Нейросети для маркетплейсов. AI-Оффер: для топ-выдачи и роста продаж

Елена Дым

Нейросети для маркетплейсов. AI-Оффер: для топ-выдачи и роста продаж

«Жить, как говорится, хорошо. – А хорошо жить ещё лучше!»

Из кинофильма «Кавказская пленница, или Новые приключения Шурика» (1967)

Введение

Почему AI – это новый sales manager

Мы живём в эпоху, когда технологии перестали быть просто инструментом – они стали стратегическим активом. Особенно это касается e-commerce. Маркетплейсы – Wildberries, Ozon, Яндекс Маркет, Amazon – давно перестали быть просто «витринами» для товаров. Сегодня это сложные, динамичные экосистемы, управляемые алгоритмами, где побеждает не тот, кто закупил больше или снизил цену, а тот, кто точнее, быстрее и умнее адаптируется под запросы покупателей и требования платформ.

Но вот в чём парадокс: чем больше товаров, тем меньше шансов быть замеченным. Чем выше конкуренция, тем меньше времени на принятие решений. А человеческие ресурсы – ограничены. Маркетолог не успевает писать 500 описаний. Копирайтер не может протестировать 20 вариантов заголовков за день. Менеджер по ценообразованию не в состоянии отслеживать 100 конкурентов в реальном времени.

Именно здесь на сцену выходит искусственный интеллект.

Не как модное слово из презентаций стартапов. Не как футуристическая фантазия. А как реальный, измеримый, масштабируемый инструмент роста продаж – AI-Оффер.

Что это такое?

AI-Оффер – это подход, при котором нейросети помогают создавать, тестировать, оптимизировать и масштабировать ключевые элементы товарного предложения – от названия и фото до цены и рекламного таргетинга. Но только если вы дадите им чёткую задачу и данные.

Это не замена человеку. Это усиление. Умный ассистент, который работает 24/7 – но только с теми данными, что вы ему дали. Он не «учится на ошибках» сам – он помогает вам учиться, предлагая варианты и расчёты на основе вашего запроса. Его задача – помочь вам увеличить конверсию, снизить стоимость привлечения и улучшить позиции – если вы говорите ему, что именно нужно.

Книга, которую вы сейчас читаете, – не теоретическое эссе о будущем ИИ. Это практическое руководство для тех, кто уже продаёт на маркетплейсах – или только собирается начать. Для владельцев бизнеса, маркетологов, категорийных менеджеров, продактов и даже фулфилмент-специалистов. Для всех, кто устал от рутины, ручных правок и догадок – и хочет работать по-новому.

Здесь вы не найдёте абстрактных рассуждений. Только конкретику:

Какие нейросети использовать уже сегодня – и как их настроить под вашу нишу.

Как заставить ИИ писать продающие тексты, которые проходят алгоритмы маркетплейсов.

Как автоматизировать ценообразование, визуальный контент и работу с отзывами.

Как внедрить AI-Оффер за 30 дней – даже если у вас нет команды разработчиков.

И, главное – как измерить результат: сколько вы получите дополнительных продаж, и за какой срок.

В этой книге – реальные кейсы, шаблоны, промты, скриншоты, чек-листы. То, что можно взять и применить сразу – без ожидания, без сложных настроек. То, что уже работает у сотен продавцов – от малых брендов до крупных ритейлеров.

Если вы считаете, что «ИИ – это сложно», «у нас нет данных», «это дорого» – вы ошибаетесь. В 2025 году ИИ стал доступным, простым и необходимым. Как Excel 20 лет назад. Как мобильный интернет 10 лет назад.

Ваш конкурент уже использует AI-Оффер. Вопрос – начнёте ли вы – или останетесь на обочине.

Поехали.

Часть 1: Основы AI-маркетинга на маркетплейсах

Глава 1. Как работают маркетплейсы в 2025+ году

Алгоритмы ранжирования: что влияет на видимость товара

Представьте: вы вложили душу в товар.

Качественный, с хорошей наценкой, в трендовой нише. Сняли фото при дневном свете, написали описание, где каждая фраза – как ответ на тайный вопрос покупателя. Цену выставили честную – не самую низкую, но справедливую. Всё сделано «по уму».

И всё же – тишина.

