ИИ для карточек товаров: генерация описаний по данным каталога

У нас есть собственный ИИ-агент, который пишет описания товаров и заполняет мета-теги прямо на сайте клиента. Для магазина гидрооборудования ZAO-SMS он подготовил описания для 14 000 товаров, у которых их не было. Разрабатываем и подключаем ИИ-агентов, которые создают и обновляют карточки товаров по данным каталога и 1С: описания, тексты категорий, мета-теги, выгрузку на маркетплейсы. Для интернет-магазинов и производителей с каталогом от сотен до десятков тысяч позиций.

Короткий ответ

ИИ для карточек товаров - языковая модель, которая пишет описание товара по его характеристикам. Готовые сервисы делают это по одной карточке за раз. ИИ-агент для интернет-магазина работает с каталогом целиком: берёт характеристики из базы или 1С, пишет описания по правилам вашей категории, проверяет факты и отправляет черновики на проверку в админку.

Когда хватит готового сервиса: десятки товаров, описания вы пишете по одному. Когда нужен агент: сотни и тысячи позиций, данные в 1С или в базе сайта, нужны одинаковые правила для всего каталога и выгрузка на маркетплейсы.

Как мы работаем с этим сценарием. Агент уже работает на каталоге ZAO-SMS. Для нового каталога начинаем с пилота: ТЗ на описания для ваших категорий, проверка на выборке товаров, затем обработка всего каталога.

Что уже сделано

Статус	Что
Уже работает	Собственный ИИ-агент: описания товаров и мета-теги с обновлением прямо на сайте; 14 000 описаний для ZAO-SMS
Уже реализовано	Каталоги на 70 000 (Drel-Shop) и около 40 000 (ZAO-SMS) товаров, характеристики и фильтры по категориям, обмены с 1С, поиск по фото через нейросеть на Drel-Shop
Возможное развитие	Подготовка карточек под требования маркетплейсов, перевод на другие языки

Пришлите выгрузку 50-100 товаров из двух-трёх категорий. В ответ покажем, какие описания можно генерировать сразу, какие данные нужно дополнить и сколько работы потребует агент на вашем объёме. Отправить через бриф

ИИ для карточек товаров: готовый сервис или агент под каталог

ИИ для карточек товара и ИИ для создания карточек товара сегодня ищут в основном продавцы маркетплейсов, и для них есть десятки готовых сервисов: вставил название и несколько характеристик, получил описание. Для магазина с большим каталогом этого мало. Когда товаров тысячи, характеристики лежат в 1С, а описания должны подчиняться правилам категории, нужен процесс: данные, правила, проверка и публикация.

Меня зовут Богдан Квитка, я руковожу студией GoodFellazz. Мы с 2015 года разрабатываем интернет-магазины и каталоги на Laravel для производителей и поставщиков, среди них B2B-гипермаркет инструмента Drel-Shop на 70 000 товаров и магазин гидрооборудования ZAO-SMS примерно на 40 000 позиций. Для ZAO-SMS наш ИИ-агент за один день подготовил описания для 14 000 товаров, у которых их не было. Ниже - как устроен такой агент, на чём он держится и как оценить, нужен ли он вашему каталогу.

Что	Готовый сервис для карточек	ИИ-агент под каталог
Откуда данные	Вы вставляете вручную	Из базы каталога, 1С или PIM
Объём	По одной карточке	Категориями и всем каталогом
Правила текста	Общие настройки сервиса	Шаблоны и запреты по каждой категории
Проверка фактов	На вас	Автоматическая сверка с характеристиками и проверка сотрудником
Куда попадает результат	Копируете вручную	Черновик в админке сайта, затем публикация или выгрузка на маркетплейс
Кому подходит	Продавцу с десятками товаров	Магазину или производителю с сотнями и тысячами позиций

Определение. ИИ-агент для контента карточек товаров (текстовый ИИ-агент) - программа на основе языковой модели, которая получает характеристики товара из каталога, готовит название, описание и мета-теги по правилам категории, проверяет результат на соответствие данным и передаёт черновик сотруднику на проверку.

