Фабрика ИИ-контента с n8n [Product University]

Складчина: Фабрика ИИ-контента с n8n [Product University]

Вертикальные видео (Reels/TikTok/Shorts), статьи и ProgrammaticSEO, Faceless Youtube-каналы.
Автоматизация генерации контента в n8n.
8 недель практики. 20 шаблонов n8n
Программа курса. 8 мастер-классов = 8 проектов

Программа:

Неделя 1: Основы AI-контента, введение в n8n
Цель недели: Познакомить участников с основами генерации контента с помощью AI, базовыми принципами работы n8n и подготовить рабочее окружение для дальнейшей работы. Участники создадут свои первые простые сценарии автоматизации.
Примеры успешных кейсов использования AI в контент-маркетинге.
Введение в n8n — ваш центр управления автоматизацией. Что такое n8n и почему он является идеальным инструментом для создателей контента. Сравнение n8n с Zapier и Make. Преимущества self-hosting. Основные концепции: ноды, workflow, credentials, triggers, expressions. Обзор интерфейса n8n. Создание первого workflow.
Пошаговое руководство по установке n8n (локально и на сервере). Настройка основных credentials: OpenAI, Google Sheets, Telegram. Работа с переменными окружения и безопасность данных.
Задание недели: "AI-копирайтер". Создать workflow в n8n, который по запросу в Telegram генерирует ИИ-статьи из источников.

Неделя 2: SEO-контент и блогинг на автопилоте
Цель недели: Научить участников создавать и автоматизировать производство SEO-оптимизированного контента для блогов и сайтов. Участники создадут систему, которая генерирует статьи, подбирает ключевые слова и публикует их в WordPress-блог
Современное SEO и роль AI. Как AI меняет подходы к SEO: от исследования ключевых слов до создания контента. Понятия E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) и как AI-контент может им соответствовать.
Обзор инструментов для SEO-анализа и их интеграция с n8n (SEMrush, Ahrefs, Google Search Console). Архитектура фабрики SEO-контента в n8n.
Работа с Google SERP API для анализа конкурентов. Создание контент-брифов с помощью AI. Мульти-агентный подход: один AI-агент для структуры, второй для написания, третий для редактуры.
Работа с WordPress через n8n. Автоматическое добавление заголовков, мета-тегов, изображений и внутренних ссылок. Настройка кросс-постинга в социальные сети для анонсирования новых статей.

Задание 1: "Анализатор конкурентов". Создать workflow, который по ключевому слову собирает топ-10 статей из Google, анализирует их структуру, тональность и ключевые слова.
Задание 2: "Генератор статей". На основе данных из Задания 1 создать workflow, который генерирует уникальную статью с заданной структурой, объемом и ключевыми словами.

Неделя 3: Вертикальные видео (Shorts/TikTok/Reels)
Цель недели: Освоить автоматизацию производства коротких вертикальных видео для TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts, а также создание "безликих" YouTube-каналов, где контент генерируется полностью автоматически.
Феномен коротких видео и алгоритмы платформ. Как следить за конкурентами и трендами и копировать их. Анализ алгоритмов TikTok, Reels и Shorts.
Сборка видео-пайплайна в n8n.
Обзор AI-инструментов для генерации видео: Veo3, Sora, Seedance, Wavespeed, Fal AI, RunwayML.
Работа с аудио: генерация голоса (ElevenLabs), фоновой музыки (Suno) и звуковых эффектов.
Склейка видео-фрагментов, добавление субтитров и вотермарок с помощью ffmpeg и Fal AI.
Автоматический сбор статистики (просмотры, лайки, комментарии) в Google Sheets

Задание: "Трендвотчинг и генератор идей вирусных роликов на основе конкурентов". Создать workflow, который парсит популярные видео в заданной нише (например, через Apify), извлекает из них идеи и генерирует новые, уникальные сценарии для коротких видео.

Неделя 4. Faceless YouTube - каналы
Цель: Создать полностью автоматизированный "faceless" YouTube-канал в выбранной нише. Канал должен самостоятельно генерировать и публиковать не менее 3 видео в неделю.
Стратегия и аналитика Faceless-каналов.
Анализ прибыльных ниш: история, финансы, психология, технологии. Инструменты для анализа ниш (VidIQ, TubeBuddy).
Деконструкция успешных каналов: структура видео, длина, голос, музыка, монтаж.
Полный цикл производства видео в n8n.
Генерация идеи и сценария. Workflow, который находит трендовые темы и пишет по ним сценарий с помощью AI-агентов.
Озвучка. Интеграция с ElevenLabs/Play.ht для создания реалистичного голоса.
Подбор видеоряда. Workflow для поиска и скачивания релевантных видео-футажей с бесплатных (Pexels, Pixabay) и платных (Envato) стоков.
Генерация фоновой музыки. Интеграция с Suno/Udio для создания уникального саундтрека.
Сборка видео. Использование ffmpeg или облачных видео-редакторов (Shotstack, Editframe) для автоматической склейки всех компонентов, добавления субтитров и вотермарок.
SEO-оптимизация и публикация.
Workflow для генерации SEO-оптимизированного названия, описания и тегов.
Автоматическая генерация превью (thumbnails) с помощью Bannerbear или Placid.
Автоматическая публикация на YouTube с правильными метаданными.

Задания:
Выбрать нишу для своего faceless-канала.
Создать и настроить полный workflow, который генерирует и публикует одно видео по заданной теме.
Запустить workflow и опубликовать как минимум 3 видео на своем канале в течение недели.