Ваш товар тонет где-то на семнадцатой странице выдачи, как корабль без маяка в тумане. Его не видят. Не кликают. Не покупают.

Почему?

Потому что маркетплейс – это не витрина. Это не магазин, где можно улыбнуться покупателю и сказать: «Посмотрите, какая ткань!». Это машина. Сложная, холодная, но невероятно чуткая. Она не оценивает ваши усилия. Она не знает, сколько ночей вы провели над описанием. Она смотрит только на данные.

И если вы не говорите с ней на её языке – вы просто исчезаете. Даже если ваш товар объективно лучше.

Эти «языки» – алгоритмы ранжирования. Невидимые судьи, распределяющие трафик между тысячами продавцов. Они не злые. Они не добрые. Они нейтральные. Их задача – показать покупателю то, что он с наибольшей вероятностью купит. В 2025 году алгоритмы стали умнее, быстрее и… человечнее. Они больше не считают ключевые слова или количество фото. Они смотрят на поведение людей. На то, как покупатели реагируют на вашу карточку – в реальном времени, в массовом масштабе.

Вот на что они обращают внимание – и почему это решает вашу судьбу на маркетплейсе.

CTR: ваш первый экзамен – за 0,7 секунды

Алгоритм показывает ваш товар тысяче людей.

Сколько из них кликнут?

Если 20 – вы в зоне риска.

Если 80 – вы в фаворе.

CTR (Click-Through Rate) – это не просто метрика. Это первое впечатление, упакованное в цифру. За доли секунды покупатель решает: «Моё – или нет?». И решает он не по качеству товара, а по тому, что видит в ленте:

– Заголовок – цепляет ли он боль или желание?

– Фото – вызывает ли оно эмоцию или просто «ещё одна картинка»?

– Цена – кажется ли она выгодной на фоне соседей?

– Значки – «хит», «акция», «в наличии» – создают ли ощущение срочности и доверия?

– Позиция в выдаче – да, даже здесь есть порочный круг: чем выше вы, тем больше кликов, а чем больше кликов – тем выше вы.

Раньше можно было «загрузить ключи» и надеяться на удачу. Сегодня перегруженный заголовок – это приговор. Покупатель не читает. Он сканирует. И если за 0,7 секунды вы не дали ему повода остановиться – он ушёл. Навсегда.

Конверсия: клик – это только начало

Вы прошли первый экзамен. Кто-то кликнул.

Но алгоритм уже смотрит дальше: сколько из этих кликов превратились в заказы?

Низкая конверсия – красный флаг.

Для алгоритма это значит: «Люди приходят, но не покупают. Значит, что-то не так».

И тогда он начинает снижать вам показы.

Не из злобы. Из логики: зачем тратить драгоценное место в выдаче на товар, который не продаётся?

Что влияет на конверсию? Всё, что происходит после клика:

– Описание – отвечает ли оно на главный вопрос: «Почему именно я?»

– Отзывы – создают ли они ощущение доверия или, наоборот, тревоги?

– Цена – соответствует ли она ожиданиям, сформированным фото и заголовком?

– Характеристики – достаточно ли информации, чтобы принять решение без звонка «подруге-консультанту»?

– Видео или 3D-просмотр – дают ли они ощущение «я уже держу это в руках»?

– Сравнение с конкурентами – подчёркиваете ли вы своё преимущество или прячете его в технических деталях?

Алгоритм не требует идеального текста. Он требует результата. И если ваша карточка не убеждает – она становится невидимой.

Динамика продаж: алгоритм любит рост – и ненавидит хаос

Маркетплейсы не любят статику.

Они любят движение.

Если ваш товар продавался по 5 штук в день, а вдруг – 50, алгоритм это замечает. Это сигнал: «Вот товар, который сейчас в тренде!». И он начинает давать ему больше показов, чтобы «подогреть» волну.

Но если продажи падают – даже по объективной причине (закончились остатки, сезон закончился) – алгоритм не ждёт объяснений. Он просто переключает внимание на тех, кто продаёт стабильно.

Что влияет на динамику?

– Сезонность – вы адаптируете оффер под время года или просто ждёте, пока «само пройдёт»?

– Акции – используете ли вы инструменты маркетплейса или боитесь «съесть маржу»?

