„Pollo AI“ su „OpenAI“ idėjas paverčia reklamos kampanijomis
Pasitelkdama GPT‑5.6, GPT‑6 Astra ir GPT‑Image‑2.5, „Pollo AI“ padeda kūrėjams drąsias idėjas paversti detaliais vaizdais ir kinematografiškomis vaizdo reklamomis.

„Pollo AI(atsidaro naujame lange)“ įkurta vadovaujantis idėja, kad žmonės turėtų galėti savo kūrybinius sumanymus paversti išbaigtais vaizdais ir vaizdo įrašais net neturėdami profesionalių kūrimo įgūdžių. Net ir naudodami generatyvinį DI, kūrėjai ir rinkodaros specialistai ne visada lengvai susigaudo tarp skirtingų įrankių ir pasirenka modelius, padėsiančius pasiekti norimą rezultatą. Kai kurie nusivylę net atsisako savo projektų.
„Norime vaizdo įrašų kūrimui padaryti tai, ką „Canva“ padarė dizainui. Norime jį tiek supaprastinti, kad kurti iš tiesų galėtų daugiau žmonių, o ne tik tie, kurie jau moka“, – aiškina „Pollo AI“ įkūrėjas ir generalinis direktorius Billas Zhu. Šiandien „Pollo AI“ turi daugiau kaip 26 milijonus naudotojų, kurie platformoje kuria vaizdo įrašus, reklamas ir vaizdinį turinį.
„Tobulėjant „OpenAI“ modeliams, vis daugiau kūrybos procesų, kuriuos „Pollo“ norėjo pasiūlyti, tapo įgyvendinami pačiame produkte. Tai reiškia, kad naudotojai gali pradėti nuo paprastesnės pradinės medžiagos, mažiau laiko skirti aiškinimuisi, kaip viskas veikia, ir patikimiau pasiekti geresnių rezultatų.“
Pirmasis komandos proveržis buvo vaizdo įrašų šablonai. Dabar 30 % kūrybos sesijų pradedama nuo šių šablonų arba populiariais formatais grįstų kūrimo procesų. Remdamasi šia sėkme, bendrovė pristatė savo naujausią produktą – „Pollo Agent“. Jis pasitelkia „OpenAI“ modelius, įskaitant GPT‑6 Astra ir GPT‑Image‑2.5, ir padeda naudotojui kiekviename vaizdo įrašo kūrimo žingsnyje. Taip sukurtas ir šis vieno „Pollo AI“ naudotojo poapokaliptinis nuotykis.
„Pollo Agent“ interpretuoja pradinius naudotojo sumanymus ir vaizdinius pavyzdžius, o tada kuria siužetus, scenų sekas ir scenarijus. Technologijų direktorius Peteris Zhou teigia, kad „OpenAI“ modeliai išsiskyrė gebėjimu suprasti nevienareikšmę kūrybinę medžiagą ir dirbti su įvairių tipų duomenimis: „GPT‑5.6 čia pasirodė ypač gerai.“ Komanda taip pat pabrėžė vertinanti „OpenAI“ API stabilumą ir atnaujinimų reguliarumą.
Siekdama suderinti protavimo išsamumą, spartą ir sąnaudas, „Pollo AI“ naudoja GPT‑5.6 užduotims nukreipti, o GPT‑6 Astra – sudėtingesniems darbams, pavyzdžiui, pasakojimui kurti ar scenų pakeitimams planuoti. Šis modelių derinys leidžia sistemai pagal naudotojo užklausą parinkti užduočiai tinkamą protavimo lygį. „Pollo AI“ duomenimis, naudotojai modeliams pasirinkti ar keisti skiria daugiau kaip 50 % mažiau laiko, todėl jo daugiau lieka kūrybai.
„Pollo AI“ išbando generatyvinius modelius pagal tikras naudotojų užklausas ir darbo procesus, vertindama rezultatų kokybę, nuoseklumą, stilistinę įvairovę, spartą ir sąnaudas. Vaizdų generavimui pasirinktas GPT‑Image‑2.5, padedantis kūrėjams rengti plakatus, kadruotes ir kampanijų vaizdinę medžiagą.
„Gavę bet kokią naudotojo užduotį sugeneruoti vaizdą, visada naudojame GPT-Image-2.5. Jis ypač gerai susidoroja su įvairių tipų rašmenimis ir raidėmis.“
Pagrindiniai „Pollo AI“ naudotojai yra turinio kūrėjai. Platforma ypač populiari kuriant trumpas dramas, kuriose vaidina tiek DI sukurti, tiek tikri aktoriai. Tačiau vis daugiau rinkodaros specialistų ir verslo savininkų taip pat pradeda naudoti „Pollo AI“, kad greitai ir lengvai kurtų vaizdo turinį.
„Pollo“ rinkinio „Rinkodaros studija“ įrankis „Nuotraukų pavertimas vaizdo reklamomis“ pasitelkia „OpenAI“ modelius, kad iš nejudančio vaizdo ir užklausos sukurtų trumpą vaizdo įrašą. Jis skirtas padėti mažoms įmonėms ir tiesiogiai vartotojams parduodantiems prekių ženklams per kelias minutes, o ne dienas sugeneruoti produktų reklamas socialiniams tinklams.
Vienas „Pollo AI“ naudotojas norėjo iš produkto nuotraukos sukurti prabanga dvelkiančią kvepalų reklamą. Vien nejudanti nuotrauka negalėjo perteikti šios nuotaikos, o profesionaliam filmavimui biudžeto nepakako.
Naudodamas įrankį „Nuotraukų pavertimas vaizdo reklamomis“, naudotojas pradinį vaizdą pavertė maždaug 15 sekundžių vaizdo reklama. Įrankis sugeneravo aksomo tekstūras, šiltą prožektorių šviesą ir stambius buteliuko planus, kad visame įraše išlaikytų norimą nuotaiką, o pabaigoje parodė kvepalus sodriai raudono audinio fone.
Kitas klientas, juvelyrikos prekių ženklas, norėjo drąsaus, mados žurnalo estetiką primenančio kampanijos vaizdo, tačiau biudžeto sudėtingai meninei fotosesijai studijoje nepakako.
Pasitelkęs „Pollo Agent“ ir GPT‑Image‑2.5, prekių ženklas įgyvendino savo kūrybinę viziją: modelis, pasipuošęs išraiškingais jo papuošalais, sėdi šalia gepardo. Įrankis papildė sceną tamsiomis draperijomis ir šiltu apšvietimu bei užtikrino, kad prekių ženklo papuošalai būtų aiškiai matomi.
Klientas gavo paruoštą prabangios reklamos kampanijos vaizdą, skyręs mažiau pastangų, laiko ir lėšų, nei būtų prireikę tikrai fotosesijai.

