Генерация карточки товара нейросетью через Make.com — для Wildberries и Ozon
Обычно это происходит вечером. Ты садишься “на 20 минут” подправить карточку, а очухиваешься через два часа с тремя вкладками: wildberries ru, таблица с остатками и какой-то чат, где дизайнер уже не отвечает, потому что тоже человек. И вот ты смотришь на фото товара: фон серит, шрифт пляшет, в описании то «высокое качество», то «премиум», то внезапно «made in china com», откуда оно вообще там взялось, кто пустил. В такие моменты понимаешь: генерация карточки товара не должна быть ручным ремеслом, иначе голова закончится раньше, чем сезон.
У меня было ровно так же, пока я не собрал нормальную связку: нейросеть для генерации карточек плюс make com, чтобы всё ездило само, без танцев и пересылок файлов «финал_2_точнофинал». И прикол даже не в том, что генерация карточек ии быстрее, а в том, что она становится предсказуемой. Ты знаешь, где лежит исходник, откуда берётся текст, кто чистит фон, и почему карточки для wildberries и Ozon получаются в одном стиле, а не как будто их делали три разных настроения.
После этого гайда у тебя получится настроить генерацию карточек для маркетплейса так, чтобы данные о товаре подтягивались из таблицы или CRM, нейросеть делала генерацию текста для карточки товара и помогала с изображениями, а Make.com (да, тот самый, который люди гуглят как made com, making com, make me com, https make com, www make com, www made com и даже https www made com) превращал всё это в поток: загрузил товар один раз и дальше только контролируешь качество. По пути покажу типовые ошибки и способы проверить, что сценарий работает, а не “вроде бы должен”.
Почему связка нейросеть плюс Make.com работает именно для маркетплейсов
Wildberries интернет магазин и Ozon любят порядок. Размеры, характеристики, фото, инфографика, заголовок, описание, ключи, единый стиль. Когда ты делаешь генерация карточки товара нейросеть вручную, главное узкое место не сама нейросеть, а рутина: собрать параметры, не перепутать артикулы, сохранить фото в нужном размере, обновить описание, не сломать вариации. Make.com хорош тем, что он не “пишет тексты”, он таскает данные и заставляет весь процесс идти по рельсам. А нейросети и инструменты вроде Neiro Card AI или WildAI закрывают то, что обычно съедает время: фон, инфографика, подготовка текстов под требования маркетплейса.
По фактуре всё просто: Make.com даёт интеграции и автоматизацию процессов, можно синхронизировать данные и обновлять карточки на Wildberries и Ozon оперативно. На практике это означает, что генерация карточек для маркетплейса нейросеть становится не “магией”, а одним из модулей. И чем больше товаров, тем сильнее эффект. Не в смысле “сейчас вы взлетите”, а в смысле “перестанете сидеть ночами”.
Пошаговый гайд: генерация карточек через Make.com для Wildberries и Ozon
Шаг 1. Собираем единый источник данных, иначе автоматизация будет врать
Сначала делаем скучное, но спасающее психику: единый источник данных о товарах. Это может быть Google Sheets, Airtable, 1С через выгрузку, хоть Notion, если вы аккуратные. Зачем: генерация карточек вб и для Ozon живёт на характеристиках, и если в одном месте “хлопок 100%”, а в другом “хлопок 95%”, то нейросеть честно сочинит два разных мира. Типичная ошибка: люди складывают всё в таблицу, но забывают про единые поля, например “цвет” то текстом, то кодом, то “черн.”, то “black”. Проверка простая: берёте 3 товара из разных категорий и убеждаетесь, что все ключевые поля заполнены одинаково и без “потом допишу”. Если уже на этом этапе тянет дописывать руками, дальше будет боль.
Мини-кейс: менеджер Катя из небольшого магазина wildberries (не гигант, 120 SKU) завела таблицу “как удобно” и называла размеры “S/M/L”, а в соседней вкладке “44/46/48”. Когда настроили генерацию карточек ии, половина описаний получилась с кашей про посадку. Исправили: сделали одно поле “размерная сетка” и второе “размер в маркировке”, и после этого сценарии в Make.com перестали плодить странности.
