1000 описаний за день: работают ли генераторы описаний для карточек на маркетплейсах

Маркетплейсы обещают быстрые продажи и миллионы охватов. Нейросети — автоматическую генерацию карточек за минуты. Но когда дело доходит до поисковой выдачи и реальных продаж, все оказывается сложнее. Как действительно устроено продвижение на маркетплейсах и когда нейросети могут быть помощниками, а когда — балластом, SEO-руководитель INET Studio Ярослав Домбровский рассказал Sostav.

Обещания нейросетей против реальности маркетплейсов

Идея массовой генерации описаний выглядит логично и многообещающе. Продавец выгружает каталог, подключает ИИ, указывает категорию — и получает готовые тексты для сотен товаров. Сервисы обещают учет ключевых слов, адаптацию под требования площадок и даже анализ конкурентов.

Однако такой подход игнорирует специфику маркетплейсов. Каждая площадка использует собственные алгоритмы ранжирования, которые постоянно меняются. Если товар не попадает в выдачу по релевантному запросу — его не существует для покупателя.

Как устроено ранжирование на маркетплейсах: три кита видимости

Продвижение на маркетплейсах отличается от классического SEO. Здесь нет ссылочной массы, нет внутренней перелинковки, нет технических факторов вроде скорости загрузки сайта. Каждая карточка товара — изолированная единица, которая конкурирует по своим характеристикам.

Алгоритмы ранжирования строятся на трех основных компонентах:

• Текстовая релевантность (до 40% веса) — система проверяет, насколько точно текст карточки соответствует поисковому запросу пользователя. Это не просто наличие ключевых слов — важны синонимы, словоформы, контекстные связки.
• Коммерческие показатели товара (до 25% влияния) — количество продаж, конверсия из показов в покупки, средний чек, возвраты. Алгоритм отдает предпочтение товарам, которые пользователи реально покупают.
• Популярность по конкретному запросу (около 15% веса) — система отслеживает, как часто товар покупают именно по этому ключевому слову. Если пользователи ищут «увлажняющий крем», а покупают товар по запросу «крем для лица» — по первому запросу он будет ранжироваться хуже.

Остальные факторы — отзывы, рейтинг, цена, скорость доставки — тоже влияют, но их вес значительно меньше. Критично то, что на текстовую релевантность продавец может влиять напрямую, а коммерческие показатели зависят от множества внешних условий.

Почему нейросети ломаются: проблемы автоматической генерации

В случае если селлеры используют ИИ для своих товаров, можно столкнуться с неожиданными проблемами. Одни из них:

• Непонимание семантики ниши. ИИ может написать «средство против перхоти», но не знает, что пользователи ищут «шампунь от себореи» или «лечебный шампунь от зуда». Алгоритм маркетплейса требует точного совпадения с реальными запросами, а нейросеть оперирует общими понятиями.
• Игнорирование специфики платформ. У каждого маркетплейса свои требования к структуре описания, стоп-слова, ограничения по длине текста. Wildberries может заблокировать карточку за упоминание других брендов, Ozon — за определенные медицинские термины.
• Отсутствие связи с характеристиками товара. На маркетплейсах важно не только описание, но и правильное заполнение атрибутов: состав, размеры, материалы, назначение. Если в составе есть витамин С, но это не отражено в тексте — товар не попадет в выдачу по запросу «крем с витамином С».

Как ИИ-описания убивают видимость: практический пример

Продавец косметики использует генератор для создания описаний кремов. ИИ создает текст: «Нежный крем для ежедневного ухода. Увлажняет кожу, придает мягкость, подходит для всех типов кожи. Натуральные компоненты обеспечивают деликатное воздействие».

Текст читается хорошо, но содержит критические ошибки. Фраза «для всех типов кожи» противоречит тому, что в составе есть активные компоненты для жирной кожи. Слово «натуральные» не соответствует реальному составу с химическими консервантами. Главное — в тексте нет ключевых запросов: «крем для жирной кожи», «матирующий эффект», «сужение пор».

Алгоритм маркетплейса не понимает, под какие запросы показывать товар. Карточка получает низкий рейтинг релевантности и исчезает из выдачи.

Реальная картина продвижения: рекламный аукцион вместо органики

Ситуация с продвижением кардинально изменилась за последние два года. Органическая выдача практически исчезла — на WB первые 100 позиций по большинству запросов занимает реклама. Поиск превратился в аукцион, где за каждый показ нужно платить.

Средняя ставка за тысячу показов в популярных категориях достигает 1,5−3 тыс. руб. При цене товара 500−800 руб. рентабельность рекламы становится критичной. В таких условиях качественная оптимизация текста — не способ заменить рекламу, а инструмент повысить ее эффективность через больший CTR и лучший показатель качества.

