استخدمنا Gemini وVeo لصنع إعلان لـ PandAi7: ما الذي نجح، وما الذي فشل، وما الذي تعلّمناه

لماذا قرّرنا استخدام الذكاء الاصطناعي لصنع إعلاننا

يبني PandAi7 فريق صغير، ونحن نطوّر منتجًا دوليًا. ومثل معظم الأعمال الصغيرة، ليس لدينا استوديو إنتاج ولا فريق رسوم متحركة ولا ميزانية تسويق كبيرة احتياطية.

كما أننا نبني منتجًا يستخدم الذكاء الاصطناعي، لذلك أردنا أن نجرّبه من الجهة الأخرى: كمستخدمين داخل سير عمل التسويق الخاص بنا، بهدف حقيقي وموعد نهائي حقيقي.

كان الهدف سهل الوصف: إعلان متحرك قصير تظهر فيه الباندا الحمراء الخاصة بـ PandAi7. استخدمنا Gemini لتحويل تلك الفكرة الإبداعية إلى أمر نصي منظّم لـ Veo، نموذج توليد الفيديو من Google.

لم تكن هذه تجربة علمية. كانت عملية إنتاج واحدة، نفّذها فريق صغير، وما يلي هو ما رأيناه فعلًا.

أدوات الذكاء الاصطناعي التي استخدمناها فعلًا

استخدمنا ثلاث أدوات، لكل منها مرحلة مختلفة:

• Gemini — لتطوير الأوامر النصية وتنظيمها وتحسينها وحلّ مشكلاتها.
• Veo — لتوليد الفيديو المتحرك نفسه.
• Canva — لاحقًا، بعد حصولنا على نتيجة قابلة للاستخدام، لضبط التعليق الصوتي والترجمة النصية.

لم تتولَّ أي أداة وحدها العمل كله. كان سير العمل كالتالي: الفكرة، ثم تطوير الأمر النصي في Gemini، ثم التوليد في Veo، ثم التقييم، ثم التكرار، ثم التحرير في Canva، وأخيرًا الفيديو النهائي.

كيف حوّلنا فكرة إلى أمر نصي للفيديو

بدأنا بفكرة وبعض المراجع البصرية، لا بنص مكتوب. ولكي يُنتج نموذج الفيديو شيئًا محددًا، يجب أن تتحوّل الفكرة إلى وصف دقيق، فطلبنا من Gemini أن يساعدنا في بنائه.

في النهاية، وصف الأمر النصي:

• شخصية الباندا الحمراء وملامحها
• الأسلوب البصري (رسوم متحركة ثلاثية الأبعاد)
• ملابس الشخصية — السترة ذات القلنسوة والجينز والحذاء الرياضي — وضرورة أن تبقى كما هي طوال الفيديو
• هوية PandAi7 والشعار
• الصيغة العمودية 9:16
• كل مشهد على حدة
• الكاميرا والتأطير
• الترجمة النصية على الشاشة
• الأصوات المحيطة والصوت المتحدث
• التوجّه البصري العام

في لقطة الشاشة يظهر طلبنا إلى Gemini. أرفقنا لقطات مرجعية وشعار PandAi7، وشرحنا ما يجب أن يحتويه الفيديو، وذكرنا ما لا يجوز تغييره: لون عيني الشخصية وملابسها وحذاءها. ردّ Gemini بأمر نصي منظّم مكتوب بالإنجليزية (مع اقتراح أن الأوامر الإنجليزية تعمل عادةً بشكل أفضل مع Veo)، مقسّم مشهدًا بمشهد، مع تحديد نص الترجمة والصوت ونمط الصوتيات لكل جزء.

هنا ساعدنا الذكاء الاصطناعي بوضوح. كان Gemini بارعًا في تحويل فكرة مبهمة إلى أمر نصي مفصّل ومرتّب — أسرع بكثير مما لو كتبناه بأنفسنا. والعادات نفسها تنطبق على أي أداة ذكاء اصطناعي تعطيها تعليمات: كن محددًا، وصِف شيئًا واحدًا في كل مرة، وحسّن بدلًا من أن تبدأ من جديد. كتبنا عن هذه العادات في دليل محرّر الذكاء الاصطناعي في PandAi7.

من Gemini إلى Veo: هنا بدأت المشكلات الحقيقية

الأمر النصي المفصّل لم يضمن نتيجة متوقعة. من هنا بدأ العمل الحقيقي.

