AI-контент для карточек товаров: где автоматизация помогает, а где вредит

Представьте ситуацию: нужно за 3 дня создать 50 новых карточек на маркетплейсе, для каждой из которых требуются привлекательные тексты, инфографика или видеообложки. Если делать все по старинке, эта работа займет недели. Неудивительно, что многие продавцы обращаются за помощью к искусственному интеллекту. По данным Яндекса, 67% компаний e-com и 10% ритейла используют нейросети для генерации контента. При этом маркетплейсы предъявляют строгие требования к оформлению карточек, а люди не всегда хорошо относятся к ИИ-генерациям.

Действительно ли AI — универсальный помощник? Где проходит граница между эффективностью и риском? Максим Колесов, руководитель AI-сервиса Salist для роста продаж на Wildberries, разобрал, в каких задачах нейросети очень полезны, а где могут снизить конверсию и вызвать проблемы с модерацией.

Зачем селлеры используют AI для карточек

Для чего же продавцы на маркетплейсах все чаще подключают искусственный интеллект? 

1. Ускорение подготовки контента

Генерации экономят десятки и даже сотни часов работы специалистов. И это не пустые слова. Например, в этом кейсе студии FOKINA.AI клиент из FMCG получил автоматизированный «конвейер» по подготовке карточек: обработка изображений, генерация описаний и сбор метаданных. По заявлению студии, ИИ-система позволяет выпускать до 1000 карточек в час, что переводит недели ручной работы в часы и дает огромное конкурентное преимущество.

2. Снижение затрат

Автоматизация создания контента позволяет значительно сократить расходы на копирайтеров и контент-менеджеров, особенно при больших объемах. Рассмотрим кейс из презентации на HouseHold Expo. Интернет-магазин товаров для дома поставил перед собой цель снизить стоимость привлечения клиента (CAC) и одновременно оптимизировать контент для своих товаров. Для решения этой задачи компания внедрила искусственный интеллект, который автоматически подбирал ключевые слова с высокой конверсией и генерировал SEO-оптимизированные описания товаров. В результате стоимость привлечения одного клиента снизилась на 40%, при этом качество контента не пострадало. 

3. Масштабирование бизнеса

Когда бизнес растет, добавляются новые бренды и категории, и ручное ведение каталога становится узким «бутылочным горлышком». AI помогает легко масштабировать контент-процессы. Например, компания из этого кейса внедрила ИИ-решение для автоматической генерации описаний товаров и определения выгодных ставок в рекламе. Это позволило создать контент для 55 карточек за один день и продать платьев на сумму 400 000 рублей. Использование ИИ ускорило выполнение задач и увеличило прибыль.

4. Тестирование гипотез: быстрая проверка разных обложек, заголовков и УТП

Сколько вариантов УТП или названия товара нужно перебрать, чтобы найти самый кликабельный? Вручную — долго. AI генерирует десятки вариантов за считанные минуты. Эти варианты затем можно массово проверить через A/B-тесты на маркетплейсах, чтобы определить, какой заголовок или обложка дают наибольший CTR, а также понять, какое УТП наиболее привлекательно для целевой аудитории.

Где и как AI-контент действительно помогает 

Вот 5 сфер, где нейросети помогают чаще всего:

1. Подбор ключевых слов для карточки

ИИ-сервисы анализируют статистику запросов на площадках вроде Wildberries, Ozon или Яндекс Маркета, выявляют самые частотные и конверсионные фразы и предлагают их для заголовков и описаний. В результате продавец получает текст, который говорит на языке покупателей и лучше индексируется поисковыми алгоритмами.

Вот с чем конкретно нейросети становятся незаменимыми:

• учет сезонности и трендов. Анализ того, когда и какие запросы растут и падают;
• выявление скрытых связок. Поиск «длинных хвостов» — запросов, которые вводят реже, но которые дают высокий шанс на конверсию;
• оптимизация под разные площадки. У каждого маркетплейса свои алгоритмы и ограничения: где-то особенно важно количество символов, где-то — порядок слов, где-то — плотность ключевиков.

2. Генерация структурированных текстов

Продавец загружает в систему «сырой» набор данных о товаре (назначение, материал, цвета, особенности), а также УТП, список ключевых слов, правила маркетплейса и другие важные требования. Нейросеть превращает этот разрозненный список в связный текст, где все красиво, информативно и логично. Если у компании тысячи товаров, у разных копирайтеров тексты могут отличаться стилем. ИИ же позволяет задать правила — тональность (официальный, дружелюбный, экспертный), структуру (обязательные фразы, блоки), а также автоматически воспроизводить единый «голос бренда» во всех карточках.

