ИИ для карточек товаров: как создавать за 30 минут вместо 6 часов — опыт агентства с оборотом 2,8 млрд рублей

В статье расскажем про реальный кейс агентства Bboxa, которое управляет продажами селлеров на Wildberries, Ozon и других маркетплейсах с общим оборотом 2,8 миллиарда рублей в год. За полгода здесь внедрили искусственный интеллект в ключевые процессы и добились отличных результатов. Время создания технического задания с помощью ИИ для карточек товаров сократилось с 5-6 часов до 30-40 минут, а производительность команды выросла в 10-15 раз.

Материал будет полезен менеджерам компаний, которые размещаются на маркетплейсах, SMM-специалистам и контент-менеджерам, а также владельцам брендов на Wildberries и Ozon, которые стремятся повысить конверсию и снизить рекламные расходы. 

Главный инсайт статьи: ИИ — не волшебная таблетка, а инструмент, который экономит время и деньги. Чем раньше вы начнете, тем быстрее увидите эффект. Пока другие раздумывают — ваши карточки уже будут в топе.

Почему карточки товаров — фундамент конкуренции

Алгоритмы Wildberries и Ozon работают по простой схеме: с помощью рекламы товар поднимается наверх, а дальше карточка должна показать лучшую конверсию, чем у конкурентов. Если все удачно, товар продолжает подниматься в выдаче. Так выстраивается весь «путь продавца на витрине»: от привлечения внимания покупателя до оформления заказа.

Конверсия из поиска напрямую влияет на стоимость рекламы. Повышение конверсии всего на 1% может сократить рекламные расходы на 3%. При работе с десятками клиентов и сотнями товаров эта разница становится критичной для рентабельности. Главная задача — заставить покупателя кликнуть на карточку среди десятков одинаковых товаров. Когда у всех конкурентов условный товар «говяжий рубец» обладает такими свойствами, как: 100% натуральный, чистый, из экологически чистого района, — победит тот, кто:

• визуально выделяется через фон, ракурс, эмоции на фото (например, собака радостно жует лакомство);
• текстом попадает в боли ЦА, анализируя через ИИ тысячи отзывов и выявляя скрытые страхи;
• структурирует информацию в правильном порядке — важное для покупателя должно быть на первом экране.

В текущем кейсе после оптимизации карточек, СTR (конверсия из выдачи в клик) выросла на 3%, а конверсия из клика в заказ — на 10%, рекламные расходы упали на 15–25%.

О Bboxa

В агентстве сейчас 12 человек. Охват — порядка 200 различных ниш, что позволяет глубоко понимать специфику разных рынков. Основатель агентства полностью погружен в процессы: от работы с клиентами до внедрения новых решений, что гарантирует высокий уровень контроля и качества. Основная часть клиентов представлена на Wildberries (70%) и Ozon (30%), так как другие площадки пока занимают незначительную долю. Агентство фокусируется на самых эффективных каналах продаж, помогая бизнесу масштабироваться именно там, где это приносит максимальный результат.

Большая часть проектов связана с категорией одежды (60%), но в работе учитывается специфика каждого направления, и стратегии подстраиваются под запросы рынка. ежемесячно в работе от 27 до 45 клиентов — максимальный оборот, с которым мы работаем, — около 30 млн рублей. Это обусловлено тем, что для крупных проектов формируются отдельные команды, чтобы обеспечить персональный подход и высокую эффективность управления. Цель — не просто сопровождать бизнес на маркетплейсах, а вывести его на новый уровень, увеличив продажи и оптимизируя процессы.

Как шла работа над ТЗ до внедрения ИИ

Раньше создание качественного ТЗ для фотографа и инфографики требовало глубокого ручного анализа. Специалист изучал до 3-4 тысяч отзывов, чтобы понять основные боли целевой аудитории. Затем нужно было проанализировать карточки конкурентов, определить, какие преимущества товара нужно выделить и в каком порядке их подавать. Например, вручную приходилось сравнивать 10-15 карточек конкурентов, отмечая то, какие УТП выделяют, каков порядок подачи информации (какую информацию подать в первых слайдах, а какую — во второй).

Весь процесс раньше занимал 5-6 часов на одну карточку, а качество зависело от опыта конкретного менеджера. Новые сотрудники могли упустить важные нюансы; при работе с несколькими десятками клиентов и постоянном потоке новых товаров — это узкое место. На фоне того, что маркетплейсы ужесточают требования к конверсиям, время и опыт специалистов стали критичным фактором.

Сейчас Wildberries делает особый акцент на конверсиях и CTR, поэтому критически важно создавать точные и детальные ТЗ, чтобы обеспечить клиентам стабильный рост продаж. Подход Bboxa сочетает аналитику, ручную настройку и постепенное внедрение AI там, где это действительно повышает эффективность.