إحدى المشكلات الواضحة كانت نسبة العرض إلى الارتفاع. كنا نصنع فيديو عموديًا بنسبة 9:16، لكن Veo أدخل سلوك لوحة قصة يخصّ تخطيطًا أفقيًا بنسبة 16:9: عادت المشاهد على شكل لقطات عريضة مكدّسة داخل الإطار العمودي، بدلًا من أن تُكوَّن لشاشة عمودية.

قد يبدو ذلك تفصيلًا تقنيًا، لكنه في الإعلان يغيّر كل شيء:

• نسبة العرض إلى الارتفاع تحدد التكوين — أين تقف الشخصية، وكم مساحة للحركة، وأين تقع العين أولًا.
• التأطير يحدد أين يمكن وضع عناصر العلامة. فالشعار أو الترجمة التي تتسع في إطار عريض قد تُقطع أو تزدحم في إطار طويل.
• التكوينات العمودية والأفقية ليست قابلة للتبادل. المشهد المصمَّم لإحداهما لا يُقصّ ببساطة ليناسب الأخرى.
• لذلك قد يبدو الفيديو المولَّد جيدًا بمفرده، ويظل غير مناسب للصيغة التي صُنع من أجلها.

تُظهر لقطة الشاشة Veo وهو يجهّز عملية توليد ضمن سير العمل العمودي لدينا، مع معاينة مكوّنة من لقطات لوحة قصة أفقية مكدّسة فوق بعضها. ثم طلب منا Veo الموافقة على التوليد كما هو.

الذكاء الاصطناعي يغيّر أحيانًا أشياء لم تطلب تغييرها قط

بعض أكثر اللحظات إحباطًا جاءت من تغييرات لم يطلبها أحد. كنا نطلب تعديلًا واحدًا، فيغيّر Veo أيضًا شيئًا لم نذكره إطلاقًا.

مثالان من هذا الإنتاج:

• مسافة الكاميرا. اقتربت الكاميرا من الباندا الحمراء أو ابتعدت عنها مقارنةً بالنسخ السابقة، دون أن نطلب ذلك.
• اتجاه النظر. بدأت عينا الباندا الحمراء تنظران في اتجاه مختلف من نسخة إلى أخرى.

هذه التفاصيل مهمة في الإعلان. فالتكوين، ووجهة انتباه المشاهد، واتجاه نظر الشخصية، والاستمرارية بين المشاهد هي ما يجعل الفيديو القصير واضحًا. والشخصية التي تنظر فجأة إلى مكان آخر تسحب عين المشاهد معها.

الأمر النصي تعليمات لنموذج توليدي، وليس ضمانًا بأن كل تعليمة بصرية ستُتَّبع بدقة.

في لقطة الشاشة، تشير الأسهم إلى النسخ التي تغيّر فيها التأطير ونظرة الباندا. وفي اللوحة على اليمين، يقول مساعد Veo إنه بدأ التوليد وإن الشخصية والملابس والشعار ستبقى متّسقة عبر المشاهد — بينما تُظهر اللقطات المجاورة تغييرات لم نطلبها.

أحيانًا، لا يجعل المزيد من الأوامر النتيجة أكثر قابلية للتوقع

كان ردّ فعلنا الطبيعي أن نكون أكثر تحديدًا. أضفنا التفاصيل، وكتبنا التصحيحات، وسمّينا بدقة ما يجب أن يبقى كما هو.

لم تجعل التعليمات الإضافية النتيجة أكثر قابلية للتوقع دائمًا. فإصلاح شيء قد يُدخل تغييرًا غير متوقع في مكان آخر، لذلك كان لا بد من مراجعة كل جولة تصحيح من البداية.

جرّبنا أيضًا البدء من جديد في مشاريع منفصلة، على أمل أن تتصرف البداية النظيفة بشكل أفضل. لكن المحتوى ظلّ قابلًا للانحراف: الطلب نفسه فُسِّر بشكل مختلف من مشروع إلى آخر.

في النهاية، كانت النسخة التي استطعنا العمل بها فعلًا متوافقة بنحو 70% مع ما قصدناه. هذا الرقم تقديرنا العملي لهذه النتيجة تحديدًا، وليس مقياسًا علميًا للدقة — لكنه يصف بصدق أين انتهى بنا المطاف.