Кейс: 14 000 описаний товаров для ZAO-SMS

Задача. ZAO-SMS - интернет-магазин гидроцилиндров и запчастей для спецтехники компании «Строймашсервис», около 40 000 позиций с обменом 1С по нескольким складам. Сайт мы разработали с нуля взамен старого. У 14 000 товаров каталога не было описаний.

Что сделали.

1. Опытный SEO-специалист написал техническое задание на описания: что и как должно быть в тексте и в мета-тегах.
2. Мы подключили нашего ИИ-агента к сайту. Модель - YandexGPT.
3. Для каждого товара агент брал из каталога название, категорию, характеристики и применяемость, по ним формировал описание и заполнял мета-теги.
4. Второй ИИ-агент выборочно проверял готовые описания на соответствие всем требованиям ТЗ.
5. Описания обновлены прямо на сайте, без ручного переноса текстов.

Параметр	Значение
Товаров без описаний	14 000
Модель	YandexGPT
Входные данные	Название, категория, характеристики, применяемость
Что заполнено	Описание товара, мета-теги
Контроль	Выборочная проверка вторым ИИ-агентом по требованиям ТЗ
Время обработки	Один день

Результат. Описания появились у 14 000 товаров, у которых их раньше не было. Обработка 14 000 товаров заняла один день.

Влияние на поисковый трафик пока не оцениваем: с момента обновления прошло мало времени. Данные добавим в статью, когда они появятся.

Почему это сработало. Две вещи сделали задачу решаемой. Первая - каталог уже был структурирован: характеристики и товарные группы управляются из админки, это мы заложили при разработке сайта. Вторая - правила текста задал SEO-специалист, а не общий запрос к нейросети. Агент выполняет ТЗ, а качество ТЗ определяет качество описаний.

Кейс ZAO-SMS на нашем сайте · Как устроен магазин запчастей

Границы ответственности ИИ и контроль качества

Карточка товара состоит из нескольких частей, и ИИ полезен не во всех одинаково.

Часть карточки	Что может ИИ	Где нужна осторожность
Название	Собрать по шаблону категории: тип, бренд, модель, ключевой параметр	Названия на маркетплейсах часто строятся по правилам площадки
Описание	ИИ-описание для карточки товара: связный текст по характеристикам: назначение, особенности, для каких задач подходит	Только по фактам из характеристик, без придуманных свойств
Характеристики	Привести к единому виду, найти пропуски, сопоставить со справочниками маркетплейса	Значения берутся из данных, модель их не придумывает
Мета-теги	Подготовить title и description по шаблону	Без переспама ключевыми словами
Фото и дизайн	В этой статье не рассматриваем	Отдельный класс задач и инструментов

Главное правило: модель пишет текст, а факты приходят из данных. Описание «дрель с мощностью 800 Вт» допустимо, только если в характеристиках товара действительно 800 Вт.

Модель может уверенно написать то, чего нет в данных: перепутать параметры похожих товаров, «округлить» значение, добавить типичное для категории свойство. Поэтому контроль строится в несколько слоёв:

1. Факты только из данных. Модель получает характеристики товара и запрет добавлять параметры, которых в них нет.
2. Автоматическая сверка. Числа и единицы в тексте сравниваются с характеристиками, проверяются обязательные пункты и запрещённые формулировки. Любое несовпадение - карточка уходит на проверку.
3. Проверка вторым агентом и человеком. Отдельный ИИ-агент выборочно проверяет описания на соответствие ТЗ: обязательные пункты, структура, запреты. На ZAO-SMS контроль был построен именно так. Если в описаниях есть параметры, от которых зависит подбор или безопасность, к выборке подключается сотрудник.
4. Журнал отклонений. Причины отклонений превращаются в новые правила и тестовые примеры.

Общая схема надёжности для ИИ-агентов разобрана в статье «Разработка ИИ-агентов для бизнеса».

Откуда ИИ-агент берёт данные: каталог, 1С, PIM

Качество описаний определяется качеством характеристик. Агент работает с тем, что лежит в источнике данных:

• база каталога сайта - товары, категории, характеристики, которые уже выводятся в карточках и фильтрах;
• 1С или другая учётная система - номенклатура, цены, остатки; через обмен сайта с 1С эти данные обычно уже приходят на сайт;
• PIM-система - если компания ведёт контент о товарах отдельно от учёта;
• файлы производителя - паспорта, инструкции, таблицы характеристик.

