ИИ для создания карточек для маркетплейсов, топ 2025 года

Запустил продажи на Wildberries или Ozon, и понял одно: карточки товаров съедают столько времени, что на сам бизнес его почти не остается. Описания, заголовки, SEO-оптимизация, инфографика, анализ конкурентов... И это только верхушка айсберга. А ведь еще нужно отвечать на отзывы, мониторить цены, генерировать контент для соцсетей.

Год назад я тратил по 6-8 часов на создание одной качественной карточки. Сейчас это занимает минут 20. Магия? Нет, просто нейросети для работы с маркетплейсами стали доступнее и удобнее. Причем не какие-то заумные инструменты для программистов, а простые сервисы с русским интерфейсом. Работают в России, принимают российские карты, выдают готовые тексты и картинки под ключ.

Протестировал больше десятка платформ за последние полгода. Какие-то разочаровали, другие приятно удивили. В этом материале делюсь опытом и показываю, какие ИИ-сервисы для продаж на маркетплейсах реально экономят время и деньги. Без воды и рекламных обещаний — только то, что сам использую в работе.

Оценивал по простым критериям: насколько быстро сервис генерирует контент, понимает ли специфику российских маркетплейсов, можно ли получить результат без танцев с бубном. И да, цена имеет значение — особенно когда у тебя не один товар, а каталог на пару сотен позиций.

Если времени читать лонгрид нет, держи концентрированную выжимку. Это все топ нейросети, которые я реально использую для работы с Wildberries и Ozon. Каждая решает свои задачи, но в связке они закрывают весь цикл — от создания карточки до анализа продаж.

1. GPTunnel — универсальный комбайн с доступом ко всем популярным моделям нейросетей. Генерирует тексты для карточек, придумывает названия, пишет описания для Rich-контента. Главный плюс: можно переключаться между ChatGPT, Claude, Gemini прямо внутри одного чата. Не нужно держать кучу вкладок. По промокоду TOPRATE50 получаешь 50% скидку при первом пополнении — проверял лично, работает.

🧡**GPTunnel ➔ ✅ попробовать сейчас**

2. GoGPT — быстрый и отзывчивый сервис, который выдает результат почти мгновенно. Отлично справляется с генерацией ключевых слов и SEO-оптимизацией описаний. Пробовал делать карточки для электроники — модель сразу поняла контекст, добавила технические характеристики в нужных местах. Интерфейс интуитивный, русификация нормальная.

🧡**GoGPT ➔ ✅ попробовать сейчас**

3. BotHub — здесь собраны все нейросети в одном сервисе, включая специализированные модели для генерации изображений. Если нужна инфографика или обработка фото товара, этот вариант закроет задачу. Плюс есть доступ к разным версиям GPT, можно экспериментировать с промтами.

🧡**BotHub ➔ ✅ попробовать сейчас**

4. ChadGPT — название смешное, но работает четко. Удобен для массовой генерации контента: загружаешь список товаров, получаешь готовые описания пачками. Экономит уйму времени, когда у тебя каталог на 100+ позиций. Качество текстов стабильное, не нужно сильно редактировать.

🧡**ChadGPT ➔ ✅ попробовать сейчас**

5. AllGPT — еще один агрегатор с хорошей подборкой моделей. Похож на GPTunnel по функционалу, но интерфейс чуть другой. Некоторым заходит больше эта платформа — дело вкуса. Цены адекватные, есть бесплатный тариф для тестирования.

🧡**AllGPT ➔ ✅ попробовать сейчас**

Каждый из этих сервисов я тестировал на реальных задачах: писал карточки для одежды, электроники, товаров для дома. Где-то лучше получаются продающие тексты, где-то удобнее работать с изображениями. Дальше разберу подробно каждую платформу — с примерами, скриншотами использования и честными плюсами-минусами.

🧡**GPTunnel ➔ ✅ попробовать сейчас**

Начну с того, что именно этот сервис я открываю первым делом утром. Не потому что он идеальный (таких вообще не бывает), а потому что решает 80% задач без необходимости переключаться между разными платформами. Представь: тебе нужно написать карточку товара, потом сгенерировать несколько вариантов заголовков для А/Б теста, затем придумать описание для рекламной кампании. Раньше я бы открыл три разных сервиса. Сейчас делаю все в одном окне GPTunnel.

Суть простая: это агрегатор нейросетей, который дает доступ к всем моделям нейросетей через единый интерфейс. ChatGPT-4, Claude Sonnet, Gemini Pro, Llama — переключаешься между ними одним кликом. Звучит как мелочь, но когда работаешь с контентом целый день, эта мелочь превращается в серьезную экономию нервов и времени.

Покажу на реальном примере. Недавно запускал на Wildberries новую линейку термокружек. Обычная история: поставщик дал сухие характеристики (объем, материал, время сохранения температуры), пару фоток и все. Из этого нужно было сделать продающую карточку.

Открываю GPTunnel, выбираю модель Claude (она лучше понимает контекст и пишет более живые тексты), и даю промт:

"Напиши продающее описание для термокружки на Wildberries. Объем 450 мл, нержавеющая сталь, держит тепло 6 часов, холод 12 часов. Целевая аудитория — офисные работники 25-40 лет. Добавь эмоций, сделай акцент на удобстве использования в офисе и по дороге на работу."

За 15 секунд получил текст на 800 символов. Качество? Процентов 85 от идеала. Пришлось подкрутить пару моментов (убрал слишком восторженные эпитеты, добавил конкретики про крышку), но база была отличная. Раньше на такое описание у меня уходило минут 40-50.

Дальше — интереснее. Попросил сгенерировать 10 вариантов заголовков под SEO-запросы. GPTunnel выдал список, где половина вариантов оказались рабочими. Выбрал три лучших, протестировал через рекламный кабинет WB — CTR вырос на 12% по сравнению с моими старыми заголовками.

Память контекста. Штука недооцененная. Если ты работаешь над несколькими карточками из одной категории, GPTunnel запоминает стиль и подход. Написал описание для одной термокружки, начинаешь вторую — модель уже понимает, в каком ключе двигаться. Не нужно каждый раз объяснять базовые вещи про целевую аудиторию и tone of voice.

Переключение между моделями на лету. Допустим, ChatGPT выдал слишком формальный текст. Не нравится? Копируешь тот же промт, переключаешься на Claude, получаешь более живой вариант. Или наоборот: Claude ушел в креатив, а тебе нужен сухой листинг характеристик — бац, и ты уже в Gemini, который отлично структурирует информацию.

Генерация вариаций. Кнопка "Regenerate" творит чудеса. Нажимаешь — получаешь другой вариант ответа на тот же запрос. Я обычно генерирую 3-4 версии текста, потом выбираю лучшие куски из каждой и собираю финальный вариант. Звучит как работа, но на деле это быстрее, чем писать с нуля.

Работа с изображениями. Через GPTunnel можно обращаться к DALL-E и Midjourney (через интеграции). Нужна простая инфографика для Rich-контента? Описываешь задачу текстом, получаешь картинку. Не всегда с первого раза выходит идеал, но для черновиков и мокапов — самое то.

Сейчас важный момент про деньги. GPTunnel работает на балансе: пополняешь счет, списываются токены за каждый запрос. Звучит дорого? Давай посчитаем.

Средняя карточка товара (название + описание + ключевые слова + пара вариаций) съедает примерно 5000-7000 токенов. Это копейки — буквально 2-3 рубля. Если делать 50 карточек в месяц, выходит рублей 150. За эти деньги ты экономишь часов 30-40 своего времени. Мне кажется, математика очевидная.

Промокод TOPRATE50 дает скидку 50% на первое пополнение баланса. То есть закидываешь 1000 рублей, на счету появляется 1500. Этого хватит на пару месяцев активной работы (если не генерить тексты килограммами). Промокод работает — сам пользовался при регистрации.

Доступ к топовым моделям в одном месте. Не нужно регистрироваться в пяти разных сервисах, помнить пять паролей, пополнять пять балансов. Одна подписка — все модели. Нейросеть со всеми нейросетями, если угодно.

Стабильность работы. За полгода использования у меня не было ситуаций, когда сервис просто лег и не работал. Бывали небольшие задержки (особенно когда ChatGPT сам по себе тормозил), но критических сбоев не было.

Русскоязычная поддержка. Отвечают быстро, по делу. Один раз была проблема со списанием токенов — разобрались за пару часов, вернули баланс.

Гибкие настройки генерации. Можешь крутить температуру (насколько креативным будет ответ), максимальную длину текста, частоту повторений. Для продвинутых пользователей это важно.

API для автоматизации. Если у тебя совсем большой каталог (1000+ товаров), можно подключиться через API и генерировать карточки пакетами. Я сам не пользовался этой фичей, но знаю ребят, которые так обрабатывают весь ассортимент за пару дней.

Интеграция с другими инструментами. Можно экспортировать результаты сразу в Google Docs, Notion или Telegram. Мелочь, но приятная — не нужно копипастить через буфер обмена.

Обучаемость. Чем больше работаешь с GPTunnel, тем лучше он понимает твой стиль. Это какая-то магия машинного обучения, но факт: через месяц использования тексты стали выходить точнее и требовали меньше правок.

Нет бесплатного тарифа. Есть тестовый период на пару запросов, но для полноценной работы нужно пополнять баланс. Некоторым это не заходит — хочется сначала распробовать сервис, а потом платить.

Иногда медленно генерирует длинные тексты. Если просишь написать статью на 5000 знаков, можешь ждать минуту-полторы. Для коротких описаний это не проблема, но когда нужен объемный контент, приходится набраться терпения.

Нет специализированных шаблонов под маркетплейсы. То есть сервис универсальный, не заточен именно под Wildberries или Ozon. Приходится самому формулировать промты с учетом специфики площадки. Зато это развивает навык работы с нейросетями.

Можно ли использовать GPTunnel бесплатно для создания карточек на маркетплейсах?

Бесплатного безлимитного доступа нет. При регистрации дают несколько пробных запросов — можешь сгенерировать пару описаний товаров, чтобы оценить качество. Для постоянной работы нужно пополнить баланс. Минимальная сумма — 100 рублей, этого хватит на 15-20 средних карточек товаров. Если используешь промокод TOPRATE50, получишь больше токенов за те же деньги.

Какая нейросеть в GPTunnel лучше подходит для описаний товаров на Wildberries?

Я чаще всего выбираю между Claude Sonnet и ChatGPT-4. Claude пишет более живые, эмоциональные тексты — хорошо заходит для товаров, где важна подача (одежда, аксессуары, товары для дома). ChatGPT-4 лучше справляется с техническими описаниями, где нужны точность и структура (электроника, инструменты, автотовары). Gemini использую реже — он хорош для генерации списков и таблиц, но в креативе уступает.

Как GPTunnel помогает с SEO-оптимизацией карточек для маркетплейсов?

Сервис не делает автоматический подбор ключевых слов из поисковых систем маркетплейсов, но если ты сам нашел релевантные запросы (через Вордстат, поиск WB или аналитические сервисы), можешь попросить нейросеть вписать их в текст естественным образом. Даешь промт типа: "Перепиши это описание, органично добавив ключевые слова: термокружка для офиса, термос для горячих напитков, кружка с крышкой". Модель встроит запросы так, чтобы текст читался нормально, без переспама.

Сколько времени экономит GPTunnel при создании карточек товаров на Ozon?

У меня раньше на одну качественную карточку уходило 40-60 минут (если считать описание, заголовок, ключевые слова, характеристики для Rich-контента). С GPTunnel это сократилось до 15-20 минут — генерация занимает пару минут, остальное время трачу на редактуру и адаптацию под требования площадки. То есть экономия в 2-3 раза. Если у тебя каталог на 100 товаров, это разница между неделей работы и парой дней.

Можно ли через GPTunnel генерировать инфографику для карточек маркетплейсов?

Да, можно. Сервис дает доступ к DALL-E и другим моделям генерации изображений. Описываешь, что тебе нужно (например, "инфографика с преимуществами термокружки: сохранение тепла 6 часов, объем 450 мл, герметичная крышка, стильный дизайн"), получаешь картинку. Качество зависит от того, насколько детально сформулировал запрос. Для сложных инфографик лучше обратиться к дизайнеру, но для простых визуалов GPTunnel выручает.

🧡**GoGPT ➔ ✅ попробовать сейчас**

Этот сервис я открыл случайно, когда GPTunnel завис в самый неподходящий момент (надо было срочно загрузить 30 карточек на Ozon до дедлайна). Погуглил альтернативы, наткнулся на GoGPT, зарегистрировался за минуту и... был приятно удивлен. Интерфейс оказался даже проще, чем у конкурентов, а скорость генерации текстов — выше.

Сейчас использую GoGPT как основной инструмент для быстрых задач. Когда нужно за час накидать описания для десятка товаров или сгенерировать варианты заголовков пачками, я иду сюда. Не потому что другие сервисы хуже — просто GoGPT заточен именно под скорость работы.

Технические детали мне не особо интересны (я не программист), но результат налицо: запросы обрабатываются секунд на 20-30 быстрее, чем в аналогичных сервисах. Проверял неоднократно — засекал время генерации одинаковых промтов в разных платформах. GoGPT стабильно оказывался в лидерах.

Откуда такая прыть? Видимо, оптимизированные серверы и меньшая нагрузка пользователей. Сервис не такой раскрученный, как те же ChatGPT-обертки, поэтому очередей почти нет. Заходишь в любое время суток — получаешь моментальный ответ.

