Wildberries научила ИИ сравнивать товары по отзывам и сценариям использования

Представьте: покупатель выбирает между тремя моделями наушников, открывает сравнение — и вместо простой таблицы характеристик получает от ИИ понятный вывод, какая модель подойдёт для шумного офиса, а какая для тренировок. Звучит как мелочь, но для селлера это означает новую реальность: карточку теперь оценивает не только человек, но и алгоритм, который читает отзывы, вопросы покупателям и реальный опыт использования товара. Разбираемся, что именно изменилось и как под это подстроиться.

Что нового в «Умном сравнении» Wildberries

Wildberries обновил сервис «Умное сравнение» — теперь он доступен всем пользователям сайта и приложения, а список категорий заметно расширился. Сначала сервис тестировали с июня 2026 года, тогда он работал только с электроникой, бытовой техникой, инструментами и товарами для дома. После обновления к ним добавились одежда, обувь, косметика, мебель и зоотовары.

Что делает инструмент на практике: основные характеристики собраны в таблице, которая синхронно прокручивается вместе с карточками товаров, а в результатах появился раздел «Важное из отзывов», который сводит мнения покупателей и помогает не листать длинные ветки комментариев.

Самое интересное — источник данных для ИИ. Для ответов сервис использует дообученную языковую модель BerryLM, которая учитывает не только характеристики из карточек, но и вопросы покупателей продавцам, ответы на них и примеры использования товаров. То есть сравнение строится с учётом реальных сценариев — а не только сухих цифр из спецификации.

Почему это меняет правила игры для карточки

До сих пор карточка конкурировала в основном фото и ценой. Теперь ИИ вытаскивает наружу то, что раньше было спрятано в глубине отзывов и переписки с покупателями. Если у товара в разделе «вопросы продавцу» скопились однотипные уточнения про размер, материал или совместимость — модель это заметит и использует при формировании сравнения.

Практический вывод простой: карточка теперь должна закрывать вопросы до того, как их задали. Если покупатели постоянно спрашивают, подойдёт ли чехол под конкретную модель телефона, или маркируют в отзывах, что вещь маломерит — эта информация должна появиться в описании и инфографике, а не висеть мёртвым грузом в переписке.

Разработчики модели прямо говорят, что она встроена не только в сравнение для покупателей, но и в инструменты для селлеров: BerryLM применяется в продуктах, которые помогают готовить ответы на отзывы и вопросы покупателей. Это значит, что маркетплейс сам подталкивает продавцов работать с обратной связью системно, а не эпизодически.

Как использовать ИИ, чтобы карточка выигрывала в сравнении

Хорошая новость: то же самое, что делает ИИ Wildberries, можно проделать заранее — с помощью моделей, доступных в GEMERA AI, и получить фору до того, как алгоритм сам это заметит. Вот рабочая последовательность:

• Соберите отзывы и вопросы по своему товару и по товарам конкурентов — выгрузите текст в чат с GPT или Claude и попросите выделить повторяющиеся темы: жалобы, похвалы, частые уточнения.
• Найдите «слепые зоны» описания — если 20% отзывов упоминают шум работы прибора, а в карточке об этом ни слова, это первое, что нужно закрыть текстом или инфографикой.
• Перепишите инфографику под сценарии использования, а не только характеристики. Не просто «мощность 1200 Вт», а «для быстрой готовки на большую семью» — именно такие формулировки ИИ считывает как сигнал под конкретную задачу покупателя.
• Добавьте в описание ответы на частые вопросы заранее, а не дожидайтесь, что покупатель напишет в чат.
• Проверьте карточки конкурентов через призму сравнения: если у соперника лучше закрыты типовые сценарии (для дачи, для путешествий, для детей), это и есть точка, где вас обгонят в выдаче ИИ-сравнения.

Кейс из практики: продавец бытовой техники прогнал через нейросеть двести отзывов о своей модели чайника и обнаружил, что треть покупателей отдельно хвалит быстрый нагрев для офиса, а другая треть — тихую работу ночью. В карточке об этом не было ни слова — только стандартные литры и ватты. После того как эти два сценария добавили в инфографику и текст, карточка стала «отвечать» именно на те запросы, которые чаще всего решают покупатели при выборе между похожими моделями.

Что делать уже сейчас

Ждать, пока конкуренты первыми подстроятся под новую логику ИИ-сравнения, — плохая стратегия. Разумнее взять за привычку раз в пару недель прогонять свежие отзывы и вопросы через нейросеть, обновлять описания под реальные сценарии использования и следить, чтобы карточка отвечала не на воображаемые, а на настоящие вопросы покупателей.

Если хотите быстро проанализировать отзывы, собрать сильные формулировки для описаний и инфографики или сгенерировать изображения для карточек — загляните в GEMERA AI. Там в одном окне доступны GPT, Claude и Gemini для текстов и анализа, а также инструменты для генерации изображений — можно попробовать прямо сегодня и посмотреть, как это работает на ваших товарах.