Egy AI-Vezérelt Újjászületés Esettanulmánya

Képzelj el egy helyzetet: évek munkájával felépítesz egy 100.000 fős, virágzó közösséget az Instagramon, miközben ugyanaz a tartalom a YouTube-on alig pár száz követővel, gyakorlatilag nulla megtekintéssel vegetál. Ismerős? Én pontosan ebben a helyzetben voltam.

Évekig készítettem angol idiómákat bemutató videókat népszerű szitkomok 10-30 másodperces részleteiből összevágva. Az Instagramon a formátumot imádták, a csatorna virágzott. A YouTube-on viszont – bár aki rátalált, szerette a videókat – a felfedezhetőség teljes hiánya miatt kudarcot vallottam. Nem törődtem SEO-val, így a YouTube algoritmusa számára láthatatlan maradtam.

Aztán 2021-ben jött a kegyelemdöfés: egy hiba folytán kizártam magam a 100 ezres Instagram fiókomból, a support pedig nem segített. Az egész, többéves projektemet hagytam a francba, és évekig nem is foglalkoztam vele.

De pár hónappal ezelőtt rátaláltam a Suno AI zeneszerző platformra. És hirtelen minden megváltozott. Egy szikra gyulladt: mi lenne, ha a két szenvedélyemet, a ’80-as évek synth-pop zenéjét és az angol idiómák tanítását ötvözném? Mi lenne, ha ezúttal nemcsak a tartalmat, hanem a teljes munkafolyamatot – a dalszerzéstől a többnyelvű SEO-ig – a nulláról, de már tudatosan, egy AI-partnerekből álló csapattal építeném fel?

Egy zenei-oktató YouTube csatorna menedzselése rengeteg aprólékos munkával jár: ötletelés, dalszövegírás, zeneszerzés, videó készítés, SEO-optimalizált metaadatok írása több nyelven… A folyamat könnyen napokat vehet igénybe egyetlen videó esetében. Elhatároztam, hogy megnézem, lehetséges-e ezt a teljes folyamatot egyetlen, koherens, AI-vezérelt rendszerré alakítani. A cél nem a kreativitás kihelyezése, hanem a repetitív feladatok automatizálása és az AI partnerként való bevonása a kreatív folyamatokba.

Ez a cikk ennek az újjászületésnek az esettanulmánya: egy 7 lépéses, teljesen automatizált, zenei tartalomgyártó rendszer felépítése.

A 7 Lépéses, AI-Vezérelt Zenei Tartalomgyártó Rendszer

A rendszer alapja egy sor „szakosodott” AI asszisztens (GEM), amelyeket a saját, részletes szabályrendszereim (Songwriting Guidelines, Intro Rules stb.) alapján képeztem be, hogy a csatornám egyedi stílusában és minőségi elvárásai szerint dolgozzanak.

1. Lépés: Koncepció és Ötletgyűjtés (A Hónapokból Percek Lesznek)

Pár évvel ezelőtt írtam két könyvet, ami 100-100 gyakori angol idiómát dolgozott fel. Az anyaggyűjtés brutális volt: az idiómák felkutatása, a magyarázatok megírása, és a legfontosabb: a gyakoriságuk aprólékos ellenőrzése. Ez a folyamat magában foglalta a kifejezések történeti népszerűségének vizsgálatát a Google Books Ngram Viewer-en és a modern, valós szövegkörnyezetük elemzését a COCA (Corpus of Contemporary American English) milliárd szavas adatbázisában. Ez a nyelvészeti mélyfúrás, még egy saját Python scripttel megtámogatva is, hetekig tartott.

Ehhez képest az új rendszeremben egy „Nyelvész” AI asszisztens dolgozik. A megbízhatóságot itt nem manuális forráskutatás, hanem a modellbe sűrített nyelvi intelligencia adja. Az AI a tréningje során a szavak és kifejezések közötti statisztikai kapcsolatokat egy komplex matematikai modellé alakította. Amikor a gyakoriságról dönt, nem egy adatbázist keres, hanem a modellje alapján méri fel, hogy egy kifejezés mennyire valószínű és természetes a modern nyelvhasználatban.

