Нейросети для маркетплейсов. AI-Оффер: для топ-выдачи и роста продаж

Введение
Почему AI – это новый sales manager
Мы живём в эпоху, когда технологии перестали быть просто инструментом – они стали стратегическим активом. Особенно это касается e-commerce. Маркетплейсы – Wildberries, Ozon, Яндекс Маркет, Amazon – давно перестали быть просто «витринами» для товаров. Сегодня это сложные, динамичные экосистемы, управляемые алгоритмами, где побеждает не тот, кто закупил больше или снизил цену, а тот, кто точнее, быстрее и умнее адаптируется под запросы покупателей и требования платформ.
Но вот в чём парадокс: чем больше товаров, тем меньше шансов быть замеченным. Чем выше конкуренция, тем меньше времени на принятие решений. А человеческие ресурсы – ограничены. Маркетолог не успевает писать 500 описаний. Копирайтер не может протестировать 20 вариантов заголовков за день. Менеджер по ценообразованию не в состоянии отслеживать 100 конкурентов в реальном времени.
Именно здесь на сцену выходит искусственный интеллект.
Не как модное слово из презентаций стартапов. Не как футуристическая фантазия. А как реальный, измеримый, масштабируемый инструмент роста продаж – AI-Оффер.
Что это такое?
AI-Оффер – это подход, при котором нейросети помогают создавать, тестировать, оптимизировать и масштабировать ключевые элементы товарного предложения – от названия и фото до цены и рекламного таргетинга. Но только если вы дадите им чёткую задачу и данные.
Это не замена человеку. Это усиление. Умный ассистент, который работает 24/7 – но только с теми данными, что вы ему дали. Он не «учится на ошибках» сам – он помогает вам учиться, предлагая варианты и расчёты на основе вашего запроса. Его задача – помочь вам увеличить конверсию, снизить стоимость привлечения и улучшить позиции – если вы говорите ему, что именно нужно.
Книга, которую вы сейчас читаете, – не теоретическое эссе о будущем ИИ. Это практическое руководство для тех, кто уже продаёт на маркетплейсах – или только собирается начать. Для владельцев бизнеса, маркетологов, категорийных менеджеров, продактов и даже фулфилмент-специалистов. Для всех, кто устал от рутины, ручных правок и догадок – и хочет работать по-новому.
Здесь вы не найдёте абстрактных рассуждений. Только конкретику:
Какие нейросети использовать уже сегодня – и как их настроить под вашу нишу.
Как заставить ИИ писать продающие тексты, которые проходят алгоритмы маркетплейсов.
Как автоматизировать ценообразование, визуальный контент и работу с отзывами.
Как внедрить AI-Оффер за 30 дней – даже если у вас нет команды разработчиков.
И, главное – как измерить результат: сколько вы получите дополнительных продаж, и за какой срок.
В этой книге – реальные кейсы, шаблоны, промты, скриншоты, чек-листы. То, что можно взять и применить сразу – без ожидания, без сложных настроек. То, что уже работает у сотен продавцов – от малых брендов до крупных ритейлеров.
Если вы считаете, что «ИИ – это сложно», «у нас нет данных», «это дорого» – вы ошибаетесь. В 2025 году ИИ стал доступным, простым и необходимым. Как Excel 20 лет назад. Как мобильный интернет 10 лет назад.
Ваш конкурент уже использует AI-Оффер. Вопрос – начнёте ли вы – или останетесь на обочине.
Поехали.
Часть 1: Основы AI-маркетинга на маркетплейсах
Глава 1. Как работают маркетплейсы в 2025+ году
Алгоритмы ранжирования: что влияет на видимость товара
Представьте: вы вложили душу в товар.
Качественный, с хорошей наценкой, в трендовой нише. Сняли фото при дневном свете, написали описание, где каждая фраза – как ответ на тайный вопрос покупателя. Цену выставили честную – не самую низкую, но справедливую. Всё сделано «по уму».
И всё же – тишина.
Ваш товар тонет где-то на семнадцатой странице выдачи, как корабль без маяка в тумане. Его не видят. Не кликают. Не покупают.
Почему?
Потому что маркетплейс – это не витрина. Это не магазин, где можно улыбнуться покупателю и сказать: «Посмотрите, какая ткань!». Это машина. Сложная, холодная, но невероятно чуткая. Она не оценивает ваши усилия. Она не знает, сколько ночей вы провели над описанием. Она смотрит только на данные.
И если вы не говорите с ней на её языке – вы просто исчезаете. Даже если ваш товар объективно лучше.
Эти «языки» – алгоритмы ранжирования. Невидимые судьи, распределяющие трафик между тысячами продавцов. Они не злые. Они не добрые. Они нейтральные. Их задача – показать покупателю то, что он с наибольшей вероятностью купит. В 2025 году алгоритмы стали умнее, быстрее и… человечнее. Они больше не считают ключевые слова или количество фото. Они смотрят на поведение людей. На то, как покупатели реагируют на вашу карточку – в реальном времени, в массовом масштабе.
Вот на что они обращают внимание – и почему это решает вашу судьбу на маркетплейсе.
CTR: ваш первый экзамен – за 0,7 секунды
Алгоритм показывает ваш товар тысяче людей.
Сколько из них кликнут?
Если 20 – вы в зоне риска.
Если 80 – вы в фаворе.
CTR (Click-Through Rate) – это не просто метрика. Это первое впечатление, упакованное в цифру. За доли секунды покупатель решает: «Моё – или нет?». И решает он не по качеству товара, а по тому, что видит в ленте:
– Заголовок – цепляет ли он боль или желание?
– Фото – вызывает ли оно эмоцию или просто «ещё одна картинка»?
– Цена – кажется ли она выгодной на фоне соседей?
– Значки – «хит», «акция», «в наличии» – создают ли ощущение срочности и доверия?
– Позиция в выдаче – да, даже здесь есть порочный круг: чем выше вы, тем больше кликов, а чем больше кликов – тем выше вы.
Раньше можно было «загрузить ключи» и надеяться на удачу. Сегодня перегруженный заголовок – это приговор. Покупатель не читает. Он сканирует. И если за 0,7 секунды вы не дали ему повода остановиться – он ушёл. Навсегда.
Конверсия: клик – это только начало
Вы прошли первый экзамен. Кто-то кликнул.
Но алгоритм уже смотрит дальше: сколько из этих кликов превратились в заказы?