3. Генерация визуальных элементов

Вот как нейросети помогают в визуализации:

• Фон и контекст. Например, нейросеть способна заменить скучный фон товара на более привлекательный, добавить интерьерную сцену или стилизовать под сезон (лето, осень, праздник). Это позволяет показать продукт в живой среде без необходимости дорогостоящей фотосессии.

• Стилизация и брендинг. Нейросети умеют применять фирменные цвета, шрифты и графические элементы на изображениях, создавая единый стиль для всех карточек бренда. Так визуал остается узнаваемым, а бренд — целостным.
• Элементы дизайна. Полностью генерировать инфографику нейросетям пока сложно, но они отлично справляются с отдельными элементами: иллюстрациями, фонами, стрелками, иконками, персонажами.

Все это ускоряет работу дизайнеров и позволяет тестировать десятки вариантов визуала без затрат на дорогостоящие фотосессии.

4. Быстрые варианты для A/B-тестов

A/B-тест — это метод, который позволяет проверить, какой вариант карточки товара эффективнее с точки зрения кликов и покупок. Нейросеть может создать десятки вариантов заголовков, описаний или отдельных элементов визуала за считанные минуты.

• Она предложит несколько формулировок заголовка с разным акцентом: на характеристике, на преимуществах, на ключевых словах.
• ИИ может генерировать небольшие изменения в изображениях: изменить фон, вписать предмет в окружение, предложить новую цветовую схему, добавить иконки и др.
• Сервисы умеют быстро создавать варианты текста разной длины, структуры, стиля (дружелюбный, экспертный).

5. Массовые правки контента

Когда в каталоге продавца сотни товаров, любая системная правка становится сложной задачей. Ребрендинг, обновление характеристик, изменение упаковки или требований маркетплейса могут потребовать редактирования всех карточек, что вручную занимает недели. Нейросети позволяют автоматизировать этот процесс и работать с масштабом.

В чем проблемы AI-контента и где он вредит

Но почему же не стоит бросаться использовать ИИ везде, где только можно? У него есть множество подводных камней. Вот с какими «побочными эффектами» можно столкнуться. 

Искусственные картинки, которым не верят

Часто сгенерированные элементы выглядят ненатурально: слишком стерильные, «пластиковые», одинаковые, безжизненные, как будто у товара или модели, которая его демонстрирует, стерли все мелкие особенности, которые в реальной жизни и делают предмет или человека настоящим. Люди замечают неестественные детали, такие как странные тени, несуразные пропорции или искусственные выражения лиц. Когда покупатель сталкивается с колоссальной разницей между фото и реальным товаром, он часто возвращает товар или пишет негативный отзыв.

Неверные факты и приукрашивание в текстах

ИИ не всегда проверяет факты и может делать выводы нелогично. Например, в карточке может появиться «100% хлопок», хотя вещь из полиэстера, или «подходит для детей», хотя товар не сертифицирован. Такие ошибки вводят покупателей в заблуждение, вызывают недовольство и возвраты. Еще нейросети любят использовать эмоциональные прилагательные («идеально подходит», «лучший выбор»), которые не подкреплены фактами. В результате описание выглядит рекламным, но не информативным.

Скучные и однотипные описания

Контент, созданный ИИ, часто шаблонный. Это связано с тем, что ИИ обучается на больших объемах данных и может генерировать тексты, которые похожи на тысячи других. Такая схожесть может снизить привлекательность карточек товаров и уменьшить конверсию. Покупатели воспринимают такой контент как безликий, неуникальный, что мешает формировать лояльность к бренду. 

Таким образом, скорость, которую дает ИИ, часто идет в ущерб качеству. 

Как правильно использовать AI на маркетплейсах: практические рекомендации

Чтобы ИИ помог, а не навредил, важно помнить одну простую истину. Нейросети — это инструмент, а не волшебная палочка, которая «делает красиво». Представьте молоток: им можно забить гвоздь, а можно расколотить палец. Все зависит от того, как им пользоваться. То же самое и с ИИ: он не думает за вас, не знает ваших целей и не понимает вашего бизнеса. Он просто выдает вариант на основе данных, которые вы ему дали. Поэтому критично четко понимать, где именно и для чего вы хотите его использовать, а также контролировать результат.

Вот несколько лучших практик осознанного применения ИИ:

1. Давать максимум вводных данных в начале

Чем точнее вы сформулируете задачу, тем ближе результат к вашим ожиданиям. К примеру, вот что нужно обязательно включить в вводные для генерации описания к товару:

• Технические характеристики товара: точные размеры, вес, материал, цвет, комплектация.
• Ключевые слова: список фраз для SEO и правила их вставки.
• Требования платформы: объем текста, структура, смысловые блоки, запреты.
• Данные о бренде или магазине: кто вы, ваша миссия и позиционирование, УТП.
• Тон и стиль: описание и примеры.