Az asszisztensnek egyetlen feladata van: a belső matematikai modellje alapján azonosítania kell azokat a kifejezéseket, amelyek megfelelnek egy szigorú, négypontos kritériumrendszernek:

• Relevancia: Csak a modern, hétköznapi angolban ténylegesen használt kifejezések jöhetnek szóba.
• Zenei potenciál: A kiválasztott idiómáknak „dalképesnek” kell lenniük, képesnek kell lenniük egy történetet vagy érzelmet megragadni.
• Tömörség: A túl hosszú, nehezen ritmizálható kifejezések ki vannak zárva.
• Egyediség: Garantáltan nem ismételheti a csatornán már feldolgozott anyagokat.

Eredmény: Ami korábban hónapokig tartó, adat-vezérelt kutatómunka volt, az most szó szerint egyetlen kávészünet.

2. Lépés: A Virtuális „A&R” és Dalszerző-Producer

Miután megvan az albumnyi ötlet, a következő fázis a dalszerzés. Itt lép színre a rendszer legfejlettebb tagja, egy „A&R Executive és Dalszerző-Producer” személyiséggel felruházott AI, ami egy 10 idiómából álló listából egy teljes, koherens albumot hoz létre.

A Produceri Szemlélet: Az Album Hangulati Íve

Ahelyett, hogy a dalokat egymástól független szigetként kezelné, az AI először a teljes, 10-es listát elemzi.

Központi Téma Keresése: Felméri, van-e a kifejezések között egy domináns érzelmi szál (pl. küzdelem, kapcsolatok, optimizmus). Meghatároz egy Központi Hangulatot és egy Hangulati Ívet az albumhoz. Például: „Az album sötéten, befelé fordulóan kezdődik, a közepén megjelennek a küzdelmes, de energikusabb dalok, a végére pedig egy katartikus, felemelő lezárás felé halad.„

Ez a kezdeti, stratégiai lépés biztosítja, hogy a dalok ne véletlenszerűen kövessék egymást. Elkerüljük a „Test Department után Rick Astley” jellegű drasztikus ugrásokat, és egy valódi, végighallgatható album-élményt teremtünk.

A Dalszerzői Munka: Szabályok és Kreativitás

Az átfogó koncepció alapján az AI dalról dalra haladva megírja a szövegeket a Songwriting Guidelines dokumentumom alapján, követve a kifinomult szabályokat:

• Logikus Séma Választás: Az idióma jellege (pl. narratív, bátorító, epikus) alapján kiválasztja a legmegfelelőbb dalszerkezeti sémát.
• Szerkezeti Változatosság: A monotonitás elkerülése érdekében tudatosan variálja a dalszerkezeteket. Van, amelyik a refrénnel indul, van, ahol instrumentális betétek kapnak szerepet.
• Kreatív Magyarázatok: A dalok didaktikus Bridge részében kerüli a „spoken-word” klisét, és változatos megoldásokat használ: szűrt vocoder hang, suttogó vokálharmónia vagy acapella ének.
• Tömörség: A sorok rövidek, a dalszövegek feszesek, elkerülve a felesleges szóismétléseket és a terjengősséget.

A Hangmérnöki Precizitás: A Suno Prompt

A dalszöveg megírása után az AI egy „virtuális hangmérnökként” létrehozza a dalhoz tartozó, rendkívül részletes zenei receptet, a Suno AI promptot . Ez nem csak a stílust (80s Synthpop) és a hangulatot (melancholic, epic) határozza meg, hanem konkrétumokat is tartalmaz:

Vocals: male baritone, restrained but emotional, occasional vocoder layers
Drums: LinnDrum-style kick/snare, mechanical groove, subtle reverb
Synthesizers: Juno-60 pads, Prophet-5 atmospheres, filtered pad rises

A Folyamat a Gyakorlatban: Az „burn bridges” idióma

AI Elemzés és Séma Választás:

Az AI a „a klasszikus narratív pop-sémát” választja, mert az idióma egy cselekvéshez kötődő, erős vizuális képpel rendelkező kifejezés, ami egy történet lezárását jelenti. A narratív séma a legalkalmasabb arra, hogy felépítsen egy történetet – egy elmérgesedett helyzetet vagy kapcsolatot a versekben –, ami elvezet a refrénben bekövetkező drámai és végleges szakításhoz. Az Ultravox-féle filmszerű, melankolikus hangulat tökéletesen illik egy ilyen végleges döntés bemutatásához.

AI Dalszöveg (részlet):

[Chorus - The music swells with a powerful bassline and layered synths. The vocals become strong and emotional.]
Tonight I'm going to burn the bridges down
And leave the ashes in this town
No turning back,no second chance
This is the end of our last dance.