Низкая конверсия – красный флаг.
Для алгоритма это значит: «Люди приходят, но не покупают. Значит, что-то не так».
И тогда он начинает снижать вам показы.
Не из злобы. Из логики: зачем тратить драгоценное место в выдаче на товар, который не продаётся?
Что влияет на конверсию? Всё, что происходит после клика:
– Описание – отвечает ли оно на главный вопрос: «Почему именно я?»
– Отзывы – создают ли они ощущение доверия или, наоборот, тревоги?
– Цена – соответствует ли она ожиданиям, сформированным фото и заголовком?
– Характеристики – достаточно ли информации, чтобы принять решение без звонка «подруге-консультанту»?
– Видео или 3D-просмотр – дают ли они ощущение «я уже держу это в руках»?
– Сравнение с конкурентами – подчёркиваете ли вы своё преимущество или прячете его в технических деталях?
Алгоритм не требует идеального текста. Он требует результата. И если ваша карточка не убеждает – она становится невидимой.
Динамика продаж: алгоритм любит рост – и ненавидит хаос
Маркетплейсы не любят статику.
Они любят движение.
Если ваш товар продавался по 5 штук в день, а вдруг – 50, алгоритм это замечает. Это сигнал: «Вот товар, который сейчас в тренде!». И он начинает давать ему больше показов, чтобы «подогреть» волну.
Но если продажи падают – даже по объективной причине (закончились остатки, сезон закончился) – алгоритм не ждёт объяснений. Он просто переключает внимание на тех, кто продаёт стабильно.
Что влияет на динамику?
– Сезонность – вы адаптируете оффер под время года или просто ждёте, пока «само пройдёт»?
– Акции – используете ли вы инструменты маркетплейса или боитесь «съесть маржу»?
– Остатки на складе – пустая карточка с надписью «ожидается» – это не просто неудобно для покупателя. Это сигнал для алгоритма: «продавец не готов».
– Отзывы и рейтинги – растущий рейтинг = растущее доверие = больше показов.
– Реклама – даже внутренняя. Она не просто продаёт. Она подтверждает алгоритму: «этот товар важен для продавца».
Алгоритм не верит в «потом». Он живёт в настоящем. И если вы не в росте – вы в тени.
Поведенческие метрики: алгоритм читает мысли покупателей
Самое удивительное – алгоритмы не просто считают клики и заказы.
Они анализируют поведение.
Если большинство покупателей, попав на вашу карточку, сразу уходят – система считает её нерелевантной.
Если они пролистывают до самого конца – значит, контент цепляет.
Если добавляют в корзину, но не оформляют заказ – возможно, проблема в цене, доставке или условиях возврата.
Здесь нет ничего сверхестественного. Это агрегированный опыт тысяч людей.
И всё это зависит от того, как вы строите карточку:
– Структура – легко ли найти главную выгоду за 5 секунд?
– Глубина информации – достаточно ли деталей, чтобы не искать ответы в отзывах?
– Доверие – есть ли бейджи, гарантии, подтверждённые отзывы?
Алгоритм не видит «красивую карточку». Он видит реакцию людей на неё. И если реакция слабая – он прячет вас.
Внешние факторы: игра по правилам маркетплейса
Наконец, алгоритм смотрит и на то, как вы играете в его игру.
Участвуете ли вы в акциях?
Используете ли внутреннюю рекламу – «Продвижение», «Карточка+», «Спецразмещение»?
Быстро ли обрабатываете заказы?
Насколько надёжна ваша логистика?
Сколько возвратов и жалоб?
Да, даже жалобы учитываются. Не как «наказание», а как сигнал: «этот продавец создаёт негативный опыт».
Маркетплейс хочет, чтобы покупатель вернулся.
И он отдаёт трафик тем, кто помогает в этом больше всего.
Главная ошибка: верить, что «всё по гайду» – достаточно
Самая опасная иллюзия – думать, что если вы «сделали всё правильно», вас обязательно заметят.
Гайды устаревают.
Алгоритмы учатся.
То, что работало в 2023-м, в 2025-м может работать против вас.
Раньше длинные заголовки с кучей ключей – плюс.
Сегодня – перегруз, падение CTR, провал.
Раньше «максимум фото» – хорошо.
Сегодня – если первое фото не цепляет за полсекунды, остальные вообще не увидят.
Алгоритмы не следуют правилам. Они создают их – каждый день, на основе поведения покупателей.
Что делать прямо сейчас?
Забудьте про интуицию.
Начните с цифр.
Откройте личный кабинет. Посмотрите:
– CTR ниже 3%? Значит, проблема в ленте – в фото, заголовке, цене.
– Конверсия ниже 10%? Значит, карточка не убеждает после клика.
– Глубина просмотра – 2 секунды? Покупатель уходит, не дочитав первого абзаца.
Тестируйте гипотезы.
Меняйте по одному элементу: только заголовок, только первое фото, только цену. И смотрите, как меняются метрики.
Не гонитесь за «идеальной» карточкой.
Гонитесь за эффективной – той, что продаёт здесь и сейчас.
И собирайте данные.
Потому что именно они станут основой для самого мощного инструмента 2025 года – искусственного интеллекта.
Алгоритм – не враг.
Он – зеркало.
Он показывает, как тысячи покупателей видят ваш товар.
Ваша задача – не обмануть это зеркало.
А научиться говорить с ним на одном языке.
А ещё лучше – использовать ИИ как инструмент для этого диалога.
Роль оффера в конверсии: цена, фото, описание, отзывы
Если алгоритм – это дверь, то оффер – это то, что заставляет покупателя не просто войти, а достать кошелёк.
На маркетплейсе у вас нет продавца-консультанта. Нет возможности показать ткань, рассказать про технологию или посмотреть в глаза и сказать: «Эта модель – хит сезона!».
Всё, что у вас есть – карточка.
И всё, что работает – оффер.
Оффер – это не «товар + цена». Это комплекс сигналов, которые убеждают покупателя:
– это именно то, что ему нужно,
– именно здесь выгоднее всего купить,
– и можно не бояться разочароваться.
И в 2025 году каждый из этих сигналов можно усилить – не интуицией, а данными. А ещё лучше – с помощью ИИ.
1. Цена – не цифра, а психологический триггер
Цена на маркетплейсе – это не просто себестоимость плюс наценка. Это обещание ценности.
