Как ИИ создаёт карточки товаров на Wildberries, которые покупают в 3 раза чаще

Как ИИ учится на успешных примерах

Искусственный интеллект не изобретает велосипед — он изучает тысячи успешных карточек товаров на Wildberries и выявляет закономерности. Это похоже на то, как опытный маркетолог анализирует топовые позиции в своей категории, только в миллион раз быстрее и точнее.

Алгоритмы сканируют десятки тысяч карточек по заданной категории, анализируя:

• Структуру описаний
• Используемые ключевые слова
• Формат характеристик
• Стиль фотографий
• Ценовые позиции

Например, для товаров категории «детская одежда» алгоритм заметит, что успешные карточки всегда содержат информацию о составе ткани, размерах в сантиметрах и рекомендации по уходу. Для электроники — акцент на технических характеристиках и сравнение с аналогами.

Почему ИИ-тексты убеждают лучше человеческих

Казалось бы, как машина может писать тексты, которые трогают за душу? Секрет в том, что современные нейросети обучены на миллионах реальных продающих описаний и отзывов покупателей. Они улавливают не только смысл, но и эмоциональные триггеры.

ИИ использует несколько уровней анализа:

1. Семантический анализ — понимание темы товара и его особенностей
2. Эмоциональный анализ — определение тональности, которая работает в данной категории
3. Прагматический анализ — выделение ключевых преимуществ для покупателя
4. Структурный анализ — построение текста по проверенным шаблонам

Интересный кейс: продавец спортивного питания долго не мог найти правильные формулировки для протеиновых батончиков. Ручные описания давали конверсию 1,2%. После использования ИИ-генерации карточек товаров конверсия выросла до 3,8% — именно потому, что алгоритм правильно расставил акценты на составе, вкусе и удобстве употребления.

Как ИИ попадает в топ выдачи

Поисковая система Wildberries — это отдельная вселенная со своими правилами. ИИ изучает эти правила так же, как SEO-специалист изучает алгоритмы Google, только делает это в реальном времени и для конкретной площадки.

Алгоритмы анализируют:

• Популярные поисковые запросы в категории
• Синонимы и связанные слова
• Сезонные тренды
• Географические особенности спроса

Например, для товара «зимние сапоги» ИИ понимает, что нужно использовать не только основное ключевое слово, но и: «тёплая обувь для зимы», «непромокаемые сапоги», «зимняя обувь для женщин», «сапоги на меху». Причём делает это в разных частях описания, создавая естественный текст.

Сервис Гарпик показывает отличные результаты именно потому, что его алгоритмы постоянно обучаются на свежих данных с маркетплейса. Когда Wildberries меняет алгоритмы ранжирования, ИИ-система адаптируется быстрее, чем большинство продавцов успевают об этом узнать.

Почему ИИ понимает, какие фото работают

Картинка действительно стоит тысячи слов, особенно на маркетплейсах. Но ИИ идёт дальше — он анализирует, какие именно визуальные элементы повышают конверсию.

Алгоритмы оценивают успешные фотографии по нескольким параметрам:

• Композиция и ракурс
• Цветовая гамма
• Наличие людей в кадре
• Демонстрация товара в использовании
• Чёткость и качество изображения

Интересно, что ИИ может даже генерировать реалистичные изображения товаров, если оригинальные фото недостаточно качественные. Как это работает, подробно описано в статье про создание фото товаров без фотосессии.

Как ИИ определяет, кому продавать

Один и тот же товар можно продавать по-разному в зависимости от аудитории. ИИ анализирует демографические данные покупателей, их поведенческие паттерны и даже время суток, когда совершаются покупки.

Например, для молодых мам алгоритм делает акцент на:

• Безопасности и экологичности
• Практичности и простоте ухода
• Долговечности товара

Для студентов важнее:

• Соотношение цены и качества
• Многофункциональность
• Современный дизайн

Кейс из практики: продавец косметики заметил, что один и тот же крем по-разному продаётся в разных регионах. В Москве покупатели обращали внимание на состав и бренд, в регионах — на цену и объём. После настройки ИИ на региональные особенности конверсия выросла в среднем на 28%.

Почему ручная работа проигрывает

Представьте, что вам нужно создать 100 карточек товаров для нового каталога. Вручную это займёт недели, если не месяцы. ИИ справляется за часы, причём с гарантированно высоким качеством каждой карточки.

Преимущества автоматизации:

1. Скорость — 2 минуты на карточку вместо 2-3 часов
2. Консистентность — единый стиль для всего каталога
3. Масштабируемость — можно обрабатывать тысячи товаров одновременно
4. Адаптивность — быстрая реакция на изменения рынка

Узнайте больше об автоматическом создании карточек товаров

Реальный пример: интернет-магазин детских товаров загрузил в систему 500 позиций. Через 16 часов все карточки были готовы — с оптимизированными описаниями, подобранными ключевыми словами и рекомендациями по фото. Первые продажи пошли уже на следующий день, а через месяц конверсия по новым карточкам была на 67% выше, чем по старым, созданным вручную.

Как понять, что ИИ действительно работает

Цифра «в 3 раза чаще» — не маркетинговый ход, а статистически подтверждённый факт. Но как это измеряется?

Ключевые метрики, которые отслеживают алгоритмы:

• Конверсия просмотр/покупка
• Среднее время на карточке
• Глубина просмотра (сколько слайдов фото смотрят)
• Процент возвратов к карточке
• Количество добавлений в корзину

Интересный момент: ИИ не только создаёт карточки, но и постоянно их улучшает на основе обратной связи. Если алгоритм видит, что определённые формулировки или фото работают хуже, он автоматически предлагает альтернативы. Это живая система, которая учится вместе с вашим бизнесом.

Подробнее о нейросетях для маркетплейсов