Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Как правильно использовать ИИ на маркетплейсах для увеличения прибыли

Нейросети помогают селлерам быстрее оформлять карточки товаров, создавать контент и даже отвечать на отзывы. Однако есть задачи, которые пока что нельзя полностью переложить на ИИ. Что можно автоматизировать уже в ближайшее время, рассказала Ольга Богданова, эксперт по маркетплейсам. Если обобщить весь опыт работы с нейросетями на маркетплейсах, его можно разложить на условную карту из 3 зон: Это сценарии, которые уже можно использовать в ежедневной работе: 1. Черновая генерация текстов для карточек товаров. Чем больше корректных исходных данных вы передадите нейросети, тем качественнее она сформирует описание. Но даже в этом случае всегда возможны ошибки, поэтому финальный просмотр и проверка вручную обязательны. 2. Генерация вариантов названий карточек. ИИ может предлагать варианты названий, в том числе с учетом списка ключевых запросов, что значительно сокращает время работы. При этом важно помнить, что нейросети не знают реальных приоритетов алгоритмов конкретного маркетплейса, поэ
Оглавление

Нейросети помогают селлерам быстрее оформлять карточки товаров, создавать контент и даже отвечать на отзывы.

Источник: Freepik.com
Источник: Freepik.com

Однако есть задачи, которые пока что нельзя полностью переложить на ИИ.

Что можно автоматизировать уже в ближайшее время, рассказала Ольга Богданова, эксперт по маркетплейсам.

Какую работу на маркетплейсах можно доверить ИИ, а какую — делать вручную

Если обобщить весь опыт работы с нейросетями на маркетплейсах, его можно разложить на условную карту из 3 зон:

  1. Зеленая — то, что можно автоматизировать уже сейчас.
  2. Желтая — где результаты ИИ нужно контролировать.
  3. Красная — где риски ошибок слишком высоки и туда либо нужно заходить очень осторожно, либо не трогать вовсе.

Зеленая зона автоматизации на маркетплейсах

Это сценарии, которые уже можно использовать в ежедневной работе:

1. Черновая генерация текстов для карточек товаров. Чем больше корректных исходных данных вы передадите нейросети, тем качественнее она сформирует описание. Но даже в этом случае всегда возможны ошибки, поэтому финальный просмотр и проверка вручную обязательны.

2. Генерация вариантов названий карточек. ИИ может предлагать варианты названий, в том числе с учетом списка ключевых запросов, что значительно сокращает время работы. При этом важно помнить, что нейросети не знают реальных приоритетов алгоритмов конкретного маркетплейса, поэтому название всегда нужно корректировать вручную с учетом требований и логики площадок.

3. Черновые ответы на отзывы и вопросы. ИИ хорошо работает как помощник менеджера, например, в формате FAQ или подсказывать, как отвечать на типовые вопросы и комментарии.

Такой метод хорошо подходит для нейтральных и позитивных отзывов. В конфликтных ситуациях шаблонные ответы использовать нельзя, все подобные отзывы необходимо отрабатывать вручную

4. Подготовка инфографики и визуального контента. Генерация визуалов и инфографики с помощью ИИ уже сформировалась в отдельную нишу внутри рынка продаж на маркетплейсах. Есть агентства, которые специализируются именно на визуальном контенте для маркетплейсов с применением нейросетей.

Здесь мы рекомендуем либо обращаться к профессионалам, либо тестировать инструменты самостоятельно, если есть время и опыт. Новичку сделать качественный визуал сложно, потому что в основе все равно лежит креативная концепция контентной воронки, которая формируется на базе анализа покупательского опыта.

Как выделиться на маркетплейсах и получать больше заказов, читайте в статье:

Стратегия креативного продвижения товаров на маркетплейсах: как увеличить эффективность продаж

Напоминаем, что финальный результат всегда должен быть утвержден человеком.

Желтая зона под контролем человека

Сюда относятся сценарии, где ИИ для маркетплейсов работает исключительно как помощник и только под контролем человека.

Здесь нейросеть может сильно ускорять процессы, но полностью доверять ей нельзя.

Что входит в желтую зону:

1. Анализ отзывов и вопросов покупателей. ИИ можно использовать для того, чтобы сформировать стратегию товара, логику контентной воронки и понять, почему люди покупают или нет.

AI поможет найти паттерны и сформулировать гипотезы, но при этом может «додумать» причины, поэтому все выводы обязательно нужно проверять цифрами и реальными метриками.

Из чек-листа вы узнаете, как улучшить репутацию магазина за счет работы с отзывами и вопросами на маркетплейсах.

2. Репрайсинг и динамическое ценообразование. Здесь нельзя доверять неизвестным сервисам. Важно изучать логику стратегий, быть на связи с техподдержкой и четко задавать сценарии изменения цен.

Почему эту работу нельзя полностью делегировать AI? Все потому, что тут высокий риск «обрубить» маржу: нужно грамотно задавать сценарии ценообразования, чтобы цена не была либо слишком занижена, либо необоснованно завышена.

3. Генерация SEO-текста для карточки товара — сильная сторона искусственного интеллекта. Он хорошо помогает с черновиками и структурой, но итоговый текст обязательно нужно вычитывать, а принимать решение о размещении уже человеку, поскольку существует риск переспама.

Как правильно составлять SEO-оптимизированное описание, читайте в материале:

SEO-продвижение карточки товара: как вывести товар в ТОП поисковой выдачи на маркетплейсах

4. Контент для внешнего трафика. Посты, статьи, визуальный контент и другие материалы для внешнего маркетинга можно быстро производить и масштабировать с помощью нейросетей. Но без редактора или дизайнера контент перестанет быть качественным, человечным и ориентированным на ЦА. Нейросети для внешнего маркетинга здесь инструмент ускорения, а не замена экспертизы.

Красная зона с высокими рисками

Третья зона — это сценарии, где к сгенерированному ИИ-контенту для маркетплейсов нужно относиться с максимальной осторожностью, а в отдельных случаях — не использовать вовсе.

К ней относятся:

1. Полностью автоматические ответы, особенно на негатив, могут повлечь за собой высокие репутационные риски: привести к жалобам, нерешенным конфликтам и потере лояльности покупателей.

2. Автоматическая генерация обещаний и выгод. Контент должен опираться на фактические свойства продукта и на то, что он действительно может дать покупателю. Все что создается с помощью ИИ в этой зоне требует обязательной проверки.

3. Полная автоматизация ценообразования без финансового контроля. Автоматическое ценообразование на маркетплейсах без жесткого финансового контроля может привести к реальным потерям — отрицательной маржинальности или падению продаж из-за необоснованного повышения цен.

Помните, что искусственный интеллект — усилитель компетенций, а не замена экспертизы. Воспринимайте его как помощника, но не как заместителя команды

Эффективная работа с ИИ на маркетплейсах возможна только тогда, когда им управляет грамотный специалист. Эксперт должен понимать экономику, знать правила площадок, проверять выводы цифрами и использовать искусственный интеллект на маркетплейсах для скорости и масштабирования, а не ждать от него чудесных результатов.

Больше статей про бизнес на маркетплейсах публикуем в Telegram-канале, сообществе Вконтакте и блоге Комплето.

P.S. Читайте также:

Почему в 2025-26 году не стоит выходить на маркетплейсы

Штрафы Wildberries для продавцов: причины, способы оспаривания и рекомендации по предотвращению

Как бренду на маркетплейсах выстроить систему, которая стабильно приносит продажи