„Pollo AI“ taip pat leidžia klientams lengvai pasitelkti „OpenAI“ modelius ir produkto nuotrauką paversti kur kas kūrybiškesniu vaizdu. Pavyzdžiui, vienas gėrimų prekių ženklas norėjo reklamos kampanijoje žaismingai ir išradingai pristatyti savo persikų limonadą, tačiau įprasta studijoje daryta produkto nuotrauka negalėjo perteikti komandos sumanymo.
Pasitelkusi „Pollo Agent“ ir GPT‑Image‑2.5, kuris leidžia kūrybos procese greičiau generuoti vaizdus su ryškesnėmis detalėmis, komanda paprastą butelio nuotrauką pavertė apsnigtu miniatiūriniu peizažu su traukiniu, driežais ir žėrinčiais lašeliais. Galutinis rezultatas – žaisminga scena, kurią prekių ženklas galėjo panaudoti savo kampanijoje.

„Pollo“ siekia, kad per ateinančius 12 mėnesių vaizdo įrašų kūrimas pasitelkiant DI taptų kasdienio turinio kūrimo dalimi. Zhu teigimu, tam reikia dar labiau supaprastinti kelią nuo idėjos iki turinio, kurį jau galima skelbti, išbandyti ar naudoti kampanijoje. Nuolat tobulėjantys „OpenAI“ modeliai ir vaizdų generavimas leidžia „Pollo AI“ tai įgyvendinti.
„Manome, kad DI keičiant turinio kūrimą pranašumą turės produktai, kurie nuo pat pradžių leis lengviau pakartoti sėkmingą kūrybos procesą: pasiūlys geresnius formatus, sumažins bandymų ir klaidų poreikį bei supaprastins darbą su pačiais modeliais“, – sako jis.


