ИИ-агент для контента ecommerce-каталога

Задача

У интернет-магазина с несколькими тысячами SKU карточки товаров варьировались от одного предложения до скопированного описания поставщика. Позиции в поиске были слабыми, конверсия на холодном трафике — низкой, а у отдела маркетинга накопился объём контентной работы, который вручную было не разгрести. Написание одной хорошей карточки занимает 20–40 минут; тысячи — месяцы.

Рассмотренные варианты

1. Копирайтеры на фрилансе — качество хорошее, но стоимость на SKU высокая, а сроки долгие. Не подходит для постоянного роста каталога.
2. Универсальные ИИ-сервисы для текстов (Jasper, Copy.ai) — быстро, но оторвано от реальных данных магазина. Результат требовал серьёзной правки для устранения фактических ошибок и приведения к tone of voice бренда.
3. Кастомный ИИ-агент с прямым доступом к WooCommerce API — выбранный вариант. Агент читает атрибуты товара, контекст категории и позиционирование конкурентов прямо из данных магазина, выдавая точный, выдержанный в стиле бренда контент с минимальной вычиткой.

Решение

Агент получает данные о товаре через WooCommerce API — название, атрибуты, категорию, ценовой сегмент, имеющееся описание — и генерирует полный набор контента: развёрнутое описание, краткое описание, SEO-заголовок, meta description и предложения по внутренним ссылкам на связанные товары. Гайдлайн по tone of voice бренда зашит в системный промпт. Результат отправляется на вычитку перед публикацией или публикуется напрямую для низкорисковых SKU.

Реализация

Оркестрационный слой на Python группирует товары по категориям и запускает генерацию параллельно на GPT-4. Каждый пакет использует промпт уровня категории, добавляющий контекст о целевом покупателе и конкурирующих товарах. Результат структурируется в JSON, соответствующий полям WooCommerce — title, description, short_description, yoast_seo — и возвращается через REST API. Очередь модерации позволяет команде утвердить или отредактировать контент перед публикацией.

Внутренняя перелинковка формируется через эмбеддинги всех названий товаров и поиск top-k семантически связанных товаров для каждой страницы — они предлагаются редактору парами «анкор — целевой URL» для вставки.

Результат

500 карточек товаров обновлено за первый прогон, что сократило оценочные ручные трудозатраты с 3 месяцев до 2 дней. Органические показы в поиске выросли на 40% за 60 дней. Средняя длина описания увеличилась в 4 раза без роста показателя отказов.