Что изменилось с внедрением ИИ для карточек товаров

Сейчас специалист загружает в систему фотографию товара и его название. ИИ самостоятельно анализирует отзывы, определяет целевую аудиторию и ее ключевые потребности. Главное — нейросеть для маркетплейсов (Fabula AI) выдает информацию в том порядке, в котором ее нужно разместить на карточке товара.

Например, если речь идет о лакомстве для собак, и есть риск, что оно может повредить нёбо питомца из-за острых краев, ИИ выведет этот блок информации выше в структуре карточки. Если речь об обуви — система считает учитывает не только очевидные характеристики, но и скрытые потребности, которые человек мог бы не заметить при быстром анализе.

За 15–20 минут нейросеть для маркетплейсов проводит комплексный анализ: определяет портрет покупателя, включая пол, возраст и типичные запросы, такие как «для супа» или «без запаха». Кроме того, система выявляет скрытые боли из отзывов, например, «жилистость» или «сложно чистить», и дает рекомендации по подаче информации. На основе полученных данных создается четкое техническое задание для дизайнера. В ТЗ есть порядок блоков, например, состав, способ приготовления и сравнение с аналогами, а также ключевые визуальные акценты, такие как «показать крупным планом отсутствие жил». Можно увидеть примеры удачных референсов.

Влад Полькин, Управляющий партнер агентства Bboxa

За полтора часа создается ТЗ для 4-5 карточек вместо одной. Экономия времени составляет примерно 10 раз. При зарплате специалиста 80 тысяч рублей в месяц стоимость создания одного ТЗ снизилась с 3600 рублей до 180 рублей.

ИИ не заменяет эксперта — он убирает рутину, оставляя самое важное: стратегию и контроль. Это в 5 раз быстрее и в разы эффективнее, потому что нейросеть обрабатывает больше данных, которые человек просто физически не успеет проверить вручную.

Замена фонов: от 500 рублей за слайд до часа работы

Еще одна болевая точка — быстрое улучшение визуала карточек с минимальными затратами. Часто селлер делает фотосессию, но при запуске рекламы конверсии оказываются низкими. Причина — неудачный фон или композиция.

Раньше для замены фона приходилось обращаться к дизайнеру, который просил 500 рублей за слайд и 2-3 дня на выполнение. Теперь менеджер загружает фотографию в ИИ, и генерирует 15-20 вариантов фонов. Команда выбирает лучший, и за час вся карточка готова.

Это позволяет быстро тестировать разные варианты подачи товара, не тратя бюджет на дизайнера. Можно протестировать один фон через рекламу, посмотреть на конверсии и при необходимости оперативно изменить визуал.

Типичная ситуация — есть бюджетная фотосессия женского летнего лонгслива с простыми фонами, но реклама показывает низкие конверсии при нормальной цене и отзывах. Сейчас мы решаем эту проблему за 15 минут: загружаем фото в ИИ для замены фона, получаем 20 вариантов атмосферных изображений (пляж, городской стиль) и сразу тестируем их в рекламе. Одновременно Fabula генерирует ТЗ для дизайнера с четкими указаниями по инфографике, например: «первый слайд — лонгслив на пляже с текстом «Невесомость даже при +30°»». Это позволяет за 1 день реализовать изменения, которые раньше занимали неделю. Результаты впечатляют: CTR вырастает на 25%, конверсия в заказы — на 18%, при этом стоимость работ снижается с 3000 до 200 рублей. 

Ключевое преимущество такого подхода — возможность быстро тестировать разные варианты и оперативно реагировать на изменения алгоритмов маркетплейсов, которые учитывают «свежесть» контента.

Влад Полькин, Управляющий партнер агентства Bboxa

Как мы нашли Fabula AI и почему выбрали ее вместо других инструментов

Все началось с конференции в Петербурге (клуб «MPSELLERS»), где присутствовал Родион Кадыров — один из создателей Fabula AI. Он спросил: «какой продукт вам нужен?», и мы начали обсуждать боли агентства: анализ ЦА, автоматизация ТЗ, работа с отзывами. После нескольких пилотных проектов команда Fabula доработала бота под задачи, дала его на тест.

Почему не ChatGPT, DeepSeek и другие аналоги? На тестах в агентстве было около 4 инструментов параллельно: Fabula AI, DeepSeek/Grok, Telegram-боты (GPT + MidJourney) — для генерации текстов и картинок. А еще мы использовали ручные промпты в ChatGPT, которые требовали глубокой настройки.