Для работы с маркетплейсами это критично. Представь: у тебя горит дедлайн по загрузке товаров, а нейросеть думает по две минуты над каждым описанием. Нервы на пределе. С GoGPT таких проблем не было ни разу.

Покажу конкретный кейс. Работал с клиентом, который продает автоаксессуары — чехлы на сиденья, коврики, органайзеры. Каталог на 150 позиций, половина без нормальных описаний. Задача: за неделю привести все карточки в порядок.

Сначала попробовал через GPTunnel — вышло долго. Генерация одной карточки занимала минуты 3-4 (с учетом правок и переделок). Несложная математика показывала, что неделей не уложусь. Переключился на GoGPT, и темп работы резко вырос.

Создал в блокноте шаблон промта:

"Напиши продающее описание для [НАЗВАНИЕ ТОВАРА] на Wildberries. Характеристики: [СПИСОК ХАРАКТЕРИСТИК]. Целевая аудитория: автовладельцы 30-50 лет. Сделай акцент на практичности, долговечности и соотношении цены-качества. Длина текста: 600-800 символов."

Дальше просто подставлял данные конкретного товара и отправлял запрос. GoGPT выдавал результат за 10-15 секунд. Качество было стабильным — примерно 75-80% готовности. Оставшиеся 20-25% дорабатывал вручную: убирал повторы, добавлял специфические детали, которых нет в характеристиках.

За день обработал 40 карточек. Сам, без нейросетей, я бы еле-еле сделал 10-12. Экономия времени в 3-4 раза — это ли не счастье?

GoGPT неплохо понимает задачи по внедрению ключевых слов. Маркетплейсы ранжируют товары по внутреннему поиску, и правильное размещение ключевиков в названии, описании и характеристиках напрямую влияет на видимость.

Я нашел свой подход: сначала через Вордстат или поисковые подсказки WB собираю 10-15 релевантных запросов для товара. Потом даю GoGPT промт:

"Перепиши это описание [ТЕКСТ], органично добавив ключевые слова: [СПИСОК КЛЮЧЕЙ]. Текст должен читаться естественно, без переспама. Сохрани длину в пределах 700-800 символов."

Нейросеть вплетает запросы так, что не чувствуется натянутости. Есть сервисы, которые тупо впихивают ключевики через запятую — получается нечитаемая каша. GoGPT работает тоньше.

Проверял эффект на практике: карточки с SEO-оптимизацией от GoGPT начинали выходить в топ выдачи WB на 2-3 недели раньше, чем те, что писал вручную без оптимизации. Разница в продажах — процентов 15-20 в первый месяц.

Еще одна сильная сторона — быстрое создание множества вариантов текста. Допустим, тебе нужно 20 разных заголовков для А/Б тестирования рекламных кампаний. В других сервисах пришлось бы либо делать 20 отдельных запросов, либо просить один большой список (и ждать, пока сгенерируется).

В GoGPT есть удобная фича: ставишь галочку "Множественная генерация" и указываешь количество вариантов. Нейросеть выдает их пачкой, причем каждый вариант отличается от остальных. Не просто синонимайзинг, а реально разные подходы.

Пример: генерировал заголовки для умных часов. Получил варианты от формальных ("Смарт-часы с пульсометром и GPS-трекером") до креативных ("Твой личный тренер на запястье"). Выбрал 5 лучших, запустил рекламу — победил неожиданно эмоциональный вариант. Без массовой генерации я бы до него не додумался.

Отдельно отмечу, как GoGPT справляется с описанием сложных товаров. Электроника, инструменты, техника — категории, где важна точность формулировок и правильная подача характеристик.

Клиент продавал электроинструмент (дрели, шуруповерты, перфораторы). Описания от поставщика были сухими, как инструкция: "Мощность 800 Вт, скорость вращения 3000 об/мин, патрон 13 мм". Нужно было превратить это в понятный покупателю текст, сохранив технические детали.

Промт выглядел так:

"Напиши описание дрели для Ozon. Характеристики: мощность 800 Вт, скорость вращения 3000 об/мин, патрон 13 мм, вес 2.1 кг. Объясни преимущества этих характеристик простым языком для непрофессионала. Добавь примеры задач, для которых подходит инструмент."

GoGPT выдал текст, где каждая характеристика была "переведена" на человеческий язык: 800 Вт — достаточно для сверления кирпича и бетона, 3000 об/мин — быстрая работа без перегрева, патрон 13 мм — подходит большинство сверл для домашних задач. Плюс добавил примеры использования: сборка мебели, монтаж полок, мелкий ремонт.

Покупатели оценили. Конверсия карточек выросла на 8-10% после обновления описаний. Люди стали лучше понимать, зачем им этот товар и что с ним делать.

Высокая скорость генерации текстов. Это главный козырь сервиса. Когда время — деньги, каждая сэкономленная минута имеет значение. GoGPT обрабатывает запросы быстрее большинства конкурентов.

Стабильное качество текстов. Нейросеть не выдает шедевры литературы, но и откровенной ерунды тоже нет. Средний уровень — твердая четверка с плюсом. Для маркетплейсов этого достаточно.

Понятный интерфейс без лишних кнопок. Открываешь сайт — видишь чистое окно для ввода промта. Никаких вкладок, настроек, выпадающих меню. Минимализм, который не отвлекает от работы.

Хорошая работа с ключевыми словами. Если правильно формулировать задачу, сервис естественно вписывает SEO-запросы в текст. Без переспама и корявых конструкций.

Адекватные цены. Тарифы сопоставимы с другими ИИ-сервисами для работы на маркетплейсах. Есть подписка и оплата по токенам — выбирай, что удобнее. Я беру подписку, потому что генерирую много текстов.

Русскоязычная поддержка. Техподдержка отвечает на русском, причем живые люди, а не боты с заготовленными фразами. Один раз была проблема со входом в аккаунт — решили за полчаса.

Массовая генерация вариантов. Фича с созданием нескольких версий текста одновременно экономит кучу времени. Особенно полезна для тестирования разных подходов в рекламе.

Нет переключения между моделями. В отличие от GPTunnel, здесь работаешь с одной нейросетью. Если результат не устроил, можно только переформулировать промт или регенерировать ответ. Выбрать другую модель нельзя.

Ограниченные возможности для работы с изображениями. Генерация картинок есть, но функционал урезанный по сравнению со специализированными сервисами. Для простых задач сойдет, для сложной графики лучше искать альтернативы.

Иногда "забывает" контекст в длинных диалогах. Если ведешь беседу с нейросетью больше 10-15 сообщений, она может потерять нить разговора. Приходится напоминать детали или начинать новый чат.

Подходит ли GoGPT для создания карточек товаров на маркетплейсах с нуля?

Абсолютно подходит. Сервис справляется с генерацией всех элементов карточки: названия товара, продающего описания, списка характеристик, ключевых слов для SEO. Единственное условие — нужно правильно сформулировать задачу в промте. Чем подробнее опишешь, что хочешь получить, тем лучше будет результат. Я обычно указываю целевую аудиторию, особенности товара и желаемую длину текста. GoGPT выдает готовый вариант за 10-20 секунд, который требует минимальной правки.

Можно ли через GoGPT оптимизировать старые карточки под требования Wildberries?

Да, и это одно из самых частых применений. Берешь существующее описание, которое не работает (низкая конверсия, плохая видимость в поиске), и даешь нейросети задачу его переписать. Промт может выглядеть так: "Перепиши это описание для Wildberries, добавь эмоциональности, убери канцеляризмы, вплети ключевые слова: [список ключей]. Сохрани длину до 1000 символов". GoGPT создает новую версию с учетом всех пожеланий. Я так обновил больше сотни карточек — продажи выросли в среднем на 12-15%.

Какие задачи по работе с маркетплейсами GoGPT решает лучше всего?

Три основные задачи, где сервис показывает максимальную эффективность: массовая генерация описаний товаров (когда нужно обработать каталог на 50+ позиций), SEO-оптимизация текстов под внутренний поиск маркетплейсов (вписывание ключевых слов без потери читаемости) и создание вариаций заголовков для А/Б тестирования. Скорость работы GoGPT позволяет за день сделать столько контента, сколько вручную делал бы неделю. Качество при этом стабильное — не шедевр, но и не халтура.

Есть ли у GoGPT бесплатный тариф для тестирования возможностей?

Бесплатный период есть — при регистрации дают несколько запросов, чтобы оценить качество генерации. Этого хватит на создание 5-7 карточек товаров. Для полноценной работы нужна подписка или пополнение баланса (если выбрал тариф с оплатой по токенам). Минимальная подписка стоит около 500 рублей в месяц, что окупается экономией времени буквально за первый день использования. Если обрабатываешь хотя бы 20-30 товаров в месяц, сервис себя оправдывает.

Как GoGPT справляется с генерацией текстов для нишевых товаров на маркетплейсах?

Зависит от того, насколько редкая ниша. Для большинства категорий (одежда, электроника, товары для дома, автоаксессуары, спорттовары) нейросеть генерирует адекватные тексты без проблем. С узкоспециализированными товарами (например, профессиональное оборудование, медтехника, специфические хобби) приходится давать больше контекста в промте — объяснять, кто целевая аудитория, зачем нужен товар, какие проблемы решает. Чем детальнее опишешь ситуацию, тем точнее будет результат. В моей практике GoGPT хорошо справился даже с описанием товаров для рыбалки (а там своя терминология и специфика).

🧡**BotHub ➔ ✅ попробовать сейчас**

Когда я только начинал работать с маркетплейсами, думал, что главное — это текст. Напиши хорошее описание, и товар полетит. Ага, как же. Потом посмотрел статистику: больше 70% покупателей на Wildberries и Ozon в первую очередь смотрят картинки, а текст читают только если фото зацепило.

Проблема в том, что большинство нейросетевых сервисов заточены именно под текст. Картинки генерируют, но как-то вяло, без энтузиазма. BotHub выбился из этой толпы — здесь с визуалом все серьезно. Это сайт со всеми нейросетями, где можно не только писать тексты, но и создавать инфографику, обрабатывать фото товаров, генерировать баннеры для карточек.

Платформа дает доступ к нескольким моделям генерации изображений: DALL-E 3, Midjourney (через интеграцию), Stable Diffusion. Переключаешься между ними в зависимости от задачи. Для фотореалистичных изображений беру Midjourney, для стилизованной графики — DALL-E, для быстрых набросков — Stable Diffusion.

Покажу конкретный пример. Продавал LED-лампы для дома — обычные энергосберегающие лампочки, ничего особенного. Фотографии от поставщика были унылые: белый фон, лампа в коробке. На таких фото не продашь даже со скидкой 50%.

Решил сделать инфографику с преимуществами. Открыл BotHub, выбрал DALL-E 3, написал промт:

"Создай инфографику для маркетплейса: LED-лампа 12W, сравнение энергопотребления обычной лампы накаливания (60W) и LED-лампы (12W). Покажи экономию в рублях за год. Стиль: современный, чистый дизайн, цвета: белый, синий, желтый. Формат: горизонтальный прямоугольник."

Нейросеть выдала картинку за 20 секунд. Качество было процентов 80 от идеала — пришлось слегка подправить цифры в Figma, но база была отличная. Без дизайнера и за пару минут. Добавил эту инфографику в карточку — конверсия выросла на 18%. Люди сразу видели выгоду, не нужно было объяснять словами.

Фишка BotHub в том, что можно работать с текстом и изображениями одновременно, не переключаясь между сервисами. Генерируешь описание товара, тут же создаешь под него визуал. Все в одном интерфейсе.

Недавно запускал линейку спортивных бутылок для воды. Задача: сделать 10 карточек с уникальным контентом. Обычно это значит: написать 10 описаний, заказать 10 инфографик у дизайнера (или сделать самому в фотошопе), потом все это свести вместе. Часов 15-20 работы минимум.

Через BotHub уложился в 4 часа. Алгоритм простой:

Всю работу делал в одной вкладке браузера. Никаких экспортов, переносов файлов, переключений между программами. Просто открыл BotHub утром, закрыл вечером — каталог готов.

Еще одна полезная фича — улучшение существующих изображений. Допустим, у тебя есть фото товара, но качество так себе: плохое освещение, грязный фон, нечеткость. Раньше пришлось бы либо переснимать, либо тащить в фотошоп и часами возиться с ретушью.

BotHub умеет апскейлить (повышать разрешение) изображения, убирать фон, менять освещение. Загружаешь картинку, выбираешь нужную операцию — получаешь результат.

Клиент продавал винтажную посуду — тарелки, чашки, вазы. Фотографировал сам, на телефон, дома на подоконнике. Фото получились темные, с бликами от окна. На маркетплейсах такое не зайдет — покупатели пролистнут мимо.

Прогнал все фотки через BotHub: убрал фон, повысил яркость, добавил резкости. На выходе получились вполне приличные снимки — не студийного уровня, конечно, но для Ozon вполне годные. Клиент был доволен, я сэкономил время (обработка одного фото заняла минуты 2-3 вместо 15-20 в фотошопе).

Wildberries и Ozon позволяют добавлять в карточки расширенный контент — Rich-карточки. Это дополнительные блоки с текстом, фотографиями, инфографикой. Правильно оформленный Rich-контент повышает конверсию на 20-30%.

Проблема: создание таких блоков требует дизайнерских навыков. Нужно красиво расположить текст, подобрать шрифты, сделать так, чтобы все элементы гармонировали. Заказ у дизайнера стоит от 1000 рублей за один блок. Если у тебя 50 товаров — это уже серьезные деньги.

