Раньше я воспринимал нейросети для маркетплейсов в основном как генераторы красивых картинок. Загружаешь товар, пишешь запрос и надеешься, что на выходе получится что-то пригодное.
Но с карточками товаров все оказалось немного сложнее. Красивое изображение само по себе еще ничего не решает. Товар должен остаться узнаваемым, характеристики нельзя искажать, текст должен нормально читаться, а сама карточка должна понятно объяснять покупателю, что перед ним.
Поэтому я решил посмотреть, насколько вообще реально использовать нейросеть не для развлечения, а для подготовки визуалов под Wildberries и Ozon.
Начал с обычной фотографии товара
Для эксперимента достаточно исходного снимка товара на простом фоне.
И здесь я довольно быстро понял важную вещь: чем лучше исходник, тем меньше потом приходится бороться с результатом.
Если товар размыт, часть упаковки закрыта или фотография снята под странным углом, нейросеть начинает додумывать детали. Иногда это выглядит красиво, но уже не соответствует реальному продукту.
Поэтому перед генерацией лучше сделать максимально простой снимок:
нормальное освещение;
товар полностью попадает в кадр;
хорошо видны форма и упаковка;
нет лишних предметов перед продуктом.
Необязательно использовать профессиональную камеру. Для теста вполне хватает смартфона.
Самое интересное - быстро менять подачу
Больше всего мне понравилась возможность посмотреть на один товар в разных визуальных сценариях.
Например, один и тот же флакон можно показать на обычном светлом фоне, в ванной комнате, среди косметики или в более рекламной студийной композиции.
Раньше для таких экспериментов пришлось бы собирать референсы, искать реквизит или отдельно делать несколько макетов.
С нейросетью можно сначала проверить саму идею.
И это, пожалуй, самый полезный сценарий: не обязательно сразу использовать полученный результат как финальную карточку. Иногда достаточно увидеть, подходит ли вообще такая композиция товару.
Инфографику я бы делал осторожно
Следующий этап - характеристики и преимущества. Здесь нейросеть уже требует больше контроля. Сделать красивую плашку с текстом она может. Но если оставить все на автоматике, легко получить неправильное число, странную формулировку или характеристику, которой у товара вообще нет. Поэтому цифры и факты лучше задавать самостоятельно.
Например, если объем товара 500 мл, именно это значение нужно проверить перед публикацией. То же самое касается размеров, материалов, мощности и других параметров.
Я бы вообще относился к AI-инфографике как к черновику дизайна.
Нейросеть быстро показывает, как можно расположить информацию, а человек уже решает, что оставить и что исправить.
Главная карточка и дополнительные слайды - разные задачи
Еще один вывод, который я сделал: не стоит пытаться рассказать о товаре все на первом изображении.
Главная карточка должна прежде всего привлекать внимание и хорошо показывать продукт.
А уже дальше можно раскрывать детали.
Например:
первый слайд - сам товар;
второй - основное преимущество;
третий - характеристики;
четвертый - применение;
пятый - размеры или комплектация.
Когда на первой картинке пытаются одновременно разместить пять преимуществ, размеры, материал и еще три значка, результат обычно становится хуже.
Нейросеть эту проблему не решает. Здесь все равно приходится думать о структуре.
Что нейросети пока делают плохо
Самая заметная проблема - мелкие детали.
AI может слегка изменить форму упаковки, дорисовать несуществующий элемент или испортить надпись на самом товаре.
Особенно это заметно на продукции с большим количеством текста.
Поэтому после генерации я бы всегда сравнивал картинку с оригинальной фотографией.
Если продукт визуально изменился, такую карточку лучше не использовать, даже если она выглядит эффектно. Еще одна проблема - чрезмерно «идеальная» картинка. Иногда результат напоминает рекламный концепт, а не реальный товар. Для некоторых категорий это нормально, но в других случаях такая подача может только снизить доверие.
В итоге нейросеть полезнее всего как инструмент для экспериментов
После нескольких попыток я бы не сказал, что AI полностью заменяет дизайнера или фотографа.
Зато он хорошо сокращает количество рутинной работы.
Можно быстро проверить несколько фонов, найти интересную композицию, попробовать другую подачу или собрать черновик дополнительного слайда.
Для меня главный плюс оказался именно в скорости экспериментов.
Не нужно заранее быть уверенным, что конкретная идея сработает. Можно сначала визуализировать ее, посмотреть на результат и только потом решать, стоит ли развивать эту концепцию дальше.
Если использовать нейросети именно так, а не ожидать идеальную карточку после одного нажатия кнопки, они действительно могут упростить работу с контентом для маркетплейсов.