Покупатель не смотрит на вашу калькуляцию. Он сравнивает:
– с ценами конкурентов (которые видит в один клик),
– с ожиданиями («почему дороже?»),
– с контекстом («только сегодня», «-30%», «бесплатная доставка»).
Алгоритмы тоже смотрят на цену – но не как на число, а как на сигнал доверия. Слишком низкая – вызывает подозрения. Слишком высокая без объяснения – отталкивает. Часто меняющаяся – заставляет ждать скидки.
ИИ здесь – не волшебник, который сам ставит цену. Он – ваш аналитик. Вы даёте ему данные: цены конкурентов, свою себестоимость, условия доставки – и он показывает, где проходит та самая «золотая середина»:
– при которой вы сохраняете маржу,
– покупатель чувствует справедливость,
– алгоритм не снижает позиции.
Например:
«Конкуренты продают за 2790–3290 руб. У вас бесплатная доставка и гарантия 2 года. При себестоимости 1800 руб. и марже 40% оптимальная цена – 3090 руб. В заголовке напишите: “Цена с бесплатной доставкой – дешевле, чем у большинства”».
Вы не теряете контроль.
Вы по-прежнему в управлении.
Но теперь вы решаете не «на глаз», а на основе расчёта.
2. Фото – ваш первый и самый честный аргумент
Покупатель решает, кликать или нет, за 0,3–0,7 секунды.
За это время он видит только:
– первое фото,
– цену,
– значки («в наличии», «акция», «хит»).
Если фото не цепляет – всё остальное не имеет значения. Никто не дочитает описание, не найдёт отзывы и не сравнит характеристики. Он уже ушёл.
Что делает фото эффективным?
– Чёткость и свет – никаких теней, размытости, «фото на кухне».
– Масштаб – товар рядом с рукой, линейкой, привычным предметом.
– Эмоция – человек использует товар в жизни, а не просто стоит на фоне.
– Релевантность – если искали «кроссовки для бега», фото должно это подтверждать, а не показывать модель на вечеринке.
ИИ не снимает за вас. Но он:
– генерирует или улучшает фото под требования маркетплейса,
– предлагает несколько вариантов для A/B-теста,
– адаптирует визуал под сезон, тренд или ЦА – если вы укажете параметры.
Вы не дизайнер? Не фотограф? Это больше не оправдание.
Сегодня можно получить профессиональное фото – за 30 секунд и без бюджета.
3. Описание – ваш «тихий продавец»
Описание не для алгоритма. Оно – для человека, который уже кликнул. Его задача – не дать уйти.
Хорошее описание:
– сразу отвечает на главный вопрос: «Почему именно этот товар?»,
– структурировано: выгода → характеристики → подтверждение (отзывы, гарантии),
– говорит на языке покупателя, а не технического специалиста,
– содержит «слова-триггеры»: «не скатывается», «подходит даже для…», «проверено 10 000 покупателей».
ИИ здесь – не генератор «воды». Он:
– создаёт 10 вариантов под разные сегменты ЦА,
– подбирает ключевые слова, которые реально ищут, а не те, что «кажутся правильными»,
– адаптирует текст под сезон, тренд или повторяющиеся фразы из отзывов (например, если все хвалят «лёгкость» – это выносится в заголовок).
Вы не пишете текст. Вы задаёте задачу – и выбираете лучший из готовых вариантов.
4. Отзывы – не мнения, а алгоритмический вес
На маркетплейсе отзыв – это не просто «мне понравилось». Это сигнал доверия – для покупателя и для алгоритма.
Товар с 50 отзывами и рейтингом 4,8 получит больше показов, чем аналог с 5,0, но всего 3 отзывами. Алгоритм доверяет «проверенному».
Но важно не только количество – содержание.
Алгоритмы анализируют:
– тональность (позитив/негатив),
– конкретику («сидят отлично» – хорошо; «классные» – бесполезно),
– повторяющиеся фразы («маломерят», «быстрая доставка» – это сигналы для улучшения оффера).
ИИ помогает:
– генерировать персонализированные ответы на отзывы – по вашему тону и шаблону,
– находить «боли» и триггеры – если вы вставите список отзывов,
– создавать шаблоны ответов, которые сохраняют лояльность – без ручного написания каждого.
Вы не игнорируете негатив. Вы превращаете его в улучшение.
Почему ручная работа с оффером больше не работает
Потому что оффер – это не статичная картинка. Это живая система, которая должна:
– меняться под сезон,
– адаптироваться под отзывы,
– реагировать на действия конкурентов,
– тестировать гипотезы быстрее, чем это делает человек.
Раньше можно было вручную оптимизировать 10 карточек.
Сегодня у продавца – 500, 1000, 5000 SKU.
И если каждый оффер не адаптирован под алгоритм и покупателя – он просто не продаёт.
ИИ берёт на себя эту работу. Не вместо вас. А для вас, если вы дадите ему данные и проверите результат.
Почему ручная оптимизация больше не работает
Ещё два года назад можно было вручную подбирать заголовки, корректировать цены раз в неделю, отвечать на отзывы по мере поступления – и получать результат.
Сегодня такой подход не просто неэффективен. Он убыточен.
Почему? Потому что рынок изменился. И не в сторону усложнения – в сторону ускорения.
1. Скорость реакции алгоритмов
Алгоритмы маркетплейсов реагируют на изменения – в течение часов или дней.
Если цена конкурента изменилась – и вы не адаптировались – ваш товар может начать терять позиции.
Если появился новый трендовый запрос – карточки, которые его не содержат, постепенно теряют видимость.
Если покупатели массово жалуются – а вы не реагируете – рейтинг и доверие снижаются.
Человек физически не успевает отслеживать всё вручную.
ИИ помогает быстрее – но только если вы дадите ему данные. Он не сканирует сам. Он не меняет ничего автоматически. Но если вы загрузите новые цены, отзывы или тренды – он за минуту предложит, как адаптировать оффер. Без выходных. Потому что доступен 24/7.
2. Масштаб
Раньше продавец работал с 50–100 товарами. Сегодня – с 500, 2000, 10 000 SKU.
Даже если на одну карточку тратить 10 минут в день – на 1000 товаров уйдёт 166 часов. Это больше, чем одна ставка менеджера. Каждый день.
И это только на базовую оптимизацию. Без учёта A/B-тестов, анализа отзывов, адаптации под сезон, генерации фото, работы с рекламой.
