Карточки товаров с помощью ИИ: описания, характеристики и инфографика для Wildberries и Ozon — что автоматизировать и как проверять

Короткий ответ: ИИ хорошо справляется с рутиной карточки — переносит характеристики из таблицы поставщика в справочники площадок, пишет описания и поисковые формулировки, предлагает тезисы для инфографики. Плохо он справляется с фактами, которых нет во входных данных: он их додумывает. Поэтому рабочая схема для каталога в сотни SKU — поток «факты → черновик → автопроверка → выборочная приёмка», где состав, размеры и документы проверяет человек.

Ниже — что именно автоматизировать, как устроен такой поток, какие формулировки площадки не пропускают, как принимать результат и когда хватит разового сервиса. Механику самой загрузки (шаблоны, API, баркоды) разбираем в статье о массовой выгрузке товаров на WB и Ozon — здесь речь о содержании карточки.

Поле	Что делает ИИ	Что проверяет человек	Цена ошибки
Характеристики (состав, размеры, вес, материал)	Переносит из таблицы поставщика в справочник площадки, приводит единицы	Сверку с паспортом товара на выборке, пустые поля	Высокая: возвраты, претензии, блокировка карточки
Название	Собирает по шаблону: тип, бренд, модель, ключевое свойство	Бренд, модель, отсутствие чужих марок	Средняя: модерация, поиск
Описание	Пишет текст из фактов карточки, в рамках правил площадки	Выборочно — смысл и запрещённые слова	Средняя: модерация, доверие покупателя
Поисковые слова	Подбирает формулировки из списка запросов, который вы дали	Нет ли нерелевантных и чужих брендов	Средняя: показы не тем покупателям
Инфографика	Предлагает 3–5 тезисов на слайд и раскладку	Каждую цифру на картинке и само фото	Высокая: картинку видят все
Сертификаты, маркировка, страна	Ничего не придумывает, только переносит	Всё, сплошная проверка	Очень высокая: юридическая

Что в карточке можно отдать ИИ, а что нет?

ИИ можно отдать преобразование и текст: перенос характеристик в нужные поля, единицы, названия, описания, поисковые слова, тезисы инфографики. Нельзя отдавать то, что требует знания о товаре: состав, сертификаты, страну, совместимость. Это он только переносит из источника.

Простое правило: если поле можно проверить по документу поставщика, ИИ его заполняет, а человек сверяет. Если документа нет, поле остаётся пустым и уходит менеджеру с пометкой «нет данных». Пустое поле — нормальный результат. Выдуманный «хлопок 100 %» у смесовой ткани — нет.

Как выглядит поток для каталога в сотни SKU?

Поток — это пять шагов, которые повторяются для каждой поставки: собрать факты, разложить их по полям площадки, написать тексты, прогнать автопроверки и отдать человеку то, что не прошло, плюс выборку. На выходе — готовый файл или вызов API площадки.

1. Факты. Таблица поставщика, ваш справочник брендов и материалов, паспорта и сертификаты. Всё сводится в одну «карточку фактов» на SKU.
2. Разметка по полям. Каждой характеристике ставится в соответствие поле категории WB и поле категории Ozon с их справочными значениями. Значение вне справочника не подставляется «примерно» — оно помечается.
3. Тексты. Название, описание, поисковые формулировки, тезисы для слайдов. Модель видит только карточку фактов и правила площадки — не интернет и не соседние товары.
4. Автопроверки. Программные правила: числа в тексте совпадают с характеристиками, нет запрещённых слов, контактов, доменов, чужих брендов, длина в лимите категории.
5. Приёмка. Человек смотрит всё, что пометили проверки, и случайную выборку остального. Принятая партия уходит на площадку.

Ключевая идея — один набор фактов на две площадки. Факты правятся в одном месте, а тексты и поля под WB и Ozon пересобираются из них. Так не появляется ситуация, когда на одной площадке у товара 120 см, а на другой 125.

Что нужно на входе: таблица поставщика и справочник фактов

На входе нужна таблица, где у каждого SKU есть артикул, бренд, модель, состав или материал, размеры, вес, цвет, комплектность и страна. Чем полнее таблица, тем меньше ручной работы: ИИ не восстановит то, чего у поставщика нет.

