Я, ИИ и Wildberries: 24 часа хаоса и 92к в кармане
Привет Пикабушникам! Я представитель такой древнейшей профессии как SEO-специалист (надеюсь шутка удалась) и уже лет пять вожусь с карточками для маркетплейсов, ковыряюсь в Яндекс.Вордстате (сервис для анализа поисковых запросов) и пытаюсь подружиться с нейросетками. Честно, раньше я был тем ещё скептиком: ИИ, думал я, это игрушка для хайпа, а не для реальной работы. Но тут клиент с магазином шмоток на Wildberries попросил накидать 1000 карточек товаров. Я сказал: «Легко, найму копирайтеров наeTXT (биржа фрилансеров для текстов)». А сам решил: а слабо мне провернуть это с ИИ? Скрыл от клиента, что нейросети в деле, прикарманил разницу в цене и поставил эксперимент. Спойлер: результат меня просто порвал, но кофе дома кончился. Делюсь, как я пытался, где облажался и сколько заработал.
Почему я вообще полез в это болото?
Клиент пришёл с задачей: расширить каталог на Wildberries, добавить 1000 карточек одежды за сутки. Я прикинул: если нанимать копирайтеров, это дорого и долго, а ИИ, может, справится быстрее. Честно, я не верил, что нейросети потянут такой объём — думал, будет куча правок и коты-мутанты на картинках. Но любопытство взяло верх: а вдруг в 2025 году ИИ уже реально не так плох? С клиентом договорился на 100 000 ₽ за 1000 карточек, будто это работа фрилансеров с eTXT. Разницу, ясное дело, решил оставить себе. Цель: тексты, картинки, ключи — всё с нуля, я и мой ноут.
Подготовка: без таблички — как без рук
Сразу понял: без базы данных ИИ — как кот без усов. Нейросети не экстрасенсы, им нужны чёткие данные. Взял каталог клиента: футболки, джинсы, кроссы. Составил табличку в Яндекс.Документах (если чё, онлайн-сервис для таблиц и документов) — название, материал, размеры, цвета, фишки. На 1000 позиций ушло три часа, потому что я, как типичный лентяй, копипастил характеристики с сайтов конкурентов (чисто для теста, не для коммерции, не бейте!).
Потом занялся промптами. Сначала тестировал их вDeepSeek (нейросеть для генерации текстов) — искал идеальный вайб, стиль, тон. Когда всё настроил, перешёл на X-GPTWriter (популярный нынче софт для массовой генерации текстов через нейросети) для автоматизации — и тут началась магия.
Этап 1: Тексты — от скептицизма к восторгу
Тексты — основа карточки, без них никуда. Я начал с DeepSeek, чтобы отточить промпт, и, честно, ждал эпичного фейла. Думал, нейросеть выдаст шаблонный бред вроде «стильная футболка для всех». Первые попытки были именно такими: DeepSeek выдал «футболка для всей семьи, носите с радостью» или «джинсы для стильных бабушек» — я чуть не разбил ноут от смеха и злости. Четыре часа убил, перебирая десятки вариантов: пробовал дерзкий стиль для тусовщиков, экологичный вайб для хипстеров, добавлял сленг, вбивал ключи из Яндекс.Вордстата. Проверял каждое описание на длину (100–300 символов, как любит Wildberries) и наличие ключей. Наконец, вывел идеальный промпт.
Точный промпт разглашать не буду — это мой маленький секрет. Но если кому-то очень надо, пишите в личку, поделюсь наработками. Когда промпт был готов, я перешёл на X-GPTWriter. Закинул файлик с данными, и он выдал готовые тексты — прям для Wildberries, без черновиков. Чтобы проверить уникальность, подключил API Text.ru (сервис для проверки уникальности текстов) прямо в X-GPTWriter — тот же сервис, только встроенный в софт и быстрее. За час нагенерил 200 описаний. Ждал подвоха, но тексты были живые, с нужным вайбом, а уникальность — 85–90%, что для Wildberries вполне. Редкие косяки (типа «кроссовки для офиса») правились за минуту. На 1000 текстов ушло ~6 часов, включая доработку. Мой скептицизм рухнул: ИИ реально тащит!
1000 описаний — 6 часов.
Проблемы: редкие косяки, но X-GPTWriter с API Text.ru справился на ура.
Лайфхак: точный промпт — половина успеха, а сленг и ключи делают текст живым.
Этап 2: Картинки — где мой миллион нервов?