Ручная работа в таких условиях – не трудолюбие. Это неэффективное распределение ресурсов.
ИИ позволяет масштабировать работу – без найма команды.
Не нужно писать 10 000 описаний вручную. Достаточно один раз настроить шаблон – и ИИ сгенерирует всё по вашим правилам.
Один раз объяснил – получил тысячи вариантов.
3. Точность и персонализация
Покупатель на Wildberries в Краснодаре и покупатель на Ozon в Новосибирске – разные люди.
Они ищут разные формулировки.
Реагируют на разные визуальные триггеры.
Готовы платить разную цену.
Ручная оптимизация работает с усреднённой моделью.
ИИ помогает вам подготовить разные версии оффера – под каждый сегмент.
Маркетплейс сам покажет их «правильному» покупателю.
Вы просто даёте ИИ описание ЦА – и получаете адаптированный текст, заголовок или визуал.
Это не «общая» конверсия. Это максимально возможная конверсия для каждого сегмента.
4. Обратная связь и обучение
Человек делает выводы на основе опыта, интуиции, отчётов раз в неделю.
ИИ помогает быстрее находить закономерности – в тех данных, что вы ему дали.
Он не видит кликов и просмотров сам. Но если вы скажете:
«Вот 100 отзывов – что в них повторяется?»
– он найдёт паттерны.
Если вы скажете:
«Вот 5 заголовков – какой дал +15% к CTR?»
– он выделит сильные элементы – чтобы вы использовали их снова.
ИИ не “учится” в автономном смысле. Он не запоминает ваши прошлые запросы и не сохраняет контекст между сессиями – если вы не ведёте диалог в одном чате или не сохраняете историю вручную.
Он помогает вам учиться – быстрее и точнее.
Ручная оптимизация – статична.
AI-Оффер – живой, растущий, адаптивный.
5. Конкуренты уже перешли на ИИ
Вы всё ещё вручную подбираете ключевые слова?
А ваш конкурент, возможно, уже использует ИИ: загружает запросы, просит сгенерировать варианты, тестирует их – и оставляет лучшие.
Вы отвечаете на отзывы раз в два дня?
А ваш конкурент, возможно, уже загрузил шаблоны в ИИ – и генерирует персонализированные ответы за минуты.
Вы меняете цену раз в неделю?
А ваш конкурент, возможно, уже сверяет цены конкурентов через ИИ – и корректирует свою, не дожидаясь провалов.
Ручная работа – это не «бережливость». Это отставание.
И алгоритмы это видят. Они отдают трафик тем, кто быстрее, точнее, умнее.
Что делать?
Не пытаться делать больше.
Пытаться делать иначе.
– Автоматизируйте рутину.
– Делегируйте ИИ то, что он делает лучше человека: анализ, тестирование, адаптация, масштабирование.
– А себе оставьте самое важное: стратегию, контроль, интерпретацию данных, принятие решений.
Ручная оптимизация не умерла.
Она стала прерогативой тех, кто работает с 5–10 товарами и не стремится к росту.
Если вы хотите масштаба – вам нужен AI-Оффер.
Глава 2. Что такое AI-Оффер?
Определение: использование ИИ для создания, тестирования и оптимизации оффера
AI-Оффер – это не технология. Это метод.
Не «нейросети вообще», а способ решать конкретные задачи продавца на маркетплейсе – быстрее, точнее, эффективнее, чем вручную.
Суть AI-Оффера в трёх глаголах: создать – протестировать – оптимизировать.
ИИ не просто помогает – он позволяет вам замкнуть весь цикл управления оффером: от первого черновика до финальной версии, которая продаёт лучше всех – при условии, что вы даёте ему чёткие данные и задачи.
Создание
Раньше селлер тратил часы на то, чтобы придумать заголовок, написать описание, подобрать ключевые слова.
Сегодня он заходит в ChatGPT, Gemini или YandexGPT – и пишет:
– Напиши 5 вариантов заголовка для женских кроссовок. ЦА – 25–40 лет. Акцент на комфорт, стиль, лёгкость. Длина – до 60 символов.
Через 10 секунд – готовые варианты.
Никаких мозговых штурмов. Никакого «что бы ещё придумать».
Просто – выбор из того, что уже сформулировано под алгоритмы и поведение покупателей.
Тестирование
Вы не можете запустить технический A/B-тест на маркетплейсе – платформы не дают такой функции.
Но вы можете сделать практический аналог – и он работает не хуже.
Как?
Генерируете через ИИ 3 варианта заголовка.
Поочерёдно меняете заголовок в карточке – например, утром ставите версию А, вечером – версию Б, на следующий день – версию В.
Через 2–3 дня смотрите в личном кабинете: какой вариант дал больше кликов и заказов.
Оставляете победителя.
ИИ здесь – не «запускает тест», а:
– генерирует варианты для теста,
– может напомнить, какие метрики обычно важны – если вы спросите: “Что сравнить?”,
– помогает интерпретировать результат: «Версия с акцентом на “лёгкость” дала +22% к CTR – значит, это ключевая выгода для вашей ЦА».
Это не идеально – но это реально, доступно, измеримо.
И этого достаточно, чтобы обогнать 90% конкурентов, которые вообще ничего не тестируют.
Оптимизация
Оффер – не статичный элемент. Он должен меняться:
– под сезон (лето – зима, Новый год – 8 марта),
– под отзывы (если все пишут «маломерит» – нужно добавить размерную сетку в заголовок),
– под конкурентов (если они снизили цену – нужно либо снизить свою, либо усилить УТП),
– под тренды (если в поиске резко вырос запрос «экологичный состав» – это нужно вписать в описание).
Вы обновляете данные – и просите ИИ предложить корректировки. Он не отслеживает изменения сам – он работает с тем, что вы ему передали.
Вы не бегаете с лупой по карточкам. Вы получаете отчёт – или просто запросом спрашиваете:
– На основе последних 50 отзывов и описаний топ-5 конкурентов – предложи 3 улучшения для моей карточки.
Через минуту – у вас в руках конкретные правки.
Остаётся только скопировать – и вставить в личный кабинет.
Что делает ИИ вместо вас – и почему это выгодно
Вместо того чтобы гадать – он анализирует данные.
Вместо того чтобы писать один вариант – генерирует 10.
Вместо того чтобы ждать неделю – помогает протестировать за двое суток.
