1. Название учебной программыГенерация контента и СММ с помощью искусственного интеллекта (ИИ)
2. Направление и группа учебной программыНАПРАВЛЕНИЕ ОБУЧЕНИЯ: Междисциплинарное направление в области маркетинга, коммуникаций и
информационных технологий.
ГРУППА УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ: Digital-маркетинг, SMM и AI-интеграция.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ: ИИ-инструменты для генерации контента, стратегии
социальных сетей, автоматизация маркетинговых кампаний, аналитика и оптимизация.
3. Цель и результаты обученияЦЕЛЬ: Сформировать у участников навыки профессионального управления социальными сетями и создания
контента с помощью ИИ, превратив их в эффективных digital-маркетологов, способных генерировать
качественный контент и автоматизировать маркетинговые процессы.
РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ: по окончании курса студент:
- Разрабатывает стратегию SMM с использованием ИИ — анализирует аудиторию, конкурентов тренды с помощью AI-инструментов для создания эффективного плана присутствия в соцсетях.
- Генерирует текстовый контент — создает статьи, посты, описания и тексты для маркетинговых кампаний с помощью больших языковых моделей.
- Создает визуальный контент — использует генераторы изображений и видео на базе ИИ для производства привлекательных визуалов.
- Автоматизирует публикацию и взаимодействие — настраивает системы автоматического постинга, рекпостинга и анализа вовлеченности.
- Интегрирует AI-сервисы — строит автоматизированные цепочки для генерации и публикации контента, соединяя планировщики, большие языковые модели и генераторы изображений.`
4. Целевая группа и условия для начала обученияЦЕЛЕВАЯ ГРУППА: Бизнесмены, маркетологи, SMM-специалисты, предприниматели и все, кто хочет освоить современные технологии генерации контента и автоматизации маркетинга с помощью ИИ.
УСЛОВИЯ ДЛЯ НАЧАЛА ОБУЧЕНИЯ: Среднее образование, уверенное владение компьютером и социальными сетями. Опыт в маркетинге приветствуется, но не обязателен.
5. Объем, структура, среда и средства обученияОБЪЕМ И СТРУКТУРА ОБУЧЕНИЯ: Общий объем курса — 120 академических часов. 40 ак. часов — Контактное обучение (лекции и практики). 40 ак. часов — Самостоятельная работа над еженедельными микро-проектами. 40 ак. часов — Онлайн-разбор проектов и углубленное изучение.
СРЕДА И СРЕДСТВА ОБУЧЕНИЯ: Обучение проходит в современных аудиториях и/или онлайн. Каждому студенту предоставляется доступ к API больших языковых моделей (LLM) и собственному виртуальному серверу (VPS) на время обучения. Студентам необходимо иметь собственный ноутбук для работы в классе и дома.
6. Описание учебного процессаМодуль 1: Основы ИИ для цифрового маркетинга
Содержание обучения и учебные материалы:
– Теория (контактное обучение): Введение в ИИ, ML и LLM для маркетинга. Как нейросети могут помогать в анализе аудитории и генерации идей. Установка и настройка AI-инструментов (ChatGPT, DALL-E и др.).
– Самостоятельная работа (микро-проект): “AI-Анализ бренда”. Используя LLM,
проанализировать профиль конкурента в соцсетях и сформулировать 5 стратегических преимуществ вашего бренда.
– Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Промпт-инжиниринг для маркетингового анализа. Учимся задавать правильные вопросы ИИ для глубокого понимания рынка.
Методы обучения: Интерактивная лекция, демонстрация инструментов, анализ примеров, практикум по промпт-инжинирингу.
Модуль 2: Контент-план и генерация идей
Содержание обучения и учебные материалы:
– Теория (контактное обучение): Основы SMM-стратегии. УТП, анализ конкурентов, сегментация, типизация болей клиентов. Использование ИИ для системного анализа, генерации идей и контент планов.
– Самостоятельная работа (микро-проект): “Мозговой штурм с ИИ”. Создать календарь контента на месяц с помощью LLM для выбранной ниши (здоровье, бизнес, технологии и т.д.).
– Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Оптимизация промптов для креативных задач. Практикум по генерации уникальных идей.
– Методы обучения: Групповые упражнения, практическая работа с AI, анализ сгенерированного
контента.
Модуль 3: Генерация текстового контента
Содержание обучения и учебные материалы:
– Теория (контактное обучение): Стилистика контента для социальных сетей. Использование LLM для создания постов, описаний и статей. Приемы работы для эффективной генерации текстового контента.
– Самостоятельная работа (микро-проект): “Контент-фабрика”. Сгенерировать серию постов для Instagram (5 постов) по заданной теме с помощью ИИ и адаптировать их под платформу.
– Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Учимся задавать параметры стиля и тона.
– Методы обучения: Практическая генерация контента, peer-review, рерайтинг AI-текстов.
Модуль 4: Визуальный контент с помощью ИИ
Содержание обучения и учебные материалы:
– Теория (контактное обучение): AI-инструменты для генерации изображений (Midjourney, Gemini). Создание видео-конетента - Sora, Veo3.
– Самостоятельная работа (микро-проект): “Visual Story”. Создать серию изображений и Reels для Instagram по единой концепции с помощью ИИ-инструментов.
– Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Промпт-инжиниринг для визуального контента. Учимся создавать точные описания для нужных изображений.
