Генерация описаний товаров для маркетплейсов и сайта

1 августа 2026 · 9 мин чтения

У поставщика есть прайс: артикул, название, десяток характеристик. У вас каталог на несколько тысяч позиций. Между ними человек, который смотрит на строку «Кабель ВВГнг(А)-LS 3х2,5, бухта 100 м» и делает из неё абзац связного текста. 20–30 минут на карточку. Поэтому у половины каталога в описании два слова из названия, а с новым прайсом всё начинается заново.

Речь про карточки товаров, а не про тексты вообще: здесь жёсткий источник данных, требования площадок и тысячи SKU. Про статьи, посты и письма - отдельный разбор генерации контента с ИИ.

Короткий ответ: начинают со связки «сбор характеристик плюс генерация по шаблону бренда». Связка стоит 130–240 тыс. ₽, идёт 6–8 недель и при чистой экономии 21–27 тыс. ₽ в месяц окупается за 5–11 месяцев; если справочник характеристик уже есть, отдельная генерация - 70–130 тыс. ₽, 3–4 недели и 3–6 месяцев. Комплексный контур от прайса до выгрузки на площадки - от 200 тыс. ₽ и 6–11 месяцев.

Где каталог встаёт

• Описание пишут вручную по 20–30 минут. Один человек закрывает 150–200 карточек в месяц, а в каталоге их тысячи. Арифметика не сходится, половина позиций висит «в двух словах».
• Характеристики есть, текста нет. Поставщик отдаёт таблицу полей, а покупателю нужно объяснение, что они значат. Этот перевод и есть работа.
• У каждой площадки свои правила. Своя длина, свой набор обязательных полей, своё отношение к спискам. Один текст на всех не проходит.
• Обновление ассортимента обнуляет прогресс. Поставщик меняет линейку, приходит прайс на 400 позиций, и очередь растёт быстрее, чем её разбирают.
• Тексты звучат по-разному. Часть писал контент-менеджер, часть фрилансер два года назад, часть скопирована у производителя. Единого голоса нет.

Что меняется в работе над карточкой

Сценарий 1: собрать характеристики в структурированный вид

Фундамент, и он скучный. Пока характеристики лежат в пяти прайсах с разными колонками, генерировать не из чего: у одного «Материал корпуса», у второго «Корпус», у третьего это часть названия. Первый шаг - один справочник свойств: единые названия полей и единицы измерения, отдельно числа, отдельно текст. Видны и дыры: если у товара пусто в половине свойств, позиция едет обратно к поставщику.

Чаще всего источник - выгрузка из товароучётной системы; как связать её с каталогом, разобрано в статье про интеграцию с МойСклад. Если характеристик нет и там, их иногда собирают с общедоступных страниц производителя. Тут важна аккуратность: собирать можно только общедоступные данные, с уважением к robots.txt и разумной нагрузкой на чужой сайт. Обход защиты, авторизация под чужими учётными записями и перепродажа чужих баз - вне закона и вне нашей практики, обхода блокировок мы не обещаем. Легальный сбор - на странице парсеров и сбора данных.

Сценарий 2: генерация по шаблону бренда с жёсткими ограничениями

Модель работает не в режиме «напиши продающий текст». Задание собирается из четырёх частей: поля источника, структура, тон и запреты. Структура - скелет, одинаковый для категории: для чего товар, ключевые свойства с расшифровкой, комплектация. Тон задаётся примерами: два-три эталонных описания от вашего редактора работают лучше десяти прилагательных в инструкции.

Запреты - главная часть. В задании прямо сказано: использовать только переданные поля, не добавлять свойств, которых нет в источнике, не брать слова из стоп-листа (превосходные степени, отсылки к сертификатам и гарантиям), держаться в границах длины. Как формулировать ограничения, разобрано в подборке промптов для бизнеса, а организация потока на тысячи текстов - в кейсе контент-фабрики.

Сценарий 3: одно описание, разные площадки

Дальше размножение. Витрина сайта, маркетплейсы, выгрузка в агрегатор - у каждого свои требования к длине, структуре и обязательным полям. Их берут из документации площадки и держат в конфигурации: изменилось требование - поправили в одном месте.

