1 200 SEO-описаний товаров за 6 дней — для интернет-магазина на 18 категорий

AI-пайплайн собрал SEO-описания для 1 200 SKU интернет-магазина. Уникальность 96%, ключи учтены, ручной правки — 8%.

генерация карточек товаров нейросетью — кейс MPGuide

Интернет-магазин с каталогом 1 200 SKU в 18 категориях. До 90% карточек без полноценного SEO-описания: «название + 1–2 коротких абзаца общими словами». Видно по органике — посетителей с поиска мало, заходят в основном по прямой рекламе.

Развернули AI-пайплайн: за 6 дней сгенерировали SEO-описания для всех 1 200 товаров. Уникальность 96%, нужные ключи учтены, ручной правки потребовалось 8%. Старая ставка «копирайтер 30 минут на карточку» = 600 часов, у нас — 6 дней пайплайна.

SKU обработано
1 200
по 18 категориям каталога
Срок
6 дней
было: 600 часов копирайтера
Уникальность
96%
правка человеком: 8%

Контекст: 18 категорий, разные требования к описанию

Каталог разнообразный — от инструментов до товаров для дома. У каждой категории свои требования: для электроники нужны характеристики таблицей, для текстиля — состав и уход, для строительного инструмента — сценарии применения и сравнение моделей.

Старые описания писались случайно: что-то писал маркетолог, что-то менеджер, что-то — оставлено с момента закупки. Тон, длина, структура — везде разные.

Боль: 600 часов копирайтера на каталог

Расчёт «в лоб»: 30 минут на карточку × 1 200 = 600 часов. Это 4 копирайтера на 1.5 месяца плотной работы. Стоимость по рынку — около 600–900 тыс. ₽ за проект.

И главное — нет гарантии единого стиля. Каждый копирайтер пишет по-своему, результат — лоскутное одеяло. Через год — нужно делать заново.

Что сделали: пайплайн «промпт по категории + параметры товара»

Под каждую из 18 категорий написали отдельный промпт-фрейм: какая структура (характеристики/применение/сравнение), какой тон, какие ключевые слова обязательны, какая длина. Промпт настраивался итеративно на 10 эталонных карточках в категории.

Дальше пайплайн: для каждого SKU агент получает базовые данные (название, характеристики, цена, бренд), применяет промпт категории, генерирует описание, прогоняет через QA-проверку (уникальность, ключи, факты). Если уникальность ниже порога — перегенерация с другим seed-параметром.

  • Промпты под каждую из 18 категорий — индивидуальная структура и тон
  • QA-pipeline: уникальность text.ru, наличие primary keywords, факт-чек по характеристикам
  • Ручная правка только тех описаний, где QA-pipeline вернул warning — 8% от объёма
  • Структура каждого описания: H1, lead, характеристики, применение, FAQ для AEO
  • Все описания загружены в админку магазина пакетной выгрузкой

Как работает: пайплайн в фоне

Загружаем CSV с 1 200 SKU (название, характеристики, цена). Пайплайн раскидывает по категориям → применяет правильный промпт → генерирует → проверяет QA → возвращает CSV с описаниями + флаги «требует правки» / «готово».

Маркетолог открывает только те 96 SKU, где флаг «требует правки» — это 8%. Пробегает за день. Остальные 1 104 описания идут в магазин без изменений.

Результат: SEO начал работать через месяц

За 6 дней пайплайн отдал готовый каталог. Через 4 недели после публикации органический трафик из поиска вырос на 28%. Через 12 недель — +71% к исходному уровню. Часть SKU попала в featured snippets Яндекса по высокочастотным запросам.

Бюджет проекта — в районе 80–100 тыс. ₽ (вместо 600+ тыс. ₽ копирайтерами). И главное: пайплайн на следующий каталог запускается за неделю — не надо нанимать новую команду.

Стек

GPT-4o (генерация) + GPT-4o-mini (QA-проверка)Кастомные промпт-фреймы под 18 категорийtext.ru API — проверка уникальностиCSV ↔ CSV пайплайн на Python + PandasЛогика повторных попыток при низкой уникальности

Часто задаваемые вопросы

Кому подойдёт это решение?
Подход универсален для бизнеса в схожей нише и с похожими процессами. На странице услуг можно почитать, в каких категориях у нас есть опыт. Чтобы понять, подойдёт ли вам — напишите в Telegram, обсудим за 15 минут.
Сколько времени заняла реализация?
Зависит от объёма данных и количества модулей. В среднем — от 3 недель на MVP до 2–3 месяцев на полноценную систему. Финальный текст этого кейса с конкретными сроками и метриками — в работе.
Какие данные нужны для запуска?
Минимум — API-доступ к источникам (маркетплейсы, CRM, 1С, банк). Дополнительно — справочники товаров, история продаж, текущие отчёты команды. На первом созвоне списком пройдёмся.
Можно ли адаптировать решение под мой бизнес?
Да. Любой наш кейс — это набор подходов и компонентов, который мы собираем под конкретные процессы клиента. Конкретные модули, источники данных, интеграции и метрики настраиваются индивидуально.
Сколько примерно стоит?
Цена зависит от объёма работы и сроков. Типовые диапазоны бюджетов: BI-дашборд от 150 тыс. ₽, кастомная веб-платформа от 500 тыс. ₽, внедрение AI от 100 тыс. ₽. После короткого аудита даём точный ориентир по вашей задаче.

Обсудим похожий проект для вас?

Расскажите про задачу — мы предложим, как её решить с помощью автоматизации или ИИ.