– Остатки на складе – пустая карточка с надписью «ожидается» – это не просто неудобно для покупателя. Это сигнал для алгоритма: «продавец не готов».

– Отзывы и рейтинги – растущий рейтинг = растущее доверие = больше показов.

– Реклама – даже внутренняя. Она не просто продаёт. Она подтверждает алгоритму: «этот товар важен для продавца».

Алгоритм не верит в «потом». Он живёт в настоящем. И если вы не в росте – вы в тени.

Поведенческие метрики: алгоритм читает мысли покупателей

Самое удивительное – алгоритмы не просто считают клики и заказы.

Они анализируют поведение.

Если большинство покупателей, попав на вашу карточку, сразу уходят – система считает её нерелевантной.

Если они пролистывают до самого конца – значит, контент цепляет.

Если добавляют в корзину, но не оформляют заказ – возможно, проблема в цене, доставке или условиях возврата.

Здесь нет ничего сверхестественного. Это агрегированный опыт тысяч людей.

И всё это зависит от того, как вы строите карточку:

– Структура – легко ли найти главную выгоду за 5 секунд?

– Глубина информации – достаточно ли деталей, чтобы не искать ответы в отзывах?

– Доверие – есть ли бейджи, гарантии, подтверждённые отзывы?

Алгоритм не видит «красивую карточку». Он видит реакцию людей на неё. И если реакция слабая – он прячет вас.

Внешние факторы: игра по правилам маркетплейса

Наконец, алгоритм смотрит и на то, как вы играете в его игру.

Участвуете ли вы в акциях?

Используете ли внутреннюю рекламу – «Продвижение», «Карточка+», «Спецразмещение»?

Быстро ли обрабатываете заказы?

Насколько надёжна ваша логистика?

Сколько возвратов и жалоб?

Да, даже жалобы учитываются. Не как «наказание», а как сигнал: «этот продавец создаёт негативный опыт».

Маркетплейс хочет, чтобы покупатель вернулся.

И он отдаёт трафик тем, кто помогает в этом больше всего.

Главная ошибка: верить, что «всё по гайду» – достаточно

Самая опасная иллюзия – думать, что если вы «сделали всё правильно», вас обязательно заметят.

Гайды устаревают.

Алгоритмы учатся.

То, что работало в 2023-м, в 2025-м может работать против вас.

Раньше длинные заголовки с кучей ключей – плюс.

Сегодня – перегруз, падение CTR, провал.

Раньше «максимум фото» – хорошо.

Сегодня – если первое фото не цепляет за полсекунды, остальные вообще не увидят.

Алгоритмы не следуют правилам. Они создают их – каждый день, на основе поведения покупателей.

Что делать прямо сейчас?

Забудьте про интуицию.

Начните с цифр.

Откройте личный кабинет. Посмотрите:

– CTR ниже 3%? Значит, проблема в ленте – в фото, заголовке, цене.

– Конверсия ниже 10%? Значит, карточка не убеждает после клика.

– Глубина просмотра – 2 секунды? Покупатель уходит, не дочитав первого абзаца.

Тестируйте гипотезы.

Меняйте по одному элементу: только заголовок, только первое фото, только цену. И смотрите, как меняются метрики.

Не гонитесь за «идеальной» карточкой.

Гонитесь за эффективной – той, что продаёт здесь и сейчас.

И собирайте данные.

Потому что именно они станут основой для самого мощного инструмента 2025 года – искусственного интеллекта.

Алгоритм – не враг.

Он – зеркало.

Он показывает, как тысячи покупателей видят ваш товар.

Ваша задача – не обмануть это зеркало.

А научиться говорить с ним на одном языке.

А ещё лучше – использовать ИИ как инструмент для этого диалога.

Роль оффера в конверсии: цена, фото, описание, отзывы

Если алгоритм – это дверь, то оффер – это то, что заставляет покупателя не просто войти, а достать кошелёк.

На маркетплейсе у вас нет продавца-консультанта. Нет возможности показать ткань, рассказать про технологию или посмотреть в глаза и сказать: «Эта модель – хит сезона!».

Всё, что у вас есть – карточка.

И всё, что работает – оффер.