Технически это отдельный проход по каналам. Маркетплейсу важны ключевые свойства в начале и заполненные характеристики, сайту - текст длиннее и структура под поисковые запросы, о которой речь в статье про автоматизацию SEO. Общий контур торговли на площадках разобран в материале про автоматизацию маркетплейсов, специфика одной из них - в разборе автоматизации Ozon. Правило: одно описание - один источник правды, версии собираются из него.

Сценарий 4: вычитка и выборочный контроль

На витрину карточка уходит после подтверждения человека. Технически это очередь со статусами «на вычитке», «принято», «на доработку». Редактор видит рядом характеристики и текст, правит и подтверждает. Если один тип ошибки повторяется в категории, меняют шаблон, а не тысячу текстов.

Полная вычитка нужна на старте, пока шаблон настраивается. Когда доля правок по категории падает и держится, переходят на выборку и по её результатам решают, доверять категории дальше. Как строить такой контроль, описано в статье про контроль качества работы ИИ-агентов.

Сценарий 5: каталог не разъезжается при обновлении ассортимента

Разовая заливка решает задачу на один раз. Через квартал поставщик меняет линейку, приходят новые артикулы, у части товаров меняются характеристики - каталог снова расползается.

Замыкание такое: новый прайс идёт в тот же разбор; позиции без описания встают в очередь на генерацию; у существующих товаров сравниваются характеристики, и при изменении значимого поля карточка помечается на обновление текста. Смена штрихкода текст не трогает, иначе редактор утонет в перегенерации. Это часть контура каталога из статьи про автоматизацию интернет-магазина.

Принцип: модель пишет черновик из ваших характеристик, человек отвечает за то, что опубликовано. Что можно взять из источника - берётся из источника; что попадает на витрину - проходит через подтверждение редактора.

Чем это опасно: свойства, которых у товара нет

Главный риск - не корявый стиль, а выдуманное свойство. Модель со скупым набором полей и заданием «написать привлекательный текст» допишет то, чего в источнике не было: «морозостойкий», «сертифицирован», «подходит для детей», «гарантия три года». Читается гладко, а дальше покупатель заказывает по описанию, получает не то, оформляет возврат и пишет претензию, и площадка предъявляет требование за недостоверную информацию. Цена такой строки измеряется не минутами редактора, а возвратами и разбирательством с площадкой. Поэтому характеристики берут только из источника: чего нет в полях, того не должно быть и в тексте.

Второй эффект, о котором предупреждают редко: узкое место переезжает. Раньше каталог упирался в скорость написания, теперь - в скорость проверки: черновики появляются быстрее, чем их читают. Пропускная способность равна тому, сколько карточек в день успевает вычитать человек, и сроки закрытия планируют от этой цифры, а не от скорости модели. Обещание «каталог закроется за месяц» здесь не работает.

Что с ИИ, а что без него

Честное разделение: «нейросети» нужны не на каждом шаге.

• Без ИИ делается механика: разбор прайсов, приведение полей к справочнику, раскладка по шаблонам площадок, проверки длины и стоп-слов, выгрузка. Это правила и интеграции.
• ИИ нужен в двух местах. Связный текст: превратить набор характеристик в абзац, который объясняет, а не перечисляет. И адаптация: переписать описание под другую длину, не потеряв фактов.

Какую модель брать, зависит от требований к данным и бюджета: при тысячах карточек цена запроса перестаёт быть абстракцией. Сравнение - в разборе GigaChat, YandexGPT и OpenAI.

Сколько стоит

• Сбор и нормализация характеристик - 60–110 тыс. ₽, 3–4 недели.
• Генерация по шаблону бренда - 70–130 тыс. ₽, 3–4 недели.
• Адаптация под площадки - 60–120 тыс. ₽, 3–4 недели.
• Очередь вычитки и контроль - 60–100 тыс. ₽, 3–4 недели.
• Поддержание каталога - 70–120 тыс. ₽, 3–4 недели.
• Комплексный контур - от 200 тыс. ₽, обычно 220–280 тыс. ₽.
• Эксплуатация - сервер и API модели, обычно 3–15 тыс. ₽ в месяц.

