Нейросеть для маркетплейса: что она умеет

Вечер селлера везде одинаковый: обтравить десяток фото, переписать описание, собрать инфографику, ответить на отзывы. Каждый из этих кусков нейросеть забирает на себя — но результат всё равно идёт через модерацию площадки, и именно там сгенерированное чаще всего и заворачивают.

Что нейросеть реально делает за селлера?

Она снимает механическую часть контента: обработку фото, черновик текста, макет инфографики и заготовку ответа покупателю. Цену, состав, размерную сетку и сертификаты по-прежнему заполняет человек.

Задача селлера	Что берёт нейросеть	Что остаётся за вами
Фото товара	Убирает фон, ставит предмет в новую сцену, вытягивает резкость	Съёмка исходника, проверка цвета и пропорций
Описание и заголовок	Черновик под ключевые слова, единый тон	Сверка состава, габаритов, гарантии
Инфографика	Макет, плашки, текст прямо в кадре	Утверждение цифр и формулировок
Ответы на отзывы	Вариант ответа в нужной интонации	Проверка по номеру заказа, отправка
Разбор отзывов	Сортировка сотен отзывов по темам жалоб	Решение, что менять в товаре

В документации Gemini API по состоянию на июль 2026 расписано, сколько референсов держит каждая модель: gemini-3.1-flash-lite-image принимает до 14 изображений объекта, gemini-3-pro-image — до шести объектов и до пяти персонажей одновременно. Для карточки это значит: один чайник можно показать на белом фоне, на кухонном столе и в руках, и это будет один и тот же чайник, а не три разных.

Фото товара: три шага вместо студийной съёмки

Порядок такой: снять на телефон, отделить предмет от фона, подставить нужную сцену. Каждый шаг — отдельный инструмент, и склеивать их в один запрос смысла нет.

Первый шаг закрывает удаление фона с фото товара. Под ним крутится не генеративная модель, а сегментатор rembg — открытый проект под лицензией MIT, релиз v2.0.78 вышел 6 августа 2026 года. В нём около полутора десятков весов: u2net, isnet-general-use, семейство birefnet. Мы держим isnet-general-use: на глянцевой посуде и волосах u2net оставляет по контуру светлый ореол, который потом видно на любом цветном фоне.

Дальше замена фона на фото ставит товар в интерьер, а улучшение качества снимка вытягивает шум и мыло с телефонной камеры. Оба шага идут через google/gemini-3-flash-image. Готовые сценарии и промпты под предметку лежат в галерее примеров съёмки товаров.

Кто напишет описание и характеристики?

Черновик пишет текстовая модель, факты в него подставляет селлер. Схема, которая работает: вы даёте модели сырые данные, она собирает из них связный текст, вы вычитываете цифры.

Рабочий промпт выглядит так: «Ты пишешь описание для карточки на маркетплейсе. Товар: [название]. Материал, габариты, комплектация: [список]. Ключевые фразы, которые надо употребить дословно: [3–5 фраз]. Пиши 700–900 знаков, короткими предложениями, без превосходных степеней и без обещаний результата». Дальше остаётся заменить скобки.

Чем плоха генерация «из головы»: модель дописывает характеристики, которых у товара нет. Она видит «термокружка» и уверенно добавляет «держит тепло 12 часов» — потому что так пишут в интернете. Такая строка в карточке превращается в возвраты и негативные отзывы. Поэтому список характеристик всегда идёт в промпт руками. Подобрать модель под текст можно в каталоге нейросетей.

Чем рисовать инфографику для карточки?

Той моделью, которая умеет рисовать читаемый текст внутри картинки. Это отдельный навык, и он есть далеко не у всех генераторов изображений.

Google в анонсе Nano Banana Pro за 2026 год называет gemini-3-pro-image своей лучшей моделью для корректно отрисованного и читаемого текста прямо в изображении, от короткого слогана до целого абзаца, с выводом в 2K и 4K. Предыдущее поколение, gemini-2.5-flash-image, на длинных подписях всё ещё ломает буквы. Разница видна сразу на плашке «состав: 100% хлопок».

Композицию, размеры плашек и требования площадок к макету мы разобрали отдельно — в статье про нейросеть для карточек товара. Там же промпт-скелет под инфографику и чек-лист перед загрузкой.

Как отвечать на отзывы и не выгореть?

