Вы заходите на маркетплейс, вводите в поиск «спортивный костюм» — и получаете результат, подобранный «под вас». Вот только это «вы» — не совсем вы. Это вы из прошлого: клики, запросы, время просмотра. Всё, что видит система — не товар, а поведение.
А теперь вопрос: ваши товары попадают в этот алгоритм? Или ИИ обходит их стороной, даже не дав шанса?
Пока одни продавцы выкладывают лоты и настраивают рекламу по привычке, маркетплейсы переходят к новому уровню: они учатся думать. А точнее — учат этому нейросети, которые уже подсказывают, советуют и принимают решения вместо человека. И это не про далёкое будущее — это уже происходит.
Как маркетплейсы начали разговаривать с покупателем
Летом 2025 года Ozon объявил о разработке собственного ИИ-ассистента. Его цель — помочь пользователю быстро находить нужные товары и понимать покупателя на уровне «хочу что-то красивое и удобное». Не фильтры, не чекбоксы, а диалог.
Похожий путь выбрали Яндекс Маркет, Wildberries, Авито.
- У Яндекса — свой Маркет AI на базе YandexGPT 5 Pro
- У Wildberries — чат-бот в стадии тестирования
- У Авито — собственная модель A-Vibe, которая не просто отвечает, но и отслеживает нарушения на площадке
Что это значит для продавцов? Простыми словами: у карточек теперь появился цифровой консультант, который решает, какие товары предложить покупателю. И если ваш товар непонятен системе — его просто не предложат. Не потому что плохой. А потому что невидимый для ИИ.
🛠 Кстати, прежде чем вообще выкладывать товар на маркетплейс, я всегда проверяю его потенциал — сколько можно реально заработать, какая наценка, что по СПП и комиссиям. Это занимает буквально пару минут, и сразу понятно: стоит ли овчинка выделки.
👉 Вот так я быстро проверяю прибыль товара для Wildberries — по фактам, без лишней аналитики.
Как я за пару минут — проверяю ПРИБЫЛЬ товара для Wildberries?
Читайте в новой статье 💰 как не уйти в минус, при выборе товара.
И быстро узнать прибыль.
Почему это может быть опасно
Раньше вы могли рассчитывать на ручной подбор, на трафик по запросам, на везение с визуалом. Сегодня всё чаще — на алгоритм. А у алгоритма нет эмоций. Он работает по шаблону: структура описания, реакция аудитории, рейтинг продавца, возвраты, фото, даже скорость загрузки страницы — всё влияет.
ИИ не даёт второй шанс. Если карточка изначально зашла неудачно, система может «похоронить» её в выдаче — и вы даже не поймёте, почему.
В крупных сетях это уже стало нормой.
Например, в X5 Group (это «Пятёрочка» и «Перекрёсток») ИИ снижает количество ошибок при сборке заказов и сокращает расходы на логистику до 25%. У «Магнита» — прогнозируемая экономия 1 млрд рублей в год только за счёт ИИ-управления остатками.
Если такие игроки доверяют ИИ критически важные бизнес-процессы, будьте уверены — маркетплейсы тоже делают ставку именно на алгоритмы.
Что делает ИИ с карточкой товара
ИИ-ассистенты помогают не только покупателю.
Он уже:
- улучшает описания товаров (или отбрасывает некорректные),
- помогает менять фон на фото,
- автоматически подсказывает релевантные теги,
- управляет рекомендательной системой, ранжируя карточки в списке
ИИ не читает тексты «как человек». Он сканирует структуру, определяет ключевые характеристики, выстраивает гипотезы о товаре — и решает, кому его показать. Или не показать.
Но всё не так страшно: у ИИ есть и обратная сторона
Если вы поняли логику — это ваш новый сильнейший союзник.
По данным РБК, внедрение ИИ-ассистентов на маркетплейсах увеличивает оборот на 3–5% за счёт лучшего подбора товаров под пользователя. В супермаркетах — прирост выручки до 4 млрд рублей в год (данные «Магнита»).
Что из этого следует для селлера?
ИИ:
- снижает влияние хаоса. Чем структурированнее ваш подход, тем выше шанс, что вас покажут.
- убирает шум. Случайные товары, «на авось» выложенные — тонут.
- поощряет системность: регулярные обновления карточек, точные описания, чёткие категории, честные фото.
Как встроиться в логику ИИ: чеклист для селлера
💡 Вот с чего начать, чтобы ИИ заметил и «понял» ваш товар:
✅ Приведите карточки в порядок. Описание, заголовок, характеристики — без мусора, с чёткой логикой.
✅ Добавьте конкретики. Вместо «модный костюм» — «спортивный костюм из футера с капюшоном, утеплённый, на рост 165–175 см».
✅ Используйте нейросети осознанно. Для создания описаний, генерации фото, анализа конкурентов — но не вслепую.
✅ Следите за поведением аудитории. Чем выше вовлечение — тем выше вероятность, что алгоритм поднимет вас.
✅ Проверяйте карточки глазами алгоритма. А не только покупателя.
Что делают крупные игроки — и чему у них стоит учиться
⚙️ Amazon давно внедрил собственную ИИ-платформу, где чат-боты и логистические ИИ-помощники интегрированы в цепочку от склада до клиента.
⚙️ В Китае более 50% компаний в e-commerce уже применяют ИИ в управлении продажами. А китайские пользователи в 80% случаев выбирают товары через рекомендации ИИ.
⚙️ В Европе — 35% ритейлеров работают на базе нейросетей. Среди них: Carrefour, Metro, Rewe, Tesco, Auchan.
Эта логика рано или поздно доберётся до всех. Просто у кого-то она уже внедрена — и приносит прибыль. А у кого-то — пока что вызывает недоумение.
Это все не про страх, а про выбор
ИИ не заменит продавца. Он заменит неэффективного продавца. Или того, кто просто игнорирует происходящие изменения.
Пока кто-то думает, что нейросети — это игрушка, маркетплейсы уже строят бизнес вокруг них.
И дело даже не в «попасть в топ». А в том, что завтра ваш покупатель будет разговаривать с платформой, а не с карточкой. И если вы в этом разговоре не участвуете — вас просто нет.
📦 А ещё мы недавно выпустили статью о том, как фулфилмент может не усложнять, а действительно решать реальные проблемы продавца — без иллюзий и маркетинга.
👉 Почитайте здесь: «Фулфилмент без иллюзий»
Если вопросы остались — просто 👉 Напишите нам в Telegram. Поможем разобраться, подобрать формат, рассчитать.