Вместо того чтобы править всё вручную – предлагает точечные правки с пояснением: «почему это сработает».
Это не замена вашему опыту. Это его усиление.
Вы остаётесь владельцем решения.
Но теперь у вас есть помощник, который:
– не устаёт,
– не отвлекается,
– не боится экспериментировать,
– и работает с тысячами товаров одновременно.
AI-Оффер – это когда вы перестаёте быть оператором и становитесь режиссёром.
Вы не пишете каждый заголовок. Вы задаёте стиль, ЦА, ключевые преимущества – и получаете 5 готовых вариантов.
Вы не следите за ценами конкурентов вручную. Вы говорите ИИ: «Вот цены 5 конкурентов. Моя маржа – 35%. Какую цену поставить, чтобы быть в топ-3?» – и получаете расчёт.
Вы не отвечаете на каждый отзыв вручную. Вы даёте ИИ шаблон тональности и список отзывов – и получаете 100 персонализированных ответов за пару минут.
И это – доступно каждому, у кого есть доступ в интернет и 10 минут на обучение.
Компоненты AI-Оффера: текст, визуал, цена, теги, отзывы, реклама
AI-Оффер – это набор конкретных элементов, с которыми вы работаете ежедневно.
Каждый из них можно улучшить, ускорить, оптимизировать – с помощью нейросети.
Без программирования. Без IT-отдела. Только через запрос – и сразу получить результат.
Разберём каждый компонент – и покажем, какие действия доступны прямо сейчас.
1. Текст
Текст – это не просто слова в карточке. Это ваш «тихий продавец». Он должен удержать покупателя после клика, ответить на скрытые вопросы и убрать сомнения – до того, как тот уйдёт к конкуренту.
ИИ здесь – не генератор заголовков (это лишь малая часть). Он – ваш редактор, копирайтер и аналитик в одном лице.
Что можно делать через нейросеть:
Структурировать описание под поведение покупателя:
Первые 3 строки – выгода. Следующие 5 – подтверждение (отзывы, гарантии, характеристики). Последние – призыв к действию.
– Перепиши описание, чтобы первые 3 строки цепляли эмоционально, следующие – давали факты, последние – подталкивали к покупке. Товар – массажная подушка для шеи.
Генерировать ответы на частые вопросы – прямо в описании:
«Почему именно эта модель?», «Как ухаживать?», «Подойдёт ли в подарок?»
– Добавь в описание 3 блока: “Почему выбирают нас”, “Как ухаживать”, “Идеально в подарок” – в дружелюбном, но экспертном тоне.
Адаптировать текст под сезон или событие:
Лето, Новый год, 8 марта – меняется не только визуал, но и формулировки.
– Перепиши описание для летнего сезона. Акцент на лёгкости, свежести, удобстве в жару. Товар – хлопковые платья.
Убирать “воду” и добавлять конкретику:
Вместо «стильный дизайн» – «крой, который скрывает объём в бёдрах».
Вместо «качественные материалы» – «хлопок 100%, не садится после стирки».
– Перепиши описание, заменив общие фразы на конкретные преимущества. Добавь цифры, факты, подтверждения.
2. Визуал
Фото решает: кликнет покупатель или пролистает.
Не фотограф? Не дизайнер? Не проблема.
Как ИИ помогает:
улучшает качество фото: убирает шум, добавляет свет, выравнивает фон – через бесплатные сервисы: Leonardo, Kandinsky, Canva AI,
создаёт новые изображения по описанию – если профессиональной съёмки нет,
предлагает идеи композиции: «покажите товар в руке», «добавьте сравнение размера», «сделайте фото в интерьере».
– Фото женской сумки из натуральной кожи, на белом фоне, мягкий свет, вид спереди и сбоку, стиль минимализм, высокое разрешение, фотореализм.
Результат – 4 варианта. Выбираете лучший – загружаете в карточку.
3. Цена
Цена – не просто цифра. Это сигнал доверия и ценности.
Слишком низкая – вызывает сомнения. Слишком высокая – отталкивает.
ИИ не устанавливает цену за вас – но помогает принять обоснованное решение.
Как ИИ помогает:
анализирует цены 5–10 конкурентов (вы копируете их описания – вставляете в ИИ – получаете сводку),
предлагает цену с учётом вашей маржи, условий доставки и акций,
подсказывает, как сформулировать ценовое преимущество: «на 15% дешевле аналогов», «выгоднее с учётом бесплатной доставки».
– На основе этих пяти описаний конкурентов и моей себестоимости 2200 руб. – предложи оптимальную цену с маржой 40%. У меня бесплатная доставка и быстрая отправка.
Результат – рекомендация: «Установите цену 3790–3990 руб. – это на 5–7% ниже среднего по нише, но с вашими преимуществами конверсия будет выше».
4. Теги и ключевые слова
Алгоритмы ищут совпадения. Если вы не используете слова, которые вводят покупатели – вас не найдут.
Как ИИ помогает:
– формирует список ключевых слов на основе описания вашего товара и карточек конкурентов,
– предлагает теги для внутреннего поиска: «лето 2025», «для офиса», «подарок маме»,
– выявляет повторяющиеся фразы в отзывах – и рекомендует добавить их в заголовок или описание.
– Проанализируй эти три карточки конкурентов и предложи 10 ключевых слов и тегов, которые я должен использовать, чтобы попасть в топ выдачи по запросу “женские кроссовки для города”.
Результат – готовый список. Вставляете в характеристики или описание – отслеживаете рост видимости.
5. Отзывы
Отзывы – не просто мнения. Это источник данных для улучшения оффера.
Как ИИ помогает:
создаёт вежливые, персонализированные ответы – даже на критику,
анализирует 50–100 последних отзывов и выделяет повторяющиеся фразы: «маломерят», «очень лёгкие», «цвет как на фото»,
рекомендует, что изменить в карточке: добавить предупреждение о размере, вынести «лёгкость» в заголовок, вставить фото с реальным цветом.
– Вот 10 последних отзывов на мой товар. Напиши на каждый – короткий, тёплый, персонализированный ответ. Если есть жалоба – предложи решение. Подпись: “Команда [название бренда]”.
Результат – 10 готовых ответов. Копируете – вставляете – улучшаете рейтинг и лояльность.
6. Реклама
Даже если вы не работаете с внешней рекламой – вы взаимодействуете с внутренними инструментами маркетплейса: «продвижение», «карточка+», «спецразмещение».