На больших каталогах характеристики часто хранятся неоднородно. На Drel-Shop фильтры настраиваются из админки отдельно для каждой категории: какая характеристика становится фильтром и в каком порядке выводится. Это возможно только при структурированных характеристиках. Тот же принцип нужен агенту: если мощность хранится то в ваттах, то в киловаттах, то внутри названия товара, описания будут противоречивыми.

Важно: до разработки агента проверьте выборку из 50-100 товаров в нескольких категориях. Сколько характеристик заполнено, в одном ли формате единицы измерения, нет ли данных только в названии. По этой проверке понятно, сколько работы уйдёт на данные, а сколько на сам агент.

Как работает генерация карточек товара по данным каталога

Генерация карточек товара у агента устроена как конвейер из нескольких шагов. Процесс, который мы закладываем в проект:

1. Выбор товаров. Агент берёт задание: новые товары без описания, категорию целиком или товары с изменившимися характеристиками.
2. Получение данных. Из каталога или 1С приходят характеристики, категория, бренд, связанные товары.
3. Применение правил категории. Для каждой категории свой шаблон: что обязательно упомянуть, какой длины текст, что запрещено.
4. Генерация. Модель готовит название, описание и мета-теги.
5. Автоматическая проверка по слоям, описанным выше.
6. Черновик в админку со статусом «подготовлено ИИ».
7. Проверка сотрудником: принять, поправить или отклонить с причиной.
8. Публикация или выгрузка. На сайт или на маркетплейс после подтверждения.

Шаги 5-7 отличают агента от генератора текста. Без них ошибки попадают в карточки, а затем в заказы и возвраты.

Правила для ИИ: шаблоны описаний по категориям

Одно общее «напиши продающее описание» даёт однотипные тексты с неточностями. Для каталога нужны правила на уровне категорий:

Правило	Пример для категории «Дрели»
Обязательные данные	Тип питания, мощность или напряжение аккумулятора, максимальный диаметр сверления, вес
Структура	Назначение - ключевые параметры - комплектация - для каких задач подходит
Длина	Диапазон знаков для сайта и отдельно для каждой площадки
Запреты	Не обещать «лучший», «вечный»; не указывать гарантию, если её нет в данных; не сравнивать с брендами конкурентов
Что делать при пропуске	Не упоминать отсутствующий параметр и пометить карточку для проверки
Тон	Деловой, без превосходных степеней, для профессионального покупателя

На ZAO-SMS такие правила оформлены как ТЗ, которое написал SEO-специалист. Для нового проекта полезно хранить правила в админке, чтобы контент-менеджер мог менять их без разработчика: правила уточняются после каждой партии проверенных карточек.

Пример: что получает ИИ-агент и что возвращает

Ниже иллюстрация того, как выглядит задача для агента. Это учебный пример устройства процесса, а не результат внедрения: данные товара условные.

Что агент получает из каталога:

Поле	Значение
Категория	Дрели аккумуляторные
Бренд, модель	[бренд], [модель]
Напряжение аккумулятора	18 В
Тип двигателя	Бесщёточный
Максимальный крутящий момент	60 Н·м
Максимальный диаметр сверления, дерево / металл	35 / 13 мм
Вес без аккумулятора	1,2 кг
Комплектация	Без аккумулятора и зарядного устройства
Гарантия	Не указана

Правила категории: обязательно упомянуть напряжение, крутящий момент, диаметры сверления и комплектацию; не писать о гарантии, если её нет в данных; деловой тон; объём в заданном диапазоне.

Что агент возвращает:

1. Название по шаблону категории: «Дрель аккумуляторная [бренд] [модель], 18 В».
2. Описание: Аккумуляторная дрель [бренд] [модель] с бесщёточным двигателем и напряжением 18 В подходит для сверления дерева до 35 мм и металла до 13 мм. Максимальный крутящий момент - 60 Н·м. Вес без аккумулятора - 1,2 кг. Аккумулятор и зарядное устройство в комплект не входят.
3. Title и description для страницы.
4. Отчёт проверки: все числа из текста найдены в характеристиках, обязательные параметры упомянуты, гарантия не упоминается.
5. Статус «на проверку» в очереди админки.

