ИИ для маркетплейсов: что нейросети забирают у продавца на Wildberries и Ozon

Каждую неделю разбираю, что нейросети реально дают бизнесу: инструменты, ошибки и то, что не сработает. ИИ для маркетплейсов - тема, по которой вопросов приходит больше всего. Подпишитесь, разборы выходят раз в неделю.

Что такое ИИ для маркетплейсов и что он забирает у продавца?

Начнём с того, из чего вообще состоит день продавца на Wildberries и Ozon. Закупка и переговоры с поставщиком. Цена и логистика. Карточки: название, описание, характеристики, инфографика. Покупатели: отзывы, вопросы, чаты. Цифры: выгрузки, отчёты, реклама, остатки.

Нейросеть заходит ровно в две последние группы и частично в третью. Текст и разбор таблиц она делает быстро и предсказуемо. Деньги, товар и ответственность она трогать не должна, ниже я разберу почему.

Главное различие здесь проходит между двумя способами работы.

Первый способ - руками. Вы копируете данные из кабинета в чат, получаете текст, вставляете обратно. Это работает на десятках позиций и перестаёт работать на сотнях: вечер уходит на копипаст.

Второй способ - подключение по программному интерфейсу площадки. Тогда данные приезжают сами, нейросеть обрабатывает их пачкой, результат уезжает обратно в кабинет. Это и есть граница между «поигрался» и «работает само». Тот же принцип я разбирал в материале про автоматизацию рутины нейросетями: пока человек носит данные руками, автоматизации нет.

Что у площадок есть для второго способа. У Wildberries это WB API. По официальной инструкции для продавцов подключиться можно двумя путями: вручную созданным токеном или через OAuth 2.0, причём сама площадка рекомендует OAuth 2.0 как более безопасный и не требующий управления токенами. Токен выдаётся по категориям данных: Контент, Аналитика, Цены и скидки, Маркетплейс, Статистика, Продвижение, Вопросы и отзывы, Чат с покупателями, Поставки. Отдельно задаётся уровень доступа - только чтение или чтение и запись.

У Ozon это Seller API. Ключ создаётся в личном кабинете в настройках, ему дают имя и роль, то есть уровень доступа. Ключей можно сделать несколько - например, разным пользователям с разными правами. Запросы подписываются двумя заголовками: идентификатором продавца и самим ключом. Доступ можно дополнительно ограничить списком разрешённых сетей.

Дальше - семь сценариев ИИ для маркетплейсов по порядку убывания того, сколько времени они возвращают.

Где вы сейчас

Прежде чем читать сценарии, отметьте свою строчку. От неё зависит, с чего вам начинать ИИ для маркетплейсов и что можно пропустить.

• Ещё не пробовали. Позиций немного, всё делается руками, вечера уходят на карточки и отзывы. Ваш вход - сценарий 1 и сценарий 2, без всякого программирования.
• Пробовали в чате, на поток не встало. Пара удачных описаний есть, но каждый раз это ручной копипаст, и через неделю вы к нему не возвращаетесь. Ваша задача - шаблон запроса в файле и выгрузка пачкой.
• Платите сервису-надстройке. Кнопка есть, результат непонятный, за что списываются деньги - тоже. Ваша задача - разобрать, какие из семи сценариев он реально закрывает, а какие вы доплачиваете зря.
• Есть контент-менеджер или агентство. Люди заняты, но половина их времени уходит на однотипное. Ваша задача - снять с них рутину и оставить проверку.

Сценарий 1. Карточка товара: кто напишет название и описание?

Карточка на восемьдесят процентов состоит из повторяющихся блоков: что это, из чего сделано, кому подойдёт, как использовать, что в комплекте. Именно эти блоки и отдают нейросети.

Как это выглядит на практике. Вы выгружаете из кабинета характеристики товара, отдаёте их одним куском и просите собрать название, описание и список ключевых фраз под конкретную площадку. Требования к длине и формату у Wildberries и Ozon разные, поэтому площадку в запросе называют явно.

Вот рабочая заготовка запроса. Скопируйте её целиком и подставьте свои данные.

Ты помогаешь продавцу заполнить карточку товара на маркетплейсе.

