Почему нейросети не спасут ваши карточки товаров на маркетплейсах
Маркетплейсы Wildberries и Ozon активно интегрируют нейросети для автоматизации работы селлеров. Обещания звучат привлекательно: молниеносное создание карточек товаров, улучшение изображений и генерация описаний. Однако, не всё так гладко, как кажется на первый взгляд.
Автоматизация карточек: что реально работает?
Wildberries и Ozon уже внедрили базовые ИИ-инструменты в свои кабинеты. Они помогают с фоном и качеством изображений, а также предлагают генерацию текстов. Начнем с фото: например, у Wildberries есть инструмент "Фон", который удаляет лишние детали вокруг товара, и "Улучшить качество", заостряющий резкость и устраняющий шум. Однако, как отмечают пользователи, эти функции подходят только для базовой обработки и не заменяют полноценную работу дизайнера.
Что касается текстов, нейросеть может создать SEO-описание с учётом ключевых слов, однако без точного брифа результат может оказаться далеко не идеальным. Остаётся риск, что описание будет слишком стандартным или, наоборот, переусложнённым.
Где ИИ сталкивается с ограничениями
Интересный момент — генерация инфографики. Как показывает опыт, нейросети часто ошибаются при работе с кириллицей, что является ахиллесовой пятой для маркетплейсов на русском языке. Например, [habr.com]( отмечает, что текст на изображениях зачастую выходит искажённым, что делает инфографику бесполезной.
Кроме того, если задача не ограничивается простой генерацией одного кадра, как, например, создание серии слайдов в едином стиле для всего ассортимента, то здесь нейросети теряют свою эффективность. Как отмечает [pixsora.ru]( это выходит за рамки базовых возможностей встроенных инструментов маркетплейсов.
Кейсы из жизни селлеров
Один из примеров — работа с инфографикой на Nano Banana Pro от Google, которая решает задачи адаптации товара к различным условиям. По информации [habr.com]( эта модель позволяет сохранить реальный вид товара, заменяя только окружение, что приводит к более качественным результатам. Однако для этого требуется приложить усилия по настройке и контроль качества, что увеличивает временные затраты.
Заключение: стоит ли доверять обещаниям?
ИИ подходит для быстрой обработки отдельных аспектов, но комплексные задачи всё ещё требуют человеческого участия. Специалисты рекомендуют использовать нейросети как вспомогательный инструмент, а не полагаться на них полностью. Если вы хотите быстро улучшить карточки товаров, попробуйте доступные модели в GEMERA AI и убедитесь сами, на что они способны.