Илья Вектор – Нейросети для продавца Wildberries и Ozon (страница 10)

– Промпт 10

То есть цель не в том, чтобы “прогнать всё ради галочки”, а в том, чтобы быстро собрать достаточную основу для сильных текстов.

2.7. Как понять, что анализ товара уже достаточно сильный

Перед переходом к названиям и описаниям задай себе несколько вопросов:

– я могу объяснить товар простыми словами;

– я понимаю, кто его покупает;

– я знаю, где и как он используется;

– я могу назвать 3–5 реальных выгод;

– я вижу 3–5 вероятных сомнений;

– я понимаю, чего нельзя обещать;

– я вижу, какие акценты должны идти в начало карточки.

Если на всё это есть внятные ответы, значит анализ уже работает.

Если нет – лучше потратить ещё 5–10 минут на промпты из этой главы, чем потом переписывать всю карточку.

ГЛАВА 3. ПРОМПТЫ ДЛЯ НАЗВАНИЯ ТОВАРА

3.1. Почему название – это лучший тест на качество промпта

Если продавец хочет быстро понять, насколько хорошо он вообще умеет работать с AI, ему достаточно посмотреть на названия, которые выдаёт нейросеть.

Именно в названиях слабый запрос проявляется особенно быстро.

Когда промпт плохой, AI обычно даёт один из трёх типов результата:

– слишком общие названия;

– перегруженные названия;

– названия, которые вроде бы содержат ключевые слова, но не помогают выбрать товар.

Например:

– “удобный контейнер для еды”;

– “стильный органайзер для вещей”;

– “практичная бутылка высокого качества”.

С формальной точки зрения это названия.

С точки зрения карточки маркетплейса – почти бесполезный шум.

Проблема в том, что название должно решать сразу несколько задач:

– быстро объяснять, что это за товар;

– помогать покупателю понять, подходит ли он под задачу;

– выделять важные параметры;

– не выглядеть как случайная склейка слов;

– не мешать чтению.

Именно поэтому названия – одна из лучших зон для работы с промптами.

Здесь нейросеть особенно полезна, потому что может:

– быстро дать 15–20 вариантов;

– предложить разные углы подачи;

– помочь убрать мусор и перегруз;

– перестроить уже существующее слабое название;

– подстроить под разные категории.

Но и здесь очень важно понимать:

сильный промпт для названия не просит “что-нибудь придумать”, а задаёт чёткую логику выбора.

Эта глава как раз про это: как работать с AI так, чтобы названия были не просто “заполненной строкой”, а реальным инструментом карточки.

3.2. Почему нейросеть так часто делает слабые названия

Когда продавец пишет:

«Придумай название товара»

нейросеть не знает:

– какой параметр важен для категории;

– что должно быть в начале;

– насколько коротко или подробно писать;

– нужен ли акцент на сценарий использования;

– какие слова нельзя использовать;

– какой тон вообще допустим.

В итоге AI начинает заполнять пустоту тем, что знает “в среднем”.

А “в среднем” – это почти всегда штампы, обобщения и перегруз.

Чаще всего слабое название от нейросети выглядит так:

Вариант 1. Слишком общее

«Удобный органайзер для дома»

Проблема: непонятно, что за товар, где он используется, чем он отличается.

Вариант 2. Слишком рекламное

«Идеальная стильная практичная бутылка для воды»

Проблема: много оценки, мало факта.

Вариант 3. Слишком перегруженное

«Бутылка для воды спортивная большая прочная стильная удобная для фитнеса прогулок школы офиса»

Проблема: формально слов много, но ясности от этого не больше.