Площадка: [Wildberries или Ozon]
Категория: [категория]
Товар: [название своими словами]
Характеристики из спецификации поставщика:
[вставьте список как есть]
Что важно покупателю в этой категории: [2-3 пункта]
Поисковые фразы, под которые продвигаем: [список]

Сделай:
1. Название до [лимит площадки] знаков с главной фразой в начале.
2. Описание на [объём] знаков: что это, из чего, кому подойдёт,
   как использовать, что в комплекте.
3. Список характеристик строго из моих данных.
4. Список фраз, которые ты вписал, и куда именно.

Правила:
- Не добавляй ни одного свойства, которого нет в моих данных.
- Не пиши превосходных степеней и обещаний результата.
- Если данных на какой-то блок не хватает - напиши
  "не хватает данных" и укажи, чего именно.

Последний пункт правил важнее остальных. Без него модель заполнит пробел выдумкой, и первым об этом скажет отзыв «в описании было не то».

Что проверять руками после генерации. Каждое числовое значение: размер, вес, объём, состав, мощность. Каждое утверждение о совместимости. Каждое слово, которое можно прочитать как обещание. Если проверять лень - вы просто перенесли это время на разбор возвратов.

Отдельно про то, как формулировать запросы, чтобы модель не уходила в вату: разбор с примерами лежит в материале про то, как писать промпты.

Сценарий 2. Отзывы и вопросы: можно ли отвечать автоматически?

На странице про WB API площадка перечисляет, что даёт подключение, и одним из пунктов идёт формулировка про обработку отзывов и вопросов покупателей с помощью решений для быстрой генерации готовых ответов. То есть такой способ работы описан самой площадкой.

Как устроен сценарий. Отзывы и вопросы забираются по токену с категорией «Вопросы и отзывы» либо выгружаются руками. Дальше нейросеть делает три вещи:

1. Раскладывает отзывы по причинам: не подошёл размер, брак, не то пришло, долго ехало, всё понравилось.
2. Готовит черновик ответа под каждую причину, в вашем тоне и с вашими правилами.
3. Отдельно помечает те отзывы, где нужен человек: конфликт, требование денег, упоминание здоровья или безопасности.

Третий пункт - это и есть страховка. Полностью автоматический ответ на жалобу читается как издевательство, и лучше потерять минуту на ручной ответ, чем получить второй негативный отзыв на свой первый.

Что делать с массивом старых отзывов. Их не нужно закрывать, их нужно прочитать целиком - один раз и чужими глазами. Нейросеть сводит сотни отзывов в список повторяющихся претензий с частотой, и почти всегда там всплывает то, что вы правите одной строкой в описании или одной картинкой в инфографике. Методику такого разбора я расписывал отдельно в материале про анализ отзывов нейросетью.

Когда объём переписки перерастает ручную работу, следующий шаг - бот, который берёт на себя первый ответ и передаёт человеку сложное. На площадках объявлений такая связка обкатана давно: как она устроена, видно на примере чат-бота для Авито, и логика для маркетплейса та же самая.

Ты отвечаешь на отзывы покупателей от лица продавца.

Товар: [название и краткое описание]
Тон: спокойный, деловой, без заискивания и без оправданий.
Запрещено: спорить с покупателем, обещать компенсацию,
упоминать конкурентов, писать шаблонное "спасибо за отзыв".

Отзыв: [текст отзыва без имени и телефона]
Оценка: [звёзды]

Сделай:
1. Причину отзыва одним словом из списка: размер, брак,
   не тот товар, доставка, ожидание, довольны, другое.
2. Черновик ответа до 500 знаков.
3. Пометку "нужен человек", если в отзыве есть конфликт,
   требование денег, вопрос о здоровье или безопасности.

Сценарий 3. Инфографика: что здесь реально отдать нейросети?

Товар на инфографике должен быть настоящим. Подменять фото сгенерированной картинкой запрещают правила торговли: покупатель получит другое и вернёт.

А вот всё, что вокруг товара, нейросеть готовит хорошо:

• список слайдов под категорию и их порядок;
• короткие подписи на каждый слайд, влезающие в макет;
• варианты одного и того же смысла, чтобы выбрать читаемый;
• разбор чужой инфографики из выдачи по вашему запросу.

Практический приём. Соберите первые слайды десяти конкурентов из своей категории, отдайте их пачкой и попросите выписать, какие смыслы там повторяются и какого смысла нет ни у кого. Второе - ваш первый слайд.

Если картинки для карточки вы всё-таки генерируете, помните про требование обозначать сгенерированный контент: тема пограничная и меняется, разбор актуальных требований - в материале про маркировку ИИ-контента.

Сценарий 4. Цифры: как разобрать выгрузку без бухгалтера?

