Как написать сценарий VSL без копирайтеров

Самостоятельно разрабатывать VSL долго, обучать копирайтеров еще дольше, заказывать дорого. Нейронки могут забрать на себя большую часть работ. Но они не напишут готовый сценарий без подробного ТЗ с четким планом.

Нужно описать структуру, правила, разные приемы и техники, инфу об оффере и примеры, затем правильно расставить акценты. Помимо понимания скриптов для VSL, требуется уметь писать промпты.

Без этого нейронка запутается в большом списке задач. Их намного больше, чем в сторителлинге, интервью или новости. Структура сценария шире в разы, формул больше.

LLM хорошо знают продающие модели и подачу известных маркетологов. При генерации статей на нутру: роль + продающая техника + инфоповод + оффер — уже возвращают неплохой результат. Можно довести до ума за 2–3 дополнительные итерации и запустить тесты. С Video Sales Letters это не работает.

Джон Бенсон — копирайтер, придумавший VSL, предлагает вести пользователей через 5 шагов. Внутри, если суммировать все категории:

• 5 комплексных формул;

• 50–70 индивидуальных копирайтерских и стратегических приемов;

• 6 техник NLP;

• 10 трюков для голоса;

• рекомендации по монтажу.

Посмотрите на ментальную карту по скриптам Бенсона. Множество пунктов и подпунктов. Хорошо, что это не обязательно учить или описывать вручную все дерево в промпте.

Лучше нас это сделает нейронка от Гугла. Она запомнит все до мелочей и напишет сценарий, статью, гайд и что захотим. Или при желании будет формировать ТЗ на разработку так, чтобы LLM знали нужную нам структуру и понимали все задачи. Получается промпт-инженер, идеально знающий принципы VSL, техники любых копирайтеров и маркетологов, даже если про них никто не слышал.

Речь не про галлюцинации, когда ChatGPT заявляет «конечно, умею» и пишет ерунду. Этот инструмент на самом деле фиксирует огромный объем знаний и не выходит за их рамки, не притворяется, что разбирается, если в загруженной базе нет инфы.

Не надо договариваться часами с ChatGPT — просто поставил галочки в чекбоксы, изменил пару деталей в ТЗ и получаешь промпт, потом и сам сценарий. Правишь 2–3 переменные и получаешь разные результаты, которые через 2–3 итерации можно брать в работу.

Без круговых доработок и нервотрепки за полчаса-час генерируется материал, на который у среднего копирайтера без нейронок уйдет минимально 3 дня. Расходы на разработку VSL сокращаются в десятки раз.

Что умеет Notebooklm

Notebooklm задумывался как помощник по исследованиям с акцентом на точность. Он анализирует указанные источники и выдает ответы на их основе.

Поддерживаемые сорсы на скрине. Таблицы с Google Диска иногда не видит, локальные книги лучше передавать в PDF.

Можно добавлять вперемешку доклады с конф, статьи из арбитражных медиа, книги копирайтеров, посты ТГ (через буфер), презентации, видео на YouTube. Но при этом не обязательно использовать в каждой генерации все материалы.

Мы сами выбираем, на что опираться в каждом запросе. Хотим Бенсона — тыкаем на видео. Если не нравится результат — ставим галочку на выступлении и запрашиваем доработки с учетом новых данных. Или изначально выбираем 2–3 источника.

Чем Notebooklm лучше ChatGPT:

• LM глубже изучает источники и не теряет контекст;

• принимает в разы больше материала. Можно загрузить до 50 файлов на free-тарифе и до 300 источников с Plus;

• не галлюцинирует, когда не может найти ответ в источниках.

• прикладывает прямые цитаты со ссылками к каждому утверждению;

• LM удобнее: переключил чекбокс и по тому же ТЗ совершенно другой результат.

С другой стороны, Notebooklm ограничен в креативности, поэтому, чтобы написать сценарий, нужно дать больше информации о товаре.

LM способен самостоятельно описать кадры и диалоги VSL или сформировать промпт и поручить задачу ChatGPT. Позже попробуем оба способа, но сперва посмотрим, что еще умеет этот инструмент.

Дополнительные функции Notebooklm

Генерирует аудио- и видеопересказ загруженной информации. Инструменты не читают по тексту, а делают выжимку и рассказывают основную часть. Посмотрите пример видео по монологу врача.