BotHub решает задачу частично. Полноценный Rich-контент он не создаст (там нужна ручная верстка), но отдельные элементы — легко. Баннеры с текстом, иконки преимуществ, фоновые изображения — все это генерируется быстро.

Делал карточки для термосов. Нужны были иконки для блока "Преимущества": "Сохраняет тепло 24 часа", "Герметичная крышка", "Легкий вес", "Стильный дизайн". Вместо того чтобы искать подходящие иконки в стоках или рисовать самому, сгенерировал через BotHub.

Промт: "Создай набор из 4 простых иконок для инфографики: термос с паром (сохранение тепла), крышка с замком (герметичность), весы (легкий вес), звезда (стильный дизайн). Стиль: минималистичный, линейный, цвет: синий на прозрачном фоне."

Нейросеть выдала ровно то, что нужно. Иконки получились чистые, без лишних деталей. Вставил их в Rich-контент — смотрится профессионально.

BotHub позиционируется как нейросеть со всеми нейросетями, и это не просто маркетинг. Внутри действительно собраны десятки моделей: от ChatGPT и Claude до специализированных инструментов для работы с изображениями, аудио, кодом.

Для маркетплейсов мне важны три направления: текст, изображения и анализ данных. BotHub закрывает все три.

Текст: ChatGPT, Claude, Gemini — переключаешься в зависимости от задачи. Для описаний товаров беру ChatGPT, для креативных заголовков — Claude.

Изображения: DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion. Каждая модель дает свой стиль — экспериментируешь, пока не найдешь нужный.

Анализ: есть инструменты для работы с таблицами и данными. Можешь загрузить Excel с характеристиками товаров, попросить нейросеть выделить ключевые отличия от конкурентов или составить сравнительную таблицу.

Такая универсальность экономит кучу времени. Вместо того чтобы держать открытыми пять разных сервисов, работаешь в одном месте.

Мощные инструменты для генерации изображений. Если тебе нужен визуальный контент для карточек (инфографика, баннеры, обработка фото), BotHub справляется лучше большинства конкурентов. Доступ к топовым моделям вроде DALL-E 3 и Midjourney — это серьезное преимущество.

Все в одном месте. Не нужно переключаться между сервисами для текста и картинок. Написал описание, тут же сгенерировал визуал — готово. Для тех, кто ценит скорость и удобство, это критично.

Широкий выбор моделей нейросетей. Не нравится результат от одной модели? Переключаешься на другую за пару кликов. Это все модели нейросетей под рукой, без необходимости регистрироваться в десяти разных сервисах.

Обработка существующих изображений. Фишка, которой нет во многих текстовых сервисах. Можешь улучшить качество фото товара, убрать фон, изменить освещение. Для маркетплейсов, где визуал решает, это очень полезно.

Гибкие настройки генерации. Можешь крутить параметры: стиль изображения, цветовую палитру, уровень детализации. Чем точнее настроишь, тем ближе результат к твоему видению.

Поддержка разных форматов контента. Не только текст и картинки — есть инструменты для работы с аудио, видео, кодом. Если вдруг понадобится что-то нестандартное, скорее всего, BotHub это умеет.

Хорошая документация и примеры. На сайте есть раздел с готовыми промтами для разных задач. Можешь посмотреть примеры, как правильно формулировать запросы для генерации изображений или текстов. Для новичков это спасение.

Интерфейс перегружен функциями. Когда заходишь в первый раз, немного теряешься — слишком много кнопок, вкладок, настроек. Нужно время, чтобы разобраться, где что находится. Первые пару дней я постоянно искал нужные разделы.

Генерация изображений дороже, чем текста. Токены на картинки сгорают быстрее. Одна инфографика может стоить столько же, сколько 10 текстовых описаний. Если работаешь с визуалом много, расходы растут.

Не всегда с первого раза получается нужный результат. Особенно с изображениями. Иногда приходится регенерировать 3-4 раза, подбирая формулировки промта. Это нормально для всех нейросетей, но все равно отнимает время.

Можно ли через BotHub создавать инфографику для карточек товаров на Wildberries?

Да, и это одна из самых сильных сторон сервиса. BotHub дает доступ к DALL-E 3, Midjourney и другим моделям генерации изображений, которые отлично справляются с инфографикой. Формулируешь задачу (что показать, какой стиль, какие цвета), получаешь картинку за 20-30 секунд. Качество обычно на уровне 70-80% готовности — небольшие правки в графическом редакторе, и можно загружать на маркетплейс. Я так делаю сравнительные таблицы, иконки преимуществ, баннеры для Rich-контента. Экономия по сравнению с заказом у дизайнера — в 5-10 раз.

Подходит ли BotHub для массовой обработки фотографий товаров для маркетплейсов?

Подходит, но с оговорками. Если нужно обработать 10-20 фото (убрать фон, повысить качество, изменить освещение), BotHub справится хорошо. Загружаешь изображение, применяешь нужные операции, скачиваешь результат. Процесс занимает 2-3 минуты на одно фото. Но если у тебя каталог на 500 товаров и все нужно обработать — лучше искать специализированные сервисы пакетной обработки или нанять удаленщика. BotHub не заточен под массовую работу с изображениями, это скорее универсальный инструмент.

Какие модели нейросетей в BotHub лучше всего подходят для создания контента для Ozon?

Для текстового контента я использую ChatGPT-4 или Claude Sonnet — они пишут живые, продающие описания. Для визуала зависит от задачи: DALL-E 3 хорош для стилизованной инфографики и иконок, Midjourney дает более фотореалистичные результаты (если нужны баннеры или lifestyle-фото). Stable Diffusion беру для быстрых черновиков, когда нужно просто посмотреть идею. На практике я переключаюсь между моделями, пока не найду ту, которая выдает нужный результат. Это удобно, что все они в одном сервисе.

Есть ли у BotHub инструменты для SEO-оптимизации карточек маркетплейсов?

Напрямую инструментов SEO нет — BotHub не анализирует поисковые запросы Wildberries или Ozon. Но если ты сам нашел ключевые слова (через Вордстат или аналитику маркетплейса), можешь попросить нейросеть вписать их в текст органично. Даешь промт: "Перепиши описание, добавь эти ключи естественным образом". Модели вроде ChatGPT или Claude справляются с такой задачей хорошо — не переспамят, не нарушат читаемость. Также можно генерировать варианты заголовков с разными ключевыми словами и тестировать, какие лучше работают в поиске.

Сколько стоит использование BotHub для создания контента на маркетплейсы?

Ценообразование на токенах — платишь за каждый запрос. Текстовые запросы дешевые: одно описание товара стоит 2-5 рублей в зависимости от длины. Генерация изображений дороже: одна картинка может обойтись в 10-30 рублей (зависит от модели и настроек). Есть подписка — около 1000 рублей в месяц за определенное количество токенов. Для постоянной работы подписка выгоднее. Если обрабатываешь 30-50 товаров в месяц (тексты + визуал), укладываешься в эту сумму. По сравнению с заказом контента у копирайтеров и дизайнеров экономия колоссальная.

🧡**ChadGPT ➔ ✅ попробовать сейчас**

Название сервиса вызывает улыбку — видимо, создатели решили поиграть со словами и мемами. Но за несерьезным названием скрывается довольно серьезный инструмент. ChadGPT я открыл для себя случайно, когда искал способ обработать каталог клиента на 200 товаров за адекватное время. Все предыдущие сервисы требовали ручной работы с каждой карточкой — пусть и быстрой, но все равно приходилось сидеть, копировать, вставлять, редактировать.

ChadGPT предлагает другой подход: загружаешь список товаров одним файлом, настраиваешь шаблон, получаешь готовые описания пачкой. Звучит как мечта? Почти. На практике есть нюансы, но для определенных задач сервис становится настоящим спасением.

Большинство ИИ-сервисов 2025 года работают по схеме "один запрос — один ответ". Ты пишешь промт, получаешь результат, копируешь, переходишь к следующему товару. Если позиций пять — не проблема. Если сто — начинаешь тупо уставать от монотонности.

ChadGPT позволяет автоматизировать процесс. Создаешь CSV-файл (обычную таблицу Excel) с характеристиками товаров: название, категория, материал, цвет, размер, цена. Затем загружаешь этот файл в сервис, пишешь один универсальный промт-шаблон, где вместо конкретных значений ставишь переменные типа {название}, {материал}, {цвет}.

Нейросеть обрабатывает весь список, подставляя данные из таблицы в шаблон. На выходе получаешь готовый файл с описаниями для каждого товара. Экономия времени — в десятки раз.

Клиент продавал женскую одежду на Wildberries — платья, блузки, юбки. Ассортимент огромный: 150 позиций, у каждой свои размеры, цвета, составы ткани. Карточки были заполнены кое-как: голые характеристики без описаний, SEO никакого, продажи соответствующие.

Задача: переписать все карточки за неделю. Вручную это нереально — даже если тратить по 20 минут на одну карточку (а с одеждой обычно дольше, там много нюансов), выходит 50 часов чистого времени. Нужна была автоматизация.

Собрал все данные в таблицу Excel: название модели, тип изделия, состав ткани, доступные размеры, цвета, особенности кроя. Всего 12 колонок. Сохранил как CSV, загрузил в ChadGPT.

Написал шаблон промта:

"Напиши продающее описание для {тип_изделия} на Wildberries. Название: {название}. Состав: {состав}. Доступные размеры: {размеры}. Цвета: {цвета}. Особенности: {особенности}. Целевая аудитория: женщины 25-45 лет, ценящие качество и стиль. Длина текста: 700-900 символов. Сделай акцент на универсальности и комфорте."

Нажал "Обработать" и пошел пить кофе. Через 15 минут все 150 описаний были готовы. Да, пришлось потратить еще несколько часов на ручную проверку и правку (автоматика не идеальна), но это все равно быстрее раз в пять, чем писать каждое описание с нуля.

Качество текстов? Стабильная четверка. Не шедевры копирайтинга, но для маркетплейсов вполне годные. Главное — все описания получились разными, не было ощущения шаблонности (хотя технически они и создавались по шаблону).

Еще одна полезная фишка ChadGPT — генерация нескольких вариантов текста для одного товара. Это критично важно для рекламных кампаний и тестирования разных подходов.

Запускал продвижение термосов через внутреннюю рекламу Wildberries. Знаю по опыту: один и тот же товар может продаваться совершенно по-разному в зависимости от формулировки заголовка и описания. Что-то заходит аудитории, что-то проваливается — угадать заранее сложно. Нужно тестировать.

Обычно я создавал 3-4 варианта карточки вручную, запускал рекламу на каждую, смотрел статистику через неделю. Процесс занимал кучу времени на этапе подготовки.

С ChadGPT все проще: загружаешь данные одного товара, в настройках указываешь "Сгенерировать 5 вариантов описания". Сервис выдает пять разных текстов — от эмоционального до строго информативного. Выбираешь лучшие, тестируешь через рекламу.

Для термосов я получил варианты от "Твой идеальный спутник в любое время года" до "Профессиональный термос для длительного сохранения температуры". Запустил оба — победил неожиданно второй, более техничный. Хотя я бы поставил на первый.

В ChadGPT есть библиотека готовых шаблонов под популярные категории товаров: одежда, электроника, товары для дома, спорттовары, детские товары. Можешь взять готовый шаблон, слегка подкрутить под свою специфику — и работать.

Это экономит время на этапе настройки. Не нужно каждый раз придумывать структуру промта, думать, какие переменные включить, как сформулировать задачу. Просто выбираешь категорию, смотришь шаблон, адаптируешь.

Я использовал готовый шаблон для спортивных товаров, когда работал с каталогом фитнес-оборудования. Немного изменил акценты (добавил больше про долговечность и безопасность), остальное оставил как есть. Результат получился отличный — описания читались естественно, покрывали все важные моменты.

ChadGPT умеет не только импортировать данные из Excel, но и экспортировать результаты обратно в удобном формате. Обработал карточки — скачиваешь файл CSV, открываешь в Excel, копируешь готовые тексты в шаблон загрузки маркетплейса.

Для тех, кто работает с большими каталогами, эта функция — просто находка. Не нужно вручную копировать каждое описание, вставлять в карточку на сайте WB или Ozon. Делаешь все через массовую загрузку — экономишь часы времени.

Еще один плюс: можно настроить экспорт так, чтобы файл сразу содержал все нужные колонки для загрузки на маркетплейс (артикул, название, описание, ключевые слова). Загружаешь такой файл в личный кабинет WB — все данные встают на свои места автоматически.

SEO-оптимизация для маркетплейсов — отдельная тема. Внутренний поиск Wildberries и Ozon ранжирует товары по множеству факторов, и наличие правильных ключевых слов в названии и описании — один из главных.

ChadGPT не подбирает ключевики автоматически (для этого нужны специальные SEO-сервисы), но если ты сам нашел релевантные запросы, сервис поможет вписать их в тексты органично.

Добавляешь в таблицу колонку "Ключевые слова", перечисляешь туда запросы для каждого товара. В шаблоне промта указываешь: "Органично вплети эти ключевые слова: {ключевые_слова}". Нейросеть распределяет ключи по тексту так, чтобы не было переспама.

Проверял эффективность на категории автотоваров. Взял 20 карточек, половину оптимизировал через ChadGPT с ключевыми словами, половину оставил без изменений. Через месяц сравнил позиции в поиске WB — оптимизированные карточки поднялись в среднем на 15-20 позиций по целевым запросам. Продажи выросли на 12%.

Пакетная обработка больших каталогов. Главное преимущество сервиса. Если у тебя 50+ товаров, ChadGPT сэкономит недели работы. Загрузил данные, настроил шаблон, получил результат — просто и быстро.