Экономика считается на минутах и объёме. Возьмём каталог, где в месяц заводят или переписывают 180–220 карточек. Вручную на карточку уходит в среднем 25 минут - 75–92 часа. После внедрения человек вычитывает: 7–8 минут, то есть 22–28 часов на тот же объём. Экономия 52–64 часа; при стоимости часа 500 ₽ это 26–32 тыс. ₽ валовой, минус эксплуатация около 5 тыс. ₽ - 21–27 тыс. ₽ чистыми. Дальше деление, и здесь важно не смешивать объёмы. Если справочник характеристик уже собран, считают только генерацию по шаблону - 70–130 тыс. ₽: 70 / 27 - около 3 месяцев в лучшем случае, 130 / 21 - около 6 в худшем. Если характеристики ещё нужно нормализовать, делить надо на связку двух сценариев - 130–240 тыс. ₽ и 6–8 недель: 130 / 27 - около 5 месяцев, 240 / 21 - около 11.

Комплексный контур считают со своей экономией. К тем же 26–32 тыс. ₽ добавляется адаптация: если 120 карточек из 200 уходят на маркетплейсы и ручная переупаковка занимает 10 минут, это ещё 20 часов, около 10 тыс. ₽. Поддержание каталога снимает 8–10 часов на сверку прайсов, ещё 4–5 тыс. ₽. Валовая 40–47 тыс. ₽, эксплуатация контура 10–14 тыс. ₽, чистыми 26–37 тыс. ₽. При вложениях 220–280 тыс. ₽ это 220 / 37 - около 6 месяцев и 280 / 26 - около 11. Как считать под свои цифры - в статье про окупаемость автоматизации.

С чего начать

1. Посчитайте текущую скорость. Сколько карточек в месяц закрывается и сколько минут уходит на одну. Без этого расчёт эффекта будет выдуманным.
2. Проверьте источник характеристик. Посмотрите, у скольких позиций заполнены ключевые поля. Если у трети пусто, первый этап - данные.
3. Напишите три эталонных описания руками. По одному на категорию, вашим голосом. Это будущий шаблон бренда и критерий приёмки.
4. Возьмите одну категорию на пилот. 100–200 позиций с полными характеристиками: видно качество текстов и реальное время вычитки.
5. Разложите очередь вычитки. Кто читает, сколько карточек в день успевает, какие категории проверяются целиком. От этого зависит срок закрытия.

Мини-кейс: каталог на 4200 позиций

Магазин инструмента работает с сайтом и двумя маркетплейсами. В каталоге около 4200 позиций, полное описание было примерно у 45%: у остальных название и строка характеристик от поставщика. Контент-менеджер тратил на карточку 25–30 минут и закрывал около 150 позиций в месяц. На оставшиеся 2300 карточек требовалось больше года.

Внедряли четыре сценария последовательно, около четырёх месяцев в сумме: сбор и нормализацию характеристик из прайсов трёх поставщиков, генерацию по шаблону бренда, адаптацию под две площадки и очередь вычитки. Поддержание каталога оставили на следующий этап, поэтому в цифрах ниже его эффекта нет. Вложения - 260 тыс. ₽, эксплуатация - 11 тыс. ₽ в месяц.

За пять месяцев после запуска доля позиций с полным описанием выросла с 45% до 85%: закрыли около 1700 карточек. На карточку уходит 7–9 минут вычитки вместо 25–30: тот же человек закрывает 330–360 позиций в месяц вместо 150, тратя на них около 45 часов вместо прежних 65. В деньгах считали по стоимости карточки: 230 ₽ рабочего времени против 67 ₽, разница около 160 ₽ на 340 карточках даёт 54 тыс. ₽ в месяц, чистыми 43 тыс. ₽, то есть 260 тыс. ₽ возвращаются примерно за шесть месяцев. Это не деньги из бюджета, а стоимость работы, которую иначе оплачивали бы наймом. Про выручку честно: на продажи влияют цена, наличие, фото, позиция в выдаче и сезон, поэтому приписывать рост продаж описаниям мы не будем.

Итог

Генерация описаний товаров - не «нейросеть вместо контент-менеджера», а перераспределение работы: механика уходит в систему, смысл и ответственность остаются у человека. Считать проект нужно на минутах на карточку и объёме каталога, а сроки - на пропускной способности вычитки. Как это выглядит в разрезе входов, логики и интеграций - в кейсе подготовки описаний и характеристик для карточек товаров, а общий контур работы с площадками - на странице автоматизации маркетплейсов.

Не готовы обсуждать проект? Оцените выгоду сами: калькулятор ROI автоматизации - 1 минута, без контактов. Или заберите чек-лист «Что автоматизировать первым».