800 инфографик и rich-content для карточек WB, Ozon и Я.Маркета — без дизайнера в штате

Развернули генератор инфографики по шаблону бренда. Дизайнер согласует стиль раз в месяц, остальное генерит ИИ по фиду WB, Ozon и Я.Маркета.

ai инфографика для маркетплейсов — кейс MPGuide

У бренда на маркетплейсах ~300 активных SKU и поток новинок. Карточки нужно постоянно обновлять: новая инфографика, новые rich-фоны, новые слайды с УТП. Дизайнер в штате — узкое горлышко: 1 человек = 10–15 карточек в неделю максимум.

Развернули AI-пайплайн генерации инфографики и rich-content по фид-фрейму. Дизайнер раз в месяц утверждает стайл-гайд (новые шаблоны, цвета, типографика), остальное генерится автоматически. Получили поток 800 готовых единиц контента в месяц.

Карточек в месяц
800
было: 40–60 руками одного дизайнера
Стоимость 1 карточки
~150 ₽
было: 1 500 ₽ при ставке дизайнера
CR карточки
+22%
после обновления оформления

Контекст: маркетплейсы требуют постоянного обновления

Wildberries, Ozon и Я.Маркет ранжируют карточки в том числе по «свежести» и качеству оформления. Конкуренты обновляют инфографику каждые 2–3 месяца — кто не успевает, тот падает в выдаче.

У бренда — 6 шаблонов оформления по линейкам, дизайнер делает руками на каждую карточку. Время на одну: 30–45 минут. Это ~10 карточек в день, ~50 в неделю. Поток новинок и обновлений быстрее.

Боль: дизайнер не успевает

Накопился долг по обновлениям: 200+ карточек ждут новой инфографики 3–6 месяцев. CR на них падает, продажи проседают.

Нанимать второго дизайнера — отдельный расход (60–80 тыс. ₽ в месяц минимум) и не решает проблему: следующий уровень роста снова в горлышке.

Что сделали: пайплайн «фид → шаблон → инфографика»

Дизайнер сделал 6 базовых шаблонов в Figma по линейкам бренда: каркас, цвета, типографика, расположение блоков. Пайплайн научился генерировать карточки в этих шаблонах автоматически.

На входе — фид товара (название, характеристики, фото). Алгоритм: 1) подбирает шаблон по линейке, 2) расставляет фото и текст по сетке, 3) генерирует rich-фон под стилистику товара через AI, 4) собирает финальную PNG для загрузки в маркетплейс.

Дизайнер раз в месяц проверяет качество выборки 10 карточек и обновляет шаблоны, если нужно. На остальное у него нет ручной работы.

  • 6 базовых шаблонов в Figma — каркас и стайл-гайд бренда
  • Stable Diffusion / Flux — генерация rich-фонов под стилистику товара
  • Автокомпоновка по сетке: фото + характеристики + УТП-слайды
  • Контроль качества: 10 случайных карточек в день дизайнер проверяет
  • Пакетная выгрузка в WB, Ozon и Я.Маркет через их API

Как работает: жизнь карточки

Новый товар попадает в фид. Через 15 минут — готовая карточка-сетка из 7 слайдов: главное фото на rich-фоне, инфографика с характеристиками, слайд с УТП, слайд «как использовать», сравнение с аналогами, FAQ-блок, контакты бренда.

Через час — карточка опубликована в WB, Ozon и Я.Маркете. Без участия дизайнера, без участия менеджера.

Результат: 800 карточек в месяц, дизайнер свободен

Долг по обновлениям закрыли за 5 недель. Стоимость одной карточки — около 150 ₽ (электричество + API), вместо 1 500 ₽ дизайнером.

Конверсия карточек после обновления выросла на 22% в среднем по бренду. На отдельных категориях (где раньше были откровенно устаревшие оформления) — до +40%.

Дизайнер занялся стратегией: новые линейки, A/B-тесты концептов, разработка следующего поколения шаблонов. Не «гоняет пиксели».

Стек

Figma — базовые шаблоны и стайл-гайд бренда (6 макетов)Stable Diffusion + ControlNet — генерация rich-фоновPython pipeline: парсинг фида, автокомпоновка, экспорт PNGAPI Wildberries, Ozon и Яндекс.Маркета — пакетная загрузка карточекQA: автопроверка качества + ручная выборка 10/день

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.

Похожие кейсы

аналитика wildberries и ozon в одной таблице — обложка кейса
МаркетплейсыBI / ДашбордыАвтоматизация

40 таблиц WB, Ozon и Я.Маркета в одной таблице — для команды из 5 менеджеров

Собрали сводную витрину для селлера на 40 таблиц и 20 SKU. Команда из 5 менеджеров видит остатки, продажи и юнит-экономику в одной Google-таблице.

Подробнее
api коннектор для google таблиц маркетплейс — обложка кейса
МаркетплейсыАвтоматизация

Бесплатный API-коннектор: Google Таблицы и любой маркетплейс — без знания API и кода

Наш бесплатный сервис: подключаете Google Таблицу к маркетплейсу, выбираете нужные отчёты — данные выгружаются автоматически. Не надо читать документацию API, не надо писать код. Поддержка Wildberries, Ozon, Я.Маркета, Lamoda и Сбер Мегамаркета.

Подробнее
юнит экономика wildberries — обложка кейса
МаркетплейсыАвтоматизация

Юнит-калькулятор WB с ИЛ и ИРП — 30 SKU, тарифы из API, формула логистики 2026 года

Сделали Google Sheets-калькулятор юнит-экономики WB на 30 SKU. Тарифы и комиссии тянутся из API, формула логистики обновлена под изменения 23 марта 2026.

Подробнее