Генерация вариаций для А/Б тестов. Возможность создать несколько версий текста для одного товара помогает находить лучшие формулировки через тестирование. Это напрямую влияет на конверсию и продажи.

Готовые шаблоны под категории. Не нужно изобретать велосипед — берешь проверенный шаблон, адаптируешь под себя. Экономия времени на этапе настройки.

Удобная работа с таблицами. Импорт и экспорт через CSV делает процесс максимально простым. Особенно ценно для тех, кто привык работать в Excel и использует массовую загрузку на маркетплейсы.

Стабильное качество текстов. Пусть не идеальное, но достаточное для большинства задач. Тексты читаются естественно, не выглядят сгенерированными роботом (хотя технически так и есть).

Доступные цены. Обработка большого каталога стоит дешевле, чем заказ тех же текстов у копирайтера. При объеме 100+ карточек разница в цене может достигать десятков тысяч рублей.

Поддержка кириллицы и русского языка. Работает без глюков, правильно склоняет слова, понимает контекст. Для российского рынка это критично важно.

Требуется подготовка данных. Прежде чем загружать файл в ChadGPT, нужно привести все данные в порядок: собрать характеристики, структурировать информацию, заполнить таблицу. Это может занять несколько часов, особенно если изначально данные хранятся в разных местах.

Не подходит для уникальных товаров. Если каждый товар требует индивидуального подхода (например, эксклюзивные изделия ручной работы), шаблонный подход не сработает. Придется либо дорабатывать каждый текст вручную, либо писать с нуля.

Нужна ручная проверка результатов. Автоматика иногда выдает странные формулировки или пропускает важные детали. Обязательно нужно читать сгенерированные тексты и править ошибки. Это добавляет время, хотя все равно быстрее полностью ручной работы.

Как ChadGPT помогает создавать карточки для большого каталога товаров на маркетплейсах?

ChadGPT работает по принципу пакетной обработки данных. Ты собираешь информацию о всех товарах в таблицу Excel (название, характеристики, особенности), сохраняешь как CSV-файл и загружаешь в сервис. Затем создаешь шаблон описания с переменными, которые будут автоматически заполняться данными из таблицы. Нейросеть обрабатывает весь список за один раз и выдает готовые тексты для каждой позиции. Вместо того чтобы писать 100 описаний вручную (это дни работы), получаешь их за 15-20 минут. Остается только проверить результат и подкорректировать детали.

Можно ли через ChadGPT генерировать разные варианты описаний для А/Б тестирования на Wildberries?

Да, это одна из ключевых возможностей сервиса. При настройке задачи указываешь, сколько вариантов текста нужно создать для каждого товара (обычно 3-5). ChadGPT генерирует разные подходы: один вариант более эмоциональный, другой фактический, третий с акцентом на выгоду. Потом загружаешь эти варианты как отдельные карточки или используешь в разных рекламных кампаниях. Через неделю-две смотришь статистику по кликам и конверсии, выбираешь победителя. Я так тестирую заголовки и описания — часто побеждают неожиданные варианты, которые интуитивно не выбрал бы.

Подходит ли ChadGPT для создания карточек уникальных или эксклюзивных товаров?

Скорее нет, чем да. ChadGPT заточен под массовую генерацию по шаблонам, а уникальные товары требуют индивидуального подхода. Если у тебя авторские изделия, винтажные вещи или что-то штучное — лучше писать описания вручную или через обычные нейросети (GPTunnel, GoGPT), где можно детально проработать каждую карточку. ChadGPT покажет максимальную эффективность на типовых товарах с повторяющейся структурой: одежда разных размеров и цветов, электроника с похожими характеристиками, товары для дома из одной линейки.

Сколько времени экономит ChadGPT при работе с каталогом на 100+ товаров?

Конкретные цифры зависят от сложности товаров, но в среднем экономия трех-четырехкратная. Вручную на создание качественной карточки (название, описание, ключевые слова) уходит 30-40 минут. Для 100 товаров это 50-70 часов чистой работы. С ChadGPT процесс сокращается до 15-20 часов: несколько часов на подготовку данных в таблице, 20 минут на генерацию всего каталога, остальное время на проверку и правку результатов. То есть вместо двух рабочих недель укладываешься в 2-3 дня. Для бизнеса это огромная разница.

Какие форматы файлов поддерживает ChadGPT для загрузки данных о товарах?

Основной формат — CSV (обычный текстовый файл с данными, разделенными запятыми). Его легко создать из любой таблицы Excel или Google Sheets через функцию "Сохранить как". Также поддерживается прямой импорт из Google Sheets — подключаешь свою таблицу, и сервис берет данные оттуда без скачивания файлов. Это удобно, если работаешь в команде и несколько человек одновременно заполняют характеристики товаров. Структура таблицы простая: каждая колонка — это отдельное поле (название, цвет, размер, материал), каждая строка — отдельный товар.

🧡**AllGPT ➔ ✅ попробовать сейчас**

Последний сервис в моем списке — и не потому что он хуже остальных, а потому что занимает особую нишу. AllGPT похож на GPTunnel по функционалу (доступ к разным моделям нейросетей через один интерфейс), но есть нюансы, которые делают его привлекательным для определенных задач.

Я начал использовать AllGPT, когда понял, что мне не хватает гибкости в работе с промтами. Иногда нужно не просто сгенерировать текст, а выстроить цепочку операций: сначала проанализировать конкурентов, потом составить список преимуществ, затем написать описание, потом оптимизировать его под ключевые слова. В других сервисах приходилось делать это через несколько отдельных запросов. AllGPT позволяет автоматизировать такие цепочки.

На первый взгляд сервис выглядит как еще один агрегатор в духе нейросети для всех задач. Заходишь на сайт — видишь знакомую картину: выбор модели (ChatGPT, Claude, Gemini, Llama), окно для ввода промта, кнопка отправки. Все стандартно.

Отличие в деталях. AllGPT дает возможность создавать workflow — последовательности действий, где результат одного шага становится входными данными для следующего. Звучит сложно, но на практике это просто автоматизация рутины.

Покажу пример. Запускал линейку спортивного питания на Ozon — протеины, аминокислоты, витамины. Для каждого товара нужно было:

Раньше я бы делал это через пять отдельных запросов к нейросети, каждый раз копируя результат предыдущего этапа и вставляя в новый промт. Занимало минут 15-20 на один товар.

В AllGPT настроил workflow из пяти шагов. Первый шаг: анализ конкурентов (даю ссылки на их карточки). Второй: выделение ключевых моментов. Третий: генерация списка преимуществ. Четвертый: написание описания. Пятый: оптимизация под ключи. Вся цепочка выполняется автоматически — я только указываю начальные данные (ссылки, характеристики товара, список ключевых слов) и получаю готовый результат.

Время на один товар сократилось до 5 минут. Причем 4 минуты из них — это работа нейросети, я просто жду.

Одна из самых полезных фишек для маркетплейсов — возможность скармливать сервису ссылки на карточки конкурентов. AllGPT умеет переходить по ссылкам, считывать содержимое страницы (название, описание, характеристики, даже отзывы) и анализировать информацию.

Работал с клиентом, который продавал детские игрушки. Конкуренция дикая — на каждый запрос в поиске WB вываливается сотня похожих товаров. Чтобы выделиться, нужно понимать, что делают лидеры ниши, какие формулировки используют, на чем делают акцент.

Вручную изучать топ-10 конкурентов — это час работы минимум. Открываешь карточки, читаешь описания, выписываешь ключевые моменты, сравниваешь цены и характеристики. Утомительно и скучно.

Через AllGPT процесс упрощается до безобразия. Собираешь ссылки на карточки конкурентов (просто копируешь URL из адресной строки), вставляешь в промт:

"Проанализируй эти карточки товаров на Wildberries: [список ссылок]. Выдели основные преимущества, которые указывают продавцы. Найди слабые места в описаниях (что не упомянули, что описали плохо). Составь таблицу сравнения."

Нейросеть выдает структурированный анализ за пару минут. Дальше на основе этих данных составляю стратегию для своей карточки: беру сильные стороны конкурентов, добавляю то, чего у них нет, закрываю слабые места.

Такой подход дал результаты. Карточки, созданные после анализа конкурентов через AllGPT, показывали конверсию на 15-20% выше, чем те, что писал интуитивно, без исследования.

AllGPT может не только анализировать описания товаров, но и парсить отзывы покупателей. Это золотая жила информации — люди сами рассказывают, что им нравится в товаре, а что бесит.

Запускал на Ozon линейку чемоданов для путешествий. Категория популярная, конкуренты сильные. Нужно было понять, какие боли у покупателей, чтобы сделать акцент на их решении в описании.

Собрал ссылки на топовые карточки конкурентов, дал задачу AllGPT:

"Перейди по этим ссылкам, прочитай отзывы покупателей (минимум 50 отзывов на каждый товар). Выдели топ-10 проблем, о которых чаще всего пишут люди. Отдельно выпиши, что хвалят, а что критикуют."

Нейросеть обработала отзывы и выдала список. Самые частые жалобы: хлипкие колесики (ломаются после пары поездок), неудобная ручка (натирает ладонь), молния заедает, тяжелый вес пустого чемодана. Плюсы: вместительность, стильный внешний вид, много отделений внутри.

На основе этого анализа я написал описание своего чемодана с упором на усиленные колеса (выдерживают 100 кг нагрузки), эргономичную прорезиненную ручку, качественные молнии YKK, легкий материал (вес на 20% меньше аналогов). При этом сохранил акцент на вместительности и дизайне — то, что люди хвалят у конкурентов.

Результат: конверсия карточки вышла 8,2% (при среднем по категории 4-5%). Люди покупали, потому что видели решение своих проблем прямо в описании.

Помимо работы с карточками товаров, AllGPT помогает планировать контент для соцсетей и блогов. Если ты продвигаешь товары через Instagram, VK или Telegram-канал, нужен регулярный поток контента — посты, сторис, видео.

Придумывать темы каждый день — задача не из легких. Я пробовал разные подходы: вручную составлял списки, искал идеи в чужих каналах, смотрел тренды. Все это работало, но отнимало время.

AllGPT может сгенерировать контент-план на месяц за пару минут. Даешь вводные: ниша (например, товары для фитнеса), целевая аудитория (женщины 25-40 лет, занимаются спортом для здоровья и фигуры), тон общения (дружелюбный, мотивирующий). Нейросеть выдает 30 идей для постов с кратким описанием каждого.

Пример из реальной практики: генерировал контент-план для магазина спортивной одежды. Получил список от "Как выбрать размер леггинсов" до "Топ-5 упражнений для ягодиц в домашних условиях". Половину идей использовал как есть, остальные адаптировал под свою специфику.

Такой подход экономит часы времени на этапе планирования. Вместо того чтобы каждый день думать "о чем бы написать", открываешь готовый список и выбираешь тему.

Видеоконтент на маркетплейсах становится все важнее. Wildberries и Ozon дают возможность загружать короткие ролики с демонстрацией товара. Такие карточки получают больше просмотров и конверсию выше на 20-30%.

Проблема: не все умеют снимать видео. Точнее, снять-то можно, но что говорить, как структурировать информацию, как зацепить зрителя за первые 3 секунды — это требует навыка.

AllGPT помогает создавать скрипты для видео. Даешь задачу: товар, целевая аудитория, длина ролика (обычно 15-30 секунд для маркетплейсов). Нейросеть выдает готовый сценарий по секундам: что показать, что сказать, какую музыку использовать.

Делал видео для термокружек. Получил скрипт:

По этому скрипту снял ролик за полчаса (сам, на телефон, без спецоборудования). Залил в карточку на WB — просмотры выросли в 2 раза, конверсия подскочила на 12%.

Возможность создавать workflow. Автоматизация последовательных задач экономит огромное количество времени. Вместо пяти отдельных запросов делаешь один — получаешь комплексный результат.

Анализ конкурентов через ссылки. Сервис умеет переходить по URL, читать содержимое карточек, анализировать отзывы. Для маркетплейсов это критично важно — понимание конкурентной среды напрямую влияет на продажи.

Работа с большими объемами информации. Можешь загрузить длинный документ, таблицу, несколько статей — AllGPT переварит все это и даст структурированный ответ. Полезно для исследования ниши перед запуском новых товаров.

Гибкие настройки промтов. Есть продвинутые опции: температура генерации (креативность vs точность), максимальная длина ответа, формат вывода (текст, таблица, список). Для опытных пользователей это дает больше контроля.

Поддержка множества моделей нейросетей. ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, специализированные модели для кода и данных. Переключаешься между ними в зависимости от задачи. Это все нейросети онлайн в одном месте.

Интеграция с внешними инструментами. Можно подключить Google Sheets, Notion, Telegram — результаты работы будут автоматически сохраняться или отправляться туда. Удобно для командной работы.

Хорошая документация и обучение. На сайте есть видеоуроки, примеры workflow, шаблоны для разных задач. Можно быстро разобраться, даже если раньше не работал с подобными инструментами.

Более сложный интерфейс. По сравнению с простыми сервисами вроде GoGPT, AllGPT требует времени на освоение. Нужно разобраться в настройках workflow, понять логику цепочек операций. Первые пару дней работы — это обучение.

Не подходит для простых задач. Если тебе нужно просто написать одно описание товара, AllGPT будет избыточен. Это как забивать гвоздь кувалдой — работает, но есть инструменты попроще. Сервис раскрывается на комплексных задачах.

