Умные помощники на маркетплейсах: 5 способов использовать ИИ и обойти конкурентов

Фото: Ingram Publishing / Фотобанк Лори

Представьте, что у вас есть помощник, который круглосуточно готов создавать описания товаров, придумывать УТП продукта для инфографики и даже отвечать на отзывы клиентов. Это не фантастика — это реальность, которую предоставляет искусственный интеллект (ИИ) продавцам на маркетплейсах. По данным 2024 года, более 40% российских ретейлеров уже внедрили ИИ в свои бизнес-процессы, а 67% ecommerce-компаний используют его для создания контента и анализа данных. И платформы вроде Wildberries и Ozon не исключение.

Максим Колесов, руководитель AI-сервиса Salist для роста продаж на Wildberries, рассмотрел, как искусственный интеллект может помочь продавцам на маркетплейсах в различных аспектах: от нейминга и создания карточек товаров до логистики и аналитики.

1. Создание названий и логотипов с помощью нейросетей

Название магазина постоянно мелькает на маркетплейсах: в каталоге, на карточке товара, в отзывах, ответах на вопросы и даже в корзине. 

Название бренда на маркетплейсах повсюду

Оно должно быть запоминающимися, сообщать покупателю о вашей нише и ассоциироваться с чем-то хорошим (уютом, творчеством, энергией, профессионализмом и т.д.). Раньше за неймингом нужно было обращаться к профессионалам и платить немаленькие деньги. Сейчас многое можно сделать самостоятельно с помощью нейросетей.

Вот несколько инструментов для нейминга. Для начала вот несколько универсальных генеративных сервисов, которые выполняют широкий спектр задач, связанных с текстами.

• ChatGPT, DeepSeek — мощные генераторы идей. Достаточно указать в запросе тематику и стиль, и сервисы предложат десятки названий, подскажут ассоциации, помогут выбрать звучный вариант. Хорошо пишут на русском языке.
• GigaChat от Сбера — российская альтернатива ChatGPT с поддержкой русского языка на высоком уровне. Хорошо понимает контекст, может создавать названия с учетом местной специфики.
• ChatInfo — инструмент от российских разработчиков, заточенный под бизнес-задачи. Может предложить названия на основе описания ниши, УТП и целевой аудитории. 

Рассмотрим пример. Допустим, мы продаем на маркетплейсах наборы для рукоделия. Вот какие запросы можно ввести и результаты получить.

Примеры генераций от ChatGPT и ChatInfo

А вот примеры специализированных нейминговых сервисов.

• Namelix — англоязычный сервис, генерирует короткие, запоминающиеся названия на основе ключевых слов. Есть фильтры по стилю (современное, брендовое, классическое и т.д.) и возможность сразу увидеть лого к названию.
• PlayName — российский нейминг-сервис, ориентирован на простоту и скорость. Работает на русском, предлагает названия с учетом сферы, типа бизнеса и желаемого настроения бренда (например, "уют" или "энергия").
• Renderforest — международная платформа для ИИ-брендинга. Помимо названий, может сгенерировать логотип, подобрать цвета и даже предложить шаблоны для сайта. Полезно, если вы хотите сделать всё в одном месте.

Результат генерации в Namelix

А что же с логотипами? Здесь тоже есть масса помощников. В качестве универсальных можно назвать FusionBrain, Midjourney и другие сервисы для генерации изображений. Особенности генерации можно регулировать текстом запроса (промпта). Например, если вы продаете детские игрушки, можно ввести такой запрос: "логотип для бренда детских игрушек, яркие цвета, мультяшный стиль, мишка или зайчик, плоский дизайн, белый фон". И буквально за пару секунд вы получите несколько визуальных вариантов логотипа. Если результат не совсем то, что нужно, меняйте формулировку, уточняйте стиль, добавляйте желаемые элементы.

Подсказка: используйте слова вроде плоский дизайн, вектор, минимализм, чтобы получить более чистые и пригодные для использования изображения.

