Когда люди слышат, что описания для маркетплейсов можно делать через нейросети, многие представляют себе почти магическую кнопку. Достаточно написать что-то вроде:
«Сделай продающее описание для термокружки»
— и ChatGPT якобы сразу выдаст идеальный текст, который поднимет карточку в поиске, увеличит конверсию и заодно решит все проблемы с продажами.
Но на практике нейросеть так не работает.
ИИ не пишет «волшебный текст» из воздуха. Он собирает результат из тех данных, которые получает на входе. И именно поэтому одни описания, сделанные через AI, выглядят живыми и сильными, а другие превращаются в набор шаблонных фраз со словами «стильный», «премиальный» и бесконечной SEO-кашей.
Поэтому моя работа с текстом начинается не с генерации. А с подготовки.
И если выстроить эту подготовку нормально, сам текст действительно можно собрать за 10 минут.
Почему нейросеть без подготовки выдаёт слабый текст
Проблема большинства AI-описаний даже не в самой нейросети. Проблема в том, что люди слишком часто пытаются перескочить этап анализа.
ИИ отлично умеет:
— структурировать информацию;
— ускорять рутину;
— собирать черновики;
— находить формулировки;
— быстро обрабатывать большие объёмы данных.
Но он не умеет угадывать:
— кто ваша аудитория;
— почему человек покупает этот товар;
— какие сомнения мешают покупке;
— что уже используют конкуренты;
— и чем именно ваш товар должен выделяться.
Именно поэтому запрос:
«Напиши продающее описание»
чаще всего приводит к очень усреднённому результату. Текст получается гладким, «правильным», но абсолютно без ощущения живого понимания аудитории.
Поэтому перед генерацией я всегда прохожу три этапа подготовки. И именно они дают нормальный результат на выходе.
Шаг 1. Анализ аудитории: кто покупает товар и зачем
Самая бесполезная характеристика аудитории обычно выглядит примерно так:
«Женщины 25–45».
Это не понимание аудитории. Это просто статистика.
Нормальный текст начинается в тот момент, когда появляется понимание контекста жизни человека. Например, молодая мама может искать сумку не потому, что ей нужна «стильная модель из хлопка», а потому что ей важно, чтобы ткань не мялась, а сама сумка выдерживала ежедневную нагрузку и не выглядела при этом как хозяйственный пакет.
Точно так же с термокружкой. Для кого-то важен внешний вид, для кого-то — чтобы напиток дольше оставался горячим, а кто-то просто устал покупать кофе в одноразовых стаканах по дороге на работу.
Именно это понимание потом превращается в нормальный текст.
На этом этапе я обычно задаю нейросети вопросы вроде:
— какие боли есть у аудитории;
— что становится триггером к покупке;
— какие возражения мешают заказать;
— что раздражает людей в похожих товарах;
— какие характеристики действительно важны для выбора.
В итоге получается не просто список характеристик, а карта мотивации покупателя. А это уже совсем другой уровень работы с текстом.
Шаг 2. Разбор конкурентов: что уже работает в нише
Раньше этот этап занимал огромное количество времени. Нужно было вручную открывать десятки карточек, анализировать структуру описаний, собирать ключи и пытаться понять, почему одни товары стабильно держатся в выдаче, а другие теряются среди похожих карточек.
Сейчас большую часть этой рутины можно спокойно делегировать ИИ.
За несколько минут нейросеть помогает собрать:
— SEO-ключи и повторяющиеся запросы;
— структуру описаний у лидеров;
— характеристики, которые чаще всего выносят вперёд;
— общие паттерны внутри ниши.
Но здесь есть важный момент. Я не использую это для копирования.
Мне неинтересно делать ещё одну одинаковую карточку среди десятков одинаковых карточек. Задача в другом — понять саму нишу.
Где конкуренты перегружают описание ключами.
Какие формулировки повторяются у всех подряд.
Какие смыслы уже выглядят шаблонно.
И где можно выделиться за счёт подачи или УТП.
ИИ в этом процессе берёт на себя сбор и структурирование информации. А стратегия и смыслы всё равно остаются за человеком.
Шаг 3. SEO-оптимизация: как сделать так, чтобы карточку нашли
Очень многие до сих пор воспринимают SEO для маркетплейсов как что-то хаотичное: набор ключей, которые нужно «впихнуть» в описание любой ценой.
Из-за этого и появляются тексты, которые невозможно читать.
Хотя на самом деле SEO — это просто структура спроса.
На этом этапе я обычно собираю:
— высокочастотные запросы для широкого охвата;
— среднечастотные — для более целевого трафика;
— низкочастотные — для точного попадания в потребность.
После этого ключи нужно не «набросать» в текст, а аккуратно встроить так, чтобы описание всё ещё оставалось человеческим.
Потому что покупатели очень хорошо чувствуют SEO-переспам. Да и алгоритмы маркетплейсов уже давно умеют отличать нормальный текст от бессмысленного набора запросов.
Поэтому хорошее SEO сегодня выглядит максимально естественно. Когда ключи есть, но описание всё ещё читается как нормальная человеческая речь, а не как техническое задание для поискового робота.
Как выглядит сама схема генерации
После подготовки сама работа с текстом становится намного проще.
Моя схема обычно выглядит так:
анализ аудитории
→ разбор конкурентов
→ SEO-подбор
→ промпт
→ генерация
→ правка.
И только на этом этапе появляется ChatGPT.
Потому что теперь нейросеть уже понимает:
— кому продаётся товар;
— что важно аудитории;
— какие характеристики нужно подсветить;
— какие ключи встроить;
— и какой tone of voice должен быть у текста.
В результате генерация действительно начинает экономить время, а не создавать ещё больше хаоса.
Что я всегда делаю после генерации
Нейросеть очень редко выдаёт текст, который можно публиковать без правок.
ИИ любит шаблонные конструкции, повторяющиеся формулировки и слишком «гладкие» описания, в которых нет ощущения живого языка.
Поэтому после генерации я всегда:
— убираю шаблонные фразы;
— упрощаю перегруженные конструкции;
— проверяю естественность текста;
— добавляю человеческие акценты;
— и смотрю, совпадает ли итоговый текст с голосом бренда.
Сама генерация обычно занимает пару минут. Ещё несколько минут уходит на правку.
Но итоговый результат получается намного сильнее, чем попытка просто попросить ИИ «написать красиво».
Почему такая схема действительно экономит время
Самое ценное в этой системе — даже не скорость генерации.
А отсутствие хаоса.
Когда есть структура, не приходится бесконечно гадать:
что написать,
как лучше сформулировать,
какие ключи использовать,
и почему текст снова выглядит как типовое описание из интернета.
Есть понятный алгоритм работы. А значит — появляется предсказуемый результат.
И именно в этом, на мой взгляд, главная польза нейросетей для маркетплейсов. Не в магии и не в кнопке «сделать продажи», а в возможности быстрее собирать сильные тексты на основе нормальной подготовки и аналитики.
Вопрос к Вам
Вы уже пробовали делать описания через ИИ?
Или пока чаще сталкивались с текстами, где после слов «премиальный» и «уникальный» хочется просто закрыть карточку? 🤍