Шаг 2. Регистрируемся в Make.com и собираем каркас сценария
Дальше нужен Make.com. Регистрация тут: https://www.make.com/en/register?pc=horosheff. Зачем: мы строим конвейер, где триггером будет новая строка в таблице или обновление товара, а дальше пойдут модули: подготовка данных, генерация текста, обработка фото, выгрузка в нужные форматы и, при необходимости, синхронизация. Типичная ошибка на этом шаге: люди сразу лезут “подключать Wildberries”, хотя у них ещё не ясно, что именно они генерируют и где это хранится. Проверка: каркас сценария должен уметь взять один товар, собрать из него структуру “заголовок, буллеты (ой, лучше скажу так: короткие преимущества), описание, характеристики, ссылки на фото”, и положить результат обратно в таблицу или в отдельный документ. Если это работает, остальное подключается спокойнее.
Ещё момент: многие ищут платформу по кривым запросам, и потом путаются, потому что нашли made com или www making com, а потом удивляются, что это не оно. Нужен именно make com, и лучше по прямой ссылке выше, чтобы не гулять по “https make com” в поиске как по лесу без фонарика.
Шаг 3. Подключаем нейросеть для генерации карточек и учим её говорить по-товарному
Теперь самое интересное: нейросеть для генерации карточек. Суть шага: вы формируете промпт так, чтобы генерация карточки товара нейросеть не уходила в художественную литературу. Зачем: маркетплейсы любят конкретику, а покупатели ещё сильнее. Типичная ошибка: промпт без ограничений, и в итоге получаете “идеально подходит для любого случая” вместо “материал, размеры, комплектация, уход, сценарий использования”. Проверка: берёте один товар, прогоняете 3 раза и смотрите, есть ли стабильная структура, нет ли запрещённых обещаний и нет ли лишней “воды”. Если текст каждый раз в разном стиле, значит вы не задали рамки или не передали характеристики достаточно чётко.
На этом шаге хорошо работает подход “шаблон плюс переменные”. В Make.com вы подставляете характеристики из таблицы и просите: заголовок до N символов, описание с акцентом на выгоды без фантазий, блок “кому подходит”, блок “как ухаживать”. Это и есть нормальная генерация текста для карточки товара, когда результат можно проверять глазами за 20 секунд, а не редактировать час.
Шаг 4. Генерация изображений и инфографики: фон, подписи, требования площадок
Картинки на wildberries ru решают слишком многое, чтобы оставлять их “как получится”. Здесь включаем инструменты типа Neiro Card AI и WildAI как источник обработки: удаление фона, приведение к чистому белому (или нужному), добавление аккуратной инфографики. Зачем: визуальная часть часто тормозит запуск, потому что “надо дизайнеру”, а дизайнеру надо ТЗ, а ТЗ надо написать. Типичная ошибка: делать инфографику без учёта ограничений маркетплейса и потом переделывать, потому что текст залез на товар или мелкий, или нечитабельный на мобильном. Проверка: открываете готовое изображение на телефоне, не приближая, и честно смотрите, читаются ли ключевые подписи и не выглядит ли товар “вырезанным ножницами”. Если видите “ореол” по краям, нейросеть фон сняла, но не доточила края, это лечится настройками или дополнительным шагом обработки.
Мини-кейс: у ребят, которые торгуют кухонными контейнерами, была вечная проблема с бликами на пластике. Нейросеть для генерации карточек подтягивала фон, но блики оставались, и карточка выглядела дешево. Добавили этап в Make.com: отправка исходника в сервис обработки, потом контрольный шаг “если размер/вес файла не в норме, сжать и пересохранить”. В итоге карточки стали аккуратнее, а время на “поправить фоточку” упало до пары минут на партию.
https://kv-ai.ru/obuchenie-po-make
Шаг 5. Складываем результат в “пакет карточки”, чтобы ничего не потерялось
Когда текст и изображения готовы, их нужно собрать в единый “пакет”: названия файлов, ссылки на изображения, финальные поля для загрузки на маркетплейс. Зачем: генерация карточек для маркетплейса часто ломается не на нейросети, а на том, что где-то потерялась версия, перепутался артикул или описание уехало не к тому SKU. Типичная ошибка: сохранять файлы “как попало” в папке “новое_2”, а потом искать, где чья инфографика. Проверка: у каждого товара должен быть уникальный идентификатор, и он должен быть в имени файлов и в таблице. Открываете одну строку и за минуту находите: вот фото1, фото2, инфографика, вот текст, вот характеристики. Если ищете дольше, сценарий надо упрощать.