Оффер – это не «товар + цена». Это комплекс сигналов, которые убеждают покупателя:

– это именно то, что ему нужно,

– именно здесь выгоднее всего купить,

– и можно не бояться разочароваться.

И в 2025 году каждый из этих сигналов можно усилить – не интуицией, а данными. А ещё лучше – с помощью ИИ.

1. Цена – не цифра, а психологический триггер

Цена на маркетплейсе – это не просто себестоимость плюс наценка. Это обещание ценности.

Покупатель не смотрит на вашу калькуляцию. Он сравнивает:

– с ценами конкурентов (которые видит в один клик),

– с ожиданиями («почему дороже?»),

– с контекстом («только сегодня», «-30%», «бесплатная доставка»).

Алгоритмы тоже смотрят на цену – но не как на число, а как на сигнал доверия. Слишком низкая – вызывает подозрения. Слишком высокая без объяснения – отталкивает. Часто меняющаяся – заставляет ждать скидки.

ИИ здесь – не волшебник, который сам ставит цену. Он – ваш аналитик. Вы даёте ему данные: цены конкурентов, свою себестоимость, условия доставки – и он показывает, где проходит та самая «золотая середина»:

– при которой вы сохраняете маржу,

– покупатель чувствует справедливость,

– алгоритм не снижает позиции.

Например:

«Конкуренты продают за 2790–3290 руб. У вас бесплатная доставка и гарантия 2 года. При себестоимости 1800 руб. и марже 40% оптимальная цена – 3090 руб. В заголовке напишите: “Цена с бесплатной доставкой – дешевле, чем у большинства”».

Вы не теряете контроль.

Вы по-прежнему в управлении.

Но теперь вы решаете не «на глаз», а на основе расчёта.

2. Фото – ваш первый и самый честный аргумент

Покупатель решает, кликать или нет, за 0,3–0,7 секунды.

За это время он видит только:

– первое фото,

– цену,

– значки («в наличии», «акция», «хит»).

Если фото не цепляет – всё остальное не имеет значения. Никто не дочитает описание, не найдёт отзывы и не сравнит характеристики. Он уже ушёл.

Что делает фото эффективным?

– Чёткость и свет – никаких теней, размытости, «фото на кухне».

– Масштаб – товар рядом с рукой, линейкой, привычным предметом.

– Эмоция – человек использует товар в жизни, а не просто стоит на фоне.

– Релевантность – если искали «кроссовки для бега», фото должно это подтверждать, а не показывать модель на вечеринке.

ИИ не снимает за вас. Но он:

– генерирует или улучшает фото под требования маркетплейса,

– предлагает несколько вариантов для A/B-теста,

– адаптирует визуал под сезон, тренд или ЦА – если вы укажете параметры.

Вы не дизайнер? Не фотограф? Это больше не оправдание.

Сегодня можно получить профессиональное фото – за 30 секунд и без бюджета.

3. Описание – ваш «тихий продавец»

Описание не для алгоритма. Оно – для человека, который уже кликнул. Его задача – не дать уйти.

Хорошее описание:

– сразу отвечает на главный вопрос: «Почему именно этот товар?»,

– структурировано: выгода → характеристики → подтверждение (отзывы, гарантии),

– говорит на языке покупателя, а не технического специалиста,

– содержит «слова-триггеры»: «не скатывается», «подходит даже для…», «проверено 10 000 покупателей».

ИИ здесь – не генератор «воды». Он:

– создаёт 10 вариантов под разные сегменты ЦА,

– подбирает ключевые слова, которые реально ищут, а не те, что «кажутся правильными»,

– адаптирует текст под сезон, тренд или повторяющиеся фразы из отзывов (например, если все хвалят «лёгкость» – это выносится в заголовок).

Вы не пишете текст. Вы задаёте задачу – и выбираете лучший из готовых вариантов.

4. Отзывы – не мнения, а алгоритмический вес

На маркетплейсе отзыв – это не просто «мне понравилось». Это сигнал доверия – для покупателя и для алгоритма.

Товар с 50 отзывами и рейтингом 4,8 получит больше показов, чем аналог с 5,0, но всего 3 отзывами. Алгоритм доверяет «проверенному».

Но важно не только количество – содержание.