Цена выше среднего. За счет расширенного функционала и возможности автоматизации стоимость подписки немного выше, чем у базовых агрегаторов. Окупается, если используешь по полной, но для случайного использования может показаться дорого.

Чем AllGPT отличается от других агрегаторов нейросетей для маркетплейсов?

Главное отличие — возможность создавать автоматизированные цепочки действий (workflow). В обычных сервисах ты делаешь один запрос, получаешь один ответ, потом делаешь следующий запрос с учетом предыдущего результата. В AllGPT можно настроить последовательность из нескольких шагов, которые выполнятся автоматически. Например: проанализировать конкурентов → выделить их преимущества → составить список ключевых слов → написать описание с учетом всего этого. Вместо четырех отдельных запросов получаешь один финальный результат. Это экономит время и снижает количество ручной работы.

Может ли AllGPT анализировать карточки конкурентов на Wildberries и Ozon?

Да, и это одна из самых полезных функций для работы с маркетплейсами. Даешь сервису ссылки на карточки товаров конкурентов, он переходит по ним, читает названия, описания, характеристики, иногда даже отзывы покупателей (если они доступны публично). Потом выдает структурированный анализ: что делают конкуренты хорошо, где у них слабые места, какие формулировки используют чаще всего. На основе этой информации проще создать собственную карточку, которая будет выгодно отличаться. Я использую эту фичу перед запуском каждого нового товара — помогает не изобретать велосипед и учиться на чужих ошибках.

Подходит ли AllGPT для создания контента в социальных сетях для продвижения товаров с маркетплейсов?

Абсолютно подходит. Сервис может генерировать контент-планы на месяц вперед, придумывать темы постов, писать тексты для VK, Instagram, Telegram. Особенно полезна функция создания скриптов для видео — даешь описание товара, получаешь готовый сценарий ролика по секундам. Также AllGPT умеет адаптировать один и тот же контент под разные платформы: длинный пост для VK превратит в короткую емкую подпись для Instagram, а из текста сделает идеи для сторис. Если ты продвигаешь товары не только на маркетплейсе, но и через соцсети, этот функционал сильно упрощает жизнь.

Какие задачи по оптимизации карточек маркетплейсов AllGPT решает лучше всего?

Три основные задачи, где сервис показывает максимальную эффективность: комплексный анализ ниши с изучением конкурентов и формированием стратегии позиционирования, создание многокомпонентного контента (когда нужно сделать описание, подобрать ключи, написать Rich-контент, придумать варианты заголовков), автоматизация работы с большими каталогами через workflow. AllGPT не просто генерирует текст — он помогает думать стратегически, видеть картину целиком. Это нейросеть для создания всего комплексного контента вокруг товара.

Сколько стоит использование AllGPT и есть ли бесплатный период?

Ценообразование похоже на другие агрегаторы: есть бесплатный пробный период (обычно несколько запросов для тестирования), дальше нужна подписка или оплата по токенам. Подписка стоит около 800-1200 рублей в месяц в зависимости от выбранного тарифа. За эти деньги получаешь доступ ко всем моделям и возможность создавать workflow. Если сравнивать с ценой работы копирайтера (от 500 рублей за одно описание) или аналитика (от 3000 рублей за исследование ниши), сервис окупается уже на первой неделе использования. Для тех, кто серьезно работает с маркетплейсами, это не расход, а инвестиция в экономию времени.

Работа с нейросетями — это на 70% умение правильно формулировать задачу. Можешь иметь доступ к лучшим нейросетям для всего, но если промт составлен криво, результат будет посредственным. За год работы с ИИ-сервисами я накопил коллекцию промтов, которые стабильно дают хорошие результаты.

Делюсь теми, что использую чаще всего. Можешь копировать их как есть или адаптировать под свою специфику — просто меняй данные в квадратных скобках на информацию о своем товаре.

Это фундамент — универсальный шаблон для создания продающего описания. Работает с любыми категориями товаров.

Напиши продающее описание для товара на Wildberries.

Товар: [название товара]

Категория: [одежда/электроника/товары для дома/спорт и т.д.] Основные характеристики: [перечисли 5-7 ключевых характеристик] Особенности и преимущества: [что выделяет товар среди конкурентов] Целевая аудитория: [кому предназначен товар, возраст, интересы] Требования к тексту: - Длина 700-900 символов - Живой, разговорный стиль без канцеляризмов - Сделай акцент на практической пользе для покупателя. Избегай штампов типа "высокое качество", "лучший выбор". Добавь 2-3 конкретных примера использования товара - Заверши призывом к действию (но не навязчиво) Пиши от третьего лица, как если бы описывал товар другу.

Этот промт я использую раз по 20 в неделю. Нейросеть понимает контекст, учитывает целевую аудиторию и выдает текст, который не нужно сильно переделывать. Правлю обычно процентов 15-20 — убираю лишние восторги, добавляю конкретики.

Когда базовый текст готов, его нужно оптимизировать под внутренний поиск маркетплейса. Ключевые слова влияют на позицию товара в выдаче, поэтому их нужно вписать органично.

Перепиши это описание товара, органично добавив следующие ключевые слова: Описание: [вставь текст описания] Ключевые слова для внедрения: [список из 7-10 ключевых фраз] Требования: - Ключевые слова должны выглядеть естественно в тексте - Не допускай переспама (каждый ключ не чаще 1-2 раз) - Сохрани читаемость и структуру текста - Длина текста может увеличиться на 10-15%, но не более - Используй разные словоформы ключей (склонения, множественное число) - Самые важные ключи размести ближе к началу текста Финальный текст должен читаться так, как будто ключевые слова изначально были в нем, а не добавлены искусственно.

Проверял эффективность: карточки с правильно вписанными ключами поднимались в поиске WB на 10-15 позиций в течение месяца. Это напрямую влияет на количество показов и продаж.

Название товара на маркетплейсе — это первое, что видит покупатель. От него зависит, кликнет человек на карточку или пролистнет дальше. Нужно уместить максимум информации и продающего посыла в 100-150 символов.

Придумай 10 вариантов названий для товара на Ozon/Wildberries. Товар: [описание товара]

Ключевые характеристики: [перечисли главные фишки] Целевая аудитория: [кто покупатель] Требования к заголовкам: - Длина каждого 80-120 символов - Включи главную ключевую фразу: [например, "термокружка для кофе"]. Укажи 2-3 ключевые характеристики (объем, материал, цвет и т.д.) - Половина вариантов должна быть информативной, половина — эмоциональной - Избегай CAPS LOCK и восклицательных знаков. Не используй слова "качественный", "недорогой", "хит продаж" Сделай варианты максимально разными по подаче, чтобы можно было протестировать разные подходы.

Генерирую 10 вариантов, выбираю 3-4 лучших и тестирую через рекламу. Обычно один из вариантов выстреливает — дает CTR на 20-30% выше остальных. ###

Прежде чем создавать карточку, полезно изучить, что делают лидеры ниши. Этот промт работает в сервисах, которые умеют переходить по ссылкам (AllGPT, некоторые конфигурации GPTunnel).

Проанализируй карточки товаров конкурентов по этим ссылкам: [ссылка 1] [ссылка 2] [ссылка 3] [ссылка 4] [ссылка 5]

Задачи анализа: 1. Выдели 5-7 преимуществ, которые чаще всего упоминают продавцы 2. Найди слабые места в описаниях (что забыли упомянуть, что описали плохо) 3. Проанализируй структуру текста (как построено описание, какие блоки включены) 4. Выпиши топ-10 самых частых ключевых слов из названий и описаний 5. Оцени эмоциональную подачу (формальная/дружественная/агрессивно продающая) Результат представь в виде структурированного отчета с конкретными рекомендациями: что взять на вооружение, а чего избегать в своей карточке.

После такого анализа создавать карточку легче — видишь картину рынка, понимаешь, как себя позиционировать, чтобы выделиться.

Промт для генерации идей контента под Rich-карточки Wildberries и Ozon позволяют добавлять расширенный контент — дополнительные блоки с текстом, фото, инфографикой.

Правильно оформленный Rich-контент повышает конверсию.

Предложи структуру Rich-контента для карточки товара на маркетплейсе. Товар: [название и описание] Основные преимущества: [список из 5-7 пунктов] Целевая аудитория: [кто покупатель, его боли и потребности]

Создай план из 5-7 блоков Rich-контента: Для каждого блока укажи: - Название блока (короткое, емкое) - Основная идея (что показываем/рассказываем) - Визуальное оформление (какая картинка/инфографика нужна) - Текст (2-3 предложения) Блоки должны закрывать: - Проблему, которую решает товар - Ключевые характеристики и как они помогают покупателю - Примеры использования в жизни - Сравнение с аналогами (почему наш товар лучше) - Ответы на частые вопросы/возражения Подача должна быть визуально привлекательной и информативной одновременно. ``` По такому плану потом легко делать дизайн блоков — либо самому в Figma/Canva, либо через нейросети вроде BotHub.

Отзывы покупателей — золотая жила информации. Оттуда понятно, что людям нравится, а что раздражает. Этот промт помогает быстро обработать большой массив отзывов. ``` Проанализируй отзывы покупателей на этот товар: [ссылка на карточку или текст отзывов] Задачи: 1. Выдели топ-10 самых частых плюсов, которые отмечают покупатели 2. Найди топ-10 проблем и недостатков (даже если упоминаются редко) 3. Определи основные сценарии использования товара (как люди его применяют) 4. Выпиши эмоциональные реакции (что вызывает восторг, что разочарование) 5. Составь список типичных ожиданий vs реальность.

Результат оформи в виде таблицы с рекомендациями: на какие моменты сделать акцент в описании товара, какие возражения закрыть заранее.

Использую этот промт, когда хочу улучшить существующую карточку. Анализирую отзывы конкурентов — понимаю их ошибки, делаю у себя лучше.

Когда нужно протестировать разные подходы через А/Б тесты, этот промт выручает. ``` Создай 5 разных вариантов описания для одного товара. Каждый вариант должен использовать свой подход к продаже. Товар: [описание] Характеристики: [список] Целевая аудитория: [кто покупатель] Вариант 1: Рациональный Акцент на характеристиках, технических деталях, практической пользе. Без эмоций, только факты и цифры. Вариант 2: Эмоциональный Упор на чувства, которые получит покупатель. Используй сторителлинг, образы, метафоры. Вариант 3: Проблемно-ориентированный Начни с проблемы, которую решает товар. Покажи "до и после" использования. Вариант 4: Социальное доказательство Опирайся на мнения других покупателей, популярность товара, отзывы. Вариант 5: Уникальность и эксклюзивность Подчеркни, чем товар отличается от конкурентов, что делает его особенным. Длина каждого варианта: 700-900 символов. Все варианты должны быть одинаково убедительными, но использовать разную психологию продаж. ``` Тестирую эти варианты через рекламные кампании. Часто побеждают неожиданные подходы — те, на которые интуитивно не поставил бы.

Электроника, инструменты, спецоборудование требуют особого подхода. Нужно сохранить точность, но при этом сделать понятно для обычного покупателя. ``` Напиши описание технического товара для маркетплейса. Задача — объяснить сложные характеристики простым языком. Товар: [название] Технические характеристики: [подробный список] Целевая аудитория: [профессионалы/любители/новички] Требования: - Для каждой технической характеристики дай объяснение: что это значит на практике - Приведи 2-3 конкретных примера задач, для которых подходит товар - Избегай жаргона, но сохрани профессиональную терминологию где нужно - Добавь сравнения с аналогами или предыдущими версиями (если есть данные) - Структурируй текст: сначала общее описание, потом детали, потом примеры использования Длина: 900-1200 символов. Текст должен внушать доверие и показывать экспертность, но оставаться доступным.

Использовал этот промт для описания электроинструментов, гаджетов, профессионального оборудования. Конверсия карточек росла, потому что люди понимали, зачем им этот товар и что с ним делать.

Нейросети — это нейросеть решающая все задачи по контенту, но подход к их использованию зависит от категории товаров. Покажу конкретные примеры из разных ниш, с которыми работал.

Особенность ниши: покупатели выбирают глазами, текст вторичен. Но правильное описание закрывает возражения и помогает определиться с размером.

Задача: Написать описание для женского платья.

Подход: Акцент на эмоциях, образах, ситуациях использования. Обязательно добавить информацию о посадке, материале, уходе.

Результат промта: "Это платье создано для тех моментов, когда хочется выглядеть безупречно без лишних усилий. Приталенный силуэт подчеркивает фигуру, но не сковывает движения — комфорт гарантирован даже после целого дня в офисе. Длина миди универсальна: подходит и для деловых встреч, и для вечерних прогулок. Ткань (95% полиэстер, 5% эластан) приятна к телу, не мнется, отлично держит форму после стирки..."

Такой подход дал конверсию 6,8% (средняя по категории 4-5%).

Особенность ниши: покупатели хотят видеть конкретные цифры, сравнения, технические детали.

Задача: Описать беспроводные наушники.

Подход: Структурированная подача характеристик с объяснением преимуществ. Сравнение с конкурентами.

Результат промта: "Время работы до 8 часов без подзарядки — это полный рабочий день без необходимости искать розетку. Шумоподавление ANC блокирует до 95% внешних звуков: транспорт, разговоры, уличный шум остаются за пределами вашего музыкального пространства. Bluetooth 5.3 обеспечивает стабильное соединение на расстоянии до 10 метров — можешь оставить телефон на столе и спокойно перемещаться по квартире..."

Конверсия выросла на 14% после обновления описания.

Особенность ниши: люди ищут практичность и долговечность. Важны детали про уход, совместимость с интерьером.