Результаты сравнения показали, что только Fabula давала готовую структуру ТЗ за 15 минут с анализом отзывов, болей ЦА, порядка блоков. Остальные инструменты требовали или сложных ручных промптов, или сборки «конструктора» из разных сервисов (Telegram-боты + DeepSeek). В нашем случае Fabula не просто анализирует данные, а сразу выдает продающую структуру карточки — что писать, в каком порядке, какие акценты сделать. ChatGPT, например, давал «сырую» информацию, которую еще нужно было структурировать. Да, Fabula не идеальна (например, для ниш с экзотичными товарами нужна ручная проверка), но это лучший вариант «из коробки» для маркетплейсов. Альтернативы требуют слишком много ручной работы, а время — наш главный ресурс.

Всем, кто ищет ИИ-решение нужно тестировать любой инструмент на реальных кейсах. Мы в Bboxa потратили месяц на сравнения, но результат того стоит.

Влад Полькин, Управляющий партнер агентства Bboxa

Практические ограничения технологии

Несмотря на прогресс, нейронки пока имеют несколько существенных ограничений.

Во-первых, они не всегда корректно обрабатывают детализированные фото: при наличии мелких элементов или аксессуаров в руках модели система может обрезать важные части изображения (например, половину сумки).

Во-вторых, при замене фона ИИ создает однотипные варианты — выбранный «пляж» или «горы» будут выглядеть практически идентично на всех снимках без вариаций теней и ракурсов.

В-третьих, эффективность работы напрямую зависит от качества промптов, а не все сотрудники пока владеют навыками их правильного составления, что требует дополнительного обучения. Эти нюансы нужно учитывать при внедрении технологии, сохраняя ручной контроль для сложных кейсов.

Начинать внедрение в любом случае стоит с понимания, от чего зависит финальная прибыль бизнеса. Для маркетплейсов это конверсии карточек, которые влияют на стоимость рекламы и позицию в выдаче. ИИ помогает быстрее достичь нужного качества на каждом этапе. Конкуренция на маркетплейсах усиливается, и те, кто не начнет использовать ИИ сейчас, могут оказаться в проигрыше. Дальше будет «битва контента», где победят те, кто лучше освоит новые инструменты.  Стоит выделить отдельного специалиста для работы с ИИ-инструментами. Это позволит глубже изучить возможности технологии и получить максимальную отдачу от внедрения, с оглядкой на ограничения.

Экономический эффект внедрения и планы на будущее

Каждый менеджер в команде имеет доступ к ИИ-инструментам и может самостоятельно создавать ТЗ. Это позволило увеличить количество клиентов без расширения штата. Менеджеры отмечают, что работать стало значительно легче. Стоимость создания одного ТЗ через ИИ составляет около 180 рублей. При покупке пакетов цена снижается еще больше. Учитывая, что раньше только время специалиста стоило 3600 рублей, экономия очевидна.

Внедряйте постепенно, но начинайте сейчас.

Неочевидный совет для селлеров: начните с замены фонов и генерации ТЗ через ИИ. Это даст быстрый эффект при минимальных затратах. Выделите хотя бы одного сотрудника, который будет тестировать ИИ-инструменты (анализ данных, создание контента). Не нужно ждать «идеального» момента. Конкуренция растет — те, кто внедрят ИИ сейчас, получат преимущество.

И точно не пытайтесь внедрить все сразу. Выберите 1-2 точки роста (например, аудит + замена фонов), добейтесь результата и масштабируйте.

Влад Полькин, Управляющий партнер агентства Bboxa

Главное — появилась возможность быстро реагировать на изменения рынка. Если карточка показывает плохие конверсии, можно за день изменить визуал и текст, а не ждать неделю работы дизайнера.

• Следующий этап — внедрение ИИ для создания видеоконтента. Видео становится все более важным фактором ранжирования на маркетплейсах, но качественный моушн-дизайн стоит дорого. ИИ может решить эту проблему. 
• Вторая задача — анализ больших данных. Агентство пока не берет в работу клиентов с оборотом свыше 100-200 миллионов рублей в месяц, потому что вручную обработать такие объемы информации невозможно. ИИ может стать решением для перехода на новый уровень.
• Третья перспектива — создание базы успешных промптов и автоматизация процесса обучения новых сотрудников. Пока каждый специалист нарабатывает опыт работы с ИИ индивидуально.

Заключение

Опыт Bboxa показывает, что ИИ уже сейчас может кардинально изменить процессы работы с маркетплейсами. Главное — правильно определить узкие места и найти подходящие инструменты. Экономия времени в 10 раз при сохранении качества результата — это реальность, которая доступна уже сегодня.

Технология продолжает развиваться, и те компании, которые начнут внедрение сейчас, получат серьезное конкурентное преимущество. Время ручного создания контента для маркетплейсов уходит в прошлое.

👉🏼 Подписывайтесь на Telegram-канал AI Factory — хаб для обмена опытом и экспертными знаниями.