Как ИИ помогает:
создаёт 5 вариантов текста для рекламного объявления – под разные сегменты аудитории,
предлагает визуальные идеи: «покажите товар в использовании», «добавьте текст “только сегодня”»,
анализирует, какие формулировки у конкурентов работают лучше – и адаптирует их под ваш товар.
– Напиши три варианта рекламного текста для продвижения моего товара на Wildberries. Целевая аудитория – женщины 30–45 лет. Акцент на качестве, удобстве, быстрой доставке. Длина – до 50 символов.
Результат – готовые тексты. Выбираете – загружаете – тестируете конверсию.
Главное – не пытаться охватить всё сразу
Начните с одного элемента.
Самого слабого.
Самого трудоёмкого.
Самого важного для вашей ниши.
Описание «не цепляет»? – Перепишите его по структуре «выгода – факт – призыв».
Фото выглядят дёшево? – Загрузите в Kandinsky – получите 4 профессиональных варианта.
Цена «висит»? – Спросите ИИ: «Сколько ставить, чтобы быть в топе, но не терять маржу?»
Каждый шаг – это прирост продаж.
Каждый запрос – это экономия часов.
Каждое применение – это отрыв от конкурентов.
AI-Оффер – это использование ИИ для того, чтобы работать быстрее, умнее, эффективнее.
Не как замена вашему опыту – а как его усиление.
Не как сложная система – а как инструмент, доступный каждому, кто готов задать правильный вопрос.
Отличие от традиционного подхода: скорость, персонализация, масштаб
Традиционный подход к управлению оффером – это ручной труд, обобщённые решения и медленная обратная связь.
AI-Оффер – это системный, адаптивный, управляемый данными подход, где каждое действие усилено искусственным интеллектом.
Разница – не в инструментах. В результате.
1. Скорость
Раньше: чтобы изменить заголовок, нужно было собрать команду, провести мозговой штурм, согласовать текст, внести правки – и ждать неделю, чтобы увидеть эффект.
Сегодня: вы заходите в ChatGPT, пишете запрос – и через 15 секунд получаете 5 вариантов. Ещё через 2 минуты – загружаете один из них. Через 48 часов – видите рост CTR.
ИИ не ускоряет только генерацию. Он ускоряет цикл принятия решений.
Что раньше занимало дни – теперь занимает часы.
Что требовало согласований – теперь решается одним запросом.
Это не «удобство». Это конкурентное преимущество.
Пока конкурент думает – вы уже тестируете.
Пока он спорит – вы получаете данные.
Пока он правит вручную – вы масштабируете.
2. Персонализация
Традиционный оффер – один на всех.
Один заголовок. Одно фото. Одна цена. Один текст.
Для Москвы и Владивостока. Для 25 и 45 лет. Для экономных и премиальных покупателей.
ИИ позволяет делать оффер гибким – без дополнительных затрат.
Как?
Вы генерируете 3 версии описания: для тех, кто ищет «дешево», для тех, кто ищет «качество», для тех, кто ищет «подарок».
Тестируете их поочерёдно – и оставляете ту, что лучше конвертирует в вашей аудитории.
Анализируете отзывы – и вносите в текст формулировки, которые реально работают: «не мнётся», «подходит для полных», «не скользит».
Вы не угадываете – вы адаптируетесь.
Не под «среднего покупателя» – а под реальных людей, которые уже голосуют поведением.
3. Масштаб
Раньше: 10 карточек – норма. 50 – уже нагрузка. 100 – требует найма команды.
Сегодня: вы работаете с 500, 1000, 5000 товаров – и не тонете.
Почему?
Потому что ИИ позволяет:
– создать шаблон описания – и применить его ко всем товарам одной категории,
– загрузить список артикулов – и получить для каждого персонализированный заголовок,
– вставить 1000 отзывов – и выявить 3 главные «боли», которые нужно закрыть в оффере,
– загрузить 100 отзывов и шаблон – и получить 100 персонализированных ответов за пару минут.
Вы не пишете 1000 описаний вручную. Вы создаёте один шаблон – и применяете его к списку товаров.
Вы не отвечаете на 100 отзывов по одному. Вы даёте ИИ тон, структуру и список – и получаете готовые ответы.
Вы не сравниваете цены конкурентов вручную. Вы копируете 10 описаний – и просите ИИ дать сводку.
Это освобождение ресурсов – чтобы вы могли заниматься стратегией, а не рутиной.
Традиционный подход – это работа в рамках возможностей человека.
AI-Оффер – это работа в рамках возможностей данных, скорости и масштаба.
Вы не становитесь «технарём».
Вы становитесь управляющим системой, где ИИ – ваш оператор, аналитик, копирайтер, дизайнер и маркетолог в одном лице.
Глава 3. Какие нейросети и ИИ-инструменты уже работают на маркетплейсах
Все примеры в этой главе предполагают, что вы вручную копируете данные (текст, скриншоты, цены) и вставляете их в ИИ. Ни один из инструментов ИИ не имеет прямого доступа к маркетплейсам – они работают только с тем, что вы им передаёте.
Обзор: ChatGPT, Midjourney, Gemini, YandexGPT, Сбера, Мегаплан ИИ и др.
Разбираться в типах нейросетей, параметрах или архитектурах – не обязательно.
Вам нужно одно: знать, какую нейросеть использовать для какой задачи – и как получить от неё максимум.
Ниже – практический обзор самых востребованных и доступных инструментов 2025 года.
Не для IT-специалистов. Для селлеров.
С примерами запросов, ограничениями и кейсами применения.
1. ChatGPT (OpenAI)
Для чего: генерация и оптимизация текста – заголовков, описаний, ответов на отзывы, рекламных объявлений.
Когда стоит использовать:
– самый адаптивный ИИ для работы с языком,
– понимает контекст, стиль, ЦА,
– легко обучается под ваш бренд (через промты).
– Напиши описание для термоса объёмом 1 л. ЦА – мужчины 30–50 лет. Акцент на долгом сохранении тепла, прочности, удобстве в дороге. Стиль – лаконичный, экспертный. Длина – до 250 символов.
Ограничения:
– бесплатная версия (на базе GPT-3) иногда даёт общие формулировки,
– для максимальной точности и глубины рекомендуется использовать GPT-5 (в рамках платной подписки ChatGPT Plus – от $20/мес).
Результат:
Готовый текст, который можно сразу вставить в карточку – и начать тестировать.