Задача: Описать набор кухонных ножей.

Подход: Упор на качество материалов, удобство использования, долговечность.

Результат промта: "Нержавеющая сталь не тупится даже после года ежедневного использования — проверено на собственной кухне. Эргономичная рукоятка не скользит даже когда руки мокрые, а правильная балансировка снижает усталость при нарезке большого объема продуктов. Подставка с магнитным креплением экономит место на столешнице и всегда держит ножи под рукой..."

Средний чек вырос на 8% — люди стали чаще брать полный набор вместо отдельных ножей.

Особенность ниши: покупатели мотивированы результатом. Хотят понимать, как товар поможет достичь цели.

Задача: Описать коврик для йоги.

Подход: Связать характеристики товара с результатами тренировок.

Результат промта: "Толщина 6 мм дает достаточную амортизацию для суставов, но при этом сохраняет устойчивость в балансовых позах — не придется бороться с ковриком вместо того, чтобы концентрироваться на асанах. Антискользящее покрытие работает даже когда вспотел — руки и ноги остаются на месте. Материал TPE не впитывает запахи и легко моется обычной водой..."

Возвратов стало меньше на 22% — люди получали ровно то, что ожидали из описания.

Особенность ниши: покупатели (родители) параноидально относятся к безопасности. Нужно закрыть все возможные страхи.

Задача: Описать развивающую игрушку.

Подход: Акцент на безопасности, развивающем эффекте, возрастной пригодности.

Результат промта: "Все детали крупные (от 3 см) — ребенок физически не сможет их проглотить. Материал — пищевой пластик без BPA, прошедший сертификацию. Острых углов нет, поверхность гладкая. Игрушка развивает мелкую моторику и логическое мышление: чтобы собрать конструкцию, нужно понять последовательность действий..."

Отзывы стали лучше — родители отмечали, что описание полностью совпало с реальностью.

За год работы с нейросетями я набил немало шишек. Сначала результаты были так себе — тексты получались шаблонными, картинки странными, а время экономилось не так сильно, как обещали в рекламе. Потом пришло понимание, как правильно взаимодействовать с этими инструментами.

Чем подробнее объяснишь задачу, тем лучше результат. Нейросеть не умеет читать мысли — ей нужен контекст. Вместо "напиши описание термоса" пиши "напиши продающее описание термоса объемом 500 мл для офисных работников 25-40 лет, которые берут кофе с собой. Акцент на долгое сохранение температуры и компактность."

Разница в качестве будет колоссальная. Первый вариант выдаст общие слова, второй — конкретный текст под целевую аудиторию.

Не жди идеального результата с первой попытки. Генерируй несколько вариантов, выбирай лучшие куски, комбинируй. Я обычно делаю 3-4 запроса на одну карточку товара, потом собираю финальный текст из самых удачных фрагментов.

Нейросеть — это помощник, а не замена твоему мозгу. Она дает материал для работы, но финальное решение остается за тобой.

ИИ может галлюцинировать — придумывать несуществующие характеристики или цифры. Особенно это заметно с техническими товарами. Если нейросеть написала "батарея на 5000 мАч", а в реальности у твоего товара 4000 мАч — покупатели потом напишут гневные отзывы.

Всегда сверяй сгенерированный текст с реальными данными. Это занимает пару минут, но спасает от проблем с возвратами и репутацией.

Wildberries и Ozon — разные экосистемы с разными алгоритмами ранжирования. На WB больше значение имеет визуальная подача и краткость, на Ozon — детальность описания. Просто копировать одну и ту же карточку на обе площадки неэффективно.

Используй нейросети, чтобы адаптировать контент: "Перепиши это описание в более кратком формате для Wildberries, сохрани главные преимущества" или "Расширь это описание для Ozon, добавь больше технических деталей."

Какая нейросеть лучше всего для конкретной задачи — вопрос индивидуальный. Кому-то заходит эмоциональный стиль Claude, кому-то структурированность ChatGPT. Единственный способ понять — пробовать.

Я выделил неделю на эксперименты: одни и те же задачи прогонял через разные сервисы и модели. Записывал результаты, смотрел, что работает лучше. Сейчас знаю точно: для креативных текстов беру Claude, для технических — ChatGPT, для массовой генерации — ChadGPT.

Когда нашел формулировку, которая дает хорошие результаты, сохрани ее в отдельный документ. Создай библиотеку промтов под разные задачи. Это сэкономит время в будущем — не придется каждый раз изобретать велосипед.

У меня в Google Docs лежит файл на 20 страниц с проверенными шаблонами. Открываю, копирую нужный, подставляю данные товара — готово.

Не буду грузить техническими терминами про трансформеры и токены. Объясню простым языком, что происходит под капотом, когда ты отправляешь промт в нейросеть для генерации всего.

Когда ты пишешь промт, нейросеть разбивает текст на части и анализирует взаимосвязи между словами. Она понимает (точнее, делает вид что понимает — на самом деле оперирует вероятностями), о чем ты спрашиваешь, какой стиль хочешь получить, какая информация важна.

Если написал "термокружка для офиса", модель активирует связанные концепции: офисный работник, кофе, утро, дорога на работу, перерывы между задачами. Этот контекст влияет на то, какие слова и фразы попадут в финальный текст.

Нейросеть обучена на миллионах примеров текстов. Она видела тысячи описаний товаров на маркетплейсах и запомнила типичные паттерны: как строятся предложения, какие слова часто идут рядом, какая структура работает.

Когда генерирует описание термокружки, она не изобретает что-то принципиально новое. Она комбинирует элементы из успешных примеров, которые видела раньше. Получается текст, похожий на хорошие человеческие описания — потому что обучалась именно на них.

Разные модели нейросетей имеют разные "личности". ChatGPT склонен к структурированности и формальности. Claude пишет более живо и креативно. Gemini хорош в работе с данными и таблицами.

Это не случайность — их специально обучали вести себя определенным образом. Когда выбираешь модель в сервисе со всеми нейросетями, ты выбираешь не только мощность, но и стиль коммуникации.

Нейросеть не понимает смысл в человеческом понимании. Она оперирует статистическими связями между словами. Поэтому иногда выдает логичные на первый взгляд, но абсурдные при вдумчивом чтении тексты.

Пример из практики: просил описать детскую игрушку, нейросеть написала "подходит для детей от 3 лет и взрослых, которые хотят вернуться в детство". Звучит нормально, но на маркетплейсе такая формулировка выглядит странно. Пришлось переписать.

Поэтому критическое мышление никто не отменял. ИИ — инструмент, но решения принимаешь ты.

Отдельная тема — доступность сервисов в нашей стране. После 2022 года многие зарубежные платформы стали недоступны или работают через VPN. Это создало спрос на российские решения.

Нейросети доступные в России вроде GPTunnel, GoGPT, ChadGPT работают без VPN. Регистрируешься по российскому номеру телефона, платишь российской картой — никаких плясок с бубном.

Еще плюс — техподдержка на русском языке. Когда возникает проблема, не нужно писать на ломаном английском и ждать ответа сутки. Обращаешься в чат, через полчаса-час вопрос решен.

Маркетплейсы в России имеют свою специфику. Wildberries и Ozon работают не так, как Amazon или eBay. Алгоритмы ранжирования другие, требования к контенту другие, поведение покупателей другое.

Топ нейросетей для российских пользователей учитывают эту специфику. Они обучены в том числе на контенте российских маркетплейсов, понимают местный сленг и особенности коммуникации.

Зарубежные подписки на ChatGPT Plus или Claude Pro стоят $20-30 в месяц, плюс проблемы с оплатой. Российские агрегаторы предлагают аналогичный функционал за 500-1500 рублей — дешевле и проще.

Есть варианты с оплатой по токенам — платишь только за то, что используешь. Для тех, кто работает нерегулярно, это выгоднее подписки.

Нет, полной замены не получится. Нейросети отлично справляются с рутинными задачами: генерация базовых описаний, подбор синонимов, структурирование информации. Но им не хватает глубокого понимания бренда, нюансов позиционирования, тонкой работы с эмоциями. Хороший копирайтер знает, как зацепить именно твою аудиторию, учитывает историю бренда, создает уникальный tone of voice. ИИ дает хороший черновик, но финальную шлифовку лучше делать человеку. Я использую нейросети как ускоритель: они берут на себя 70-80% работы, я дорабатываю оставшиеся 20-30%. Получается быстрее и дешевле, чем полностью ручная работа, но качественнее, чем чистая автоматика.

Начни с определения задач. Если нужно обработать большой каталог (100+ товаров), смотри в сторону ChadGPT с его пакетной генерацией. Работаешь с визуалом — BotHub с доступом к DALL-E и Midjourney. Нужна универсальность и доступ к разным моделям — GPTunnel или AllGPT. Ценишь скорость генерации — GoGPT. Протестируй несколько вариантов в течение недели, прогони одинаковые задачи через разные сервисы. Оцени не только качество результата, но и удобство интерфейса, скорость работы, стоимость. У большинства есть пробный период — используй его по максимуму. Лично я держу подписки на два-три сервиса одновременно и использую их под разные задачи.

Да, это легально. Тексты, созданные нейросетями, не защищены авторским правом (по крайней мере, пока законодательство не определилось с этим вопросом окончательно). Ты можешь свободно использовать их для карточек товаров, рекламы, контента в соцсетях. Единственный нюанс — убедись, что нейросеть не скопировала чужой защищенный контент. Это редкость, но случается. Я прогоняю важные тексты через сервисы проверки уникальности — если видну низкие показатели, переписываю. Также будь внимателен с фактами: если ИИ придумал несуществующие характеристики товара, это уже твоя ответственность перед покупателем. Проверяй все цифры и утверждения перед публикацией.

Базовые навыки — буквально день-два. Регистрируешься в сервисе, изучаешь интерфейс, делаешь первые запросы. Уже на этом уровне получишь ощутимую пользу. Но чтобы выжимать максимум, нужно недели три активной практики. За это время научишься формулировать промты правильно, поймешь сильные и слабые стороны разных моделей, выработаешь свои подходы. Я первую неделю просто экспериментировал: генерировал тексты, сравнивал результаты, пробовал разные формулировки. Вторую неделю применял на реальных задачах, набивал шишки. К концу третьей недели процесс стал привычным — уже не думал о том, как правильно спросить, руки сами печатали эффективные промты. Главное — не бояться ошибаться и пробовать разное.

Первая ошибка — слишком короткие промты. Пишут "опиши товар" и ждут чуда. Нейросеть выдает общий текст, который никому не нужен. Нужно давать контекст: что за товар, кто аудитория, какой стиль, какая длина текста. Вторая ошибка — использование первого же результата без правки. ИИ может ошибаться, придумывать факты, писать штампами. Обязательно читай сгенерированный текст критически. Третья — игнорирование специфики площадки. Текст для Wildberries и текст для Ozon должны отличаться. Четвертая — отсутствие тестирования. Новички часто берут один сервис и думают, что на этом выбор закончен. На самом деле разные модели дают разные результаты — нужно пробовать. Пятая — страх перед технологией. Многие думают, что работа с ИИ сложная, требует программирования. На деле это проще, чем освоить Excel.

Влияет, но не так, как многие думают. Современные алгоритмы маркетплейсов не определяют, написан текст человеком или нейросетью. Их интересует другое: полезен ли контент покупателю, содержит ли нужные ключевые слова, соответствует ли товару. Я проверял тексты от ИИ через сервисы проверки уникальности — обычно показатели 85-95%. Этого достаточно. Главное — не копировать чужие карточки и не генерировать тексты одинаковым шаблоном для всех товаров. Делай каждое описание уникальным, адаптируй под конкретный продукт. По поводу SEO: правильно вписанные ключевые слова работают независимо от того, кто писал текст. Мои карточки с ИИ-текстами ранжируются не хуже, чем те, что писал вручную.

Да, но это уже следующий уровень. Базовый сценарий: генеришь тексты через нейросети, собираешь их в Excel, загружаешь на маркетплейс через массовую загрузку. Занимает несколько часов для каталога на 100 позиций. Продвинутый сценарий: используешь API сервиса (если есть), пишешь скрипт, который автоматически обрабатывает весь каталог и формирует файл для загрузки. Для этого нужны базовые навыки программирования или помощь разработчика. Я сам до этого уровня не дошел — пока хватает полуавтоматического подхода. Но знаю ребят, которые полностью автоматизировали процесс: скрипт берет данные из базы, генерирует тексты, формирует файл, загружает на WB/Ozon. Они обрабатывают каталоги на тысячи позиций за день.

Зависит от категории и динамики рынка. Для сезонных товаров (одежда, обувь) имеет смысл обновлять описания каждый сезон — меняется актуальность, появляются новые тренды. Для электроники и техники — при появлении обновленных моделей или когда конкуренты меняют подход. Для товаров длительного спроса (посуда, мебель, инструменты) достаточно раз в полгода проверять, не устарел ли текст. Я веду таблицу с датами последнего обновления каждой карточки. Раз в квартал прохожусь по списку, смотрю, что нужно освежить. Также обновляю контент реактивно: если вижу, что конверсия упала, или появились негативные отзывы про непонятное описание. Нейросети позволяют делать такие обновления быстро — перегенерировать текст занимает минуты.