Дополнительно можно дать нейросети 3-5 текстов, которые вам нравятся. Нужно обязательно отметить, почему они хороши, но запретить копировать фразы из примеров. 

2. Генерировать структуры и черновики, но дорабатывать вручную

AI можно доверить рутинную работу, но всегда нужна человеческая доработка. Например, реальный рабочий процесс по созданию текста может выглядеть так:

1. На основе вводных данных нейросеть предлагает вам 2-3 варианта структуры или черновиков описания.
2. Редактор проверяет соответствие фактам, убирает клише и рекламные преувеличения, корректирует стиль под бренд.
3. Менеджер проводит A/B-тест: выкладывает две версии текста и анализирует CTR и конверсию.

3. Использовать ИИ для обработки фото, а не для подмены реальности

ИИ действительно может творить чудеса с фотографиями, но важно помнить: на маркетплейсах ценится честность. Нейросети можно доверить удаление или замену фона, коррекцию цвета и контраста, устранение шумов и артефактов, вписывание продукта в окружение, «примерку» на модель. Нельзя делать следующие вещи:

• дорисовывать несуществующие элементы (например, аксессуары, которых нет в комплекте);
• менять фактуру и цвет товара так, чтобы он выглядел качественнее и «дороже», чем есть на самом деле;
• использовать ИИ-моделей, у которых есть искажения, например, диспропорции.

4. Делать гибридные визуалы: реальное фото + ИИ-доработка

Лучшее решение — когда у вас есть честная база в виде профессиональных фотографий товара, а нейросеть помогает сделать из нее продающие материалы для маркетплейса. 

Предположим, вы продаете пластиковую спортивную бутылку для воды. У вас есть реальные фото товара: боковой вид, крупный план крышки, фото с рукой человека для масштаба. С помощью ИИ вы можете:

• улучшить параметры светотени на снимках, чтобы все кадры выглядели эстетичнее;
• сделать цветокоррекцию и повысить контраст снимков, чтобы бутылка выглядела ярче, но при этом цвет оставался реалистичным;
• удалить фон или заменить его на брендовый или просто более красивый;
• сгенерировать изображения спортсменов и иконки, чтобы затем добавить на инфографику.

Будущее AI на маркетплейсах

Кажется, что ИИ умеет уже все. Можно ли добиться большего? Заглянем в будущее и подумаем, что нас ждет в этой сфере.

1. Развитие предиктивной аналитики. Сейчас мы сами ищем, что в тренде в настоящий момент. А скоро нейросеть будет делать это за нас. Она проанализирует соцсети, поисковые запросы, поп-культуру и выдаст готовый отчет: «Через 3 месяца взлетят неоновые кроссовки и сумки из переработанного пластика. Вот список поставщиков и рекомендованная цена».
2. AI-менеджеры для работы с покупателями. Допустим, покупатель спрашивает о товаре в 3 часа ночи. И вместо того чтобы ждать утра, он мгновенно получает четкий и вежливый ответ от AI-ассистента. И это не просто шаблонные фразы, а глубокий и четкий комментарий с учетом сути вопроса.
3. Полностью автоматизированные поставки и цены. ИИ будущего сам следит за остатками на вашем и конкурентных складах, прогнозировать спрос и автоматически выставлять оптимальную цену. Закончился товар? Система сама отправит запрос вашему поставщику или даже найдет нового. Вы просто будете получать уведомление: «Привет! Товар X почти распродан, заказ поставщику на новую партию уже оформлен. Цена на товар Y повышена на 5%, так как у конкурентов дефицит».
4.  Автоподбор акций. В будущем ИИ сможет сам решать, какие скидки и промоакции запускать. Он проанализирует, какие товары лучше продавались при определенной цене, оформлении и формате рекламы. Например, нейросеть может сказать: «Вступайте в акцию N на весь февраль со скидкой 15% на спортивные бутылки, и продажи вырастут на 25%».

Самое умное, что мы можем сделать сегодня — начать дружить с AI-инструментами, которые уже есть. Учиться их использовать, понимать их логику. Тогда завтра вы будете не догонять, а управлять будущим.

Вывод

AI на маркетплейсах умеет многое: анализирует тренды, подбирает ключевые слова, генерирует тексты и помогает дорабатывать визуалы. Но без человека он может делать ошибки и вводить покупателей в заблуждение. Поэтому 3 главных правила для работы с ИИ: использовать его с четкой целью, давать максимально подробные и полные вводные данные и контролировать результат.