Есть встроенный поиск источников по сайтам и на YouTube.

Можно задать направление поиска. На скрине выше искали по ключу «найди исследования тестостерона на PubMed и похожих сайтах», и поисковик сконцентрировался на исследовательских ресурсах.

В ментальную карту можно загрузить готовый сценарий. Удобно, когда хотим проверить структуру или на соответствие правилам, которые описаны в других источниках.

После загрузки материала и создания нового дерева клик по любому пункту нашего VSL запустит проверку. LM сравнит инфу с тем, что дается в остальных источниках.

При редактуре нейронка пишет слишком комплементарно. Врубите жесткого критичного Бенсона или другого копирайтера в зависимости от базы знаний. Спросите, что можно улучшить, какие пункты пропущены, где слабые места.

Формируем промпт для сценария

Теперь практическая часть. Сперва рассмотрим способ генерации через ChatGPT, Grok и Gemini по промпту от Notebooklm.

Если хотите поиграться, откройте готовые наборы:

1. Про VSL с русскоязычных источников.
2. Плейлист-обучалка «крестного отца» VSL Джона Бенсона с YouTube.

Дальше по шагам:

1. Загружаем статьи, видео и книги в Notebooklm. Эта операция единичная, один раз собрали и потом пользуетесь для всех VSL и статей. Можно создать общую базу или разделить наборы ру/англ, по авторам, по личным предпочтениям. Если сделали сборник с книгами всех известных копирайтеров, маркетологов, разных обучалок, не забудьте выбрать источники, откуда черпать знания для ответа.
2. Описываем задачу, ЦА, инфу об оффере в текстовом инпуте. Длительность видео указывайте х2 или даже х3. Нейронки всегда сокращают объем, даже если выполняют задачу в несколько итераций.
3. Запускаем генерацию.

Пример 1: по скриптам Бенсона

Установим весь плейлист в блокнот и дадим инструкцию:

Ты, Джон Бенсон, будешь давать команды LLM. На основе полной структуры VSL по Бенсону напиши детальный промпт для создания сценария VSL через LLM (Gemini, ChatGPT или Grok):

- важно учитывать ЦА: филиппинцы старше 35 лет. Нужно именно учитывать ЦА, а не писать в тексте «филиппинцы 35+».

- Товар: БАД Cardio Tonus для лечения гипертонии.

- Состав: Nettle leaf, Green tea, Ginger, Turmeric, cinnamon. Основное действующее вещество — очень редкий Боярышник волжский (Crataegus volgensis).

- Название «уникального механизма» или «первичного решения» для Cardio Tonus LLM должны придумать самостоятельно.

- Формируй промпт в JSON.

- Четко расставляй приоритеты.

- Обращайся к LLM на ты: вместо «LLM должен придумать» пиши «придумай».

- Включи в ТЗ всю структуру со всеми подпунктами.

- Допиши, что «примеры» и иллюстрации в ТЗ служат ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО для демонстрации КОНЦЕПЦИИ, ЖЕЛАЕМОГО СТИЛЯ, ТОНА, ЭМОЦИОНАЛЬНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ и ЦЕЛЕЙ. LLM должен ГЕНЕРИРОВАТЬ НОВЫЙ, ОРИГИНАЛЬНЫЙ ТЕКСТ, адаптированный под целевую аудиторию.

- Расскажи о рекомендациях Бенсона про «pattern interrupt» подробнее. Никаких «Здравствуйте. Меня зовут». Пусть сразу генерируют 5 максимально разных вариантов.

- Весь текст озвучивается врачом Dr. Kilimanguru.

- Видео и аудио описывать не нужно, генерим сперва только текст, который должен озвучить врач.

- Длительность: 60 минут. Текста должно хватить на 60 минут видео. Строго запрещено сокращать!

Как и запрашивали, LM сгенерировал промпт в JSON. Так проще наладить общение между инструментами. Markdown тоже можно считать «естественным» языком для ИИ, но если блокнот вернет MD, после переноса через буфер установится только текст.

В VSL большой процент успеха зависит от интро. Поэтому начало (Pattern Interrupt) сгенерируем в 5 вариантах, чтобы потом выбрать вручную подходящий.

Сценарии по промпту выше через разные нейронки:

• Grok Expert;

• ChatGPT 5;

• Gemini 2.5 Pro.