2. YandexGPT (Яндекс)
Для чего:
Генерация и оптимизация текста – с акцентом на русский язык, локальные тренды, специфику российских маркетплейсов.
Особенно полезен, если вы продаёте на Wildberries, Ozon, Яндекс Маркете – и хотите, чтобы текст звучал естественно для российской аудитории.
Когда стоит использовать:
– Лучше, чем ChatGPT, улавливает локальные формулировки, сленг, поведенческие паттерны (например: «не маломерит», «идеально в подарок», «доставка до двери»).
– Удобен, если вы уже работаете в экосистеме Яндекса (Бизнес, Маркет, 360) – интерфейс и интеграции заточены под российский бизнес.
– Чаще даёт практичные, “приземлённые” рекомендации – с фокусом на конверсию, а не на креатив.
Пример запроса:
– Вот описание конкурента с Wildberries (я скопировал его вручную):
«[вставить текст описания]»
Проанализируй его: какие сильные стороны? Какие слова или структуры работают лучше всего?
Предложи 3 конкретных улучшения для моего описания – с акцентом на ценность и доверие. Мой товар: [кратко]. Моя ЦА: [возраст, интересы].
Ограничения:
– Менее гибкий в креативных, нестандартных задачах, чем ChatGPT – лучше работает с чёткими, структурированными запросами.
– Иногда выдаёт слишком формальные или шаблонные формулировки – особенно если не указать стиль явно.
Результат:
Анализ + конкретные правки – без “воды”, с фокусом на то, что реально влияет на конверсию в российском сегменте.
3. Gemini (Google)
Для чего: анализ конкурентов по скриншотам, мультиформатный ввод (текст + изображение), работа с данными.
Когда стоит использовать:
– умеет «читать» скриншоты карточек и выдавать анализ,
– хорошо работает с таблицами, списками, структурами,
– бесплатный и не требует подписки.
Загружаете скриншот карточки конкурента – пишете:
– Проанализируй этот оффер. Что делает его сильным? Какие слова, структура, преимущества? Как можно сделать лучше под мою ЦА – женщин 35+?
Ограничения:
– иногда «теряет» детали в длинных описаниях,
– менее креативен в генерации, чем ChatGPT.
Результат:
Готовая сводка: что скопировать, что улучшить, на что сделать акцент.
4. Midjourney / Kandinsky (Сбер) / Leonardo AI
Для чего: генерация и улучшение визуального контента – фото, баннеры, композиции.
Когда стоит использовать:
– Midjourney – лучший по фотореализму (платный, англоязычный интерфейс),
– Kandinsky (Сбер) – бесплатный, русскоязычный, адаптирован под локальные тренды,
– Leonardo – удобный для e-commerce: шаблоны, ретушь, адаптация фона.
– Фото женской сумки из экокожи, на белом фоне, вид спереди и сбоку, мягкий свет, стиль минимализм, высокое качество, фотореализм.
Ограничения:
– Midjourney требует подписки ($10–30/мес),
– Kandinsky иногда «додумывает» детали – нужна проверка,
– Leonardo – англоязычный, но с шаблонами под товары.
Результат:
4–8 вариантов фото за 30 секунд. Можно использовать как основное изображение или для A/B-тестирования.
5. Мегаплан ИИ
Для чего: автоматизация ответов на отзывы, генерация шаблонов, анализ тональности.
Когда стоит использовать:
– заточен под российский бизнес,
– легко интегрируется с CRM,
– умеет генерировать персонализированные ответы с учётом истории покупателя.
– Сгенерируй 5 вариантов ответа на отзыв: “Товар хороший, но доставка задержалась”. Тон – извиняющийся, но уверенный. Предложи компенсацию (скидку/подарок).
Ограничения:
– нужна подписка на Мегаплан (от 990 руб./мес),
– функционал ИИ доступен не во всех тарифах.
Результат:
Готовые ответы, которые повышают лояльность и снижают количество споров.
6. Другие полезные инструменты
Canva AI – для быстрой ретуши фото, добавления текста на изображения, создания баннеров.
Runway ML – для генерации коротких видео-превью товара (15 сек).
Pika Labs – создание видео из текстового описания (например: «женщина идёт в кроссовках по городу, улыбается, солнечно»).
Claude (Anthropic) – альтернатива ChatGPT, лучше работает с длинными текстами и структурированием.
Как выбрать – и с чего начать?
Не нужно использовать всё сразу.
Выберите один инструмент под одну задачу – и освойте его.
Нужны тексты? – ChatGPT или YandexGPT.
Нужны фото? – Kandinsky или Leonardo.
Нужны ответы на отзывы? – Мегаплан ИИ или ChatGPT.
Нужен анализ конкурентов? – Gemini с загрузкой скриншотов.
Потратьте 1 день – настройте аккаунт, сделайте 5 запросов, протестируйте результат.
Уже этого хватит, чтобы увидеть эффект.
Важно: нейросеть – не волшебная палочка. Это инструмент.
Чем точнее запрос – тем лучше результат.
Чем чаще тестируете – тем быстрее учитесь.
Чем конкретнее задача – тем выше отдача.
В следующих главах вы получите шаблоны запросов, чек-листы и примеры – чтобы использовать эти инструменты с первого раза.
Как следить за обновлениями ИИ-инструментов
Технологии меняются быстро. Чтобы не пропустить выход новых версий (например, GPT, Gemini, обновлений Kandinsky), подпишитесь на официальные блоги:
OpenAI Blog (openai.com/blog)
YandexGPT Новости (yandex.ru/company/technologies)
Сбер AI (sber.ru/ai)
Обновление инструмента – повод не менять всё, а пересмотреть запросы: новые версии лучше понимают контекст, требуют меньше правок, дают более точные ответы.
Специализированные ИИ-платформы для маркетплейсов (например, Selzy AI, Goods AI, SellerBot)
Рядом с универсальными нейросетями – ChatGPT, Gemini, Kandinsky – существуют инструменты, созданные специально для e-commerce и маркетплейсов.
Они не заменяют общие ИИ – они усиливают их под конкретные задачи: анализ выдачи, генерация карточек, управление ценой, автоматизация ответов.
Это не «сложные системы для IT-департаментов».
Это SaaS-сервисы – с интерфейсом, понятным селлеру.
Регистрируетесь – загружаете данные вручную (через таблицу) или подключаете API, если умеете – получаете результат.
