Карточки, которые продают: как с ИИ автоматизировать описание товаров для каталогов и маркетплейсов
Сегодня у многих компаний десятки тысяч товаров: от стройматериалов и запчастей до косметики и одежды. И у каждого — своя карточка. Если бизнес работает с маркетплейсами или имеет собственный онлайн‑каталог, рано или поздно встает вопрос: как стандартизировать карточки товаров и автоматизировать их создание? ИИ умеет это делать: на базе ваших данных и без рутинного ручного труда.
Плохие карточки мешают продавать
Товарная карточка должна помогать в продажах: четко сообщать, что за продукт, какие у него характеристики, чем он отличается от других. Но порой карточки не отвечают этим требованиям. Это становится особенной проблемой для бизнеса с большими каталогами: техники, мебели, автозапчастей, стройматериалов. Там, где десятки тысяч разрозненных наименований, система пропадает.
Вот с какими проблемами чаще всего сталкиваются компании.
Все в одном поле. Название — единственное доступное поле, в которое сваливается вся информация: например, модель, объем памяти, цвет, тип процессора. При этом порядок слов и формат написания каждый раз разный, а иногда встречаются и опечатки.
Нет структуры — нет фильтрации. Когда все характеристики «зашиты» в строку, фильтры по каталогу становятся бесполезными. Пользователю или сотруднику сложно найти нужный товар по памяти, диагонали, видеокарте — приходится вручную пролистывать десятки страниц.
Названия без единой логики. Даже внутри одного бренда названия пишутся по‑разному. Еще нужно догадаться, что «ноутбук H. i7 512SSD 16Gb Black» и «Huawei / 16Gb / 512SSD / i7 / GeForce GTX 1650 / Black» — одно и то же.
Маркетплейсы не принимают выгрузки. Каждая площадка требует свой формат описания, свои поля, свои правила. Без стандартизированных данных экспорт карточек превращается в квест, а иногда и вовсе невозможен.
Контент‑менеджеры завязли в рутине. Все это приходится разгребать руками: вычищать, переписывать, сверять. Чем больше товаров, тем больше часов тратит команда на обработку, и тем выше риск ошибки.
Для больших каталогов товарные карточки — не просто витрина, а фундамент всей цифровой торговли. И если он нестабилен, рушится и все остальное.
Рассылка: как зарабатывать на маркетплейсах
Сразу после подписки пришлем пять писем о главном: расскажем, как выбирать товары, систему налогообложения и маркетплейсы, на чем сэкономить и что поручить нейросетям
Почему универсальные решения не спасают
На рынке есть десятки шаблонов и инструментов для оформления карточек, но большинство из них рассчитаны на идеальные условия — когда данные уже структурированы и единообразны. В реальности все иначе: бизнес работает с поставщиками, каждый из которых передает информацию в своем формате. Попытки подогнать все под универсальный шаблон оборачиваются потерей деталей, ошибками и новой ручной работой.
Кроме того, маркетплейсы регулярно меняют требования, и то, что подходило вчера, сегодня уже не проходит модерацию. Масштабировать процесс без автоматизации становится невозможно: команда просто не успевает адаптировать описания под каждый канал продаж.
Как работает ИИ: от хаоса к системе
Современные ИИ‑решения умеют обрабатывать даже самые запутанные и неструктурированные данные. Вот как это устроено:
- Обучение на ваших данных: модель изучает существующие карточки, названия и спецификации товаров из вашего каталога. Она «перенимает» стиль описания, типы продукции и важные нюансы — от характеристик техники до формулировок поставщиков.
- Выделение ключевых параметров: даже если вся информация зашита в одну строку, ИИ‑модель сумеет выделить ключевые характеристики и распределить их в необходимые поля.
- Стандартизация описаний: после распознавания начинается наведение порядка: ИИ приводит единицы измерения к одному виду («Gb», «гб», «GB» → «ГБ»), объединяет синонимы, исправляет типовые опечатки. В итоге все карточки выглядят одинаково и удобны для фильтрации или обработки.
- Формирование карточек под нужный формат: такие данные легко использовать для фильтрации, поиска, аналитики и экспорта в подходящем формате на маркетплейсы. Под каждый канал продаж можно сформировать свою версию карточки — с нужными полями и названиями.
Главное — модель можно подстроить под конкретную проблему и специфику бизнеса. Если нет проблем с единообразием, то можно сконцентрироваться на адаптации описаний под конкретный маркетплейс, чтобы ускорить размещение карточек и повысить конверсию в продажи.
Кейс: как ИИ превратил 100 000 строк в удобные товарные карточки
К нам обратилась VVP Group — лидер в дистрибуции и производстве электроники. Компания продает смартфоны, ноутбуки, планшеты и другую технику через b2b‑платформу. В каталоге находится более 100 000 товарных позиций, и почти у всех было только одно поле — название: с описаниями и сокращениями без единой логики и ошибками.
Чтобы превратить этот массив в полноценный, удобный для работы каталог, мы разработали индивидуальное ИИ‑решение, которое:
- анализирует неструктурированные строки и автоматически выделяет из них характеристики: бренд, модель, цвет, объем памяти, тип процессора и другие;
- стандартизирует данные — приводит все значения к единому виду;
- формирует структурированные карточки, готовые для поиска, фильтрации и экспорта на маркетплейсы (Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет и другие).
Решение работает в полуавтоматическом режиме: сотрудники могут проверять и при необходимости корректировать результат, что позволяет сохранить высокую точность.
Теперь в арсенале VVP Group — системный каталог с единообразными карточками. Улучшилась фильтрация, обработка и поиск нужных позиций ускорились в 10 раз, вдвое снизилось количество ошибок. Благодаря этому, компания трансформировала и процессы продаж, повысив бизнес‑показатели.
Когда бизнесу стоит и не стоит внедрять ИИ для каталогов
Внедрение ИИ‑решений — это не обязательный шаг для всех. Есть компании, которым достаточно базовых инструментов и ручной работы: например, если каталог небольшой, товары однотипные и их легко описывать по шаблону. В таких случаях затраты на разработку могут оказаться выше пользы.
Но если у бизнеса каталог насчитывает десятки тысяч позиций, поставщики используют разные форматы описаний, а команда тратит слишком много времени на обработку вручную — это прямой сигнал к ИИ‑действиям.
Чтобы понять, нужна ли именно вам автоматизация, достаточно задать себе несколько вопросов:
- Сколько времени сотрудники тратят на работу с карточками?
- Есть ли жалобы на поиск и фильтрацию?
- Насколько сложно адаптировать каталог под требования маркетплейсов?
Если хотя бы на два из этих вопросов ответ положительный, значит ИИ способен дать вашему бизнесу ощутимый эффект уже в первые месяцы.
В завершение отмечу, что компании часто считают подобные проблемы с каталогами просто косметическая проблемой. На самом деле она влияет на всю экономику: чем хуже поиск, тем ниже конверсия, и тем дороже обходится привлечение клиента. Поэтому вложения в унификацию и автоматизацию создания карточек — это не про технологии ради технологий, а про прямое повышение эффективности продаж.
Редактор: Алина Савинова
Отличная статья! Спасибо автору