С картинками я чуть не поседел. Думал, быстро накидаю 1000 фоток для карточек, но без реальных изображений Wildberries такое не прокатит. Подключил WBCON Parser (сервис для парсинга данных и изображений с Wildberries) — это как пылесос, который вытягивает фотки, артикулы и характеристики конкурентов. Ввёл ссылки на категории шмоток (футболки, джинсы, кроссы) и поисковые запросы вроде «модная футболка», выбрал регион Москва, и за час он насобирал 600 фоток в нужном разрешении 900x1200. Но не всё так радужно: половина картинок — с лишними тенями, моделями в странных позах или логотипами конкурентов. Пришлось сидеть и чистить, как золотоискатель в грязи. Для инфографики использовал Canva (онлайн-редактор для дизайна и инфографики) — за 5 минут делал картинки с иконками типа «100% хлопок» или «размеры S–XXL», используя готовые шаблоны для маркетплейсов. Canva спасала, когда нужны были быстрые схемы, но основа была в парсинге через WBCON. На 800 картинок (600 спарсенных + 200 инфографик) ушло 7 часов, и я понял, что 1000 за сутки в одного — это как взлететь на Марс. Надо больше аккаунтов или команда.
800 изображений за 7 часов.
Проблемы: мусорные фотки, ручная чистка, лимиты парсера.
Лайфхак: используй WBCON Parser с точными запросами, а Canva — для быстрой инфографики.
Этап 3: Ключи и загрузка — привет, модерация
Ключи подбирал через Яндекс.Вордстат. Вбиваешь «мужская футболка», смотришь частотность, чистишь мусор вроде «футболка дёшево купить». На 1000 карточек ушло 2 часа, потому что я ленился и сначала не фильтровал ключи. Ошибка новичка, каюсь. Загрузка на Wildberries — это русская рулетка. Платформа пускает карточки пачками, но модерация — лотерея. Из 50 тестовых карточек 15 вернули с придирками: «слишком общие описания», «мало характеристик» или «фото не того размера». Серьёзно, Wildberries, вы издеваетесь? Пришлось править размеры фоток и дописывать характеристики, типа «состав: 95% хлопок, 5% эластан». Я реально боялся, что клиент заметит задержки и начнёт задавать вопросы, но обошлось. На 1000 карточек загрузка и правки заняли бы часов 10, а модерация могла растянуться на день.
Итог по ключам и загрузке:
Ключи: 2 часа.
Загрузка: 1–2 часа на 100 карточек, но модерация — тёмный лес.
Проблемы: придираются к мелочам, правки неизбежны.
Затраты и профит: сколько я поднял
Мои затраты: лицензия X-GPTWriter — 6000 ₽/год. (в Telegram-канале откопал промокод SALE40, скинул цену, так что я взял сразу годовую лицензию, думаю что софт мне точно пригодится еще, куча планов на него), AiTunnel (сервис для обхода ограничений на ИИ-платформы, типа ресселер для более вкусных цен - создаешь АПИ ключ и вяжешь с X-GPTWriter и юзаешь все нейросети с полной автоматизацией) — 2 000 ₽. для DeepSeek, Fabula AI — бесплатно. Итого: 8000 ₽. Клиент заплатил 100 000 ₽ за 1000 карточек, думая, что это работа копирайтеров с eTXT. Чистая прибыль — 92 000 ₽ за сутки работы. Мой внутренний скептик был в шоке: ИИ не просто оправдал ожидания, а порвал их в клочья!
Что я вынес из этого цирка
За сутки сделал ~400 карточек: тексты, картинки, ключи. До 1000 не дотянул, но клиент был в восторге, а я прикарманил 92 000 ₽. Где прокололся:
ИИ — не волшебник. Без хорошего промпта и базы данных будет ерунда.
Wildberries — те ещё зануды. Их требования — как экзамен в ГИБДД: чуть что, до свидания.
Если бы в стуках было более 24 часов - я ясное дело уложился бы в 1000. Но не в одного за 24 часа.
Мои выводы, или чему меня научил этот марафон
ИИ — твой бро. Я был скептиком, но X-GPTWriter и компания показали, что могут тащить.
Время— наше всё. В одного 1000 карточек за сутки — не реально и для тех, кто спит два часа и живёт на энергетиках.
Деньги решают. Затраты 8000 ₽ против профита 92 000 ₽ — это как выиграть в лотерею, только с ноутбуком.
Wildberries — как тёща. Всегда найдут, к чему придраться.
Этот вызов был как забег на 42 километра без тренировки. Я доволен: 400 карточек, клиент не заподозрил ИИ, а я с профитом и без седых волос. Ясное дело, что остаток карточек я добил. Но если решу повторить, а наверное таки да, уж больно легкие деньги на выходе - с таким объемом, то растяну просто не на один день, а скажем на неделю.
