Нейросети
для маркетплейсов

Как нейросети и ИИ оптимизируют создание карточек товаров на маркетплейсах в 2025 году
8 мин.
421 просмотр
Представьте: продавцы на маркетплейсах тратят до 40% рабочего времени на создание карточек товаров. И это при том, что качественная карточка может повысить конверсию на 25-30% (по данным аналитики Marketplaces.ru за июль 2024). Неудивительно, что искусственный интеллект стал незаменимым помощником в этой рутине. Согласно исследованию Data Insight, уже 37% продавцов на Wildberries и Ozon применяют нейросети для генерации описаний, характеристик и даже инфографики товаров. Такие инструменты не просто экономят время, они делают карточки более эффективными — с правильными ключевыми словами и структурой, которую любят алгоритмы маркетплейсов. Давайте разберёмся, как это работает на практике.

Вот несколько реальных нейросетей, которые уже сейчас помогают продавцам создавать привлекательные карточки товаров:

SellerScribe — специализированный ИИ-инструмент для продавцов на маркетплейсах. Генерирует SEO-оптимизированные описания товаров на основе исходных данных. С его помощью можно автоматически создать несколько вариантов описаний для A/B-тестирования и подобрать оптимальные ключевые слова для каждой категории товаров.

FAQ
Содержание
Prophet — нейросеть для комплексной оптимизации карточек на Wildberries и Ozon. Анализирует карточки конкурентов и предлагает улучшения для повышения выдачи. Помогает выявить недостающие характеристики товара, подсказывает актуальные поисковые запросы и даже предлагает оптимальный порядок размещения фото в карточке.

Midjourney — генеративная нейросеть для создания визуального контента. Позволяет быстро создавать качественные изображения для карточек товаров с разными фонами и ракурсами, а также инфографику с характеристиками товара без привлечения дизайнера.

Wbcon — российский сервис аналитики и оптимизации для Wildberries с встроенными ИИ-функциями. Предлагает автоматическую генерацию описаний товаров с учетом тренда поисковых запросов и SEO, а также подсказывает наиболее релевантные характеристики для заполнения.

MPPulse — ИИ-аналитика конкурентов на маркетплейсах с функцией улучшения карточек. Автоматически анализирует топовые карточки в категории и генерирует рекомендации по улучшению ваших карточек, включая оптимальную длину текста, необходимые ключевые слова и даже цветовые решения для инфографики.

Эти инструменты значительно сокращают время на рутину и, что немаловажно, делают ваши карточки более конкурентоспособными. Согласитесь, когда алгоритм подсказывает, какие именно слова ищут покупатели — это прямой путь к увеличению продаж.
В современных условиях ИИ-инструменты для маркетплейсов становятся не просто помощниками, а настоящими драйверами продаж. Согласно последним исследованиям McKinsey (август 2024), продавцы, использующие ИИ для оптимизации карточек товаров, фиксируют рост продаж в среднем на 18-23% уже в первые 3 месяца внедрения.

Помимо перечисленных выше инструментов, стоит обратить внимание на новые ИИ-решения:

Listing Optimizer Pro — инструмент, автоматически анализирующий поведение пользователей и адаптирующий карточки товаров под актуальные паттерны покупок. Особенно эффективен при запуске сезонных коллекций или распродаж.

AI Market Assistant — нейросеть, специализирующаяся на конкретных задачах:

1. Автоматическое выявление слабых мест в карточках товаров по сравнению с конкурентами
2. Генерация оптимальных комбинаций ключевых характеристик для разных категорий
3. Создание персонализированных описаний товаров под разные сегменты аудитории

Visual Merchandiser AI — решение для визуальной составляющей, которое не только создает качественные продуктовые изображения, но и оптимизирует их для мобильных устройств (где сейчас происходит более 75% покупок на маркетплейсах).

По данным E-Commerce Times (июль 2024), наиболее эффективные ИИ-инструменты сокращают время на создание карточки товара с 40-50 минут до 5-7 минут, при этом качество таких карточек оценивается на 15-20% выше ручных аналогов по CTR и конверсии.

Главный тренд 2024 года — ИИ-решения, интегрирующиеся напрямую с API маркетплейсов и автоматически адаптирующие контент под алгоритмические изменения платформ, что избавляет продавцов от необходимости постоянно мониторить изменения в ранжировании товаров.

Хотя готовые решения для оптимизации карточек товаров на маркетплейсах демонстрируют впечатляющие результаты, многие бизнесы сталкиваются с уникальными задачами, требующими персонализированного подхода. Для создания действительно эффективных AI-решений, учитывающих специфику вашего ассортимента, целевой аудитории и бизнес-процессов, стоит обратиться к профессионалам.

Мы в FlexiTech разрабатываем кастомные AI-решения, которые учитывают нюансы именно вашего бизнеса на маркетплейсах. Наша команда уже помогла десяткам компаний выстроить эффективные системы автоматизации работы с карточками товаров, что позволило им значительно опередить конкурентов. Обращаясь к нам, вы получаете не просто технологию, а надежного партнера с экспертизой в разных отраслях e-commerce.

Пример внедрений :

Кейс AliExpress

Запрос:
Улучшение качества поиска в огромном каталоге, насчитывающем более 100 миллионов товаров. Задача заключалась в том, чтобы повысить релевантность поиска и улучшить пользовательский опыт.