Что обычно приходится дособрать до запуска:

• Свой справочник. Как вы называете цвета, материалы, серии. Поставщик пишет «графит», «тёмно-серый» и «антрацит» — для карточки нужен один вариант из справочника площадки.
• Единицы. Миллиметры против сантиметров, граммы против килограммов, вес нетто и брутто. Это частый источник ошибок, и его ловят правила, а не модель.
• Варианты. Какие SKU — размеры и цвета одной модели, а какие — разные товары. От этого зависит склейка карточек.
• Документы. Номера сертификатов и деклараций, сроки, для каких артикулов действуют. Эти поля поток только переносит.
• Список запросов. Как покупатели ищут ваш товар — из аналитики площадки или вашего сервиса. Модель подбирает формулировки из этого списка, а не придумывает свои.

Если таблицы приходят в разном виде от разных поставщиков, первым делом нужен разбор входящих файлов. Как это устроено — в статье про парсер и импорт каталога. Если справочник товаров ведётся в 1С, проверьте, какая 1С нужна для работы с маркетплейсами.

Как ИИ раскладывает характеристики по полям площадки?

Модель читает строку поставщика и сопоставляет её со списком полей выбранной категории и их допустимыми значениями. Справочник поля задаётся ей явно, а ответ проверяется программой: значение либо есть в справочнике, либо карточка уходит человеку.

Здесь ИИ действительно экономит время. Поставщик пишет «Ткань: 80 хл / 20 пэ, пл. 180», а площадке нужны отдельные поля «Состав» и «Плотность» в своём формате. Раньше это делал менеджер вручную на каждый SKU; теперь он смотрит только спорные случаи.

Три правила, без которых разметка начинает врать:

• Ответ «нет данных» разрешён и поощряется. В инструкции прямо сказано: если в строке нет значения — поле пустое. Без этого модель заполнит пробел правдоподобным числом.
• Числа не пересчитываются моделью. Перевод единиц и округление делает программа, модель только указывает, где число и в чём оно измерено.
• Важное — в характеристики, а не только в текст. По справке Ozon покупатели отбирают товары в фильтрах по характеристикам, а не по описанию. Свойство, упомянутое только в тексте, в фильтр не попадёт.

Как писать описания, чтобы они проходили модерацию?

Описание пишется только из карточки фактов и с правилами площадки внутри инструкции. Правила у WB и Ozon разные, и они меняются, поэтому их берут из справки продавца, а не из памяти исполнителя, и пересматривают при изменениях.

Что сказано в справке площадок на момент подготовки статьи:

• Wildberries. По правилам заполнения карточки длина описания зависит от родительской категории, а лимит для конкретной категории показан над полем «Описание». Запрещены любые домены и артикулы — свои и чужие. Теги и SEO-запросы в описание вносить не нужно: система индексирует текст сама.
• Ozon. В требованиях к описанию — без телефонов, ссылок и других контактов, без рекламы, скидок и цен, без слов «аналог», «копия», «реплика», «оригинал», без транслита и слов капсом. Нельзя и отсылать к другому источнику вроде «подробнее в буклете». Из разметки допустимы перенос строки и список.

Отдельно — закон. По ст. 10 Закона «О защите прав потребителей» продавец обязан дать покупателю необходимую и достоверную информацию о товаре. Красивый текст, где ИИ приписал товару несуществующее свойство, — проблема продавца, а не модели.

Практический приём: модель пишет описание, а затем программа сверяет каждое число и каждое свойство в тексте с карточкой фактов. Свойство, которого нет в фактах, — повод отправить карточку человеку.

Какие формулировки опасны?

Опасны те, что обещают больше, чем подтверждают документы: лечебный эффект, «гипоаллергенно» без основания, «водонепроницаемый» вместо «влагозащита», совместимость с моделями, которую никто не проверял, и чужие бренды «для поиска».

Такие слова модель вставляет охотно, потому что они встречаются в продающих текстах. Поэтому стоп-лист ведётся явно и проверяется программой:

• медицинские и лечебные свойства у товаров, которые не являются медицинскими изделиями;
• «экологичный», «натуральный», «безопасный для детей» — только если это следует из документа;
• «акция», «скидка», «только сегодня» и цена — по правилам Ozon это рекламная информация; превосходные степени и призывы купить держим в том же списке;
• чужие марки и модели, кроме случаев реальной совместимости, подтверждённой поставщиком;
• сроки службы, гарантия, условия доставки — их задаёт продавец и площадка, а не текст карточки.

