Нейросети в дизайне рассылок: наш опыт, кейсы и наблюдения
Мы в EMAILMATRIX уже на постоянной основе используем нейросети для дизайна писем, спецпроектов и других задач CRM-маркетинга, связанных с визуалом. Хочу поделиться опытом, который накопил на реальных клиентских проектах, и своими наблюдениями. Будет полезно маркетологам, дизайнерам и другим специалистам, которые занимаются емейл-рассылками.
Я расскажу о нейросетях, которые генерируют изображения: с чем они уже справляются хорошо, что пока не получается и насколько это эффективный инструмент прямо сейчас. Также покажу примеры из практики и раскрою пару хитростей.
Что мы уже отдали нейросетям
Мы используем Midjourney. Теперь создавать изображения умеют и некоторые языковые модели, но по качеству они пока уступают, особенно в части стилизации, работе с референсами и чёткости генерации. Итак, в чём ИИ действительно помогает:
Генерировать стилизованные изображения. В емейлах нейросети уже покрывают большую часть задач по созданию уникальной графики. Раньше одна 3D-иллюстрация с нестандартным сюжетом занимала больше времени, чем несколько писем, и была финансово нецелесообразной. А теперь мы генерируем такие изображения — легко, быстро и дёшево. В первую очередь это выгодно компаниям, но также удобно дизайнерам широкого профиля без сильных навыков рисования и 3D-моделирования.
Из практики: нейросети классно справляются с «фотографиями» автомобилей. Это выручает, когда нельзя использовать реальные бренды. Стоковые нейтральные фото часто выглядят ужасно, а нейросети делают что угодно — джипы, спорткары, минивэны — и при этом небрендированные. В этом плане ИИ, на мой взгляд, просто незаменимый помощник.
Быстро накидывать варианты. Большой плюс нейросетей — возможность быстро получить множество вариантов. Это особенно круто, когда нужно создать персонажа. Если бы мы просили иллюстратора сделать десяток набросков с разными характерами — это заняло бы кучу времени. А нейросеть выдаёт десятки вариантов по одному описанию, и можно быстро выбрать то, что подходит.
Дальше можно взять этого персонажа как референс и продолжать использовать в других иллюстрациях. Конечно, тут не всё идеально (к этому я ещё вернусь), но в целом это сильно ускоряет процесс.
Освободить от муторного коллажирования. Порой в письмах нужно показывать странные сочетания товаров. Чаще всего это связано с едой — продвигаются какие-то продукты, которые никому не пришло в голову сложить вместе, сфотографировать и выложить на Shutterstock. Условно, рыба, шоколад и помидор.
Раньше у нас было два пути: либо «подвесить» всё в воздухе на абстрактном фоне, либо долго искать изображения в нужных ракурсах, совмещать их, выравнивать освещение и так далее. Нейросети решают эту задачу за пару минут. Мы пробовали — результат оказался неожиданно хорошим.
- Преодолеть страх чистого листа. Традиционно создание макетов начинается с референсов — и когда вообще ничего не идёт, можно закинуть бриф в нейросеть. Она сгенерирует базовые наброски, от которых можно оттолкнуться. Да, вау-эффект от них быстро проходит, но идея появляется — и это уже хорошо.
Убрать рутину. Нейросетям можно смело отдать всякие мелочи. Скажем, удаление фона — раньше аккуратное вырезание сложной формы занимало 20–30 минут, а теперь это делается гораздо быстрее. Кстати, рекомендую для этого встроенный инструмент Figma: на мой взгляд, он справляется лучше всего.
Ещё удобно менять одежду персонажей, фоны, даже переносить лица. Например, мы делали игру по сериалу — иллюстрации были стилизованные, но нужно было вставить лицо реальной актрисы. С помощью Stable Diffusion получилось сделать очень похоже.
Если суммировать, то главная польза от нейросетей — ускорение работы. Они позволяют выполнять объём, который вручную за тот же срок просто не успеть. Это особенно ценно для проектов со сжатыми сроками и большим числом задач.
С чем ИИ пока сложно
Конечно, делегировать нейронкам всю работу нельзя. Вот с какими проблемами столкнулись мы:
Составление промптов. Запросы для Midjourney и Stable Diffusion до сих пор выглядят как набор инструкций, а не естественное описание. Формулировать так — непривычно и поэтому сложно.
Мы привлекли для этого «текстовые» нейросети (мои фавориты — Grok и DeepSeek). Им можно описать задачу обычными словами, как другу, — и они превращают это в понятный стартовый промпт для генерации картинки. А редактировать его в процессе можно в простом диалоге: «Убери кота», «Поменяй цвет», «Перемести вправо».
Сохранение стиля. Проблема проявляется при создании персонажей — например, если нужно поменять ракурс или сгенерировать несколько персонажей. Стиль может поплыть, и это не так просто исправить.
Нам в одном проекте потребовалось показать 8 профессий. С базовыми вроде пожарного всё вышло хорошо, а вот библиотекаря ИИ рисовал с трудом. Видимо, таких картинок в интернете мало и нейронка просто не научилась.