– Методы обучения: Демонстрация инструментов, практическая генерация, анализ визуального стиля.
Модуль 5: Оптимизация контента для конкретных платформ
Содержание обучения и учебные материалы:
– Теория (контактное обучение): Особенности разных социальных платформ (Instagram, LinkedIn, Facebook). Алгоритмы, аудитория, оптимальные форматы. Использование ИИ для адаптации контента.
– Самостоятельная работа (микро-проект): “Кроссплатформенный контент”. Адаптировать один пост для 4 разных платформ с помощью ИИ, учитывая специфику каждой.
– Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Анализ вовлеченности. Учимся оценивать эффективность контента на разных платформах.
– Методы обучения: Сравнительный анализ платформ, кросс-адаптация контента.
Модуль 6: Автоматизация SMM-процессов с n8n
Содержание обучения и учебные материалы:
– Теория (контактное обучение): Инструменты автоматизации (n8n). Что такое API и workflows простыми словами. Подключение соцсетей и создание автоматических цепочек для постинга.
– Самостоятельная работа (микро-проект): “Контент-конвейер”. Настроить workflow в n8n, который берет готовые посты из Google Sheets и автоматически публикует их по расписанию в 2-3 соцсети.
– Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Управление расписанием. Практикум по оптимизации timing и частоты публикаций для разных платформ.
– Методы обучения: Настройка automation-инструментов, тестирование workflows, работа с таблицами как с базой данных для контента.
Модуль 7: Генерации контента через API (голос, музыка, картинки, видео)
Содержание обучения и учебные материалы:
– Теория (контактное обучение): Введение в API: что это такое и как работает. Обзор API для генерации контента (текст-в-голос, генерация музыки, создание изображений, базовое видео).
– Самостоятельная работа (микро-проект): “Мультимедиа-пост”. С помощью API (например, ElevenLabs для голоса, GEMINI для изображений и т.д.) создать мультимедийный пост: текст + озвучка + картинка.
– Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Продвинутые API. Работа с несколькими API одновременно (создаем картинку, накладываем голос).
– Методы обучения: Демонстрация API, практическая работа с API, анализ результатов, peer-review.
Модуль 8: Вайб-кодинг: Автоматизация процесса генерации и монтажа контента
Содержание обучения и учебные материалы:
– Теория (контактное обучение): “Вайб-кодинг” как вершина автоматизации. Использование LLM для генерации команд для ffmpeg (как управлять видеомонтажом с помощью промптов).
Собираем все воедино: API + ffmpeg + n8n.
– Самостоятельная работа (микро-проект): “Автоматизированная контент-машина”. Создать полную систему:
1. Идея/Контент-план (Модуль 2).
2. Автоматическая генерация текста (LLM).
3. Генерация мультимедиа с помощью API (голос, картинка).
4. Создание видео с помощью вайб-кодинга (ffmpeg).
5. Автоматическая публикация в соцсети (n8n).
– Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Полная автоматизация: тонкая настройка системы. Как сделать контент “вечнозеленым” (автоматическая переработка контента).
– Методы обучения: Разбор кейсов, практика интеграции сервисов, проектная работа.
Модуль 9: Итоговый проект: Сборка MVP “AI-контент студии”
Содержание обучения и учебные материалы:
– Контактное обучение (воркшоп): Проектирование MVP. Выбор темы/бренда. Составление структуры контент-плана в Google Sheets. Проектирование архитектуры workflow в n8n для цепочки “Таблица -> языковя модель -> Генератор картинок -> Соцсеть”.
– Самостоятельная работа: Начало сборки своего MVP-проекта на основе знаний из Модулей 1-7. Настройка таблиц, написание промптов, создание workflow в n8n.
– Методы обучения: Проектный воркшоп, индивидуальные консультации с преподавателем.
Модуль 10: Финал: Защита MVP и демонстрация проекта
Содержание обучения и учебные материалы:
– Самостоятельная работа: Завершение разработки, отладка и тестирование MVP. Подготовка к живой демонстрации.
– Защита проектов (Live-демо): Студент демонстрирует работающую систему уровня MVP.
• Показывает контент-план в Google Sheets.
• Запускает workflow в n8n.
• Показывает сгенерированный пост с картинкой в выбранной соцсети.
– Условия “зачета”: Успешная демонстрация работающего MVP.
– Продвинутый уровень (необязательно): Студенты, которые хотят получить “дополнительные баллы” для портфолио, могут по желанию интегрировать в свой проект элементы из Модуля 8 (генерация видео, голоса) или другие функции.
– Методы обучения: Публичная защита в формате питча, экспертная оценка.
7. Оценивание, или условия завершения обученияОбучение считается завершенным, если студент:
* Присутствовал минимум на 80% занятий.
* Успешно выполнил все еженедельные микро-проекты.
* Разработал и успешно защитил итоговый проект.
Оценка проводится по принципу «зачет/незачет».
8. Выдаваемые документыСтуденту, освоившему учебную программу и прошедшему оценивание, выдается сертификат об окончании.
Студенту, не прошедшему оценивание, выдается справка об участии в курсе.
9. Квалификация преподавателяПреподаватель обладает практическим опытом в ведении социальных сетей для бизнеса, глубокими знаниями современных AI-инструментов для генерации контента и аналитики, опытом автоматизации маркетинговых процессов и преподавания цифрового маркетинга.