Вот несколько специализированных инструментов для ИИ-генерации логотипов:

• Looka — один из самых популярных генераторов логотипов. Вводите название бренда + сферу (например, "аксессуары", "одежда", "домашний текстиль"). Выбираете стиль, цвета, значки, и получаете десятки вариантов логотипов.
• Иронов — российский "ИИ-дизайнер", созданный студией Лебедева. Уникальность в том, что Иронов сам решает, каким должен быть логотип. Результаты могут быть нестандартными, но очень креативными и запоминающимися.
• BrandMark — платформа, которая создает логотипы на основе ключевых слов. Позволяет быстро подобрать цвета, шрифты и даже сопутствующие элементы брендинга (визитки, фирменные шаблоны).
• LOGO — очень простой сервис: название + сфера бизнеса, и логотип готов.
• GenLogo — менее известный, но перспективный сервис. Работает по модели "вопрос–ответ": вы отвечаете на вопросы о бренде, ИИ подбирает стиль и создаёт логотип.

Пример генерации логотипа в сервисе GenLogo

Важно: 

1. Не все из перечисленных сервисов бесплатные. Возможно, будет экономичнее обратиться к специалисту по неймингу, а не использовать дорогую нейросеть.
2. Проверяйте понравившееся название и визуальный товарный знак через "Роспатент", чтобы не столкнуться с плагиатом. 

2. Нейросети и карточки товаров: продающий текст, крутая инфографика, четкое УТП

Создание качественной карточки товара — задача не из легких. Нужно написать цепляющее описание, подобрать удачные фотографии, создать инфографику, которая подчеркнет преимущества продукта. Нейросети берут на себя большую часть этой работы, экономя ваше время и ресурсы.

Что умеют нейросети:

• Помогают создавать инфографику, которая говорит на языке покупателя. ИИ умеет генерировать четкие, краткие и убедительные формулировки для инфографики. Вместо сухих фраз — живой язык выгоды: "Заряжается на 50% за 20 минут", "В 2 раза прочнее обычного пластика", "Работает тихо, не громче шепота". ИИ анализирует характеристики товара, выявляет ключевые преимущества и превращает их в цепляющие УТП. Кроме того, он предлагает структуру инфографики: какие блоки показать, как расставить акценты, что вынести в заголовок, а что оставить в подписях. В результате получается инфографика, которая объясняет товар за 5 секунд и сразу отвечает на главный вопрос покупателя: "Почему мне это нужно?"

УТП на инфографике – это уже правило на маркетплейсах

• Создают структуру и стиль. Нейросети понимают, как воспринимается текст в интернете: быстро и выборочно. Поэтому они не лепят "полотно", а разбивают описание на читаемые блоки. Абзацы по 3-5 строк, списки преимуществ, советы и лайфхаки по использованию — все это создается автоматически. Такой текст легко "сканировать" взглядом и сразу понять, почему стоит купить товар.
• Пишут описание, которое не скучно читать. Алгоритмы обучены на тысячах примеров, от рекламных слоганов до блогов. В результате нейросеть создает текст, который цепляет: с ярким началом, интересными формулировками и эмоциональным акцентом. Даже технические характеристики звучат живо и убедительно. Так что пользователь не просматривает, а действительно читает описание.
• Оптимизируют описания с помощью ключевых слов. Искусственный интеллект не просто вставляет ключевые слова, он делает это органично. Он знает, как вписать фразы, чтобы они не резали глаз. Результат — описание, которое нравится и людям, и алгоритмам поисковых систем.

С этими задачами неплохо справляются все генеративные текстовые ИИ-сервисы, в частности, ChatGPT, DeepSeek, TheBAI, GigaChat и др. Вернемся к нашему примеру с магазином наборов для рукоделия. Допустим, ранее с помощью внутренней аналитики WB мы собрали ключевые слова для нашей карточки товара "Набор для вышивки крестиком "Кот". Теперь нам нужно название и описание товара.

Вот примерный промпт:

• "Напиши 10 вариантов названия товара для Wildberries "Набор для вышивки крестиком "Кот" с учетом ключевых слов, заданных ниже. Размер — 40-50 знаков. Важно использовать ключевые слова с наибольшим спросом. 
• Напиши описание того же товара для Wildberries. Размер — 1000-1300 знаков. 