Где ИИ действительно помогает: практические сценарии использования

Нейросети могут быть полезны, но в ограниченных сценариях и с обязательной доработкой. Первый сценарий — создание черновых версий описаний для большого каталога. ИИ может структурировать техническую информацию о товаре, создать базовую форму текста, которую затем адаптирует специалист.

Второй полезный случай — адаптация существующих описаний под требования разных площадок. Если есть качественное описание для Wildberries, нейросеть может помочь переработать его под форматы Ozon или Lamoda. Структура остается, меняются акценты и технические требования.

Третий сценарий — работа с массовыми, простыми товарами в низкоконкурентных нишах. Если продается базовая канцелярия или простые хозяйственные товары, где семантика предсказуема, а конкуренция низкая — ИИ может справиться с минимальной корректировкой.

Но во всех случаях критично понимать: нейросеть создает заготовку, не финальный продукт. Без анализа семантики ниши, проверки соответствия алгоритмам площадки, настройки под конкретные характеристики товара — даже самая хорошая заготовка не принесет нужного результата.

Правильная оптимизация: как создавать карточки, которые продают

Работа над карточкой товара начинается с анализа семантики. Нужно понять, какие запросы использует аудитория для поиска подобных товаров, какие синонимы и словоформы популярны, как формулируют потребность. Для этого анализируют запросы из личного кабинета маркетплейса, проводят анализ конкурентов — конкретных карточек в топе поиска. Удобнее и проще всего это делать через MPStats.

Следующий этап — создание структуры описания под выявленные запросы. Важно не просто включить ключевые слова, а логично встроить их в текст. Название товара должно содержать основной запрос. Первый абзац описания — развивать тему и включать дополнительные ключи. Характеристики — точно соответствовать составу и свойствам.

Третий этап — техническая оптимизация под требования площадки. Каждый маркетплейс имеет свои ограничения: максимальная длина описания, запрещенные слова, требования к форматированию. Нарушение этих правил может привести к понижению в выдаче.

Финальный этап — тестирование и корректировка. После публикации нужно отслеживать позиции товара по ключевым запросам, анализировать трафик и конверсию, при необходимости дорабатывать текст.

Миф об уникальности

Один из главных мифов — критичность уникальности текста. Алгоритмы маркетплейсов не сравнивают тексты с описаниями других продавцов, то есть уникальность текста не влияет на выдачу. Гораздо важнее точность и полнота информации. Если в составе крема есть гиалуроновая кислота, это должно быть указано и в описании, и в характеристиках.

Еще одно заблуждение — универсальность ключевых слов. Переоптимизация вредит ранжированию. Лучше использовать 5−7 релевантных запросов, чем пытаться включить все возможные варианты.

Альтернативы массовой генерации: как масштабироваться без потери качества

Вместо попыток автоматизировать весь процесс создания описаний лучше фокусироваться на масштабировании качественных подходов. Первая стратегия — создание шаблонов для товарных категорий. Для каждого типа товаров разрабатывается структура описания с ключевыми блоками, которые затем адаптируются под конкретные артикулы. ИИ в этом случае важно дообучать под работу с ключами и ToV, чтобы расти качественно.

Вторая стратегия — приоритизация по потенциалу. Топовые позиции, новинки, сезонные товары требуют индивидуального подхода и ручной оптимизации. Для остальных можно использовать упрощенные шаблоны или адаптированные ИИ-решения.

Третья стратегия — постепенная оптимизация. Вместо попыток сразу создать идеальные описания для всего каталога лучше фокусироваться на постепенном улучшении. Начать с самых важных товаров, протестировать подходы, масштабировать успешные решения.

Четвертая стратегия — отдать на аутсорсинг агентствам. Профессиональные команды, которые специализируются на маркетплейсах, знают особенности площадок, отслеживают изменения алгоритмов, имеют налаженные процессы оптимизации. Это дороже внутренней автоматизации, но эффективнее в долгосрочной перспективе.

Будущее оптимизации: куда движется рынок

Маркетплейсы продолжают усложнять алгоритмы ранжирования и повышать требования к качеству контента. Простые манипуляции с ключевыми словами работают все хуже. Растет значение пользовательского опыта, реальной ценности товара, сроков доставки, а также объема рекламного бюджета.

В этих условиях роль качественной оптимизации только возрастает. Но это оптимизация нового типа — не техническая, а маркетинговая. Важно не просто попасть в выдачу, а привлечь целевую аудиторию, которая реально купит товар.

Нейросети будут развиваться и лучше справляться с техническими задачами. Но стратегические решения — позиционирование товара, выбор целевых сегментов, создание уникальных торговых предложений — останутся за людьми.

Для того чтобы конкурировать с крупными продавцами, важно не столько автоматизировать, сколько лучше понимать своих клиентов и алгоритмы площадок. А технологии останутся лишь инструментом в руках профессионалов.