- Векторная графика. С ней нейросети пока работают плохо, и это проблема, потому что в вебе вектор нужен. Мы обходимся так: генерируем изображение в стиле векторной иллюстрации, потом трассируем и вручную дорабатываем в иллюстраторе. Получается всё равно быстрее, чем рисовать с нуля.
Повторы. Иногда нейросети выдают по разным описаниям очень похожие изображения. Например, к Новому году я генерировал дракона. Составил несколько промптов с общими словами «маленький» и «милый» — такое было условие. И нейронка хваталась за эти слова и каждый раз выдавала плюс-минус одного и того же персонажа, несмотря на различия в запросах.
Позже я видел его и в других рассылках, и на рекламных щитах, и ещё много где. Так что проблема была не только у меня: все дизайнеры, которым потребовался милый дракончик, получили таких «братьев».
Есть и другие ограничения из серии «ИИ пока не научился». Например, объединять сгенерированных поодиночке персонажей в единую композицию с единым сюжетом или предлагать нестандартные ракурсы и позы. Чтобы получить что-то интереснее анфаса, придётся сильно повозиться. Уже появились инструменты, которые меняют позы или поворачивают камеру, но универсального решения «всё в одном» мы пока не нашли.
Как мы используем нейронки на практике — 3 проекта
Мы в EMAILMATRIX генерируем картинки в основном для спецпроектов со сжатыми сроками и для писем с коллажами еды.
Но не только. Один из кейсов — рассылка с гиперперсонализированным предложением: в фиде для письма было 4000 товаров. Нам прислали их изображения — и нужно было у всех удалить фон, привести к единому размеру, выровнять по центру и задать поля.
Мы использовали Photoroom — у него есть пакетная обработка. Загружаешь пачку картинок, настраиваешь размеры, отступы — и всё обрабатывается автоматически. Так я за 3–4 дня справился с тем, что могло занять неделю работы 10 человек.
Другой кейс — игра с механикой «Поиск предмета» (та же, для которой стилизовали лицо актрисы). Для неё требовалось создать комнату с 15 скрытыми объектами. Сгенерировать всё разом не получилось, поэтому мы пошли хитрым путём:
- Сгенерировали пустую комнату в нужном стиле.
- Сгенерировали ту же комнату, но полностью забитую, например, барабанами.
- Выбрали один подходящий барабан и вставили в пустую комнату.
- Повторили с остальными предметами.
Получился единый стиль и аккуратная композиция. Подробнее можно прочитать в статье об этой игре.
Ещё для одного спецпроекта мы сгенерировали городской пейзаж, и там тоже было много коллажей. Чтобы избежать несостыковок по стилю, мы генерировали всё в формате чёрно-белых контурных рисунков. Потом вручную раскрашивали как детскую раскраску и автоматически превращали слой в акварель.
Получилось быстро, визуально интересно и в едином стиле.
Что будет дальше
Пока идёт волна хайпа. CRM-маркетинг тут тоже зацепило: пошли рассылки «Угадай, где нейросеть», «Загадки от ИИ»… Сначала это весело, но со временем рынок, думаю, насытится — и тогда нужно будет искать новые формы.
Например, я уверен, что скоро начнут появляться спецпроекты с ИИ внутри. У Сбера уже был такой генератор открыток по описанию — и недалёк тот день, когда в спецпроектах будет полноценная симуляция общения с человеком.
Но, несмотря на мощь и возможности ИИ, бояться, что останешься без работы, не стоит — дизайнерам широкого профиля так уж точно. В агентствах CRM-маркетинга это те, кто делает рассылки от и до, видит целостную картину и принимает решения по визуалу. Для них пока всё ок: вряд ли кто-то создаст нейросеть, которая будет правильно рисовать или, допустим, верстать рассылки.
Никто из гигантов не делает в своих ИИ акцент на письмах, а здесь слишком много нюансов, которые надо учитывать. И получается, что текущими средствами сгенерировать «правильное» письмо — адаптированное под тёмную тему и разные почтовые клиенты — не выйдет. Тем более в России, где есть та же «Яндекс Почта», которая не поддерживает медиазапросы и вообще сильно отличается от остального мира.
Для узких специалистов — например, дизайнеров по 3D-графике, иллюстраторов и особенно фотографов — ситуация сейчас посложнее. Но, с другой стороны, есть вероятность, что скоро нейрокартинки всем надоедят, а ручная работа будет снова в цене.
В целом, думаю, нас ждёт переход наподобие того, как когда-то от станков с перфокартами к станкам с ЧПУ. Так что сегодня наша задача — адаптироваться, научиться эффективно использовать ИИ, чтобы не отстать в профессии.
А что будет потом, предсказать сложно. Новые нейронки появляются ежедневно, и каждой можно найти своё применение. Мы находимся в переходном периоде, и главное, что стоит делать, — экспериментировать.