AI Suno Prompt:

Genre: 80s Cinematic Synth-Pop, New Wave
Vibe: Melancholic, epic, determined, atmospheric, storytelling
Vocals: Clear and emotional male baritone, in the style of Midge Ure from Ultravox, with powerful harmonies in the chorus.
Tempo: Mid-tempo, 110 BPM

…és így tovább, egészen a keverési instrukciókig.

Eredmény: Egyetlen parancsra az AI legenerálja egy teljes albumnyi, koncepcionálisan egységes dalszövegét, a hozzájuk tartozó, azonnal használható zenei „receptekkel” együtt.

A Dalszövegíró GEM által generált szövegek sosem a végleges verziók; ezek kiváló első vázlatok. Minden egyes dalszöveget személyesen validálok, és gyakran 5-10 körben módosítom, hogy a nyelvi és művészi minőség tökéletes legyen. A rendszer csak azért működhet hatékonyan, mert a saját tudásom alapján minden lépést ellenőrizni és finomítani tudok.

Ezért nem lehet például AI-t megbízhatóan fordításra használni anélkül, hogy az ember ne ismerné tökéletesen a célnyelvet. A technológia egy eszköz, nem pedig egy önjáró szakértő.

3. Lépés: A Zeneszerző (Suno AI) – A Költséghatékony Kreativitás

A dalszöveg és a zenei koncepció elkészülte után következik a zeneszerzés a Suno AI platformon. A célom nem a Suno működésének bemutatása, hanem annak a stratégiának az illusztrálása, amivel a véletlenszerű próbálkozásokat egy irányított, költséghatékony alkotói folyamattá alakítottam.

A „Dalszövegíró-Producer” GEM által generált, rendkívül részletes promptok a kulcs. A valódi áttörést azonban a kétlépcsős zenei instruálás jelenti:

• A Fő Prompt: Ez a „recept”, ami meghatározza a dal általános hangzását, stílusát, hangszereit és keverését.
• A Beágyazott Rendezői Utasítások ([Stage Directions]): Az előző lépésben a GEM a dalszövegbe is beillesztett olyan, a Suno által értelmezhető instrukciókat, mint [Huge synth brass stabs, layered vocals, energetic feel] vagy [Bridge - spoken-word line over filtered pad, echoing snare]. Ezeknek az értéke felbecsülhetetlen, mert a dal dramaturgiáját és a hangszerelés dinamikáját a szöveg kulcsfontosságú pontjain, másodpercre pontosan irányítják.

Ennek a precíz, kétszintű iránymutatásnak köszönhetően a véletlenszerű próbálkozások kora lejárt. Amíg nem ezt a módszert használtam, egy 10 számos albumhoz szükséges, megfelelő minőségű zenei alapok legenerálása gyakran 400-500 Suno kreditbe került a rengeteg próbálkozás és finomítás miatt.

Most, a részletes, mindenre kiterjedő promptoknak köszönhetően – amik a stílustól a hangszereken át a keverésig mindent meghatároznak – a Suno már az első generációk során is rendkívül közel áll a kívánt végeredményhez.

Az eredmény kézzelfogható: A korábbi 400-500 kredites költség helyett egy teljes albumot ma már maximum 150-200 kreditből el tudok készíteni. Ez nemcsak a munkafolyamatot gyorsítja fel drasztikusan, de a tartalomgyártást jelentősen olcsóbbá is teszi. A rendszer tehát nemcsak időt, hanem pénzt is spórol.

4. Lépés: A Kreatív Rendező (Intro-Generátor GEM) – A 90%-os Lemaradási (Lemorzsolódási) Ráta Megoldása

A TikTok és a YouTube Shorts világa könyörtelen. Míg jó pár 3-4 perces, dalom a YouTube-on 50% körüli nézői elköteleződést (retention) ért el, addig a rövid videóimnál a statisztika lesújtó volt: a nézők több mint 90%-át elvesztettem az első 2 másodpercben. A tartalom minősége irrelevánssá vált, mert senki sem maradt, hogy meghallgassa.

Hosszú keresgélés, kísérletezés után jöttem rá a „horog” titkára: szemkontaktus, meglepetés és egy gyors, kíváncsiságot felkeltő kérdés. A statikus képek és a gyorsan váltakozó feliratok egyszerűen nem voltak elegek. A megoldás egy beszélő, a nézővel közvetlen kapcsolatot teremtő karakter lett: a saját karikatúrám.