Результаты:
В результате реализации проекта был зафиксирован значительный рост среднего чека пользователя. Покрытие списка атрибутов товаров увеличилось с 16% до 83%, что привело к более точным результатам поиска и лучшему соответствию запросам пользователей.

Сложности:
Основной сложностью стало отсутствие эталонной выборки, что затрудняло настройку и тестирование алгоритмов поиска. Однако благодаря комплексному подходу к анализу данных и внедрению передовых технологий, удалось преодолеть эти трудности и достичь поставленных целей.
Смотреть кейс

Преимущества работы с FlexiTech.ai

Мы реализовали множество успешных проектов, что подтверждает нашу высокую квалификацию
Экспертиза
Постоянно оцениваем результаты для повышения эффективности проектов
Проактивность
Опыт работы с крупнейшими клиентами позволяет нам адаптироваться к любым требованиям
Гибкий подход
Оптимизация процессов позволяет снизить затраты до 32%
Сокращение издержек
FlexiTech.ai — ваш надежный партнер для разработки и интеграции AI решений, обеспечивающий высокие результаты и выгодные условия сотрудничества
Мы применяем методологии Agile для быстрого и качественного выполнения задач
Эффективная команда
Применение AI решений может увеличить ваши продажи на 3,7%
Рост продаж

Пакетные предложения

Мы предлагаем различные пакеты для разработки ИИ на заказ, стоимость разработки зависит от сложности проекта и включает в себя:
* Стоимость указана для моделей без дообучения. Наценка за дообучение существующей модели - 30%
С ВЕДУЩИМИ КОМПАНИЯМИ
СОТРУДНИЧЕСТВО
НАШИ КЛИЕНТЫ

КЕЙСЫ

ПОРТФОЛИО
>90%
Точность без обучающего набора данных
с 16% до 83%
Увеличение покрытия списком атрибутов
АТРИБУЦИЯ БОЛЕЕ ЧЕМ 100 МЛН ТОВАРОВ ТЕХНОЛОГИЯМИ ML БЕЗ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ
Инновационная ML-модель размечает атрибуты товара (цвет, размер, материал, длина платья, модель рукава и др.), сопоставляя текстовое описание и изображение. Такой подход может быть особенно полезен для сайтов интернет-магазинов, если обучающий набор данных ограничен или вообще не доступен.
РЕЗУЛЬТАТ
Технология успешно интегрирована во внутренний пайплайн крупнейшего китайского интернет-магазина и используется для более чем 100 миллионов товаров.
РЕЗУЛЬТАТ
+3,7%
Рост продаж напитков в магазине
Улучшение расстановки товаров на полках с помощью AI
Мы предлагаем передовую ML-модель для распознавания изображений с видеокамер магазина для оптимизации размещения товаров.
Сотрудничая с одним из крупнейших производителей напитков, мы проводим анализ пути покупателей с видеокамер и статистики покупок, чтобы точно определить оптимальное расположение товаров на полках. Это позволяет улучшить визуальный маркетинг и повысить эффективность продаж.
На 6 минут
увеличилось среднее время, проведенное на сайте
+7%
рост конверсии
Анализ информации о поведении пользователя
Анализируя информацию о поведении пользователя, включая его историю просмотров и предпочтений, а также сопоставляя его поведение с поведением других пользователей на платформе, ML-модель предоставляет персонализированные рекомендации видео-уроков, которые отвечают его уникальным потребностям и предпочтениям.
РЕЗУЛЬТАТ
Также система может учитывать дополнительные данные, например, наличие спортивного инвентаря или уровень подготовки пользователя.
РЕЗУЛЬТАТ
29%
экономия времени сотрудников службы поддержки
модель для определения тональности обращения и тегирования сообщений
Для работы американской многонациональной финансовой технологической компании, управляющей системой онлайн-платежей, на иностранном рынке требовалось обязательное выполнение требований регулятора, а именно — обработка претензий от пользователей в отдельном порядке. Разработанная AI-модель автоматически распознает тему запроса в службу поддержки, готовит короткое описание для оператора и передает соответствующему сотруднику.
146 000 руб
экономии на профессиональной съемке одной линейки товара
1 день
на подготовку сотни уникальных изображений
Подбор и замена фона rich-контента для производителей
РЕЗУЛЬТАТ
Компании тратят миллионы на создание rich контента, изготовление дизайнерских фотографий товара в подходящей обстановке — это всегда большие расходы на фотографов, аренду, логистику. Наше решение: нейронная сеть, подбирающая и генерирующая подходящий фон для любого товара позволит существенно снизить себестоимость этого процесса без потери качества.
Аудит
Бизнес-анализ проекта, расстановка акцентов на задачах и возможных методах их решения.
Старт
Формулирование задачи в терминологии бизнес-value и технических задач.
Анализ данных
Подбор новейших подходов к решению поставленных технических заданий.
Разработка MVP
Разработка минимального продукта, решающего бизнес-задачу и демонстрирующее его эффективность.
Внедрение
Расширение MVP до полномасштабного решения, интегрированного в существующие системы.
Мы поможем оптимизировать ваши процессы.
Напишите какая сфера или задача требует решения и мы подберем для вас решение

Где применить ИИ в вашей сфере?

FAQ

Автор статьи:
Project Manager
Руководила направлением Image Recognition в SFA-решении более 3 лет, ex Huawei Technologies

Элеонора Коновалова

Автор статьи