Требования:

• Ключевые слова с наибольшим спросом добавь в начало текста.
• Коротко и понятно опиши товар (что входит в набор: канва, нитки 18 цветов, схема, 2 иглы, памятка). Укажи размер вышивки 20×30 см. Опиши преимущества простым языком: подходит для начинающих, качественные итальянские материалы, яркие цвета, которые не выцветают минимум 10 лет, можно сделать вышивку всего за 3 вечера неспешной работы. Добавь эмоциональные триггеры.
• Раздели текст на абзацы для упрощения чтения. 
• Не должно быть списков ключевых запросов рядом, не должно быть переспама ключевыми словами. 

Ключевые запросы со спросом: [список]"

А вот что получилось:

Результат генерации

Обязательно проверьте, соответствуют ли названия и тексты требованиям площадки. Если что-то написано не так, можно скорректировать генерацию дополнительными запросами. 

3. Выбор складов и регионов для поставок

Локальное хранение товаров имеет на Wildberries очень важное значение. Оно напрямую влияет на скорость доставки товара до покупателя, а она является важнейшим фактором ранжирования в поисковой выдаче. ИИ могут применяться в аналитике поставок множеством способов, но мы хотим рассказать про один, реализовать который "руками" не так-то просто.

Наша задача – выбрать те склады ВБ, поставки на которые смогут дать нам наибольший выхлоп в плане продаж и стоимости логистики.

Для этого:

1. Выгружаем актуальный список складов с их коэффициентами из раздела "Тарифы" в ЛК продавца.
2. Выгружаем отчет "Поставки по регионам".
3. Прикладываем эти документы в ChatGPT и задаем запрос.

Как выгрузить данные о региональных поставках

Он может выглядеть так:

"Помоги мне найти региональные склады, куда мне стоит отгружать товар, чтобы одновременно:

1)  повысить долю локальных заказов;

2)  найти склады с наименьшими коэффициентами.

Для этого проанализируй файлы, которые я приложил, и посоветуй, на какие склады мне стоит выполнить поставки. Пользуйся следующим правилом:

1. Склады в регионе стоит рассматривать, если в нем у меня доля локальных заказов менее X% и доля этого региона в моих заказах более Y%;
2. Среди складов в этом регионе выбери те, у которых самый низкий коэффициент."

ИИ за секунды проводит перекрестный анализ двух таблиц, который занял бы у менеджера несколько часов. Он одновременно оценивает десятки регионов по ключевым метрикам, а затем внутри каждого подходящего региона находит склад с минимальной стоимостью.

4. Как прокачать аналитику на Wildberries с нейросетями

Копаться в таблицах, выискивать тренды, вручную сравнивать позиции конкурентов долго и хлопотно. Нейросети умеют не просто собирать данные, а делать выводы: где теряются деньги, какие товары тянут магазин вниз, в какой период лучше запускать акции, в чем отличия конкурентов и многое другое.

Вот какие виды аналитики можно прокачать с помощью ИИ:

• Анализ ключевых слов. На маркетплейсах покупатель начинает с поиска. И если в карточке нет нужных слов, ваш товар просто не появится в выдаче. Нейросети умеют анализировать поисковые запросы, делить их на кластеры и отбрасывать лишние. ИИ-сервисы могут предлагать оптимальные формулировки для заголовков и описаний с учетом запросов.
• Анализ конкурентов. Нейросети могут за пару секунд изучить большой объем информации и выдать вам готовую сводку: кто из конкурентов какие ключевые слова использует, у кого цена ниже, кто какие УТП использует, у кого какой доход, скорость продаж и многое другое, в зависимости от того, какие данные вы загрузите. Более того, ИИ-сервис может дать рекомендации, что улучшить и как действовать, чтобы не отставать от соперников на маркетплейсе. 
• Анализ и доработка контента. Тут нейросетям, пожалуй, нет равных. Спектр выполняемых задач огромен. Например, можно попросить ИИ сравнить две карточки товара и дать рекомендации, проанализировать карточку вместе с ее воронкой продаж, дать советы по адаптации контента под ЦА и многое другое.