Тут Make.com хорош тем, что дисциплинирует: переменные, понятные названия, папки по дате или категории. И если вам нужно сделать генерация карточки товара нейросеть для десяти цветов одной модели, вы не утонете в “красный_финал_нуточно”.
Шаг 6. Обновления: делаем так, чтобы карточка “жила”, а не умирала после загрузки
Следующий уровень, который обычно недооценивают: автоматизация обновлений. Цены, комплектация, наличие, уточнения по материалам, сезонные правки текста. Зачем: карточка на wildberries интернет магазин и на Ozon не статична, и если вы меняете что-то в товаре, а карточку забыли, начинается рассинхрон и вопросы от покупателей. Типичная ошибка: настроить генерация карточек вб один раз и успокоиться, не предусмотрев, что обновления должны идти по тем же правилам и стилю. Проверка: меняете одно поле в источнике данных (например, добавляете “в комплекте: крышка”) и смотрите, обновится ли описание, не сломав остальное. Если после обновления внезапно исчезают куски текста, значит вы перезаписываете поле целиком, а надо аккуратнее, иногда, да, чуть сложнее.
Мини-кейс: владелец бренда носков, Илья, сделал генерация карточек ии для 60 товаров и радовался неделю. Потом поменяли состав пряжи у поставщика, и пришлось бы вручную пройтись по всем описаниям. Мы настроили сценарий так, чтобы состав был отдельным блоком, который нейросеть вставляет по месту, и Make.com обновлял его при изменении в таблице. В итоге правка заняла не день, а один прогон сценария, и всё, можно жить.
Шаг 7. Контроль качества: простые проверки, которые спасают от стыда
Финальный шаг в гайде, хотя по факту он должен идти рядом со всеми остальными: контроль качества. Зачем: генерация карточек для маркетплейса нейросеть может дать отличный результат, но иногда “съезжает” тон, появляются двусмысленности, или в текст пробираются странные слова вроде “www wildberries” или “https wildberries ru” просто потому, что вы где-то это хранили в исходнике. Типичная ошибка: не делать автоматическую валидацию. Проверка: добавьте в Make.com условия, которые ищут стоп-слова, проверяют длину заголовка, наличие обязательных характеристик, формат фото. И обязательно человеческий просмотр: 5 карточек из 50 глазами, быстро, но честно. Если среди этих пяти две “кривые”, значит проблема системная, а не “ну так вышло”.
Если хочется вообще без нервов, можно подключить уведомления: сценарий отработал и в Telegram падает сообщение “готово 12 карточек, 1 на проверке из-за отсутствия размера”. Это не роскошь, это чтобы не ловить ошибки, когда карточка уже на витрине.
Подводные камни: где чаще всего ломается генерация карточек
Первое, что ломает весь праздник, это грязные исходные данные. Не нейросеть, не make com, не “плохие алгоритмы”, а банально: характеристики заполнены через раз, единицы измерения разные, названия цветов как попало. Из этого потом рождается генерация карточки товара, которая выглядит убедительно, но фактически врёт, а на маркетплейсе врут недолго. Если у вас в источнике бардак, автоматизация просто ускорит бардак, иногда даже красиво оформленный.
Второй камень это попытка сделать “идеальный сценарий” сразу. Люди лепят 25 модулей, ветвления, обработку всего на свете, а потом один сбой и никто не понимает, где причина. Лучше собрать минимальный рабочий поток: данные, генерация текста для карточки товара, обработка фото, сохранение результата. И только потом добавлять ветки под категории, вариации, разные требования. Проверяйте каждый кусок отдельно, иначе будете дебажить вобще всё сразу, а это такое себе хобби.