Если бы в данных не было крутящего момента, агент не стал бы подставлять «типичное» значение для 18-вольтовых дрелей, а пометил бы карточку как неполную. Отдельно стоит пункт про комплектацию: «без аккумулятора» - частая причина возвратов, и правило категории требует писать об этом прямо.

Карточки товаров для маркетплейсов: Ozon и Wildberries

Карточки товаров для маркетплейсов отличаются от карточек на сайте. У каждой площадки своя структура категорий и характеристик. По документации Ozon Seller API, у каждой категории есть стандартный набор характеристик, часть из них обязательна, а значения многих выбираются из справочников площадки. Список категорий и характеристик Ozon может меняться.

Отсюда три задачи, которые ИИ-агент решает для выгрузки на Ozon и Wildberries:

1. Сопоставление категорий. Категория вашего каталога соотносится с категорией площадки.
2. Сопоставление характеристик и значений. «Тип аккумулятора: Li-ion» в вашей базе нужно привести к значению из справочника площадки. Модель предлагает соответствие, а спорные случаи отдаёт человеку.
3. Текст под требования площадки. Название и описание собираются по правилам конкретного маркетплейса, отдельно от текста для сайта.

Выгрузка на маркетплейс выполняется через API площадки. Если интеграция с маркетплейсами у вас уже есть, агент готовит данные для неё. Если нет, её разрабатывают отдельно, и это отдельная статья расходов.

Требования площадок меняются, поэтому их нельзя «зашить» в агента один раз. Их держат в настройках и сверяют с актуальной документацией при каждом изменении.

Массовая обработка и редактирование карточек товара

Основная ценность агента для большого каталога - обработка карточек товара партиями: категориями, брендами, всеми новыми поступлениями.

Сценарий	Что делает агент
Новые товары	Готовит описания для позиций, которые пришли из 1С без текста
Обновление характеристик	Находит карточки, где характеристики изменились, и обновляет текст
Редактирование карточек товара	Приводит старые описания к новым правилам категории
Обработка пропусков	Находит товары с незаполненными характеристиками и формирует список для сотрудника
Подготовка для маркетплейса	Собирает карточки под требования площадки из данных сайта

Для партий важны два элемента админки. Первый - очередь с фильтрами: категория, статус, причина отклонения. Второй - точечная выгрузка и загрузка по категории или бренду. На Drel-Shop и ZAO-SMS выгрузка каталога по отдельной категории уже есть: так с большим ассортиментом работают без выгрузки всех десятков тысяч позиций.

Карточки товаров для B2B-каталога и производителя

Наши клиенты в основном производители и поставщики, и их карточки отличаются от розничных. Покупатель здесь - инженер, снабженец или монтажник, ему важны параметры, совместимость и документы, а не эмоции.

Что меняется в правилах для агента:

• больше технических параметров в тексте и меньше общих слов о качестве;
• совместимость и применяемость - с каким оборудованием, техникой или системами работает товар, если эти данные есть в каталоге; на ZAO-SMS, например, есть отдельный раздел подбора запчастей по технике;
• документы - упоминание сертификатов, паспортов и инструкций, если они прикреплены к товару;
• аналоги и замены - ссылки на связанные товары только по связям, заданным в каталоге;
• осторожность с обещаниями - в B2B неверный параметр приводит не к возврату одной покупки, а к ошибке в проекте или поставке.

Для таких каталогов особенно важно, чтобы агент не «улучшал» данные. Если в характеристиках указан рабочий диапазон температур, текст повторяет его точно, без округлений и пересказа своими словами. Подробно о B2B-магазинах - в статье «Разработка B2B-интернет-магазина».

Описания товаров и поисковая оптимизация

Для поиска важны три вещи:

• разные тексты для похожих товаров - агент строит текст от различающихся характеристик, иначе десятки моделей в категории выглядят дублями;
• шаблонные title и description без переспама - тип товара, бренд, модель и ключевой параметр;
• отдельные тексты для сайта и маркетплейсов - у каждой площадки свои правила.

