пользователей, так что в итоге это примерно 200–5000 продаж, уже в зависимости от того, как настроена монетизация.

5. Производство, стоимость и команда — почему у них так дёшево
Контент на 10 миллионов просмотров в месяц стоит им всего $3–4k.

Причина проста:
- чёткие процессы
- отсутствие хаотичных тестов
- никакого «креативного хаоса»
- понимание, что работает
- маленькая, но очень сфокусированная команда

6. Техническая сторона: аккаунты, прогрев, качество

Это тот слой, который многие игнорируют, но который напрямую решает, полетит контент или нет.

Ключевые моменты:
- аккаунты с отлёжкой 1+ год
- американский номер (или номер другой нужной географии, всё зависит от того, где вы хотите получать показы)
- небольшой прогрев при запуске
- высокое качество контента (особенно для США)
Даже при всём этом 10–20% аккаунтов всё равно отлетают. Это норма.

7. Почему нельзя пользоваться официальными API для постинга

Если постить через официальные API Meta/TikTok:
- алгоритм видит «нечеловеческую активность»
- охваты падают
- начинается теневой бан

Серёжа говорит очень честно:
«Раньше наше преимущество было в том, что мы дешево и быстро делали много контента руками.
Теперь это делает AI — ещё быстрее и дешевле».

Но проблема в другом: 99% людей используют AI без данных. Они генерят красивый контент, который не привязан:
- ни к трендам,
- ни к форматам,
- ни к поведению алгоритма,
- ни к реальной конверсии.

AI — это ускоритель, а не замена головы.
Подключать его можно только тогда, когда ты понимаешь, что именно нужно генерить.