Native Integration — AI-платформа нативной рекламы в видео

Продуктовая задача

Нативная рекламная интеграция в длинное видео — это не одна генерация, а производственный процесс. Нужно найти уместный шот, оценить поверхность и риски, подобрать рекламный материал, встроить его без разрушения исходной сцены, сравнить версии, провести QC и только после этого выпустить результат.

Продуктовая гипотеза Native Integration — собрать весь этот контур в специализированную AI-платформу. Система анализирует исходные материалы и предлагает кандидаты, а оператор остаётся в точке принятия решения: выбирает слот, задаёт параметры, отправляет задачу в обработку и утверждает итог.

Моя роль

Руководитель продуктового проектирования, Product & Solution Architect, Business & System Analyst, UX Prototyper и AI Integration Lead. Я персонально связал бизнес-идею с реализуемым техническим контуром: сформировал пользовательский процесс, роли и ограничения, декомпозировал продукт по MVP, подготовил ТЗ и коммерческое предложение, спроектировал архитектуру и собрал рабочий прототип административной системы.

Что было подготовлено

• продуктовый flow от загрузки видео и рекламных ассетов до ревью и экспорта;
• роли, RBAC-права, критерии приёмки, риск-регистр и эксплуатационные ограничения;
• поэтапная модель MVP1 → MVP2 → MVP3 с отдельным R&D-gate для сложных сцен;
• целевая архитектура web-платформы, медиапайплайна, AI/CV-сервисов и GPU-воркеров;
• коммерческое предложение с delivery-моделью, составом команды и границами scope;
• рабочий прототип back office, подтверждающий сквозной пользовательский сценарий.

Сквозной продуктовый процесс

1. Контекст. Проект, кампания, команда, исходное видео и библиотека рекламных материалов.
2. Анализ. Сцены, шоты, ключевые кадры, движение камеры, поверхности и потенциальные зоны размещения.
3. Выбор. Каталог кандидатов с таймкодом, превью, видимостью, риском и уверенностью модели.
4. План. Рекламный ассет, режим обработки, позиция, масштаб, промпт и число вариантов.
5. Производство. Очередь задач, лимиты, retry/cancel, прогресс, версии и изолированные AI-провайдеры.
6. Quality gate. Сравнение до/после, чек-лист качества, комментарий, approve/reject/rework и экспорт.

Как спроектировано развитие продукта

MVP1. Контролируемые интеграции без перекрытия: короткий шот 6–12 секунд, 720p/1080p, трекинг, локальная генерация и AutoCompose.

MVP2. Окклюзии, длинные материалы, checkpoint/resume, 2K/4K и распределённая GPU-обработка.

MVP3. R&D-контур замены предметов, сложной геометрии, PBR-материалов и гибридного 3D/нейрорендеринга.

Архитектура прототипа

Прототип реализован как modular monolith на Laravel 13, Filament 5 и Livewire 4. Бизнес-правила вынесены из UI в доменный и application-слои, а AI-обработка подключается через отдельные контракты провайдеров. Это позволяет демонстрировать полный workflow на детерминированных mock-провайдерах и позже заменять их реальными VideoAI/CV-сервисами без пересборки продуктовой модели.

Внутри уже зафиксированы проекты и кампании, медиатека, видео и анализ, найденные места, планы интеграций, очередь обработки, версии, ревью, экспорт, лимиты, аудит и системные события. То есть прототип проверяет не отдельный экран, а эксплуатационный контур продукта.

Почему этот кейс важен

Ценность кейса — в полном цикле discovery → product contract → solution architecture → working prototype. До дорогой ML/GPU-разработки уже проверены роли, сценарии, состояния, точки контроля и границы автоматизации. Это снижает риск построить эффектную AI-демонстрацию без управляемого продукта вокруг неё.