Product Card: The Main Sales Element That Requires Automation
The product card has become one of the most important tools for sales on marketplaces. It affects CTR, conversion, returns, and position in search results. But as the assortment grows, preparing product cards turns into a costly and time-consuming process. In such conditions, automation with the help of AI allows you to speed up content creation 8-10 times and reduce the number of errors to practically zero.
Why AI Radically Accelerates Product Card Preparation
Neural networks can generate descriptions, select keywords, analyze images, create characteristics, and maintain a consistent catalog style. This eliminates a large part of manual routine work for content managers and allows you to launch new products much faster.
Key tasks that AI performs automatically:
- creating SEO-optimized titles and structured descriptions;
- creating characteristics and benefits in the required format;
- analyzing images and providing automatic improvement recommendations;
- maintaining a consistent style and terminology throughout the catalog;
- preparing short mobile versions for display.
Real Case EasyByte: How a Neural Network Reduced the Creation of 1000+ Guitar Cards from Two Months to a Few Minutes - GuitarVision
One of the most striking projects EasyByte is involved in is the automation of creating product cards for musical instruments for marketplaces. The client sold guitars on Wildberries and Ozon and was forced to manually create thousands of cards every two months. Photos had to be sorted by model, color, instrument type, cropped, inserted into layouts, update names and background. As a result, preparing one batch took 1-2 months and cost almost 500,000 rubles.
The main problem was the large number of errors: sometimes the model did not match, sometimes the color or type of guitar was confused. The rating of the cards decreased, and operating costs increased.
After implementing AI, the situation changed completely. The neural network was taught:
- 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
→ воспользоваться 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.