Джинсовая юбка, которая попадает в сезон и в город покупателя
Заказчик продаёт джинсовые юбки. Вне сезона продажи проседали, и задача звучала так: придумать, как адаптировать карточку под сезон и поднять сезонные продажи. Мы разработали библиотеку промптов, которая одевает одну и ту же юбку в осенний и весенний антураж и ставит съёмку в узнаваемые места Москвы и Петербурга.
Карточка живёт в одном сезоне, а продавать надо круглый год
Фотографии сняты один раз — как правило, летом и на светлом фоне. Покупатель в октябре видит летний кадр и не понимает, как эту юбку носить сейчас: с чем, на какую погоду, с какой обувью. Спрос уходит, карточка проседает, а пересъёмка под каждый сезон стоит как новая коллекция. Вторая сложность — доверие: обезличенная студийная картинка не отвечает на вопрос «а в жизни это как выглядит».
Исходник — одно фото товара из карточки: тёмный деним, миди, застёжка на пуговицы по всей длине.
Мы разработали две вещи, и обе — в промптах
Первое — сезонность. Юбка остаётся той же, а вокруг неё меняется время года: осенний свет, верх и обувь по погоде, весенняя зелень и светлый день. Карточка перестаёт быть «летней» и отвечает покупателю на его вопрос — как носить это сейчас.
Второе — узнаваемая локация. Съёмка ставится в Москве и Петербурге: городская среда, набережные, знакомая архитектура. Кадр из «стока ниоткуда» превращается в кадр из жизни, а узнавание места добавляет доверия к самому товару.
Сверху накладываются типажи и размеры: русская, азиатская, арабская, латиноамериканская внешность, модель 58 размера в отдельной серии. Одна и та же юбка разговаривает с разными покупательницами — и каждая видит себя.
Все генерации и сценарии работают на ИИ-агентах, подключённых к платформе Genosai.io. Модель — ChatGPT Image 2 в формате 1K, фотореференсом идёт фотография самой юбки из карточки товара, поэтому изделие на всех кадрах остаётся тем же: посадка, оттенок денима и ряд пуговиц не «придумываются» заново.
Библиотека промптов
Промпт — это и есть рабочий инструмент кейса: он один раз описывает нужный образ, а дальше переменные (сезон, город, типаж, размер) подставляются строками. Несколько примеров из библиотеки — как они написаны в работе:
Что получилось
Ниже — кадры из этой серии: один и тот же товар, разные сезоны, города, типажи и размеры. Каждый кадр собран с фотографии юбки из карточки в качестве референса.
Часть промптов просит «разный верх и разную обувь» — модель отвечает на это сеткой образов в одном кадре: удобно показывать покупателю сразу несколько сочетаний.
Карточка, которая переодевается вместе с погодой
У заказчика появилась библиотека промптов под свой товар: к началу сезона карточка переодевается за вечер, а не за съёмочный день. Один референс — фотография юбки — даёт десятки образов: осень и весна, Москва и Петербург, четыре типажа, отдельная серия для больших размеров. Летние кадры больше не работают против него в октябре.
Дальше эта библиотека живёт сама: новый артикул подставляется в тот же промпт, новая локация — одной строкой, новый сезон — одной кнопкой. Заказчик больше не платит за фотостудию сотни тысяч рублей за сезон: перегенерация идёт автоматически по настроенному пайплайну.
У заказчика остаётся не папка с файлами, а настроенная автоматизация: ИИ-агент на Genosai.io перегенерирует комплект под новый сезон или новый артикул за минуты, сам выкладывает обновлённые карточки на площадку и умеет гонять A/B-тесты — показывать, какая версия карточки конвертит лучше.
Исходные фотографии первой серии остались у заказчика — то, что мы отдали ему, мы не публикуем. Кадры на этой странице пересобраны по тем же промптам и тому же фотореференсу: принцип поднимается заново одной кнопкой.
Следующая строка этого журнала может быть про вас
Начнём с бесплатного экспресс-аудита — уже через 48 часов у вас будут первые цифры о собственном маркетинге.
Запросить аудит