Как устроить структуру большого каталога, мы разбирали в статье про разработку онлайн-каталога для производителя.

Какую модель использовать для карточек товаров

Для карточек товаров персональных данных обычно нет, поэтому выбор модели свободнее, чем для агента, который общается с клиентами. Мы рассматриваем YandexGPT, GigaChat, Claude, модели OpenAI и DeepSeek и выбираем по тестовой выборке проекта:

• насколько точно модель держит факты из характеристик;
• насколько хорошо пишет на русском в нужном тоне;
• сколько стоит обработка всего каталога и ежемесячного потока новых товаров;
• есть ли у компании требования, где должны обрабатываться данные о товарах.

На одной и той же выборке разные модели показывают разную долю ошибок, поэтому выбор делается на ваших данных. Подробнее о критериях - в разделе про модели в статье «Разработка ИИ-агентов для бизнеса».

Как внедрить ИИ-агента для карточек: этапы

1. Аудит выборки. 50-100 товаров из двух-трёх категорий: заполненность характеристик, форматы, источники данных.
2. Правила для пилотных категорий. Обязательные параметры, структура, запреты, тон. Вместе с контент-менеджером заказчика.
3. Выбор модели. Тест нескольких моделей на одной выборке по точности фактов, качеству текста и стоимости.
4. Прототип. Генерация, автоматическая проверка и очередь черновиков в админке для одной-двух категорий.
5. Пилот. Контент-менеджер проверяет все черновики, фиксирует причины правок. Замеряем время и долю принятых без правки карточек.
6. Решение о масштабировании. По замерам пилота: подключать остальные категории, дорабатывать правила или сначала улучшать данные.
7. Масштабирование и сопровождение. Новые категории, выгрузка на маркетплейсы, обновление правил при изменении требований площадок.

Пилот на одной-двух категориях даёт главное: реальные цифры по вашему каталогу. Критерии успеха фиксируем до старта пилота, вместе с заказчиком:

Метрика	Как задаём порог
Фактические ошибки	Ноль на тестовой выборке: любая ошибка в параметре - повод доработать данные или правила
Время на карточку вручную	Замеряем у вашего контент-менеджера до пилота
Время на проверку черновика	Замеряем в пилоте; оно должно быть заметно меньше ручного
Доля принятых без существенной правки	Порог, при котором проверка выгоднее написания, считаем из двух замеров выше

Универсальных цифр здесь нет: время на описание дрели и на описание гидроцилиндра с паспортом отличается в разы.

Сколько стоит ИИ-агент для карточек и как посчитать окупаемость

Модель расчёта для ИИ-агентов мы формируем на первых проектах, поэтому типовых цен в статье нет. Из чего складывается стоимость:

Статья расходов	Как считается	От чего зависит
Разработка агента	Часы по ставке 3500 ₽	Число категорий с разными правилами, проверки, интерфейс в админке
Подготовка данных	Часы по ставке 3500 ₽ или работа сотрудников заказчика	Заполненность и единообразие характеристик
Интеграция с маркетплейсами	Часы по ставке 3500 ₽, если её ещё нет	Число площадок и категорий
Использование модели	По тарифу провайдера, за токены	Объём каталога, длина текстов, выбранная модель
Сопровождение	Пакеты часов или почасово	Новые категории, правки правил, изменения требований площадок

Если характеристики уже структурированы и выводятся в фильтрах сайта, большая часть подготовки данных сделана. Если они в названиях товаров и разрозненных файлах, сначала придётся навести порядок, и эта работа может занять больше, чем сам агент.

Как посчитать окупаемость. Замеры делаются на одной выборке товаров:

Показатель	Как получить
Сколько описаний нужно в месяц	Новые товары плюс обновления
Время на описание вручную	Замер на выборке
Время на проверку черновика агента	Замер на той же выборке, включая правки
Доля карточек, принятых без существенной правки	По результатам проверки
Стоимость модели	По фактическому потреблению на прототипе
Стоимость разработки и сопровождения	По оценке проекта

Месячный эффект = стоимость сэкономленного времени − расходы на модель и сопровождение. Срок окупаемости = стоимость разработки ÷ месячный эффект. Если проверка черновика занимает почти столько же, сколько ручное написание, правила или данные нужно улучшить, прежде чем масштабировать.