تُظهر لقطة الشاشة قائمة مشاريعنا في Veo: مشاريع منفصلة أُنشئت على مدى عدة أيام للإعلان نفسه. بعضها يبدأ ببطاقة شعار PandAi7 المكتملة، وبعضها بنسخة مقصوصة ومكبّرة أكثر من اللازم من الشعار النصي — الطلب نفسه، مُفسَّرًا بشكل مختلف في كل مرة.

ما الذي وفّره لنا الذكاء الاصطناعي فعلًا

لا يعني أيٌّ من هذا أن الأدوات لم تكن مفيدة. فقد جعل الذكاء الاصطناعي من الأسهل بكثير:

• تجربة الأفكار البصرية
• اختبار المشاهد قبل الالتزام بها
• استكشاف حركات مختلفة
• تجربة اتجاهات كاميرا مختلفة
• الحصول على نقاط انطلاق بسرعة
• التكرار دون موارد إنتاج تقليدية — بلا استوديو ولا رسّام رسوم متحركة ولا تصوير

التمييز الذي نودّ توضيحه هو: الذكاء الاصطناعي خفّض حاجز التجربة. لكنه لم يُلغِ الحاجة إلى تقييم النتيجة.

الجزء الأخير ظلّ بحاجة إلى تحرير بشري

لم تنتهِ العملية حين أنتج Veo فيديو قابلًا للاستخدام. عند تلك النقطة بدأ التحرير.

انتقلنا إلى Canva للّمسات الأخيرة: ضبط التعليق الصوتي وضبط الترجمة النصية، لتقول النسخة النهائية ما أردناه، بالطريقة التي أردناها.

كانت كل أداة مفيدة في مرحلة مختلفة. Gemini أجاد التنظيم، وVeo أجاد توليد الحركة، وCanva أجاد التعديلات النهائية المضبوطة. لم تكن العملية ذاتية في أي مرحلة — في كل خطوة قرّر إنسان ما يُحتفظ به.

سير العمل الذي اتّبعناه فعلًا:

1. الفكرة
2. الأمر النصي
3. التوليد
4. التقييم
5. التكرار
6. التحرير
7. النتيجة النهائية

إذن، هل يستطيع الذكاء الاصطناعي صنع إعلان من أمر نصي واحد؟

ليس بشكل موثوق.

كانت تجربتنا أقرب بكثير إلى إنتاج إبداعي بمساعدة الذكاء الاصطناعي منها إلى إنتاج إعلاني ذاتي. أنتج الذكاء الاصطناعي المادة الخام بسرعة، لكن البشر ظلّوا مضطرين إلى توجيهها والحكم عليها وإنهائها.

لو أعدنا التجربة، فهذا هو سير العمل الذي سنخطط له منذ البداية:

1. حدّد هدف الإعلان.
2. طوّر الفكرة البصرية.
3. نظّم الأمر النصي.
4. ولّد.
5. افحص النتيجة.
6. حدّد ما تغيّر أو ما فشل.
7. كرّر.
8. حرّر المادة القابلة للاستخدام.
9. قرّر متى تكون النتيجة جيدة بما يكفي لتتوقف.

ما تعلّمناه عن توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يجعل التجريب الإبداعي أسهل. لكنه لا يُلغي الحاجة إلى الحكم الإبداعي.

هل الإعلان بالذكاء الاصطناعي مفيد للأعمال الصغيرة؟

يمكن أن يكون كذلك. فالذكاء الاصطناعي يخفّض حاجز تجربة الإعلانات والمحتوى البصري. يمكن لعمل صغير اليوم أن يجرّب أفكارًا كانت تتطلب سابقًا استوديو أو وكالة.

لكن «الذكاء الاصطناعي يستطيع توليده» لا يعني «الذكاء الاصطناعي سيولّد بالضبط ما تخيّلته».