С осторожностью. Нейросети могут помочь составить шаблон ответа, но слепо копировать сгенерированный текст опасно. Покупатели чувствуют роботизированность и это раздражает. Я использую ИИ как помощника: он дает базу ответа, я адаптирую под конкретную ситуацию, добавляю персонализацию. Особенно важно человеческое участие в ответах на негативные отзывы — там нужна эмпатия, понимание проблемы, готовность решить вопрос. Робот этого не передаст. Для положительных отзывов можно использовать шаблоны активнее: "Спасибо за теплые слова! Рады, что {товар} оправдал ожидания. Будем рады видеть снова!" — такой текст нормально генерируется ИИ. Главное правило: каждый ответ читай перед публикацией, не ставь на автопилот.

Теория — это хорошо, но практика показывает настоящую картину. Расскажу несколько кейсов из личного опыта, где все нейросети в одной подписке помогли решить конкретные бизнес-задачи.

Клиент решил зайти в нишу товаров для животных на Wildberries. Раньше продавал только одежду, поэтому опыта работы с этой категорией не было. Каталог подготовили на 80 позиций — корма, игрушки, аксессуары, средства по уходу.

Проблема: Нужно было быстро создать качественный контент для всех товаров, при этом понимая специфику аудитории (владельцы кошек и собак — разные люди с разными подходами к покупкам).

Решение через ИИ:

Первым делом использовал AllGPT для анализа конкурентов. Собрал топ-20 карточек из разных подкатегорий, дал задачу нейросети выделить общие паттерны. Оказалось, что успешные продавцы делают акцент на безопасности (натуральные материалы, отсутствие вредных веществ) и поведенческих эффектах (игрушка успокаивает собаку, корм улучшает шерсть).

Следующий шаг — создание шаблонов описаний через ChadGPT. Разделил товары на группы: игрушки для кошек, игрушки для собак, корма, средства ухода. Для каждой группы написал свой промт с учетом выявленных паттернов.

Пример промта для игрушек: "Напиши описание [название игрушки] для [кошек/собак]. Акцент на безопасности материалов, развлекательной функции (как игрушка занимает питомца), долговечности. Добавь 2-3 примера ситуаций использования. Целевая аудитория: владельцы, которые относятся к питомцам как к членам семьи. Стиль: дружелюбный, эмоциональный, но без сюсюканья."

Через ChadGPT прогнал весь каталог пакетом. Получил 80 описаний за 15 минут.

Результат:

За первый месяц продаж средняя конверсия по категории составила 5,8% (средняя по нише 4-5%). Возвратов было меньше ожидаемого — люди получали ровно то, что обещано в описании. Клиент остался доволен, расширил каталог еще на 50 позиций.

Что сработало:

На Ozon продавался неплохой товар — переносной аккумулятор для ноутбуков. Характеристики отличные, цена конкурентная, но продажи никакие. За месяц продали 8 штук из 200 в наличии.

Проблема: Карточка была убогая. Описание на три строчки: "Аккумулятор портативный, емкость 50000 мАч, 2 USB-порта". Фото — на белом фоне, без контекста использования. Конкуренты с худшими характеристиками продавали по 100-150 штук в месяц.

Решение через ИИ:

Использовал комбинацию сервисов. Через AllGPT проанализировал карточки топ-5 конкурентов и отзывы их покупателей. Нейросеть выдала список того, что люди ценят в таких товарах:

На основе этого анализа написал новое описание через GPTunnel. Акцент сделал на конкретике: "50000 мАч хватает на 8-10 полных зарядок iPhone или 2 зарядки MacBook Pro. Заряжается сам за 4 часа от обычной розетки. Весит 850 грамм — как две шоколадки, легко помещается в рюкзак."

Через BotHub сгенерировал простую инфографику: сравнение количества зарядок разных устройств, иконки безопасности (защита от перегрева, короткого замыкания). Добавил lifestyle-фото (человек заряжает ноутбук в кафе, в поезде) — тоже через нейросеть, с последующей обработкой.

Результат:

После обновления карточки продажи выросли до 45 штук в первый месяц, 78 во второй. Конверсия подскочила с 1,2% до 6,4%. Возвратов не было — люди понимали, что покупают.

Что сработало:

Продавец спортивного питания хорошо шел на WB с протеинами — продавал 200-300 банок в месяц. Решил расширить линейку: добавить аминокислоты, витамины, энергетики. Нужно было создать 50 новых карточек так, чтобы они соответствовали успешному стилю уже существующих.

Проблема: Если просто копировать подход, будет монотонно. Если сильно менять — потеряешь узнаваемость бренда. Нужен баланс.

Решение через ИИ:

Взял три лучшие карточки протеинов (по конверсии и отзывам), скормил их GPTunnel с задачей: "Проанализируй эти описания, выдели общие элементы стиля, структуры, tone of voice. Создай шаблон, который сохранит эти элементы, но позволит адаптировать под другие продукты."

Нейросеть выделила паттерн:

Используя этот шаблон, создал промты под каждую новую категорию через ChadGPT. Например, для аминокислот: "Напиши описание BCAA по этому шаблону: [вставил шаблон]. Акцент на восстановлении мышц после тренировки, защите от катаболизма, улучшении выносливости. Целевая аудитория: те же люди, кто покупает протеин — любители фитнеса 20-40 лет."

Результат:

Новые карточки показали конверсию 5,2% — чуть ниже, чем у протеинов (6,1%), но выше средней по категории. Покупатели в отзывах отмечали, что "описание похоже на любимый протеин от этого продавца — значит, качество должно быть такое же". Сработал эффект узнаваемости.

Что сработало:

Продавец садового инвентаря готовился к весеннему сезону. Каталог на 120 позиций был заполнен год назад — тексты устарели, не хватало актуальных ключевых слов, конкуренты ушли вперед.

Проблема: Обновить 120 карточек вручную — это недели работы. Сезон не ждет, нужно было успеть до марта.

Решение через ИИ:

Использовал GoGPT для массовой переработки. Создал промт: "Обнови это описание с учетом весеннего сезона 2025. Добавь актуальности: начало дачного сезона, подготовка участка после зимы. Вплети ключевые слова: [список сезонных запросов]. Сохрани структуру и основную информацию, но освежи подачу."

Прогнал все описания через этот промт. Параллельно через BotHub обновил визуалы — добавил весенние мотивы в инфографику (зеленые тона, цветущие растения вместо нейтральных фонов).

Результат:

В марте продажи выросли на 40% по сравнению с прошлым годом. Позиции в поиске WB улучшились в среднем на 12 мест благодаря актуализированным ключевым словам. Время на обновление каталога — 4 дня вместо 3 недель.

Что сработало:

Самые сильные результаты получаются, когда используешь несколько инструментов в связке. Каждый сервис имеет сильные стороны — задача в том, чтобы собрать их в единую систему.

Подходит для работы с большими каталогами. Каждый этап — отдельный инструмент.

Этап 1: Анализ ниши через AllGPT (изучение конкурентов, выявление трендов) Этап 2: Массовая генерация текстов через ChadGPT (по шаблонам на основе анализа) Этап 3: Создание визуалов через BotHub (инфографика, обработка фото) Этап 4: Финальная шлифовка отдельных карточек через GPTunnel или GoGPT

Такой подход дает баланс скорости и качества. Основная масса делается быстро, критичные моменты дорабатываются вручную.

Подходит для сложных товаров, где важна глубина проработки.

Итерация 1: Генерируешь базовый текст через GPTunnel (модель ChatGPT) Итерация 2: Прогоняешь через Claude в том же GPTunnel — получаешь более живой вариант Итерация 3: Комбинируешь лучшие части обоих текстов Итерация 4: Оптимизируешь под ключевые слова через GoGPT Итерация 5: Создаешь финальную версию с учетом всех правок

Медленнее, чем конвейер, но результат получается максимально качественный.

Закрепляешь за каждым сервисом определенный тип задач.

GPTunnel: Сложные описания, требующие креатива и глубины GoGPT: Быстрые задачи, массовые правки, SEO-оптимизация BotHub: Вся работа с визуалом ChadGPT: Пакетная обработка типовых товаров AllGPT: Аналитика, исследования, комплексные задачи

Держишь все сервисы активными, переключаешься между ними в зависимости от текущей задачи. Универсальность на максимум.

За год работы насмотрелся на чужие ошибки и набил своих. Делюсь антипаттернами.

Нейросеть может написать убедительно, но неправильно. Особенно с цифрами и характеристиками. Всегда проверяй факты вручную. Одна ошибка в описании (неправильный объем, неверный материал) — и получишь поток возвратов и негативных отзывов.

ИИ дает черновик, а не финал. Если публикуешь текст без редактуры, это видно. Покупатели чувствуют "роботизированность". Потрать 5 минут на шлифовку — результат будет в разы лучше.

Даже если товары из одной категории, они разные. Копировать один и тот же подход на все позиции — путь к монотонности. Адаптируй промты под специфику каждого товара.

Первая сгенерированная версия редко бывает лучшей. Делай несколько вариантов, тестируй через рекламу, смотри статистику. А/Б тесты показывают реальную картину.

Все нейросети в одном сервисе — это здорово, но если не понимаешь, как каждая работает, толку мало. Потрать время на изучение особенностей разных моделей. Это окупится качеством результатов.

Технологии не стоят на месте. То, что казалось фантастикой год назад, сегодня стало нормой. Попробую спрогнозировать, что нас ждет в ближайшем будущем с нейросетями для всех задач на маркетплейсах.

Уже сейчас некоторые сервисы тестируют возможность создавать контент голосом. Вместо того чтобы печатать длинный промт, просто надиктовываешь задачу — нейросеть расшифровывает речь и генерирует результат.

Представляешь, как это изменит работу? Едешь в машине, надиктовал описания пяти товаров, приехал — тексты готовы. Или идешь по складу с телефоном, смотришь на товар, описываешь его голосом, ИИ тут же создает карточку.

Технически это уже возможно. Вопрос в удобстве интерфейсов и точности распознавания русской речи. Думаю, через полгода-год такие фичи станут массовыми.

Сейчас нужно самому следить за тем, что продается, какие запросы растут, что делают конкуренты. Скоро нейросеть решающая все аналитические задачи будет делать это автоматически.

Утром открываешь сервис, а там уже готовый отчет: "В твоей нише выросли запросы на экологичные материалы на 40%. Конкурент А обновил карточки, добавил Rich-контент. Рекомендую актуализировать описания с акцентом на природных компонентах и создать инфографику про экологичность."

Такие системы уже разрабатываются. Первые версии появятся в течение года у крупных агрегаторов.

Wildberries и Ozon начинают показывать разным людям разные версии карточек. Молодежи — более эмоциональные тексты и яркие картинки, возрастной аудитории — конкретику и консервативный дизайн.

Нейросети смогут генерировать несколько версий одной карточки под разные сегменты. Загружаешь базовую информацию о товаре, ИИ создает три варианта: для молодых, для среднего возраста, для пожилых. Маркетплейс сам показывает нужную версию нужному человеку.

Это повысит конверсию процентов на 15-20 минимум. Люди будут видеть ровно то, что им откликается.

Все нейросети онлайн постепенно начнут интегрироваться с системами аналитики, CRM, складским учетом. Единая экосистема, где данные перетекают между сервисами автоматически.

Пример: товар заканчивается на складе — система автоматически обновляет карточку, убирая акцент на быструю доставку. Пошел всплеск негативных отзывов — нейросеть анализирует проблему и предлагает обновить описание, чтобы закрыть возражения.

Пока такая автоматизация доступна только крупным игрокам с бюджетами на разработку. Но агрегаторы вроде GPTunnel или AllGPT скоро начнут предлагать готовые связки.

Сейчас нейросети работают с текстом и картинками отдельно. Скоро появятся модели, которые понимают связь между визуалом и текстом на глубоком уровне.

Покажешь фото товара — ИИ не просто опишет, что видит, а создаст продающий текст с учетом визуальных особенностей. Или наоборот: дашь описание, и нейросеть сгенерирует визуал, который идеально соответствует тексту по смыслу и эмоциям.

Это уже не фантастика. GPT-4 Vision и подобные модели показывают зачатки таких возможностей. Через год функционал станет доступен в российских сервисах.

Работа с нейросетями станет еще проще. Интерфейсы будут интуитивнее, промты — короче, результаты — точнее. Не нужно будет тратить недели на обучение.

Представляю, как через пару лет любой начинающий продавец на маркетплейсах сможет за день создать профессиональный каталог на 100 товаров. Без копирайтеров, без дизайнеров, без курсов по маркетингу. Просто откроет сайт со всеми нейросетями, загрузит фотки и характеристики — получит готовые карточки.

Это демократизирует рынок. Конкуренция вырастет, но и возможности для всех увеличатся.

Технологии меняются быстро. То, что работает сегодня, через полгода может устареть. Несколько советов, как не отставать.

У большинства топовых ИИ-сервисов есть блоги, каналы в Telegram, рассылки. Они анонсируют новые фичи, делятся кейсами, учат правильно использовать инструменты. Трать 10 минут в неделю на чтение — будешь в курсе всех новинок.

Раз в месяц выделяй пару часов на тестирование новых подходов. Появилась новая модель нейросети — попробуй. Увидел интересный промт в чужом блоге — адаптируй под свои задачи. Конкуренты начали использовать Rich-контент по-новому — изучи и примени у себя.

Кто стоит на месте, тот отстает. Рынок не ждет.

Есть комьюнити продавцов на маркетплейсах — чаты, форумы, конференции. Там люди делятся опытом, обсуждают новые инструменты, показывают результаты. Многое узнаешь раньше, чем информация станет массовой.

Я состою в трех тематических чатах. Половину полезных фишек узнал именно оттуда, а не из официальных источников.