В Grok и Gemini результаты без правок, без повторных итераций и доработок. Длительность выставили 60 минут, чтобы текст сразу получить более полный. Нейронки всегда пишут меньше, чем требуется.

ChatGPT не любит объемные ответы, поэтому начали с формирования каркаса в канвасе, затем добавили остальное отдельно по шагам, контролируя процесс. Если нужно все и сразу, можно пойти другим путем — сгенерировать в файл.

Мы специально взяли скрипты с огромной структурой и большим набором техник, чтобы показать, что можно наладить общение ИИ даже с такими вводными. Это не значит, что другие формулы VSL нам не подходят и нужно всегда брать Бенсона. Создадим сценарий по упрощенной схеме.

Пример удачного совмещения разных источников

Проставим чекбоксы с презентацией и докладом Путкова и сгенерируем задачу для LLM.

Notebooklm неверно понял или не смог нормально извлечь правила для вступления, поэтому прямо указал: «говори о “дорогом друге”, “тех, кто много работает на благо семьи”, “кто чувствует усталость после долгого дня, проведенного в заботах”».

Все LLM последовали правилу и вернули скучное вступление. Решить проблему можно, описав самостоятельно интро, или дать готовую технику.

Бенсон отлично описал 7 способов зацепить зрителя со старта. Перенесем из другого блокнота нужный кусочек курса и еще раз сгенерируем промпт для LLM.

Добавили техники из другого источника и совершенно другой текст. Если понимаете в копирайтинге, экспериментируйте с техниками, но после того как освоитесь в Notebooklm.

Посмотреть результаты:

• Grok Expert;

• ChatGPT 5;

• Gemini 2.5 Pro.

Инструкция для LM после установки новых материалов не менялась:

Напиши детальный промпт для создания сценария VSL через LLM (Gemini, ChatGPT или Grok):

- ЦА: филиппинцы старше 35 лет. Нужно именно учитывать ЦА, а не писать в тексте «филиппинцы 35+».

- Товар: капсулы big-heart для лечения гипертонии.

- Состав: Nettle leaf, Green tea, Ginger, Turmeric, cinnamon. Основное действующее вещество — очень редкий Боярышник волжский (Crataegus volgensis).

- Четко расставляй приоритеты.

- Строго зафиксируй полную структуру VSL по рекомендациям из источников.

- Укажи, что предложения должны быть короткими и емкими, представляя собой «фрагменты из одного предложения». Одна мысль — одно предложение.

- Помни, что LLM не владеют полным контекстом, у них нет доступа к книгам и выступлениям, а база знаний скромная и могла устареть.

- Явно укажи, что «примеры» в ТЗ служат исключительно для демонстрации концепции, желаемого стиля, тона, эмоционального воздействия и целей. LLM должен генерировать НОВЫЙ, ОРИГИНАЛЬНЫЙ ТЕКСТ, адаптированный под целевую аудиторию.

- Весь текст должен быть написан так, как будто озвучивает врач Dr. Kilimanguru.

- Длительность: 60 минут. Объем текста может покрывать 60 минут видео. Сокращать строго запрещено!

- Не упоминай в ТЗ LLM (Gemini, ChatGPT или Grok).

- Верни промпт в JSON.

Как делать не надо

Выбирайте источники, которые дополняют друг друга: полноценный курс популярного автора, книгу, статьи, пошаговые мануалы. Если устанавливать материалы рандомно, сценарий получится соответствующим. А нам нужны контролируемые результаты, поэтому мы и обучаем Notebooklm, а не идем сразу в ChatGPT.

Для VSL существует больше 10 схем. Автора вам нужно выбрать самостоятельно, желательно, чтобы в материале шли все необходимые формулы.

Теперь посмотрим, что будет, если все же собрать солянку из разнонаправленных источников. Первый — со структурой, во втором — база, третий — противоречит первому, четвертый — не по теме, но оттуда можно взять несколько интересных тактик для удержания.

На скрине не все пункты. Установили 3 статьи из медиа, 2 выступления с конф, одно видео, где кратко рассказывается про VSL, книгу Джозефа Шугермана и пост из ТГ.

Посмотреть генерации:

• Grok Expert;

• ChatGPT 5;

• Gemini 2.5 Pro.

