Карточка товара: главный элемент продаж, который требует автоматизации
Карточка товара стала одним из самых важных инструментов продаж на маркетплейсах. Она влияет на CTR, конверсию, возвраты и позицию в выдаче. Но когда ассортимент растёт, подготовка карточек превращается в дорогой и длительный процесс. В таких условиях автоматизация с помощью ИИ позволяет ускорить создание контента в 8–10 раз и снизить количество ошибок практически до нуля.
Почему ИИ радикально ускоряет подготовку карточек
Нейросети умеют генерировать описания, подбирать ключевые слова, анализировать изображения, формировать характеристики и поддерживать единый стиль каталога. Это снимает большую часть ручной рутинной работы с контент-менеджеров и позволяет выводить новые товары значительно быстрее.
Ключевые задачи, которые ИИ выполняет автоматически:
- создание SEO-оптимизированных заголовков и структурированных описаний;
- формирование характеристик и выгод в нужном формате;
- анализ изображений и автоматические рекомендации по улучшению;
- поддержание единого стиля и терминологии во всём каталоге;
- подготовка коротких мобильных версий для выдачи.
Реальный кейс EasyByte: как нейросеть сократила создание 1000+ карточек гитар с двух месяцев до нескольких минут — GuitarVision
Один из наиболее показательных проектов EasyByte связан с автоматизацией создания карточек музыкальных инструментов для маркетплейсов. Клиент продавал гитары на Wildberries и Ozon и каждые два месяца был вынужден вручную создавать тысячи карточек. Фотографии приходилось сортировать по модели, цвету, типу инструмента, обрезать, вписывать в макеты, обновлять названия и фон. В итоге подготовка одной партии занимала 1–2 месяца и обходилась почти в 500 000 рублей.
Основная проблема заключалась в большом количестве ошибок: иногда не совпадала модель, иногда путали цвет или тип гитары. Рейтинг карточек снижался, а операционные затраты росли.
После внедрения ИИ ситуация изменилась полностью. Нейросеть научили:
- определять модель, цвет, тип инструмента и даже положение гитары на фото;
- автоматически сортировать изображения и вставлять их в нужные макеты;
- корректно подставлять названия и характеристики;
- формировать готовую карточку буквально за несколько минут.
Сроки сократились с двух месяцев до нескольких минут, а затраты — с 500 000 до 40 000 рублей. Экономия составила 92%, а вероятность ошибки снизилась до единицы на тысячу карточек.
Полный разбор данного решения представлен
→ в нашем видео-кейсе на YouTube,
а структурированное описание и архитектура проекта доступны
→ в подробной статье на сайте EasyByte.
Эти два материала хорошо дополняют друг друга: видео показывает механику вживую, а текст разбирает архитектуру решения.
Когда бизнесу стоит задуматься о внедрении ИИ
1. Ассортимент растёт быстрее, чем команда успевает готовить карточки. ИИ стабильно сохраняет скорость, независимо от объёма.
2. Нужен единый стиль каталога. Нейросеть строго следует заданному тону и формату, что сложно контролировать вручную.
3. Требуется ускорить вывод товаров на рынок. Чем быстрее карточка опубликована, тем раньше она начинает продавать.
Для компаний, которые хотят заранее оценить объём и стоимость разработки подобного решения, удобнее всего
→ воспользоваваться калькулятором стоимости разработки нейросети EasyByte.
А если требуется оценка сценариев по конкретной нише или консультация по архитектуре решения, можно
→ записаться на бесплатную консультацию к эксперту EasyByte — это помогает быстрее понять, насколько автоматизация действительно применима под текущие процессы бизнеса.
📌FAQ: частые вопросы касательно создания карточек товаров с помощью ИИ
Вопрос: Может ли ИИ заменить ручную работу полностью?
Ответ: Частично. Модель автоматизирует рутину, но финальная валидация и стратегия остаются за специалистом.
Вопрос: Насколько точными получаются описания и характеристики?
Ответ: Современные модели очень точны. В ряде проектов вероятность ошибки снижается до 1 на 1000 карточек.
Вопрос: Даёт ли ИИ прирост к ранжированию?
Ответ: Да, за счёт структурированных текстов, корректных ключевых слов и унификации стиля карточек.
Вопрос: Можно ли подстроить генерацию под разные маркетплейсы?
Ответ: Да. Модель обучается под требования Wildberries, Ozon, Yandex Market и других площадок.
Вопрос: Эффективна ли автоматизация для небольших продавцов?
Ответ: Да. Даже если у бизнеса 30–50 SKU, автоматизация снижает нагрузку и ускоряет обновление каталога.
Вопрос: Может ли ИИ работать с изображениями и макетами?
Ответ: Да. Модели умеют сортировать фотографии, улучшать фон, подгонять изображения под шаблоны и автоматически формировать готовые макеты карточек.