A képen látható 49.5%-os átlagos nézési arány már az első órákban is biztató jele annak, hogy a szemkontaktus-alapú stratégia működik.

Az Eszköztár Felépítése: Szövegsablonok és Vizuális Elemek

Mielőtt az AI-t a rendezői székbe ültethettem volna, elő kellett készítenem az eszköztárat.

• A Pszichológiai Horgok (A Szövegsablonok): Egy AI prompt segítségével kidolgoztam több mint 20 különböző, pszichológiai elveken alapuló intro-sablont (pl. direkt kérdés, rejtélykeltés, érték kiemelése). Ezeket és a használatuk logikáját (pl. „vizuális idiómához használj direkt kérdést, absztrakthoz rejtélykeltést”) rögzítettem a GEM tudásbázisában.
• A Vizuális Elemek (Az Avatarok): Egy 5 lépéses, AI-támogatott grafikai munkafolyamattal létrehoztam egy teljes vizuális készletet:
  • Saját portrém alapján, a Midjourney segítségével megalkottam a karikatúra alapstílusát.
  • A karakternek különböző érzelmeket adtam (mosoly, vigyor, fáradtság).
  • A karakter stílusában többféle hátteret generáltam.
  • A karaktereket és háttereket kombinálva közel 50 variációt hoztam létre.
  • Egy AI képfelismerővel kiválogattam a 10 vizuálisan legerősebbet.

A GEM Mint Rendező

Ezzel a precízen felépített eszköztárral a „Kreatív Rendező” GEM már egy teljes stúdiót irányíthat. A 10 dalos album koncepcióját megkapva, minden egyes dalhoz:

• Kiválasztja a pszichológiailag legütősebb intro szöveget a rögzített logika alapján.
• „Szereplőválogatást” tart az avatar-karakterekből és hátterekből, hogy a dal hangulatához leginkább illő jelenetet javasolja.

Eredmény: Egy teljes albumnyi, egyedi videó-intrò koncepció, ami a korai tesztek alapján drámaian javítja a nézői elköteleződést. Természetesen még nem vagyunk készen, hiszen ezeket a koncepciókat még „életre kell kelteni”. A HeyGen segítségével kevesebb, mint fél óra alatt készen van az összes into videó, amire szükségem van.

5. Lépés: A Vizuális Rendező (Midjourney Prompt GEM) – Az Egységes Képi Világ Megteremtése

Egy albumhoz nemcsak hangzásban, de vizuálisan is egységesnek kell lennie. A videók háttereihez és a thumbnail-ekhez szükséges képeket a Midjourney segítségével készítem, de a konzisztencia megteremtése 10 dal (azaz minimum 20 kép) esetében komoly kihívás.

Erre a feladatra egy „Vizuális Rendező” AI asszisztenst képeztem be. A folyamat a következő:

• A „Mester Stílus Kép”: Én magam létrehozok egyetlen képet, ami az album kívánt vizuális hangulatát tökéletesen megragadja.
• A „Vizuális DNS” Létrehozása: Az AI elemzi ezt a Mester Képet, és „kiszótárazza” annak legfontosabb stílusjegyeit (színvilág, technika, fények, hangulat), majd ebből létrehoz egy szöveges stílus-blokkot, a „Vizuális DNS-t”.
• Prompt Generálás: Az AI a kész dalszövegeket és az album hangulati ívét figyelembe véve minden dalhoz két, a történetet illusztráló prompt-leírást készít (egyet a Verse-hez, egyet a Chorus-hoz).
• A Végső Prompt: Végül a tartalmi leírásokat összefűzi a Vizuális DNS-sel és a technikai paraméterekkel (--ar 9:16).

Eredmény: Ahelyett, hogy órákig kísérleteznék a promptokkal, a GEM egyetlen parancsra 20 darab, stílusában tökéletesen egységes, de tartalmilag egyedi Midjourney promptot ad vissza. A precíz leírásoknak köszönhetően a képalkotás szinte mindig már az első próbálkozásra sikeres.

6. Lépés: Az Automatizált Vágószoba (FFmpeg Scriptek) – A Manuális Munka Kiváltása

Bár ez a lépés nem AI, a teljes automatizálási folyamat kulcsfontosságú eleme. A Midjourney-ben legenerált képeket fel kell készíteni a felhasználásra: felskálázás, átméretezés a videókhoz (16:9 és 9:16), és a YouTube thumbnail-ek elkészítése (effektekkel, logóval, kabalával, felirattal).