Дополнительно воспользовались приемами копирайтера Джозефа Шугермана:

• «скользкая горка»: чтобы удерживать внимание, заставляя плавно скользить от одного предложения к другому без резких переходов. Все модели ChatGPT по сырому промпту часто делают скачки без подводок и логической связи;

• «семена любопытства»: короткие фразы, которые размещаются в конце абзацев. «Семена любопытства» подталкивают к дальнейшему погружению через постоянную интригу.

В этом примере нам повезло, и результат получился не ужасным. Местами косяки по структуре, встречаются резкие переходы, некорректная реализация техник. Можно довести до ума, но не с первой и не со второй попытки. И зачем играть в лотерею, когда можно стабильно получать хороший сценарий и контролируемый результат? Просто с умом устанавливайте сорсы.

Работа над сценарием из LLM

Текст, полученный из ChatGPT и аналогов, всегда получается короче, чем требуется. Качество результата зависит только от вводных данных: инструкций для блокнота, источников и модели ИИ.

После LLM:

1. Готовый текст нужно расширить, потребуется 2–3 итерации. Для ChatGPT проще всего сразу указать холст и генерировать по шагам или писать в текстовый файл.
2. Не забудьте переписать участки, где нейросеть написала «ближайшие 60 минут».
3. Сделайте вычитку. Если уверены в своих навыках копирайтинга, дополните, поменяйте подачу в некоторых участках, расставьте акценты на свое усмотрение.

Мало байеров, которые действительно разбираются в копирайтинге. Поэтому обратимся к LLM за помощью еще раз и проверим результат как популярный автор, чьи техники юзаем.

Вбейте один из промптов:

• Теперь проанализируй предыдущий ответ как копирайтер Джозеф Шугерман. Найди 5 слабых мест и предложи более инновационные подходы. Используй критический анализ и добавь неочевидные инсайты, используя методики Шугермана.

• Теперь перечитай ТЗ еще раз и проанализируй результат как копирайтер Джон Бенсон. Найди все слабые места, отклонения от структуры, несоответствия результата ТЗ. Используй критический анализ и добавь неочевидные инсайты, используя методики Бенсона.

Самопроверка результатов эффективно работает на любом LLM. После редактуры останется указать, какие правки принять. Ручной работы минимум. Дальше можно переходить к видеогенераторам.

Самый легкий способ генерации сценария для VSL

Будем пользоваться только Notebooklm:

1. Грузим базу знаний или пользуемся готовым блокнотом.
   

   

2. Спрашиваем LM, какая информация требуется.
   

   

3. Отправляем необходимые данные.
   

   

4. Генерируем отдельно каждый шаг и по мере готовности переносим в гугл-док.
   

   

5. Читаем результат.
   

   

6. При необходимости загружаем готовый материал как статью, включаем критичного редактора и запрашиваем вычитку.

Посмотрите результат из примера в Google Docs.

Этот способ тоже вполне рабочий, но учитывайте, что Notebooklm будет иногда отказываться выходить за рамки загруженных источников или ему может не хватать креативности.

Заключение

Для глубокой проработки структуры и всех техник лучше подходит пошаговая генерация ChatGPT по промпту от LM, как в нашем примере. Набросали каркас, выбрали Pattern Interrupt и сгенерировали каждый шаг отдельно в канвас, затем расширили.

Если хотите быстро и качественно — генерируйте сценарий сразу в Notebooklm. Результат почти не уступает контролируемой поэтапной генерации через ChatGPT, но времени уходит в разы меньше (до 10 минут).

Связка «блокнот + Gemini 2.5» тоже неплохая. По одному и тому же ТЗ Gemini возвращает больше объема, чем ChatGPT 5, и часто пишет даже лучше чата.

Grok Expert чуть уступает другим нейронкам: иногда нарушает структуру, реализация техник не всегда удачная, но он никогда не душит моралью. Поэтому не стоит им пренебрегать.

Notebooklm умеет не только писать с нуля. Все, что касается текстов: создание, вычитка, уникализация, смена подачи — выполняются за пару кликов без глюков. Творческой нагрузки и ручной работы минимум.

Можно создать блокноты по разным популярным авторам и использовать все их знания и наработки. Получится целая команда опытных копирайтеров и маркетологов, которые работают бесплатно.

Создать статью займет буквально несколько минут, если база знаний уже собрана. На сценарий будет уходить максимум час, и мы будем стабильно получать хорошие результаты.

В следующей части статьи изучим в целом работу с медиа: сравним видеогенераторы, липсинк, инструменты для Product video.