Разберём три популярных платформы – и покажем, как с ними работать без технических навыков.
1. Selzy AI
Для чего: автоматизация email-рассылок, генерация текстов для карточек, ответы на отзывы, персонализация под сегменты покупателей.
Основания для применения:
– заточен под российский e-commerce,
– интеграция с WB, Ozon, Яндекс Маркет через API или XLS-загрузку,
– умеет генерировать не просто тексты, а тексты под конкретный товар и аудиторию.
Вы загружаете список товаров – выбираете шаблон: «Описание для женской одежды, ЦА 30–45 лет, акцент на комфорт и стиль» – получаете готовые описания для всей категории.
Ограничения:
– нужна подписка (от 1 500 руб./мес),
– часть функций требует подключения API (но есть и ручной режим через Excel).
Результат:
Экономия 10–20 часов в неделю на создании контента.
+15–30% к конверсии за счёт персонализации.
2. Goods AI
Для чего: анализ топа выдачи, генерация карточек под алгоритмы маркетплейсов, A/B-тестирование элементов оффера.
Основания для применения:
– анализирует карточки, которые вы ему загрузили (или указали по артикулам),
– показывает: какие заголовки, фото, цены, теги чаще всего встречаются в топе – на основе ваших данных,
– генерирует карточку, которая соответствует текущим трендам выдачи – по вашему запросу.
Вы вводите запрос: «женские кроссовки для бега» – Goods AI (если у него есть доступ к данным или вы загрузили карточки) анализирует топ-20 – предлагает:
– 5 вариантов заголовков,
– оптимальную структуру описания,
– рекомендации по фото и цене.
Если платформа не имеет API-доступа – вы можете загрузить список артикулов или скриншоты вручную – и получить тот же результат.
Ограничения:
– интерфейс на английском (но интуитивно понятен),
– подписка от $29/мес,
– не генерирует фото – только текст и рекомендации.
Результат:
Карточка, которая не «кажется красивой», а работает по данным.
Рост позиций в выдаче за 7–14 дней.
3. SellerBot
Для чего: динамическое ценообразование, анализ конкурентов, управление остатками, автоматизация акций.
Когда стоит использовать:
– если подключён API – может обновлять цены конкурентов каждые 15–30 минут и предлагать вам корректировки,
– если API нет – вы загружаете цены вручную, и платформа даёт рекомендации,
– может автоматически менять цену в личном кабинете – только если вы настроили интеграцию.
Вы задаёте: «Держи цену в топ-5 по запросу “беспроводные наушники”, маржа не ниже 35%».
Если подключён API – SellerBot отслеживает изменения цен у конкурентов и предлагает вам корректировки.
Если API нет – вы обновляете данные вручную – платформа даёт рекомендации.
Ограничения:
– для полной автоматизации нужен API (не все селлеры могут подключить),
– но даже в ручном режиме – даёт сводки и рекомендации,
– подписка от 2 500 руб./мес.
Результат:
Стабильные позиции + максимизация прибыли.
Снижение ручной работы с ценами на 80%.
Нужны ли эти платформы?
Не обязательно – особенно на старте.
Вы можете делать всё через ChatGPT + Gemini + Kandinsky – и получать отличные результаты.
Но если вы работаете с 100+ товарами, хотите масштабировать, сократить рутину – специализированные платформы экономят время, нервы и деньги.
Они не «волшебные». Они – ускорители.
Ваша задача – научиться задавать им правильные задачи.
Как начать – без риска и вложений
Зарегистрируйтесь на любой платформе – почти везде есть бесплатный пробный период (7–14 дней).
Загрузите 5–10 своих товаров.
Запустите анализ или генерацию.
Сравните результат с тем, что вы делаете вручную.
Примите решение: внедрять или отложить.
Никаких долгосрочных обязательств. Никаких сложных настроек.
Только – польза или её отсутствие. Вы поймёте это за 2 дня.
Важно: не гонитесь за всем сразу
Выберите одну задачу, где вы теряете больше всего времени:
– генерация описаний – попробуйте Selzy AI,
– анализ конкурентов – Goods AI,
– управление ценой – SellerBot.
Освойте один инструмент – и только потом переходите к следующему.
Как интегрировать ИИ в текущий workflow
ИИ не должен ломать вашу работу. Он должен её упрощать.
Не добавлять сложность – а убирать рутину.
Не требовать перестройки процессов – а встраиваться в них.
Главное правило: начинайте с того, что уже делаете – и заменяйте самый трудоёмкий этап на ИИ.
1. Выберите точку входа
Не пытайтесь внедрить ИИ во все процессы сразу. Выберите одну задачу, которая:
отнимает больше всего времени,
требует постоянного внимания,
даёт измеримый результат (CTR, конверсия, позиция, рейтинг).
Примеры:
Генерация описаний для новых товаров – замените на «Напиши описание для [товар] под ЦА [возраст, интересы]».
Ответы на повторяющиеся отзывы – замените на «Сгенерируй 5 вариантов ответа на отзыв “маломерит” – вежливо, с предложением помощи».
Подбор заголовков – замените на «Придумай 5 заголовков для [товар] с акцентом на [выгода] – до 60 символов».
Результат: вы не меняете workflow – вы просто заменяете один шаг на более быстрый и эффективный.
2. Подготовьте данные для ИИ
ИИ работает не с «воздухом». Он работает с вашими данными:
текстами конкурентов,
отзывами покупателей,
описаниями ваших товаров,
скриншотами карточек.
Что делать:
Соберите 5–10 карточек конкурентов – скопируйте описания, заголовки, теги.
Скачайте последние 50–100 отзывов на ваш товар – вставьте в ИИ для анализа.
Сфотографируйте или скачайте фото конкурентов – загрузите в Gemini или YandexGPT для анализа.
Пример запроса:
– Проанализируй эти 5 описаний конкурентов. Выдели сильные стороны и предложи 3 улучшения для моего описания.
Чем лучше данные – тем точнее результат.
3. Создайте шаблоны запросов
Не пишите запросы с нуля каждый раз. Создайте шаблоны – и адаптируйте их под каждый товар.
Примеры шаблонов:
Для описаний:
– Напиши описание для [название товара]. ЦА – [возраст, пол, интересы]. Акцент на [ключевая выгода]. Стиль – [лаконичный/дружелюбный/экспертный]. Длина – до [количество] символов.