Карточки товара для Ozon и Wildberries на ИИ

Карточка собирается за один заход: заголовок, SEO-описание под правила площадки, ключевые характеристики и инфографика прямо на фото. Исходников для этого хватает по минимуму: фото товара и техническая карта, размеры, материал, комплектация, всё то, что обычно уже лежит в 1С или в прайсе поставщика.

Раньше это была цепочка людей. Фотограф снял, дизайнер собрал инфографику, копирайтер написал описание, менеджер свёл результат в форму площадки. На каждую позицию свой проход по цепочке. ИИ проходит эту цепочку сам: берёт фото и характеристики, отдаёт готовую карточку под загрузку. Как визуал без съёмок работает у бренда одежды - в кейсе фэшн-бренда.

Конвейер выдаёт десятки карточек в день вместо одной-двух вручную, поэтому новый ассортимент выходит на Ozon и Wildberries быстрее. Раньше объём партии упирался в то, сколько успевали дизайнер и копирайтер за смену. Теперь узкое место сместилось: всё решает то, насколько аккуратно собраны исходные фото и характеристики товара.

Для сезонного ассортимента это особенно чувствуется. Коллекция должна встать на полку до пика спроса. Иначе несколько недель уйдёт в очередь на дизайн, и партия дойдёт до полки, когда пик спроса уже пройдёт.

Перед генерацией нужен шаблон на каждую категорию: обязательные поля площадки, формула названия, какие характеристики выносить в заголовок и на инфографику. Без него карточки одной категории выходят разными, и это видно, когда они стоят рядом в выдаче. Шаблон собирают один раз, дальше конвейер работает по нему на всех позициях категории.

Одно описание нельзя просто скопировать между площадками: у Ozon и Wildberries разные правила ранжирования в поиске и разные требования к полям карточки. Лимиты символов, обязательные поля, вес заголовка против характеристик в поисковой выдаче отличаются. То, что поднимает карточку в поиске на одной площадке, на другой может не сработать вовсе. У Wildberries, например, есть отдельная справка с правилами заполнения полей карточки.

ИИ сразу собирает описание и заголовок под правила конкретной площадки вместо одного текста, который потом руками подгоняют под обе. Тот же принцип, что и с рекламными кабинетами: площадка своя, логика своя.

На каталоге в 5-10 товаров штатный подход и конвейер на ИИ дают примерно одинаковый результат, экономить пока особо не на чем. Разница копится с объёмом. На сотнях позиций конвейер отрывается от ручной работы кратно: дизайнер и копирайтер упираются в свою скорость за смену, а конвейер просто продолжает штамповать карточки дальше.

Небольшому магазину с узким ассортиментом заказывать конвейер под ключ обычно не имеет смысла. Несколько карточек проще и дешевле сделать штатным способом.

Цена считается за партию, а не за карточку поштучно: чем больше карточек в заказе, тем ниже цена за единицу. У нас в SkoreHood модель без ежемесячной абонентки за сам факт «ИИ работает»: фикс за настройку шаблона под вашу категорию, дальше оплата за партию карточек.

Финальное слово по карточке всё равно за вами. Перед загрузкой на площадку результат смотрит человек - одной модерации маркетплейса для этого мало. Google тоже советует вручную проверять и вычитывать весь ИИ-контент: модели могут выдавать неточности. Разобраться, сколько карточек нужно вашему каталогу и что это будет стоить, можно на разборе: контент на ИИ.