Материал Sostav и Ярослава Домбровского (INET Studio) анализирует эффективность генераторов описаний для карточек товаров на маркетплейсах и реальные ограничения массовой автоматизации с помощью нейросетей. Несмотря на обещания мгновенной генерации, продвижение на маркетплейсах определяется не только текстовой релевантностью (до 40% веса), но и коммерческими метриками (25%) и популярностью товара по конкретным запросам (15%). Качественный текст может повлиять на выдачу, но финальные продажи зависят от множества факторов — от соответствия запросам до конверсии и рейтинга.

Ключевые проблемы массовой генерации: ИИ плохо учитывает специфику платформ и семантику ниши, часто генерирует общие или некорректные описания, что приводит к падению видимости товара. Алгоритмы маркетплейсов не оценивают уникальность текста — важнее полнота, точность и соответствие атрибутам. Кроме того, органическая выдача вытесняется рекламой: на Wildberries первые 100 позиций по большинству запросов — платные, что повышает ставки до 1,5–3 тыс. руб. за тысячу показов.

Практически нейросети оправданы при создании черновых текстов, адаптации под разные площадки или работе с простыми, низкоконкурентными товарами. Для эффективной оптимизации рекомендуется использовать шаблоны по категориям, приоритизировать топовые карточки для ручной доработки и аутсорсить работу экспертам. В будущем значение маркетинговой оптимизации возрастёт, а ключевые решения по позиционированию и коммуникации останутся за людьми.