Стоп-лист пополняется из отказов модерации: каждая отклонённая карточка — повод добавить правило, чтобы ошибка не повторилась на следующей поставке.

Что с поисковыми словами?

Поисковые слова берутся из вашего списка запросов, а не из фантазии модели. ИИ подбирает, какие из них относятся к конкретному товару, и вписывает их в название и текст естественно — без перечня через запятую.

Ошибки здесь типовые: запрос «для мальчиков» у товара унисекс, запрос с чужим брендом, запрос о свойстве, которого у товара нет. Каждая такая ошибка приводит показы не тем покупателям. Проверка простая: запрос должен подтверждаться хотя бы одной характеристикой из карточки фактов. Если нет — он лишний.

Инфографика: что ИИ делает, а что нет?

ИИ полезен на этапе смысла: выбрать 3–5 главных свойств для слайда, сформулировать их коротко, предложить порядок слайдов и раскладку. Сам товар на фото должен быть настоящим, а каждая цифра на картинке — из карточки фактов.

Рабочая схема для большого каталога — шаблоны. Дизайнер делает несколько макетов под категорию, а поток подставляет в них фото, тезисы и значки. Так получаются сотни слайдов в одном стиле, и ошибку видно сразу по всей серии.

• Можно генерировать: фон, подложку, сцену-интерьер, иконки, варианты расположения текста.
• Нельзя генерировать: сам товар, его цвет и форму, этикетку, комплект — покупатель сравнит с тем, что получил.
• Не размещать: контакты и ссылки на сторонние сайты — справка WB прямо называет это причиной, по которой фото не проходят.
• Проверять глазами: каждую цифру на слайде. Картинку видят все покупатели, и исправить её дороже, чем строку в описании.

Как принимать результат: автопроверки и выборка

Приёмка — в два слоя. Сначала программа проверяет каждую карточку по формальным правилам. Затем человек смотрит всё, что программа пометила, и случайную выборку из остального. Без выборки ошибки, которые правила не ловят, уходят на площадку.

Чек-лист автопроверок:

• все обязательные поля категории заполнены или помечены «нет данных»;
• значения справочных полей есть в справочнике площадки;
• каждое число в названии, описании и на слайде совпадает с характеристикой;
• нет стоп-слов, доменов, телефонов, артикулов, чужих брендов;
• длина текста в лимите категории;
• названия вариантов одной модели отличаются только размером или цветом;
• описание не повторяет слово в слово соседний товар.

Порядок ручной приёмки, который работает на практике:

1. Первая партия — сплошная проверка. 30–50 карточек целиком, по каждой ошибке правится инструкция или правило.
2. Дальше — помеченные плюс выборка. Например, все помеченные и каждая десятая из остальных. Долю выбираете вы по цене ошибки в категории.
3. Порог возврата. Если в выборке нашлась ошибка в факте, партия возвращается целиком, а не правится точечно.
4. Журнал. Кто принял партию, что исправлено, какие правила добавлены. Через месяц по нему видно, где поток слабый.

Подробнее о том, почему модель уверенно выдумывает и как собирать тест-набор, — в статье про галлюцинации нейросети.

Критерий	Сервис-генератор	Свой поток	Ручная работа
Объём	Десятки карточек, пополнение редкое	Сотни и тысячи SKU, регулярные поставки	Единицы, сложный товар
Источник фактов	Что вставили в окно	Таблица поставщика, 1С, ваш справочник	Голова менеджера и паспорт
Контроль ошибок	Глазами, каждую карточку	Автопроверки и выборочная приёмка	Глазами
Две площадки	Отдельно под каждую	Один набор фактов — два выхода	Отдельно под каждую
Данные о закупке	Уходят в чужой сервис	Остаются в вашем контуре	Не уходят

Разовый сервис или свой поток: что выбрать?

Разовый сервис-генератор подходит, когда карточек десятки и пополнение редкое. Свой поток окупает настройку, когда SKU сотни, поставки регулярные, товар продаётся на двух площадках и цена ошибки в факте высокая.

Прежде чем заказывать разработку, проверьте, нет ли подходящего инструмента прямо в кабинете вашей площадки или в сервисе аналитики, которым вы уже пользуетесь: для разовых карточек его может хватить. Свой поток нужен, когда упираетесь в три вещи: источник фактов (таблица поставщика, а не ручной ввод), контроль качества на объёме и единый набор данных на две площадки. Если есть и свой сайт, посмотрите, что из ИИ внедрять в интернет-магазине первым.

