Контекст кейса: система агентов сделана для компании «Х» (автохимия/детейлинг). На маркетплейсах — 200+ карточек, в плане запуск новой категории с ориентиром до 1000 товаров/наборов. Вручную это означало бы 6–12 месяцев работы (или расширение команды), поэтому понадобилась связка, которая ускоряет выпуск и не допускает “придуманных” характеристик.
В этом кейсе — один агент из пакета: он собирает карточку для маркетплейса WB строго по базе знаний; остальные закрывают ключи (СЕО), ответы/претензии, конструктор наборов и отдельные требования Ozon.
Карточка на маркетплейсе часто пишется в режиме «лишь бы было»: характеристики скопировали, ключи насыпали «супер-мега-лучший-топ-хит 2026», смысл потеряли. В итоге покупатель не понимает, что это за набор, какой будет эффект и как им пользоваться. А менеджер понимает только одно — день опять ушёл в тексты.
Боль, которую видит любой менеджер WB
Сбор карточек руками = часы на одну позицию, особенно когда это набор (несколько товаров в одном).
- Техническая каша: много характеристик, мало смысла «что получит покупатель».
- Ключи либо забывают, либо пихают так, что текст выглядит как объявление на заборе.
- Если подключали “просто ИИ” — получали рандомный стиль, мимо аудитории и с сюрпризами «а это откуда?».
Старт: минимум ввода — максимум контроля
Менеджер дает агенту две вещи:
- артикулы/состав набора
- ключевые запросы
Дальше gpt-агент не «креативит», а идёт по прописанному маршруту: шаги, ограничения, формат. Как навигатор: не спорит, не импровизирует, просто ведёт.
Как обычно было “до” (и почему это не работало стабильно)
- Брали тексты производителя + инструкции по каждому элементу → получалась простыня технарщины
- Просили ИИ «сделай красиво» → красиво, но не факт, что продаёт и соответствует бренду
- Структуры нет → текст перегружен и выглядит как инструкция к микроволновке, которую никто не читает
Главная фишка: агент пишет только по базе, а не “по вдохновению”
Вот где магия заканчивается и начинается надежность:
Агент берёт факты из базы знаний (ваши файлы, спецификации, состав, правила бренда, формулировки, запреты).
Это значит:
- не добавит неуместных характеристик товару/набору
- не «улучшит» комплект тем, чего в нём нет
- не введёт покупателя в заблуждение
- если факта нет в базе — не утверждает, а корректно обходит/уточняет по сценарию
Что ИИ-ассистент выдаёт на выходе: готовая карточка как сценарий покупки
Не «описание ради описания», а логика, которую покупатель считывает за 10 секунд:
- Название (включая ключи — аккуратно, без словесного мусора)
- Выгоды/результат: что получит человек, а не список свойств
- Описание по структуре: боль → решение → что входит → как применить → итог
- Инструкция по набору: чтобы эффект был воспроизводим, а не “как получится”
- Мини-FAQ: снимает типовые вопросы до того, как они станут возвратом
И да, ключи встроены так, чтобы не хотелось развидеть.
До/после по смыслу
До: «вот характеристики, дальше разберетесь».
После: «вот задача → вот почему набор решает → вот шаги → вот что будет в результате».
Карточка перестаёт быть складом текста и становится понятной схемой применения.
Итог по проекту
- Скорость: ~4–7 минут вместо 4–8 часов на карточку набора
- Объём: 30–50 карточек/день в рамках протокола
- Эффект: менеджер перестаёт быть копирайтером-на-минималках → больше фокуса на ассортимент/запуск
- Качество: растёт читабельность, выше структура, логика + меньше риска «наобещать лишнего».
Где у вас чаще всего ломается карточка: название, выгоды, ключи, инструкция или FAQ?