Оценить ИИ-агента для вашего каталога. Пришлите выгрузку на 50-100 товаров из двух-трёх категорий, и мы посмотрим, что можно генерировать сразу, а что требует подготовки данных. Заполнить бриф

Когда ИИ-агент для карточек не нужен

Агент окупается не на каждом каталоге. Скорее всего, он вам не нужен, если:

• товаров немного, и новые появляются редко: хватит готового сервиса;
• характеристик почти нет: модель будет додумывать;
• некому проверять результат.

Во втором случае первым шагом становится работа с данными: заполнить характеристики, привести единицы к одному виду, настроить обмен с 1С. Это пригодится и для фильтров на сайте, а агент потом будет стоить дешевле.

Частые ошибки при генерации карточек товаров

Генерируют без данных. Модели дают только название товара, и она пишет правдоподобный текст с параметрами, которых у товара нет.

Используют один шаблон на весь каталог. Описания перфоратора и садового шланга строятся по одной схеме, и обязательные параметры теряются.

Не учитывают требования площадки. Текст для сайта выгружают на маркетплейс без адаптации, и карточка не проходит модерацию или теряет обязательные характеристики.

Забывают про обновления. Описания сгенерировали один раз, а характеристики в 1С потом изменились. Нужен механизм, который находит такие карточки.

Чек-лист: подготовка каталога к работе с ИИ

Сохраните и используйте как план перед обращением к подрядчику.

1. Посчитайте, сколько карточек нужно создать или обновить в месяц.
2. Замерьте, сколько времени сейчас уходит на одно описание.
3. Выгрузите 50-100 товаров из двух-трёх категорий для проверки данных.
4. Проверьте заполненность характеристик и единицы измерения.
5. Найдите данные, которые хранятся только в названии товара.
6. Определите источник истины для характеристик: 1С, PIM или база сайта.
7. Для каждой ключевой категории запишите обязательные параметры описания.
8. Составьте список запрещённых формулировок и обещаний.
9. Решите, куда выгружаются карточки: сайт, Ozon, Wildberries.
10. Назначьте сотрудника, который проверяет черновики.
11. Определите, какую долю принятых без правки карточек вы считаете приемлемой.
12. Уточните права на использование текстов производителя.

Термины: карточка товара и ИИ

Термин	Что означает
Карточка товара	Страница или запись товара: название, описание, характеристики, фото, цена
Характеристики (атрибуты)	Структурированные параметры товара: мощность, размер, материал, комплектация
Справочник значений	Список допустимых значений характеристики на маркетплейсе
PIM	Система для ведения контента о товарах отдельно от учёта
Текстовый ИИ-агент	Программа на основе языковой модели, которая готовит тексты по данным и правилам и передаёт их на проверку
Очередь проверки	Раздел админки, где сотрудник принимает или отклоняет черновики агента

FAQ

С чего начать

Выгрузите 50-100 товаров из двух-трёх категорий и пришлите нам через бриф. Покажем, что можно генерировать уже сейчас, а что требует подготовки данных, и предложим пилот на одной-двух категориях. Как мы подходим к ИИ-агентам в целом, описано в статье «Разработка ИИ-агентов для бизнеса», наши каталоги - на странице кейсов.

Читайте дальше

• Разработка ИИ-агентов для бизнеса: задачи, внедрение и стоимость
• Разработка онлайн-каталога для производителя
• Интеграция сайта с 1С: 4 способа обмена, сроки и стоимость

Источники

• Ozon Seller API: документация - категории, характеристики и справочники значений
• Кейс ZAO-SMS - каталог около 40 000 товаров, обмен с 1С
• Кейс Drel-Shop - каталог на 70 000 товаров, фильтры по категориям, поиск по фото

Об авторе

Богдан Квитка, руководитель GoodFellazz. Студия с 2015 года разрабатывает сайты, интернет-магазины и B2B-сервисы на Laravel для производителей и торговых компаний. Страница автора