Отчёт о продажах, реализация, детализация комиссий и логистики, отчёт по рекламе - всё это выгружается таблицами, и все эти таблицы обычно никто не открывает. Ровно потому, что открыть их мало, надо считать.

Что спрашивают чаще всего:

• какие позиции уходят в минус после всех удержаний;
• на чём вы теряете больше: на логистике, на возвратах или на комиссии;
• какие товары держат оборот, а какие занимают склад;
• как изменилась выручка по неделям и что произошло в провальную.

Обязательное правило работы с цифрами. Всегда просите вывести не только ответ, но и формулу с промежуточными числами. Модель уверенно ошибается в арифметике, и заметить это можно только по разложенному расчёту. Механику таких ошибок я разбирал в материале про галлюцинации нейросети.

Второе правило - обезличивайте выгрузку. Из отчёта убираются данные покупателей: для расчёта юнит-экономики они не нужны совсем. Приёмы работы с таблицами через нейросеть, включая проверку расчёта, собраны в разборе про нейросеть для Excel.

Сценарий 5. Реклама: где здесь помогает нейросеть?

Отдавать управление ставками автомату без своего понимания экономики - самый быстрый способ слить бюджет. Ставку двигает человек, который знает свою маржу.

Полезное здесь другое:

Тексты пачкой. Под одну кампанию нужен десяток вариантов названия, чтобы было из чего выбирать. Нейросеть делает их за минуту, вы отбираете три и запускаете.

Разбор отчёта словами. Выгрузка по кампании - это таблица со ставками, показами, кликами и заказами. Вопрос «объясни, куда ушёл бюджет и какие позиции его съели без заказов» экономит вечер разбора.

Подготовка гипотез. По отзывам и вопросам покупателей видно, чего людям не хватило в карточке. Это и есть готовый список того, что стоит вынести в рекламный текст.

Сценарий 6. Остатки и поставки: умеет ли нейросеть прогнозировать спрос?

Что работает:

• сводка по остаткам с разбивкой на то, что кончается, и то, что лежит мёртвым грузом;
• расчёт, на сколько дней хватит текущего остатка при текущей скорости продаж;
• список позиций, где остаток и скорость продаж разошлись за последнюю неделю;
• черновик заявки поставщику по этому списку.

Что не работает: просьба «спрогнозируй спрос на следующий квартал». Ответ будет уверенным, красивым и взятым из воздуха. Планирование закупки остаётся человеческой работой, нейросеть работает в ней калькулятором.

Если учёт у вас живёт в 1С, связка выстраивается через ту же логику обмена данными: разбор есть в материале про интеграцию ИИ с 1С.

Сценарий 7. Разведка ниши: что вытащить из выдачи конкурентов?

Порядок работы простой. Вы собираете верхнюю выдачу по своему запросу: названия, описания, первые слайды, отзывы. Отдаёте пачкой. Спрашиваете:

• какие смыслы повторяются у всех и стали обязательными;
• какого смысла нет ни у кого и его можно занять;
• на что жалуются в отзывах у конкурентов и чего это стоит вам исправить;
• какими словами они называют товар и совпадают ли эти слова с вашими.

Последний вопрос практичнее, чем кажется. Расхождение между тем, как товар называете вы, и тем, как его называет рынок, - частая причина, по которой карточка не собирает показы.

Чего ИИ для маркетплейсов не сделает

Она не выберет товар и не назначит цену. Модель не знает вашей закупки, вашей отсрочки, вашей логистики и ваших договорённостей с поставщиком. Ответ на вопрос «что продавать» она даст, и он будет пересказом чужих подборок.

Она не отвечает за достоверность карточки. Ответственность за то, что написано в описании и характеристиках, остаётся на продавце всегда. Сгенерированный текст - это черновик.

Ей нельзя отдавать персональные данные покупателей. Имена, телефоны, адреса из отзывов и чатов в публичный чат-сервис не отправляются. Для работы хватает обезличенного текста. Что именно нельзя отправлять и почему - подробный разбор в материале про данные в публичной нейросети.

Она не решает конфликт. Разговор с раздражённым покупателем, спор о браке, требование денег - это человек. Автоматический вежливый ответ на такое читается как отписка и делает хуже.

Как запустить первый сценарий за вечер?

Не пытайтесь закрыть все семь сразу. ИИ для маркетплейсов заводится с одного сценария: десять позиций, замер до и после, честный тест на один вечер.