Потратить пару тысяч рублей на курс по работе с ИИ или маркетплейсами — это не расход, а инвестиция. Один хороший прием окупит стоимость курса за неделю применения.

Есть и бесплатные источники: YouTube полон роликов с разборами инструментов, статьи в блогах, вебинары от самих сервисов. Главное — время на изучение.

Раз в месяц мониторь топ-10 продавцов в твоей нише. Смотри, что изменилось в их карточках, какой контент добавили, какие подходы используют. Если видишь что-то интересное — анализируй и адаптируй.

Не копируй слепо, но учись на чужом опыте. Успешные конкуренты часто показывают дорогу.

Год назад использование ИИ на маркетплейсах было экзотикой. Сегодня это мейнстрим. Завтра это станет нормой, без которой сложно конкурировать.

Те, кто освоил все новые нейросети раньше других, получили фору. Они быстрее создают контент, лучше оптимизируют карточки, эффективнее масштабируют бизнес. Разрыв между теми, кто использует ИИ, и теми, кто работает по старинке, только увеличивается.

Хорошая новость: войти в эту гонку еще не поздно. Инструменты доступны, порог входа низкий, результаты видны быстро. Нужно только начать.

Я прошел путь от полного скептицизма ("зачем мне эти нейросети, я и сам напишу") до ежедневного использования. Сейчас не представляю работу без этих инструментов. Они не заменили мой опыт и знания — они усилили их в разы.

Если ты продаешь на маркетплейсах, игнорировать ИИ — значит добровольно отдавать долю рынка конкурентам. Если еще не пробовал — начни сегодня. Зарегистрируйся в любом из описанных сервисов, протестируй на паре товаров, оцени результат.

Подписка на все нейросети окупится за первую неделю использования. Это не преувеличение — просто математика. Час твоего времени стоит определенную сумму. Если нейросеть экономит 10 часов в неделю, она окупается независимо от стоимости.

Будущее маркетплейсов — за теми, кто умеет сочетать человеческую экспертизу с возможностями искусственного интеллекта. Технологии меняют правила игры. Успех ждет тех, кто меняется вместе с ними.

Чем специфичнее ниша, тем важнее детализация промта. Если продаешь профессиональное оборудование, медтехнику, узкоспециализированные хобби-товары — нейросеть может не знать всех тонкостей. Мой опыт показывает: добавляй в промт максимум контекста. Объясняй терминологию, указывай особенности применения, описывай целевую аудиторию подробно. Например, для рыболовных снастей я писал промт на три абзаца, где объяснял разницу между спиннинговой и фидерной ловлей. Без этого контекста нейросеть выдавала общие фразы. С контекстом — адекватные описания, которые понимают рыбаки. Также помогает загрузка примеров успешных карточек из твоей ниши — скармливаешь их ИИ как референс, и он начинает генерировать в похожем стиле.

Частично да. Полноценное видео нейросеть пока не создаст с нуля, но поможет на этапах подготовки. Через все модели нейросетей можно генерировать сценарии роликов (что показать, что сказать, хронометраж по секундам), текст для озвучки, идеи визуальных решений. Некоторые сервисы умеют создавать простую анимацию и слайд-шоу из статичных изображений. Я делал так: генерировал сценарий через AllGPT, создавал нужные картинки через BotHub, собирал все в CapCut или аналогичном редакторе. На выходе получался ролик 15-30 секунд для карточки WB. Полностью автоматизировать процесс пока нельзя, но ИИ сокращает время работы вдвое. Следующее поколение инструментов обещает генерацию видео из текстового описания — тогда все станет еще проще.

Это нормальная ситуация, с которой сталкивается каждый. ИИ не безупречен — он оперирует вероятностями, а не абсолютным знанием. Твоя задача — всегда проверять результат. Я выработал простой алгоритм: получил текст от нейросети, прочитал вслух (так лучше ловятся косяки), сверил все цифры и характеристики с реальными данными товара, убрал штампы и повторы. Обычно правка занимает 15-20% времени от полной ручной работы. Если ошибок слишком много — переформулируй промт, добавь больше контекста, попробуй другую модель. Claude обычно дает меньше фактических ошибок, но больше креатива. ChatGPT точнее с цифрами, но суше по стилю. Gemini хорош для структурированной информации. Подбирай инструмент под задачу.

Алгоритмы Wildberries и Ozon учитывают свежесть карточки, но это не главный фактор. Важнее релевантность контента запросам покупателей, конверсия, отзывы. Обновление ради обновления смысла не имеет. Но если меняешь описание, добавляя актуальные ключевые слова, улучшая структуру, закрывая возражения — это положительно влияет на ранжирование. Я заметил: после грамотного обновления карточки через нейросети позиции в поиске начинают расти через 7-10 дней. Не сразу, но стабильно. Маркетплейсы видят, что обновленная карточка дает лучшую конверсию (люди чаще кликают и покупают), и поднимают ее в выдаче. Оптимальная частота обновлений — раз в квартал для стабильных категорий, раз в месяц для динамичных ниш.

Я смотрю на пять ключевых показателей. Первый — CTR (кликабельность): сколько процентов людей кликнули на карточку после показа в поиске. Если после обновления описания CTR вырос — текст работает. Второй — конверсия в покупку: сколько из зашедших на карточку реально купили. Рост конверсии значит, что описание убедительно. Третий — средний чек: не стали ли люди брать меньше после изменений. Четвертый — процент возвратов: если вырос — возможно, описание обещает больше, чем товар дает. Пятый — тональность отзывов: упоминают ли люди, что "все как в описании" или, наоборот, "ожидал другого". Сравнивай эти метрики до и после использования ИИ-контента. У меня обычно CTR растет на 10-15%, конверсия на 8-12%, возвраты остаются на том же уровне или снижаются. Это признак качественной работы нейросетей.

Смотря какие данные. Описания товаров, характеристики, фотографии — это публичная информация, которая все равно будет видна на маркетплейсе. Ее хранение в ИИ-сервисах не создает рисков. Другое дело — стратегическая информация: ценообразование, поставщики, закупочные цены, планы развития. Такое лучше не загружать. Большинство нейросетей доступных в России заявляют, что не используют пользовательские данные для обучения моделей (в отличие от бесплатных версий зарубежных сервисов). Но полагаться на это на 100% я бы не стал. Работаю по принципу: если информация может навредить бизнесу при утечке — не загружаю в облачные сервисы. Для особо чувствительных задач есть локальные решения (модели, которые работают на твоем компьютере), но они сложнее в настройке.

Если продаешь на WB, Ozon, Яндекс Маркете одновременно, возникает проблема адаптации контента. У каждой площадки свои требования, своя аудитория, свои алгоритмы. Копировать одно и то же описание неэффективно. Нейросети позволяют быстро создавать вариации. Генерируешь базовое описание товара, потом даешь задачи: "Адаптируй это описание под требования Wildberries — короче, акцент на эмоциях", "Перепиши для Ozon — подробнее, больше технических деталей", "Версия для Яндекс Маркета — добавь сравнение с аналогами". За 10 минут получаешь три разных текста под каждую площадку. Я так работаю с клиентом, который продает на четырех маркетплейсах. Вместо того чтобы писать каждую карточку четыре раза, используем нейросеть для создания всего контента с адаптацией. Экономия времени в четыре раза, а качество не страдает.

Зависит от масштаба и специфики бизнеса. Если у тебя типовые товары массового спроса (одежда, аксессуары, товары для дома) и каталог на 50-200 позиций — можно обойтись нейросетями с твоей редактурой. Если продаешь премиум-сегмент, уникальные товары или строишь сильный бренд — лучше держать в штате или на аутсорсе хорошего копирайтера. ИИ даст базу, копирайтер доведет до совершенства, добавит индивидуальность. Я работаю гибридно: рутинные карточки делаю сам через нейросети, для флагманских товаров или рекламных кампаний привлекаю специалиста. Это баланс между экономией и качеством. Полностью отказаться от людей в контенте пока рано — человеческая экспертиза добавляет то, что ИИ не умеет: глубину, эмпатию, понимание невербальных факторов покупательского поведения.

Первое — умение формулировать задачи четко и структурировано. Это основа работы с нейросетями. Второе — критическое мышление: не верить слепо результатам, а проверять и анализировать. Третье — базовое понимание маркетинга и психологии продаж: нейросеть — инструмент, но стратегию определяешь ты. Четвертое — навык работы с данными: понимать метрики, видеть закономерности, делать выводы. Пятое — адаптивность: технологии меняются быстро, нужно постоянно учиться новому. Я бы добавил еще шестое — базовые навыки дизайна или хотя бы понимание визуала. Если умеешь в Figma или Canva — сможешь дорабатывать картинки от нейросетей. Не обязательно быть профи во всем, но широкий кругозор помогает выжимать из ИИ-инструментов максимум.

Если ты только начинаешь знакомство с нейросетями для бизнеса, вот конкретный план действий на первый месяц.

Зарегистрируйся в трех-четырех сервисах из моего списка. Начни с GPTunnel и GoGPT — они наиболее универсальны и понятны новичкам. Используй бесплатные пробные периоды на максимум.

Возьми три товара из своего каталога (лучше разных категорий) и попробуй создать для них описания через каждый сервис. Сравни результаты не только по качеству текста, но и по удобству работы. Какой интерфейс понятнее? Где быстрее генерация? Где результат требует меньше правок?

Сохраняй все промты и результаты в отдельный документ. К концу недели у тебя будет четкое понимание, какой сервис подходит лучше.

Не спеши сразу обрабатывать весь каталог. Сначала отточи навык написания промтов. Возьми один товар и генерируй для него описания по-разному: меняй формулировки задачи, добавляй детали, пробуй разные модели нейросетей.

Цель — найти формулу промта, которая стабильно дает хороший результат. Когда нашел — задокументируй. Создай шаблон, где переменные части (название товара, характеристики) выделены квадратными скобками.

К концу второй недели у тебя должно быть 5-7 рабочих шаблонов под разные типы товаров и задач.

Теперь можно масштабироваться. Выбери 20-30 товаров, которые продаются хуже всего или имеют слабые описания. Обнови их карточки, используя наработанные промты.

Не торопись. Каждое сгенерированное описание читай внимательно, проверяй факты, редактируй. Да, это отнимет время, но на этом этапе важно качество, а не скорость. Ты учишься видеть типичные ошибки ИИ и быстро их исправлять.

Загрузи обновленные карточки на маркетплейс и начни отслеживать метрики: CTR, конверсию, отзывы.

Через две недели после обновления карточек посмотри на цифры. Что изменилось? Если метрики улучшились — значит подход работает, можно обрабатывать остальной каталог. Если результаты слабые — анализируй, что пошло не так.

Возможные проблемы: описания слишком шаблонные, не хватает эмоции, ключевые слова вписаны неестественно, визуал не соответствует тексту. Корректируй подход и тестируй снова.

К концу месяца у тебя сформируется четкая система работы с ИИ-инструментами. Дальше это станет частью рутины.

Давай посчитаем реальную экономику. Допустим, у тебя каталог на 100 товаров, которые нужно обработать.

Вариант 1: Ручная работа

Вариант 2: Заказ у копирайтера

Вариант 3: Использование ИИ

Экономия по сравнению с ручной работой: 49 000 рублей. По сравнению с копирайтером: 34 000 рублей. И это только на первичной обработке каталога.

Дальше экономия накапливается: добавление новых товаров, сезонные обновления, создание рекламных текстов, генерация контента для соцсетей. Подписка на все нейросети окупается за первые же две недели активного использования.

Освоение базовых функций — это только начало. Чтобы получать максимум от нейросетей для всех задач, продолжай развиваться.

Изучай кейсы других пользователей. В профильных чатах и блогах люди делятся интересными находками: необычные промты, нестандартные применения, лайфхаки. Одна хорошая идея может кратно повысить эффективность твоей работы.

Следи за обновлениями сервисов. Разработчики постоянно добавляют новые функции, улучшают алгоритмы, расширяют возможности. Подписывайся на рассылки, читай changelog, тестируй новинки.

Экспериментируй с комбинациями инструментов. Самые интересные результаты получаются на стыке разных сервисов. Например, анализ через AllGPT + генерация через ChadGPT + визуал через BotHub + финальная шлифовка через GoGPT. Найди свою идеальную связку.

Нейросети для маркетплейсов — это не замена твоему опыту и экспертизе. Это мощный усилитель, который позволяет делать больше за меньшее время. Инструмент, который берет на себя рутину и освобождает время для стратегических задач.

Год назад я тратил 70% времени на создание контента и 30% на развитие бизнеса. Сейчас пропорция изменилась: 30% на контент (с помощью ИИ) и 70% на стратегию, аналитику, поиск новых ниш. Результаты бизнеса выросли соответственно.

Топ нейросетей для российских пользователей, о которых я рассказал, — это проверенные инструменты. Они работают здесь и сейчас, решают реальные задачи, дают измеримый результат. Не нужно ждать каких-то идеальных условий или универсального решения. Начинай с того, что есть.

Технологии будут развиваться дальше. Через год появятся еще более продвинутые инструменты. Но если будешь ждать "идеального момента" — упустишь возможности, которые есть прямо сейчас. Твои конкуренты точно не ждут.

Выбирай сервис, регистрируйся, тестируй, внедряй. Первые результаты увидишь уже через неделю. Через месяц поймешь, что работа без ИИ-помощников — это как писать от руки вместо использования компьютера. Технически возможно, но зачем?

Успехов в продажах и пусть какая нейросеть лучше всего — это та, которой ты реально пользуешься, а не та, о которой читаешь в статьях!