10 способов создавать карточки товаров с помощью ИИ: от фотосессии до автоматического SEO

ИИ-инструменты решают три задачи одновременно: ускоряют производство контента, снижают зависимость от подрядчиков и обеспечивают единый стиль при большом каталоге. Для продавца с каталогом от 50 позиций ручная работа копирайтера, фотографа и дизайнера обходится десятками тысяч рублей и занимает недели. Нейросеть сжимает этот процесс в разы. Нюанс: для единичных карточек премиальных товаров ручная работа может давать лучший визуальный результат.

Нейросети умеют удалять фон, ретушировать изображение, переносить товар на новый фон (студийный, lifestyle, сезонный) без реальной фотосессии. Инструменты типа Remove.bg, Stable Diffusion и специализированные платформы для маркетплейсов делают это за секунды. Это особенно полезно при обновлении сезонных карточек или тестировании разных фонов. Нюанс: качество зависит от исходного фото — размытые или тёмные снимки дают плохой результат даже с ИИ.

Достаточно передать ChatGPT или Claude название товара, категорию и характеристики — модель составит заголовок с ключевыми словами, продающее описание и список характеристик в нужном формате. Для Wildberries и Ozon форматы разные: длина заголовка, структура характеристик, требования к описанию. Хорошие инструменты учитывают эти различия. Нюанс: ИИ не знает актуальную частотность поисковых запросов — ключи стоит проверять через Яндекс Вордстат.

Это изображения с текстом характеристик поверх фото товара — покупатель видит ключевые параметры прямо на картинке, не читая описание. Нейросети генерируют такие слайды по шаблону: принимают фото и список характеристик, размещают текст в нужных зонах с учётом безопасных областей Wildberries и Ozon. Нюанс: шаблонная инфографика одинакова у многих продавцов — для выделения на фоне конкурентов требуется кастомизация.

При пакетной обработке через специализированные платформы — десятки и сотни карточек, если исходные данные подготовлены в таблице. Ограничение — не скорость ИИ, а скорость проверки результата человеком. Типичный процесс: загрузил таблицу с данными, получил пакет карточек, проверил выборочно 10–15%. Нюанс: чем сложнее товар технически, тем выше доля карточек, требующих ручной правки.

Частично. Для стандартных товаров в массовых категориях ИИ-обработка смартфонного фото даёт приемлемый результат. Для одежды, ювелирики и премиальных товаров профессиональная съёмка по-прежнему критична — нейросеть не создаёт детали, которых нет на исходнике. Рабочий компромисс: одна профессиональная съёмка + ИИ для вариаций фона и сезонных адаптаций. Нюанс: маркетплейсы периодически ужесточают требования к качеству фото.

Маркетплейсы проверяют соответствие контента товару и техническим требованиям, а не способ его создания. ИИ-тексты и изображения проходят модерацию наравне с ручными при условии соблюдения правил площадки.