Инсайты, обновления и заметки от Uni Dragons Media.
Как CapCut, Fetra AI и Xelta.ai объединяют AI-монтаж, клиппинг и локализацию видео. Практика для контент-команд: выбор, воркфлоу, говернанс.
Как контент-команды выстраивают мульти-модельный стек AI-видео: выбор между MiniMax H3, Grok Imagine и Veo 3.1 Lite для рекламы, e-commerce и шортсов.
Как диалоговое редактирование видео в Gemini Omni и Veo 3 меняет продакшн-воркфлоу: итеративные правки, сохранение контекста сцены, интеграция в контент-конвейер.
Как мультимодальный AI связывает текст, изображение и видео в единый конвейер. Практика image-to-image, видеорестайлинга и контроля для контент-команд.
Как переход AI-видео от коротких склеек к длинным консистентным сценам меняет воркфлоу контент-команд: раскадровка, генерация, монтаж, локализация и дистрибуция.
Как MCP-коннекторы позволяют редакциям делать контент запрашиваемым в Claude и ChatGPT. Практика создания publisher-API для AI-дистрибуции.
Почему LLM-трафик конвертируется в 8 раз лучше органики, и как редакциям перестроить контент-стратегию на bottom-of-funnel материалы для AI-ответов.
Как контент-командам встраивать proof points, экспертные сигналы и дифференциацию в длинный контент для цитируемости в AI-ответчиках. Фреймворк аудита брендовых сигналов.
Как контент-командам построить RAG-прототип на открытых LLM для симуляции генеративного поиска и измерения цитируемости без внешних инструментов.
Разбор реальных вакансий AI-редакторов: почему правка одной сгенерированной статьи занимает 5–6 часов, какие этапы входят в цикл и как оптимизировать редактурный конвейер.