Ezt a feladatot, ami manuálisan órákig tartana és rendkívül monoton lenne, egy intelligens Bash script végzi el az FFmpeg segítségével. A script:

• Felismeri a képek képarányát (fekvő vagy álló).
• Annak megfelelően alkalmazza a különböző átméretezési és pozicionálási szabályokat.
• Ráhelyezi a képekre a blur, overlay, logó, random kabala és felirat rétegeket.

Eredmény: A 20 kép teljes utómunkája a script futtatásával kevesebb, mint egy perc alatt elkészül. Ez a lépés a hatékonyságnövelés csúcsa a munkafolyamatban.

7. Lépés: A Többnyelvű SEO Menedzser – A Publikálás Automatizálása

A tartalomgyártás utolsó, de talán legfárasztóbb része a publikálás. Egyetlen videóhoz is szükség van egyedi címre, leírásra, hashtagekre – külön a hosszú videóhoz és külön a Shorthoz. Ezt elvégezni egy 10 dalos album esetében, 6 különböző nyelven (angol, magyar, német, spanyol, vietnámi, indonéz) manuálisan napokig tartó, lélekölő munka.

Itt lép színre a rendszer utolsó láncszeme, a „YouTube SEO & Tartalom Automata” GEM.

A Folyamat

Ahelyett, hogy dalonként, nyelvenként haladnék, az AI-nak egyetlen listát adok meg: a 10 idiómát és a hozzájuk tartozó, általam kutatott másodlagos kulcsszavakat. Ebből az inputból a GEM, a tudásbázisban rögzített adatok (formai követelmények, rangsorolt, többnyelvű kulcsszólisták, sablonok) alapján legenerálja a teljes metaadat-csomagot.

A GEM minden egyes dalnál:

• Tartalmat Alkot: Megírja az idióma rövid, 5 szavas angol jelentését és egy releváns példamondatot.
• Kulcsszavakat Választ: Kiválasztja a legmagasabb pontszámú elsődleges kulcsszót az angol és mind az 5 másik nyelvhez a saját, előre elkészített SEO-listámból.
• Szöveget Ír: A sablonokat rugalmasan használva megírja a címeket és leírásokat, elegánsan beleszőve az elsődleges és másodlagos kulcsszavakat a szöveg elejébe a maximális SEO-hatás érdekében.
• Csomagot Készít: Előállítja a teljes, publikálásra kész csomagot: a hosszú videó címét, leírását, hashtagjeit; a Short címét és leírását; és mindezt 6 nyelven.

Eredmény: Ami korábban napokig tartó, fáradságos adminisztráció lett volna, az most egyetlen, másolható válasszá sűrűsödik. A teljes album publikálásra kész metaadatai percek alatt elkészülnek, hibamentesen és minden nyelven a helyi keresési szokásokra optimalizálva.

Konklúzió: Az AI Mint Kreatív Csapattag, Nem Helyettesítő

Ez a rendszerépítési folyamat bebizonyította, hogy az AI nem a kreativitás ellensége, hanem annak egy rendkívül erős katalizátora lehet, ha správávilágos keretrendszert és szabályokat adunk neki.

A legfőbb tanulságok:

• A Rendszer a Lényeg: Az AI csak annyira jó, amennyire a mögötte lévő szabályrendszer.
• Iteráció: A promptokat és a GEM-eket folyamatosan finomítani kellett a kapott eredmények alapján. Ez nem egy egyszeri beállítás, hanem egy folyamatos párbeszéd a technológiával.
• A Humán Tényező: A végső kreatív irányítás, a stratégia és az ízlés mindvégig az én kezemben maradt. Az AI egy rendkívül hatékony, fáradhatatlan és kreatív „stábként” működött, de a „Rendező” én voltam. Az AI sosem dolgozhat helyettünk – csak segíthet.

Ez a workflow lehetővé teszi, hogy a hangsúlyt a repetitív, időigényes feladatokról a kreatív ötletelésre és a stratégiai tervezésre helyezzem, miközben a tartalom minősége és konzisztenciája soha nem látott szintre emelkedett.

Neked milyen tapasztalataid vannak az AI-alapú kreatív munkafolyamatokkal? Szívesen olvasom a gondolataidat a kommentekben!