قبل أن تبني خططك على ذلك، يستحق الأمر التفكير في بعض الأسئلة العملية:

• وقت التعلّم — كم ستستغرق لتتقن الأدوات بما يكفي للحصول على نتائج قابلة للاستخدام؟
• وقت التكرار — كم جولة من التوليد والفحص والتصحيح يمكنك تحمّلها واقعيًا؟
• ما يستحق الأتمتة — أي أجزاء العمل يسرّعها الذكاء الاصطناعي فعلًا، وأيها ينقلها فقط إلى مكان آخر؟
• أين يلزم الحكم البشري — لا بد أن يقرّر أحدٌ ما إن كانت النتيجة متّسقة مع العلامة وواضحة وصحيحة.
• الفائدة — هل النتيجة النهائية مفيدة فعلًا لعملك، أم كانت مجرد تجربة ممتعة؟

الواقعية نفسها تنطبق على المحتوى المولَّد بالذكاء الاصطناعي عمومًا. قد يساعدك على إنتاج المواد أسرع، لكنه لا يغيّر الوقت الذي يحتاجه العمل لكسب الانتباه والثقة — وهو ما نناقشه في رأينا الصريح في تحسين محركات البحث.

ما الذي غيّرته هذه التجربة في نظرتنا إلى الذكاء الاصطناعي

عادةً ما يكون لدى الأعمال الصغيرة وقت محدود وموارد محدودة. ويمكن للذكاء الاصطناعي فعلًا أن يخفّف عبء العمل في بعض أجزاء الإنتاج الإبداعي — رأينا ذلك بأنفسنا.

لكن استخدام الذكاء الاصطناعي جيدًا ظلّ يتطلب:

• تعلّم كيف تتصرف الأدوات
• تقييم كل نتيجة
• تصحيح ما يسوء
• الحكم على ما هو جيد بما يكفي
• معرفة متى تتوقف عن التكرار

قيمة الذكاء الاصطناعي ليست في أنه يُخفي كل مهمة. قيمته في أنه يستطيع جعل أجزاء معينة من العملية أسرع وأسهل وصولًا.

ما نؤمن به فعلًا بشأن الذكاء الاصطناعي

• الذكاء الاصطناعي ليس سحرًا. احتاج إعلاننا إلى تخطيط ومراجعات كثيرة وتحرير بشري.
• لست مضطرًا بالضرورة إلى أن تصبح خبيرًا في الذكاء الاصطناعي لتستفيد منه.
• المهم هو فهم ما يجيده الذكاء الاصطناعي — بالنسبة لنا: تنظيم الأوامر النصية وتوليد نقاط انطلاق بصرية بسرعة.
• ومن المهم بالقدر نفسه فهم مواضع عدم قابليته للتوقع — بالنسبة لنا: نسبة العرض إلى الارتفاع والتأطير وتفاصيل لم نطلب تغييرها قط.
• على كل عمل أن يقرّر أي المهام تستحق الأتمتة وأين يظلّ الحكم البشري مهمًا.

إجابات سريعة

هل يستطيع الذكاء الاصطناعي إنشاء إعلان كامل بمفرده؟

ليس بشكل موثوق، حسب تجربتنا. أنتج الذكاء الاصطناعي مواد مفيدة بسرعة، لكن كان على شخص ما تحديد الهدف وفحص كل نتيجة والتكرار وإنهاء الفيديو بتحرير بشري.

هل يمكن استخدام Gemini لإنشاء فيديوهات إعلانية بالذكاء الاصطناعي؟

لا يلزم أن يولّد Gemini الفيديو بنفسه ليكون مفيدًا. استخدمناه لتطوير الأوامر النصية وتنظيمها وحلّ مشكلاتها، ثم استخدمنا Veo لتوليد الفيديو.

هل يجعل الأمر النصي الأكثر تفصيلًا Veo أكثر دقة؟

الأمر النصي المفصّل يساعد، لكنه لا يضمن اتباع كل تعليمة. في إنتاجنا، كانت تعود أحيانًا تغييرات لم نطلبها حتى مع المزيد من التفاصيل.

لماذا يتطلب توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي تغيير الأمر النصي مرارًا؟

النماذج التوليدية تفسّر التعليمات بدلًا من تنفيذها حرفيًا، لذلك تختلف النتائج من محاولة إلى أخرى. وإصلاح تفصيل واحد قد يغيّر تفصيلًا آخر، ما يعني أن كل نسخة تحتاج إلى فحص وتعديل.

هل تحتاج الأعمال الصغيرة إلى تعلّم الإعلان بالذكاء الاصطناعي بنفسها؟

ليس بالضرورة. من المفيد فهم ما يجيده الذكاء الاصطناعي وأين لا يمكن توقّعه، ثم تقرير أي المهام تستحق وقتك — وأيها يُنجز بطريقة أخرى بشكل أفضل.