Неделя 5: Telegram-каналы и AI-новости
Цель недели: Научить участников создавать и автоматизировать новостные Telegram-каналы, а также управлять сообществами с помощью AI-ассистентов и чат-ботов.
Telegram как медиа-платформа.
Форматы контента в Telegram: посты, статьи, видео-кружки, опросы.
Стратегии монетизации Telegram-каналов.
Анализ успешных кейсов новостных и авторских каналов.
Архитектура новостного агрегатора в n8n.
Источники контента: RSS, Twitter, Google News, другие Telegram-каналы.
Workflow для сбора, фильтрации и уникализации новостей.
AI-рерайтинг, саммаризация и перевод контента.
Создание постов с кнопками, реакциями и комментариями.

Задание: "Новостной канал". Создать workflow, который отслеживает 5-7 различных источников (RSS, Twitter) по заданной теме и собирает все новости в единую базу данных (Google Sheets).

Неделя 6: Цифровые аватары и «говорящие головы»
Цель: Создать своего цифрового двойника и научиться использовать его для автоматической генерации экспертного контента в видео-формате и для социальных сетей.
Технологии создания цифровых аватаров. Обзор платформ: HeyGen, Synthesia, D-ID. Сравнение возможностей, цен, качества.
Процесс создания аватара: от записи видео-референса до генерации голоса.
Интеграция аватаров с n8n через API.
Пошаговое руководство по подключению HeyGen/Synthesia к n8n. Workflow для генерации видео-ответов на комментарии в YouTube. Workflow для создания персонализированных видео-приветствий для новых подписчиков.
AI-новостной канал. Создание workflow, который берет новость из вашего Telegram-канала (Неделя 1), генерирует сценарий и отдает его на озвучку вашему цифровому аватару для публикации в YouTube Shorts.
Экспертные статьи в LinkedIn/Twitter. Создание workflow, который пишет статью на заданную тему, генерирует к ней видео-тизер с вашим аватаром и публикует все вместе.
Задания:
Создать своего цифрового аватара на одной из платформ.
Настроить workflow, который по запросу в Telegram генерирует короткое видео (30-60 секунд) с вашим аватаром на заданную тему.
Автоматически опубликовать сгенерированное видео в LinkedIn или Twitter.

Неделя 7: Анализ и метрики успешного контента
Цель: Создать самообучающуюся систему анализа контента, которая отслеживает результаты собственных публикаций, анализирует конкурентов и тренды, а затем автоматически адаптирует стратегию создания нового контента на основе полученных данных.
Ключевые метрики для разных платформ: YouTube (просмотры, удержание, CTR), TikTok (завершенность просмотра, шеры), Instagram (охват, сохранения), Telegram (просмотры, реакции).
Создание единой базы данных метрик в Google Sheets/Airtable с автоматическим сбором данных через API платформ.
Workflow для ежедневного сбора статистики по всем опубликованным материалам.
AI-агенты для анализа и выявления паттернов. Агент-аналитик собственного контента: Workflow, который анализирует топ-10% самых успешных публикаций и выявляет общие паттерны (время публикации, длина, тематика, стиль, хэштеги).
Агент-исследователь конкурентов: Автоматический мониторинг и анализ контента конкурентов. Выявление их успешных форматов и адаптация под свой стиль.
Агент-трендвотчер: Отслеживание вирусного контента в нише, анализ причин его успеха и генерация идей для собственного контента.
Адаптивные алгоритмы создания контента. Создание "обучающихся" workflow, которые корректируют параметры генерации контента на основе результатов аналитики.
Например, если анализ показал, что видео длиной 15-20 секунд получают больше просмотров, система автоматически начинает генерировать видео именно такой длины.
Система A/B тестирования: автоматическое создание нескольких вариантов контента и выбор лучшего на основе метрик.

Задание: "Система самоанализа": Создать workflow, который еженедельно анализирует все опубликованные материалы за период, выявляет топ-3 самых успешных и генерирует отчет с рекомендациями для будущего контента.

Неделя 8: Финальные проекты и монетизация
Цель недели: Завершить работу над финальными проектами, подготовить их к презентации и защите. Обсудить стратегии монетизации созданных "фабрик контента" и дальнейшие шаги в развитии как специалиста по AI-автоматизации.
Упаковка и презентация проекта.
Как правильно представить технический проект: структура презентации, демонстрация результатов.
Создание видео-демо и кейс-стади по своему проекту.
Ответы на вопросы и работа с обратной связью.
Монетизация навыков AI-автоматизации. Карьерные треки: AI Automation Specialist, n8n-разработчик, AI-консультант. Фриланс-платформы и поиск клиентов. Создание и продажа собственных n8n-шаблонов и курсов.
Масштабирование "фабрики контента" в полноценный бизнес.
Финальное мероприятие: Demo Day. Презентация финальных проектов перед экспертным жюри (приглашенные специалисты по AI и маркетингу).
Бонус-трек. Продвинутая часть: ИИ-агенты
Введение в AI-агентов.
Что такое AI-агенты и чем они отличаются от простых вызовов LLM.
Фреймворки для создания агентов: LangChain, CrewAI и их интеграция с n8n.
Примеры агентных систем: research-агент, marketing-агент, sales-агент.

Задание: "Создание research-агента". Создать workflow с AI-агентом, который по заданной теме проводит глубокое исследование в интернете, собирает информацию из разных источников, анализирует ее и готовит структурированный отчет.

Начало — 30 сентяря 2025

Стоимость 78000 руб
Скрытая ссылка