Нейросеть для карточек маркетплейса закрывает три задачи сразу: текст описания, десятки полей характеристик и подготовку фото под требования площадки. Для продавца с сотнями позиций это способ выйти на Wildberries и Ozon быстрее и реже упираться в отказы модерации. Ниже разбор механики и живой пример.
Где селлер теряет продажи на карточках
Маркетплейс ранжирует товар во многом по тому, насколько полно и точно заполнена карточка. Проблема в том, что у каждой категории свои поля, и их бывает по 40-60. Вручную их заполняют частично, лишь бы пройти модерацию.
Последствия предсказуемы:
- товар не попадает в фильтры, потому что не указан материал или объём;
- карточку отклоняют за несоответствие фото и описания;
- описание одинаковое у десятка позиций, и поиск площадки их не различает;
- при выходе на вторую площадку всё приходится делать заново под другой шаблон.
Как нейросеть собирает карточку
Карточки для маркетплейсов с помощью нейросети готовятся в три потока, которые потом сводятся в одну выгрузку.
Текст. Модель пишет название и описание по правилам конкретной площадки: длина, запрещённые слова, порядок важных свойств. Учитываются поисковые запросы покупателей в категории.
Характеристики. Программа сопоставляет ваши данные с полями категории и заполняет всё, что можно вывести из исходной таблицы: материал, размеры, вес, комплектацию. Если данных нет, поле помечается для ручной проверки, а не заполняется наугад.
Фото. Обработка изображений под требования: замена фона, выравнивание, размер, подготовка шаблона инфографики с ключевыми свойствами товара.
На выходе получается файл, готовый к загрузке через шаблоны или API площадки.
Нейросеть для карточек маркетплейса: пример продавца товаров для дома
Компания продаёт текстиль, посуду и системы хранения, около 900 активных позиций на Wildberries. Команда 12 человек, из них двое занимались карточками. Заполненность характеристик была в среднем 55%, около 8% новых карточек возвращались с модерации на доработку. Выход на Ozon откладывали полгода: не хватало рук, чтобы переделать карточки под второй шаблон.
Настроили нейросеть для создания карточек для маркетплейсов под обе площадки: единая таблица товаров на входе, два набора правил на выходе, пакетная обработка фото. Спорные поля программа выносила в отдельный список, менеджер закрывал их за один проход.
Через два месяца:
- заполненность характеристик выросла до 90% и выше;
- возвраты с модерации сократились до 1-2%;
- все 900 позиций вышли на Ozon за 3 недели;
- переходы из фильтров на Wildberries заметно выросли, а по категории хранения выручка поднялась примерно на 15%.
Вложения вернулись за 2-3 месяца продаж на второй площадке.
Сколько стоит и сколько длится
Генерация контента стоит от 30 000 ₽, запуск от 5 дней. Если нужна автоматическая загрузка через API площадок, парсинг требований категорий или обработка фото в потоке, это автоматизация: от 23 000 ₽ и от 7 дней. Цены без НДС.
Итог зависит от числа категорий, количества площадок, объёма фото и того, нужна ли регулярная работа или разовая загрузка. Демо первой рабочей версии от 7-го дня, код и доступы передаются заказчику. Точную сумму фиксируем в смете за 24 часа.
С чего начать
- Выберите одну категорию, где больше всего незаполненных полей.
- Подготовьте таблицу товаров и исходные фото по ней.
- Выгрузите отклонённые карточки за последние месяцы: это готовый список ошибок.
- Запустите пилот на 30-50 позициях и сравните показы до и после.
Хорошая нейросеть для карточек маркетплейса не заменяет товароведа, а снимает с него самую долгую и скучную часть работы. Остальное делают полнота и точность данных.