Алгоритмы анализируют:

– тональность (позитив/негатив),

– конкретику («сидят отлично» – хорошо; «классные» – бесполезно),

– повторяющиеся фразы («маломерят», «быстрая доставка» – это сигналы для улучшения оффера).

ИИ помогает:

– генерировать персонализированные ответы на отзывы – по вашему тону и шаблону,

– находить «боли» и триггеры – если вы вставите список отзывов,

– создавать шаблоны ответов, которые сохраняют лояльность – без ручного написания каждого.

Вы не игнорируете негатив. Вы превращаете его в улучшение.

Почему ручная работа с оффером больше не работает

Потому что оффер – это не статичная картинка. Это живая система, которая должна:

– меняться под сезон,

– адаптироваться под отзывы,

– реагировать на действия конкурентов,

– тестировать гипотезы быстрее, чем это делает человек.

Раньше можно было вручную оптимизировать 10 карточек.

Сегодня у продавца – 500, 1000, 5000 SKU.

И если каждый оффер не адаптирован под алгоритм и покупателя – он просто не продаёт.

ИИ берёт на себя эту работу. Не вместо вас. А для вас, если вы дадите ему данные и проверите результат.

Почему ручная оптимизация больше не работает

Ещё два года назад можно было вручную подбирать заголовки, корректировать цены раз в неделю, отвечать на отзывы по мере поступления – и получать результат.

Сегодня такой подход не просто неэффективен. Он убыточен.

Почему? Потому что рынок изменился. И не в сторону усложнения – в сторону ускорения.

1. Скорость реакции алгоритмов

Алгоритмы маркетплейсов реагируют на изменения – в течение часов или дней.

Если цена конкурента изменилась – и вы не адаптировались – ваш товар может начать терять позиции.

Если появился новый трендовый запрос – карточки, которые его не содержат, постепенно теряют видимость.

Если покупатели массово жалуются – а вы не реагируете – рейтинг и доверие снижаются.

Человек физически не успевает отслеживать всё вручную.

ИИ помогает быстрее – но только если вы дадите ему данные. Он не сканирует сам. Он не меняет ничего автоматически. Но если вы загрузите новые цены, отзывы или тренды – он за минуту предложит, как адаптировать оффер. Без выходных. Потому что доступен 24/7.

2. Масштаб

Раньше продавец работал с 50–100 товарами. Сегодня – с 500, 2000, 10 000 SKU.

Даже если на одну карточку тратить 10 минут в день – на 1000 товаров уйдёт 166 часов. Это больше, чем одна ставка менеджера. Каждый день.

И это только на базовую оптимизацию. Без учёта A/B-тестов, анализа отзывов, адаптации под сезон, генерации фото, работы с рекламой.

Ручная работа в таких условиях – не трудолюбие. Это неэффективное распределение ресурсов.

ИИ позволяет масштабировать работу – без найма команды.

Не нужно писать 10 000 описаний вручную. Достаточно один раз настроить шаблон – и ИИ сгенерирует всё по вашим правилам.

Один раз объяснил – получил тысячи вариантов.

3. Точность и персонализация

Покупатель на Wildberries в Краснодаре и покупатель на Ozon в Новосибирске – разные люди.

Они ищут разные формулировки.

Реагируют на разные визуальные триггеры.

Готовы платить разную цену.

Ручная оптимизация работает с усреднённой моделью.

ИИ помогает вам подготовить разные версии оффера – под каждый сегмент.

Маркетплейс сам покажет их «правильному» покупателю.

Вы просто даёте ИИ описание ЦА – и получаете адаптированный текст, заголовок или визуал.

Это не «общая» конверсия. Это максимально возможная конверсия для каждого сегмента.

4. Обратная связь и обучение

Человек делает выводы на основе опыта, интуиции, отчётов раз в неделю.

ИИ помогает быстрее находить закономерности – в тех данных, что вы ему дали.

Он не видит кликов и просмотров сам. Но если вы скажете:

«Вот 100 отзывов – что в них повторяется?»

– он найдёт паттерны.

Если вы скажете:

«Вот 5 заголовков – какой дал +15% к CTR?»

– он выделит сильные элементы – чтобы вы использовали их снова.

ИИ не “учится” в автономном смысле. Он не запоминает ваши прошлые запросы и не сохраняет контекст между сессиями – если вы не ведёте диалог в одном чате или не сохраняете историю вручную.

