Репост из: Paragon | Нейросети и ИИ
$700 000 в год на видео, которые включают перед сном
Кейс Adavia Davis звучит как реклама курса — он и правда учит автоматизации YouTube, — но цифры проверял Fortune. Издание смотрело аналитику каналов и выплаты AdSense. Пять активных каналов без ведущего в кадре приносят примерно $40–60 тыс. в месяц, около $700 тыс. валовой выручки в год. Расходы он оценивает в $6,5 тыс. в месяц.
Главный канал — Boring History, многочасовые истории для сна со спокойной ИИ-озвучкой и медленной картинкой. Смотреть в экран зрителю не нужно. Ролик просто должен остаться включённым.
Davis продаёт не внимание, а время присутствия.
Производство он превратил в конвейер. Сценарии пишет Claude, голос делает ElevenLabs, а TubeGen, собранный с партнёром Eddie Eizner, автоматизирует почти весь цикл. Шестичасовой ролик может стоить от $60, а сам доступ к инструменту, по словам Eizner, обходится в $100–1000 в месяц.
Но ИИ здесь не главный актив. Davis делает YouTube с детства и годами учился удержанию. Первые секунды он собирает отдельно, а раньше даже вставлял вспышку паука или ошибку в слове, чтобы зритель перемотал или остановился.
Потом он сам срезал часть преимущества. Главной ошибкой в карьере Davis называет ролик, где показал, как собирает Boring History через TubeGen. Через несколько дней появились десятки копий. Сегодня TubeGen уже продаётся как отдельный продукт, а Davis считает, что окно для одиночек может закрыться примерно к 2027 году.
Есть и ограничение со стороны платформы. YouTube не запрещает ИИ-контент, но ролики, которые штампуются массово и почти не отличаются друг от друга, могут лишиться монетизации как неаутентичный контент.
Что можно взять для себя:
▶️Искать форматы, которые работают фоном: сон, работа и другие
▶️Сначала доказать формат, потом автоматизировать повторяемое
▶️Держать несколько тестов, а не один канал
▶️Оставлять человеческое: исследование, свой угол, разницу между роликами
Быстрый тест: выберите один фоновый сценарий, соберите 5–10 роликов и сравните удержание, среднее время просмотра и себестоимость. Автоматизируйте только то, что уже доказало спрос. Экономику можно сверить с разбором faceless-модели и правил монетизации.
Davis сначала нашёл поведение зрителя и только потом построил вокруг него машину.
Показать сборку такого канала на связке Claude + ElevenLabs, от сценария до загрузки?
✊ Paragon 🧑💻 Чат 📷 YouTube
Кейс Adavia Davis звучит как реклама курса — он и правда учит автоматизации YouTube, — но цифры проверял Fortune. Издание смотрело аналитику каналов и выплаты AdSense. Пять активных каналов без ведущего в кадре приносят примерно $40–60 тыс. в месяц, около $700 тыс. валовой выручки в год. Расходы он оценивает в $6,5 тыс. в месяц.
Главный канал — Boring History, многочасовые истории для сна со спокойной ИИ-озвучкой и медленной картинкой. Смотреть в экран зрителю не нужно. Ролик просто должен остаться включённым.
Davis продаёт не внимание, а время присутствия.
Производство он превратил в конвейер. Сценарии пишет Claude, голос делает ElevenLabs, а TubeGen, собранный с партнёром Eddie Eizner, автоматизирует почти весь цикл. Шестичасовой ролик может стоить от $60, а сам доступ к инструменту, по словам Eizner, обходится в $100–1000 в месяц.
Но ИИ здесь не главный актив. Davis делает YouTube с детства и годами учился удержанию. Первые секунды он собирает отдельно, а раньше даже вставлял вспышку паука или ошибку в слове, чтобы зритель перемотал или остановился.
Потом он сам срезал часть преимущества. Главной ошибкой в карьере Davis называет ролик, где показал, как собирает Boring History через TubeGen. Через несколько дней появились десятки копий. Сегодня TubeGen уже продаётся как отдельный продукт, а Davis считает, что окно для одиночек может закрыться примерно к 2027 году.
Есть и ограничение со стороны платформы. YouTube не запрещает ИИ-контент, но ролики, которые штампуются массово и почти не отличаются друг от друга, могут лишиться монетизации как неаутентичный контент.
Что можно взять для себя:
▶️Искать форматы, которые работают фоном: сон, работа и другие
▶️Сначала доказать формат, потом автоматизировать повторяемое
▶️Держать несколько тестов, а не один канал
▶️Оставлять человеческое: исследование, свой угол, разницу между роликами
Быстрый тест: выберите один фоновый сценарий, соберите 5–10 роликов и сравните удержание, среднее время просмотра и себестоимость. Автоматизируйте только то, что уже доказало спрос. Экономику можно сверить с разбором faceless-модели и правил монетизации.
Davis сначала нашёл поведение зрителя и только потом построил вокруг него машину.
Показать сборку такого канала на связке Claude + ElevenLabs, от сценария до загрузки?
✊ Paragon 🧑💻 Чат 📷 YouTube