Черновиком от модели и ручной проверкой фактов по заказу. Полностью автоматический ответ на маркетплейсе опасен: он не знает, что покупателю уже вернули деньги.

У Wildberries на этот счёт есть жёсткая рамка. В справке для продавцов указано: максимум на ответ — 5 000 символов, и каждый ответ проходит премодерацию. Не публикуют ответы с матом и неуважением, с контактами и внешними ссылками, набранные КАПСОМ, с обвинениями в адрес склада и логистики, а также с большим количеством ошибок. Последний пункт бьёт как раз по бездумной генерации.

Как собрать промпт под негатив, как разложить сотню отзывов по темам жалоб и почему не стоит писать отзывы за покупателей — в разборе про нейросеть для отзывов.

Что модерация Wildberries не пропустит?

Фото ниже 700×900 пикселей, водяные знаки, коллажи — и отдельным пунктом плохо сгенерированную картинку. От этого списка зависит, доедет ваш контент до покупателя или нет.

Справка Wildberries «Фото товаров: правила, рекомендации и частые ошибки» перечисляет параметры прямо: минимальное разрешение 700×900 пикселей, форматы JPG, PNG и WEBP, качество сжатия не ниже 65%, до 30 фото в карточке. Товары без фотографий вообще не попадают в поиск, поэтому площадка просит загрузить хотя бы две.

В списке частых ошибок есть формулировка, ради которой стоит открыть эту страницу: «Фото неудачно сгенерировано нейросетью — изображение выглядит неестественно, а в тексте есть искажённые символы». Рядом — запрет на водяные знаки, чужие логотипы и бирки, маркетинговый текст поверх товара, коллажи из нескольких товаров и товар в упаковке на главном фото.

У Ozon и Яндекс Маркета свои цифры, и они меняются чаще, чем выходят обзоры. Перед загрузкой открывайте базу знаний своей площадки, а не подборку «требования 2024 года» из выдачи.

Сколько это стоит в токенах?

Обработка одного фото стоит десятки токенов, комплект картинок на карточку — сотни. Точные цифры на инструментах: удаление фона — 30 токенов, замена фона — 90 токенов, улучшение снимка — 90 токенов, генерация картинки с нуля — 30 токенов.

Считаем на живом примере. Карточка из пяти изображений: пять раз убрать фон, три раза подставить сцену, один прогон на резкость. По текущим ценам это примерно 400 токенов на карточку — меньше, чем один выезд предметного фотографа. Тексты и ответы на отзывы идут отдельным тарифом, разбивка — на странице тарифов и цен.

Приветственный бонус позволяет прогнать первую карточку целиком и посмотреть на результат до оплаты. Аккаунт с подтверждённой почтой обязателен, оплата в рублях, VPN не нужен.

Чего нейросети отдавать не стоит?

Всего, за что вы отвечаете перед покупателем и площадкой: состав, габариты, сроки годности, гарантию, маркировку, номера сертификатов. Модель заполнит эти поля уверенно и правдоподобно — и ошибётся.

Второй запретный участок — фотореализм там, где товар должен быть настоящим. Сгенерированная «фотография» несуществующего ракурса формально красива, а фактически вводит покупателя в заблуждение: он получит не то, что видел. Это прямой путь к возвратам, к жалобам и к той самой отметке модерации про неудачную генерацию.

И третий — массовые автоответы на отзывы без чтения. Один ответ «спасибо за оценку» под жалобой на брак стоит дороже, чем весь сэкономленный час.

С чего начать сегодня вечером

Возьмите один товар, который уже продаётся, и прогоните его целиком за час.

1. Снимите пять кадров на телефон при дневном свете, без вспышки.
2. Пропустите каждый через удаление фона, проверьте контур на увеличении.
3. Соберите одну сцену заменой фона и одну инфографику с текстом.
4. Перепишите описание по промпту выше, вручную сверив характеристики.
5. Прогоните готовое по списку требований площадки и только потом загружайте.

Через час у вас будет карточка, собранная без съёмочной группы, и понимание, где именно нейросеть врёт на вашей категории.

Источники

• Wildberries, справка для продавцов: «Фото товаров: правила, рекомендации и частые ошибки» — проверено 7 августа 2026.
• Wildberries, справка для продавцов: «Отзывы покупателей» — проверено 7 августа 2026.
• Google, документация Gemini API: Image generation — проверено 7 августа 2026.
• Репозиторий rembg, лицензия MIT — проверено 7 августа 2026.