Он помогает вам учиться – быстрее и точнее.

Ручная оптимизация – статична.

AI-Оффер – живой, растущий, адаптивный.

5. Конкуренты уже перешли на ИИ

Вы всё ещё вручную подбираете ключевые слова?

А ваш конкурент, возможно, уже использует ИИ: загружает запросы, просит сгенерировать варианты, тестирует их – и оставляет лучшие.

Вы отвечаете на отзывы раз в два дня?

А ваш конкурент, возможно, уже загрузил шаблоны в ИИ – и генерирует персонализированные ответы за минуты.

Вы меняете цену раз в неделю?

А ваш конкурент, возможно, уже сверяет цены конкурентов через ИИ – и корректирует свою, не дожидаясь провалов.

Ручная работа – это не «бережливость». Это отставание.

И алгоритмы это видят. Они отдают трафик тем, кто быстрее, точнее, умнее.

Что делать?

Не пытаться делать больше.

Пытаться делать иначе.

– Автоматизируйте рутину.

– Делегируйте ИИ то, что он делает лучше человека: анализ, тестирование, адаптация, масштабирование.

– А себе оставьте самое важное: стратегию, контроль, интерпретацию данных, принятие решений.

Ручная оптимизация не умерла.

Она стала прерогативой тех, кто работает с 5–10 товарами и не стремится к росту.

Если вы хотите масштаба – вам нужен AI-Оффер.

Глава 2. Что такое AI-Оффер?

Определение: использование ИИ для создания, тестирования и оптимизации оффера

AI-Оффер – это не технология. Это метод.

Не «нейросети вообще», а способ решать конкретные задачи продавца на маркетплейсе – быстрее, точнее, эффективнее, чем вручную.

Суть AI-Оффера в трёх глаголах: создать – протестировать – оптимизировать.

ИИ не просто помогает – он позволяет вам замкнуть весь цикл управления оффером: от первого черновика до финальной версии, которая продаёт лучше всех – при условии, что вы даёте ему чёткие данные и задачи.

Создание

Раньше селлер тратил часы на то, чтобы придумать заголовок, написать описание, подобрать ключевые слова.

Сегодня он заходит в ChatGPT, Gemini или YandexGPT – и пишет:

– Напиши 5 вариантов заголовка для женских кроссовок. ЦА – 25–40 лет. Акцент на комфорт, стиль, лёгкость. Длина – до 60 символов.

Через 10 секунд – готовые варианты.

Никаких мозговых штурмов. Никакого «что бы ещё придумать».

Просто – выбор из того, что уже сформулировано под алгоритмы и поведение покупателей.

Тестирование

Вы не можете запустить технический A/B-тест на маркетплейсе – платформы не дают такой функции.

Но вы можете сделать практический аналог – и он работает не хуже.

Как?

Генерируете через ИИ 3 варианта заголовка.

Поочерёдно меняете заголовок в карточке – например, утром ставите версию А, вечером – версию Б, на следующий день – версию В.

Через 2–3 дня смотрите в личном кабинете: какой вариант дал больше кликов и заказов.

Оставляете победителя.

ИИ здесь – не «запускает тест», а:

– генерирует варианты для теста,

– может напомнить, какие метрики обычно важны – если вы спросите: “Что сравнить?”,

– помогает интерпретировать результат: «Версия с акцентом на “лёгкость” дала +22% к CTR – значит, это ключевая выгода для вашей ЦА».

Это не идеально – но это реально, доступно, измеримо.

И этого достаточно, чтобы обогнать 90% конкурентов, которые вообще ничего не тестируют.

Оптимизация

Оффер – не статичный элемент. Он должен меняться:

– под сезон (лето – зима, Новый год – 8 марта),

– под отзывы (если все пишут «маломерит» – нужно добавить размерную сетку в заголовок),

– под конкурентов (если они снизили цену – нужно либо снизить свою, либо усилить УТП),

– под тренды (если в поиске резко вырос запрос «экологичный состав» – это нужно вписать в описание).

Вы обновляете данные – и просите ИИ предложить корректировки. Он не отслеживает изменения сам – он работает с тем, что вы ему передали.