Пример запроса:

"Проанализируй мою карточку товара на Wildberries [ссылка на карточку] и дай конкретные рекомендации, как ее доработать под следующую целевую аудиторию: [описание вашей ЦА] с учетом правил Wildberries по заполнению полей на карточке."

Фрагмент ответа DeepSeek о том, как доработать имеющееся описание товара под конкретную ЦА

• Анализ цен. ИИ умеет оценивать, как цена влияет на продажи. Например, подсказывать, что будет если снизить цену на 5% или поднять на 10%.
• Анализ продаж. Искусственный интеллект умеет анализировать практически любую статистику и сообщать, когда лучше всего идут продажи, какие товары клиенты чаще добавляют покупают, как акции и реклама влияют на продажи и т.д.
• ABC-анализ. В каждом магазине есть звезды, которые приносят основной доход. Раньше нужно было сидеть с таблицами и формулами, чтобы всё это рассчитать. А теперь просто "скармливаете" статистику по выручке нейросети, и она автоматически сортирует товары, показывает, что приносит больше всего денег и на что не стоит тратить время. Нейросеть не просто разделит на группы, она еще и подскажет, что делать дальше: например, стоит ли поднять цену на товар А, запустить акцию на товар B, а C вообще убрать с витрины.
• XYZ-анализ. XYZ-анализ показывает, насколько предсказуемо продаются ваши товары: X — стабильно каждый день, Y — скачками, например по праздникам, Z — хаотично. Нейросети делают это быстро: анализируют историю продаж, учитывают сезонность, тренды и внешние факторы и делит товары по группам. В итоге вы точно знаете, где можно планировать закупки заранее, а где лучше не рисковать со складом. Нейросеть даже подскажет, какие Z-товары можно "оживить" с помощью рекламы или нового УТП.

5. Работа с отзывами на маркетплейсе с помощью ИИ

Отзывы — это важный канал связи с покупателями. Даже если их немного, важно отвечать быстро и правильно, показывать, что вы цените каждого клиента. Искусственный интеллект помогает сделать ответы более живыми, вежливыми и полезными. Он подсказывает, как сформулировать реакцию, чтобы она выглядела искренней и решала вопросы покупателя. 

Нейросети умеют делать три суперполезные вещи:

• Быстро анализируют отзывы. Нейросеть за секунды просматривает сотни комментариев и считывает их суть. Это помогает мгновенно понять, что людям нравится, а что стоит доработать, а также посчитать конкретное количество жалоб на разные моменты. 
• Показывать тренды. ИИ замечает повторяющиеся фразы, оценки и тональность. Например, если робот видит, что за последнюю неделю люди стали чаще жаловаться на упаковку, это сигнал. Может быть, вы ослабили контроль над сборкой заказов или что-то пошло не так на складе площадки. Вы можете быстро отреагировать.
• Пишут ответы на отзывы. Нейросеть составит вежливые, человечные ответы с учетом данных из отзыва, благодарностью, извинениями или полезной информацией. 

Рассмотрим все это на нашем примере. Допустим, за прошедшие дни о вашем наборе для вышивки крестиком оставили 27 отзывов. Для начала проанализируем их.

Задаем запрос: "Проанализируй следующие отзывы о товаре на маркетплейсе. Сделай выводы, что людям нравится, а что стоит доработать, а также посчитай конкретное количество жалоб на разные моменты. Отзывы: …" И получаем развернутые выводы.

Выводы об отзывах от ChatGPT

Теперь составим ответы от имени бренда, обращаясь по имени и помогая решить проблему.

Важно: получившиеся ответы обязательно нужно прочитать, так как в них могут оказаться неточности. Например, робот может посоветовать покупателю написать на почту, но на маркетплейсах это невозможно. 

Часть ответов на отзывы

Заключение

Маркетплейсы сегодня — это гонка на время. Те, кто подключает нейросети, получают преимущество в скорости и точности. То, что раньше требовало команды аналитиков, копирайтеров, менеджеров и десятков часов работы, теперь можно делать самому, быстро и без головной боли. Но ИИ не заменят вас как предпринимателя, они вас усиливают. Главное — непрерывно собирать статистику по своим продажам, не бояться пробовать и подходить к процессу с умом.