Трендвотчинг (лум и чеклист по настройке на n8n)

Когда мы начали раздуплять процесс по созданию машинки контента, первой задачей было сделать так, чтобы команда могла автоматически получать данные по трендам в соц.сетках.

Потому что ключевое, что влияет на охваты в Instagram*, Titok, YouTube — попадаете ли вы в алгоритмы платформ. Если инста решает, что ваш контент хорош и интересен аудитории, то сам начинает его продвигать и показывать большему количеству людей.

Для этого мы внедрили процесс трендвотчинга — автоматически собираются самые залетевшие рилсы наших конкурентов, смежных конкурентов (*аккаунты на которые подписана ваша целевая аудитория) и лидеров трендов (*аккаунты из любых ниш, которые создают виральный контент и у кого нужно забирать лучшие практики)

Раз в неделю вы запускаете парсинг и получаете рилсы / посты / тиктоки (зависит от платформы, можно настроить на любую), которые набрали свыше 100 000 просмотров и адаптируете их под себя.

Раньше мы делали это вручную и это занимало больше 50 часов в неделю, а сейчас тратим всего 10 минут (да здравствует AI)

Чеклист по настройке:

I. Создаем список из аккаунтов, с которых будем делать трендвотчинг. Есть крутой лайфхак для этого: создать нулевой аккаунт в инсте и подписаться хотя бы на 10 людей в вашей тематике — так как аккаунт новый, Instagram* будет пытаться вам показывать больше подобного контента = лента рекомендаций становится бесконечным источником трендов под вашу нишу.

II. Нода (= автоматизированное действие в n8n) Loop over items - нужна, чтобы отправлять аккаунты в парсинг по одному, а не общим массивом.

III. Тула Apify — парсинг рилсов (Apify - маркетплейс с разными уже преднастроенными парсерами, у которых есть все необходимые API и разрешения, мы используем вот эту штуку — ссылка), на этом этапе забираем все ссылки и метрики видео, данные про количество просмотров, подписчиков, лайков, комментариев.

IV. Trascribe нода - нода Open AI. Транскрибируем сценарий видео в текст (нормально справляется с этой задачей 4o модель), чтобы далее можно было уже с другим агентом адаптировать сценарий под себя.

V. Hook detector
Выявляет первое предложение сценария - хук. Это самая важная часть видео, потому что в эти 3 секунды Instagram* или любая другая соцсеть определяет засчитывается ли это за просмотр.

IV. Сохраняем все данные в таблицу.
На основании каких данных принимать решение про то, какие видео забирать в производство?
- Соотношение количества просмотров к количеству подписчиков = чем меньше подписчиков и больше количество просмотров, тем более успешно видео
- ER (engagement rate) - соотношение количества лайков и комментариев к количеству просмотров, успешным считается ER 5-6%+
- Соотношение количества репостов по отношению к количеству просмотров

Записали для вас лум по базовой настройке такого сценария, забирайте по ссылке
Далее самые успешные видео можно автоматически анализировать с точки зрения визуала и монтажа с помощью в Gemini
И генерировать готовый сценарий под вас

А еще больше лайфхаков покажем в среду, 27 августа на вебинаре: Тренды маркетинга 2025.

Вы узнаете:
- Как генерить супер реалистичные креативы на VEO3 (и сократить сроки продакшена в 5 раз)
- Одну из трендовых и конверсионных воронок для продажи дорогих и сложных продуктов - Video Sales Letter
- Как собрать звездную команду маркетинга и какими скиллами должны обладать сейчас топовые маркетологи
- Три свежих AI-лайфхака, которые точно стоит попробовать в работе

Регистрируйтесь по ссылке, ребзя 💥