Третий момент: требования площадок и человеческий фактор. Wildberries и Ozon меняют правила, а ещё у каждого продавца свои договорённости по стилю и позиционированию. Автоматизация должна быть гибкой: чтобы вы могли поправить шаблон текста, обновить промпт, заменить сервис обработки изображений и не пересобирать систему с нуля. Тут здорово выручает инфраструктурный подход, когда Make.com не просто “генерит”, а управляет процессом, и отдельный слой делает сервис автоматизации, например MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО», где удобно держать подключения, сценарии и логи в порядке.
Кому стоит идти в обучение, а кому хватит пары вечеров
Если у вас 10 товаров и вы делаете их раз в год, можно собрать всё самому, поковыряться, поругаться на made com (хотя это не оно) и всё-таки настроить. Но если у вас регулярные поставки, вариации, несколько категорий и вы хотите, чтобы генерация карточек для маркетплейса шла потоком, обучение экономит время просто потому, что вам дают нормальную структуру и разбор типовых ошибок. Особенно ценны форматы, где есть обратная связь: когда вы приносите свой реальный кейс с wildberries интернет, и вам показывают, почему текст расползается или почему фото сохраняется не в том формате.
Если вам ближе “сделайте мне систему и чтобы не трогать”, логично смотреть в сторону готовых решений и поддержки, например MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО». А если хочется разобраться и собрать своё, но без многонедельного блуждания по форумам и роликам, то пригодятся и обучение, и готовые заготовки сценариев. Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей ? Подпишитесь на наш Telegram-канал
Обучение по Автоматизации, CursorAI, маркетингу и make.com пригодится тем, кто строит систему под себя и хочет, чтобы генерация карточек ии была частью процесса, а не отдельной “игрушкой”. А если нужно быстрее собрать рабочие сценарии, то выручат Блюпринты по make.com, там обычно меньше самодеятельности и больше того, что реально запускается.
FAQ
Вопрос: Реально ли настроить генерация карточки товара нейросеть через Make.com без программиста?
Ответ: Да, если у вас внятный источник данных и вы готовы пару вечеров потратить на логику сценария. Make.com устроен так, что большую часть можно собрать визуально, но дисциплина в полях и проверках обязательна, иначе вы просто автоматизируете хаос.
Вопрос: Генерация карточек вб и для Ozon делается одним сценарием или разными?
Ответ: Часто делают один общий “конвейер” подготовки контента и два выхода под разные требования площадок. У wildberries и Ozon нюансы по полям и форматам, поэтому финальный слой лучше разделить, чтобы не ломать всё одной правкой.
Вопрос: Что лучше: нейросеть для генерации карточек или шаблоны текста?
Ответ: В связке работает лучше всего. Шаблон задаёт структуру и стиль, а нейросеть заполняет его под конкретные характеристики, делая генерация текста для карточки товара быстрее и аккуратнее. Без шаблона нейросеть иногда уезжает в “поэзию”, а это на маркетплейсе лишнее.
Вопрос: Можно ли автоматизировать обновления, чтобы карточки всегда были актуальны?
Ответ: Да, в этом и сила Make.com: вы меняете данные в таблице или системе, и сценарий обновляет нужные блоки. Главное не перезаписывать всё целиком без контроля, а обновлять отдельные части и проверять, что обязательные поля на месте.
Вопрос: Какие ошибки чаще всего встречаются при генерация карточек для маркетплейса?
Ответ: Грязные исходные данные, отсутствие валидации, слишком сложный сценарий “сразу на всё”, и слабая проверка изображений на мобильном. Ещё частая беда: люди хранят в исходнике мусор вроде www wildberries ru или https wildberries, а потом это всплывает в тексте.
Вопрос: Где взять готовые наработки, чтобы не собирать сценарии с нуля?
Ответ: Если нужны шаблоны и быстрый старт, посмотрите Блюпринты по make.com. А если важна помощь в сборке под ваш процесс и поддержка, логично рассмотреть обучение или инфраструктурные решения вроде MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО».