5 сигналов ИИ-анализа внимания Wildberries, которые прокачают карточку товара
Представьте, что можно заглянуть в голову покупателя ещё до того, как он открыл вашу карточку, и увидеть, куда упадёт его взгляд первым делом. Звучит как фантастика, но именно это теперь умеет делать новый инструмент Wildberries. Для новичка это отличный повод разобраться, как алгоритмы оценивают визуал — и что с этим знанием делать дальше.
Что за инструмент и зачем он селлеру
«Анализ внимания» —. В основе —.
Важный момент для новичка: сервис. То есть это не A/B-тест на живых людях, а быстрая предварительная оценка, которая помогает отсеять слабые варианты до того, как вы потратите бюджет на реальные показы.
5 сигналов, которые стоит научиться читать
Отчёт строится из нескольких слоёв данных, и каждый из них — это отдельный сигнал для доработки карточки:
- Тепловая карта. — если товар оказался в «холодной» зоне, а фон или декор в «горячей», кадр придётся пересобрать.
- Заметность элементов в процентах. Отдельно оценивается,. Если текст перетягивает внимание сильнее товара — заголовок слишком крупный или неудачно расположен.
- Траектория взгляда.. Если первым делом взгляд цепляется не за УТП, а за случайную деталь, порядок акцентов на слайде нужно менять.
- Скорость проверки гипотез. — это значит, что можно быстро прогнать десятки вариантов главного фото, а не гадать на глаз.
- Сравнение вариантов перед реальным тестом. Результаты стоит использовать так, как рекомендует сама площадка:.
Где искать инструмент и что учесть на старте
«Анализ внимания» —. Пока это не массовый релиз:. Если доступа пока нет — это лишь вопрос времени, ведь: незадолго до «Анализа внимания» площадка запускала ИИ-сортировку отзывов и тестировала виртуальную примерку украшений.
Даже без доступа к встроенному сервису принцип «сначала диагностика, потом переделка» работает всегда. Généric-инструменты для карточек уже умеют закрывать похожую задачу:. Логика та же: сгенерировали вариант, оценили заметность элементов, поправили композицию, повторили.
Как ускорить доработку карточки с помощью ИИ-чата и генераторов
Когда тепловая карта показала, что товар теряется на фоне, не обязательно звать дизайнера с нуля. Опишите проблему языковой модели — например, попросите GPT или Claude предложить 3–5 вариантов композиции с указанием, где расположить товар, текст и стрелки-акценты, чтобы взгляд шёл по нужной траектории. Дальше готовые варианты фона и инфографики можно быстро визуализировать через генератор изображений, а финальные подписи и заголовки — доработать в чате с ИИ, чтобы текст не конкурировал с товаром за внимание, а дополнял его.
Такой цикл — диагностика встроенным сервисом маркетплейса, генерация вариантов через нейросеть, повторная проверка — превращает доработку карточки из долгой рутины в понятный алгоритм из нескольких шагов, который можно повторять для каждого товара в ассортименте.
Вместо вывода
Инструменты вроде «Анализа внимания» показывают, куда движется рынок: маркетплейсы всё активнее встраивают ИИ-диагностику прямо в кабинет продавца, а инструменты генерации контента становятся естественным продолжением этой диагностики. Чтобы быстро проверять гипотезы по текстам, изображениям и инфографике, попробуйте чат с GPT, Claude и Gemini, а также генераторы изображений в GEMERA AI — это удобный способ прогнать несколько вариантов карточки прежде, чем запускать их на реальных покупателях.