Сколько стоит свой поток и что входит?

По прайсу студии ИИ-решения стоят от 72 000 ₽ и делаются от 3 дней, автоматизация маркетплейсов — от 40 000 ₽ от 3 дней. Работа языковой модели оплачивается отдельно, по факту, на ваш аккаунт. Точную смету даём после разбора вашей таблицы.

Что обычно входит в первый этап:

• разбор 20–30 реальных строк поставщика и список полей, которые поток заполнит сам;
• карточка фактов, справочники и соответствие полям WB и Ozon в ваших категориях;
• инструкции для текстов, стоп-лист и автопроверки;
• выход — файл для загрузки или передача через API площадки, если она у вас уже настроена;
• пробная партия с совместной приёмкой и правкой правил.

Условия — как в договоре студии: оплата 50/50, до 2 раундов правок, гарантия 30 дней с даты акта, 7 дней бесплатной поддержки после запуска по тарифу ИИ-решений. Исключительное право на код остаётся у исполнителя, заказчик получает лицензию на весь срок действия права: исходники в его репозитории, любой сервер, любые подрядчики. Подробнее о направлении — на странице внедрения ИИ, об интеграциях с площадками — на странице автоматизации маркетплейсов.

Когда это вам не нужно и какие ошибки встречаются чаще всего?

Свой поток не нужен, если у вас 20–50 товаров и новые появляются раз в квартал, если товар сложный и каждую карточку всё равно пишет технолог, или если у поставщика нет нормальной таблицы и факты приходится собирать звонками.

Типичные ошибки при запуске:

• Сначала тексты, потом факты. Начинают с красивых описаний, а таблицу поставщика не чистят. Результат — гладкий текст с неверным составом.
• Модели разрешили «дополнить». Инструкция без запрета на домысливание даёт правдоподобные, но выдуманные размеры и совместимость.
• Нет выборочной приёмки. После удачной первой партии проверку отключают, а ошибки появляются на новой категории или новом поставщике.
• Правила площадки зашиты один раз. Справка меняется, а стоп-лист и лимиты — нет. Отказы модерации накапливаются.
• Одна карточка на две площадки «как есть». Справочники, поля и требования у WB и Ozon разные, текст и значения нужно собирать под каждую.
• Сгенерированный товар на инфографике. Экономия на фотосъёмке оборачивается возвратами из-за несовпадения с реальным изделием.

Если сомневаетесь, нужен ли поток, начните с малого: возьмите одну категорию, 30 карточек и посчитайте, сколько времени менеджер тратит на проверку против ручного заполнения. Эта цифра честнее любых обещаний.

Короткие ответы на частые вопросы

Может ли ИИ сам заполнить карточку Wildberries или Ozon целиком?

Технически — да, но без проверки так делать не стоит. Тексты и раскладку инфографики он готовит быстро, а состав, размеры, сертификаты и страну производства должен брать только из ваших данных, и их сверяет человек.

Пропустит ли модерация описание, написанное нейросетью?

Требования к описанию в справке площадок, на которую мы ссылаемся, касаются его содержания. Описание не пройдёт, если в нём контакты, ссылки, реклама, цены или запрещённые слова — поэтому правила площадки встраивают в инструкцию и в автопроверку.

Сколько карточек проверять вручную?

Первую партию — все, пока не устоятся правила. Дальше — все карточки, на которые сработала автопроверка, и случайную выборку из остальных; если в выборке ошибки, партию возвращают на доработку.

Можно ли генерировать фото товара для инфографики?

Фон, подложку и иконки — можно. Сам товар на картинке должен быть настоящим: сгенерированное изделие с другим цветом или формой — прямой путь к возвратам и жалобам.

Сколько стоит свой поток карточек?

По прайсу студии ИИ-решения — от 72 000 ₽ от 3 дней, автоматизация маркетплейсов — от 40 000 ₽ от 3 дней. Работа модели оплачивается отдельно по факту на ваш аккаунт; точную смету даём после разбора вашей таблицы.

Услуги и кейсы по теме: внедрение ИИ под ключ · автоматизация Wildberries и Ozon · цены и сроки