1. Выберите один сценарий

   Тот, который сегодня съедает больше всего вашего времени.

2. Выгрузите данные из кабинета

   Обычная выгрузка, без всякого программирования.

3. Соберите шаблон запроса

   С запретом выдумывать и требованием показывать формулы.

4. Прогоните десять позиций и проверьте руками

   Считайте, сколько правок пришлось внести.

5. Решите, ставить ли на поток

   Меньше двух правок из десяти - подключайте API площадки.

Шаг 1. Выберите один сценарий

Возьмите тот, на который у вас уходит больше всего времени в неделю. Не самый интересный, а самый тяжёлый. Обычно это либо карточки при расширении ассортимента, либо отзывы при стабильном обороте.

Запишите на бумаге, сколько часов в неделю он съедает сейчас. Без этой цифры вы через месяц не сможете сказать, помогло ли.

Шаг 2. Выгрузите данные из кабинета

Никакого программирования на этом шаге нет. В кабинете продавца есть выгрузки: характеристики товаров, отзывы, отчёты о продажах. Скачайте ту, что нужна вашему сценарию.

Сразу удалите из выгрузки всё, что относится к покупателям: имена, телефоны, адреса, номера заказов. Для работы нейросети они не нужны, риск от их отправки реальный.

Шаг 3. Соберите шаблон запроса

Возьмите заготовку из сценария выше и допишите под себя: свою категорию, свои лимиты по длине, свой тон, свои запреты. Сохраните её в отдельный файл: это ваш рабочий инструмент на месяцы вперёд.

Обязательные части шаблона: запрет добавлять данные, которых вы не давали; требование сказать «не хватает данных» вместо выдумки; требование показать расчёт, если в задаче есть цифры.

Шаг 4. Прогоните десять позиций и проверьте руками

Десять - минимальная выборка, на которой видно качество. Прогоните и вычитайте каждую строку.

Считайте правки: сколько раз пришлось вмешаться и какого рода. Однотипные правки лечатся одной строкой в шаблоне запроса, менять модель для этого не нужно.

Шаг 5. Решите, ставить ли на поток

Если после доводки шаблона правок остаётся меньше двух из десяти - сценарий рабочий, пора ставить его на поток. Тогда включается WB API или Ozon Seller API: данные приезжают сами, обработка идёт пачкой, результат возвращается в кабинет.

Если правок больше половины - на поток ставить рано. Значит, либо задача сформулирована мутно, либо в ней слишком много вашего личного знания, которое вы модели не передали.

Пять ошибок, из-за которых ИИ на маркетплейсе не даёт результата

Первая. Одноразовые запросы вместо шаблона. Каждый новый чат заново объясняет модели одно и то же, качество скачет, повторить результат нельзя. Шаблон в файле решает это за один вечер.

Вторая. Публикация без вычитки. Экономия времени на проверке возвращается возвратами и негативными отзывами. Черновик от нейросети - это черновик.

Третья. Попытка закрыть всё сразу. Семь сценариев одновременно - это семь недоделанных сценариев. Один доведённый до потока приносит больше, чем шесть начатых.

Четвёртая. Отправка чувствительных данных. Персональные данные покупателей, закупочные цены и доступы в публичный сервис не отправляются. Это правило без исключений.

Пятая. Ожидание, что ИИ для маркетплейсов подумает за вас. Модель не знает вашей маржи, вашего склада и вашего поставщика. Она обрабатывает то, что вы дали, и ровно так, как вы попросили.

Если после разбора вы понимаете, что задач больше, чем один сценарий, и хочется понять, за что браться в вашем случае, - пройдите короткий квиз на главной. На выходе получите разбор своей ситуации и понятный список того, что автоматизируется первым, а что трогать рано.

Чек-лист

Пройдите по пунктам перед тем, как считать сценарий ИИ для маркетплейсов запущенным.

• Выбран один сценарий, и записано, сколько часов в неделю он съедает сейчас.
• Из выгрузки удалены персональные данные покупателей: имена, телефоны, адреса, номера заказов.
• Шаблон запроса сохранён в файл и содержит запрет выдумывать данные.
• В шаблоне есть требование показывать расчёт, если в задаче участвуют числа.
• Десять позиций прогнаны и вычитаны руками, число правок посчитано.
• Проверены все числовые значения в готовых карточках: размер, вес, состав, комплектация.
• Принято решение по потоку: либо подключение по API площадки, либо доработка шаблона.