Елена Дым
Нейросети для маркетплейсов. AI-Оффер: для топ-выдачи и роста продаж

«Жить, как говорится, хорошо. – А хорошо жить ещё лучше!»

Из кинофильма «Кавказская пленница, или Новые приключения Шурика» (1967)

Введение

Почему AI – это новый sales manager

Мы живём в эпоху, когда технологии перестали быть просто инструментом – они стали стратегическим активом. Особенно это касается e-commerce. Маркетплейсы – Wildberries, Ozon, Яндекс Маркет, Amazon – давно перестали быть просто «витринами» для товаров. Сегодня это сложные, динамичные экосистемы, управляемые алгоритмами, где побеждает не тот, кто закупил больше или снизил цену, а тот, кто точнее, быстрее и умнее адаптируется под запросы покупателей и требования платформ.

Но вот в чём парадокс: чем больше товаров, тем меньше шансов быть замеченным. Чем выше конкуренция, тем меньше времени на принятие решений. А человеческие ресурсы – ограничены. Маркетолог не успевает писать 500 описаний. Копирайтер не может протестировать 20 вариантов заголовков за день. Менеджер по ценообразованию не в состоянии отслеживать 100 конкурентов в реальном времени.

Именно здесь на сцену выходит искусственный интеллект.

Не как модное слово из презентаций стартапов. Не как футуристическая фантазия. А как реальный, измеримый, масштабируемый инструмент роста продаж – AI-Оффер.

Что это такое?

AI-Оффер – это подход, при котором нейросети помогают создавать, тестировать, оптимизировать и масштабировать ключевые элементы товарного предложения – от названия и фото до цены и рекламного таргетинга. Но только если вы дадите им чёткую задачу и данные.

Это не замена человеку. Это усиление. Умный ассистент, который работает 24/7 – но только с теми данными, что вы ему дали. Он не «учится на ошибках» сам – он помогает вам учиться, предлагая варианты и расчёты на основе вашего запроса. Его задача – помочь вам увеличить конверсию, снизить стоимость привлечения и улучшить позиции – если вы говорите ему, что именно нужно.

Книга, которую вы сейчас читаете, – не теоретическое эссе о будущем ИИ. Это практическое руководство для тех, кто уже продаёт на маркетплейсах – или только собирается начать. Для владельцев бизнеса, маркетологов, категорийных менеджеров, продактов и даже фулфилмент-специалистов. Для всех, кто устал от рутины, ручных правок и догадок – и хочет работать по-новому.

Здесь вы не найдёте абстрактных рассуждений. Только конкретику:

Какие нейросети использовать уже сегодня – и как их настроить под вашу нишу.

Как заставить ИИ писать продающие тексты, которые проходят алгоритмы маркетплейсов.

Как автоматизировать ценообразование, визуальный контент и работу с отзывами.

Как внедрить AI-Оффер за 30 дней – даже если у вас нет команды разработчиков.

И, главное – как измерить результат: сколько вы получите дополнительных продаж, и за какой срок.

В этой книге – реальные кейсы, шаблоны, промты, скриншоты, чек-листы. То, что можно взять и применить сразу – без ожидания, без сложных настроек. То, что уже работает у сотен продавцов – от малых брендов до крупных ритейлеров.

Если вы считаете, что «ИИ – это сложно», «у нас нет данных», «это дорого» – вы ошибаетесь. В 2025 году ИИ стал доступным, простым и необходимым. Как Excel 20 лет назад. Как мобильный интернет 10 лет назад.

Ваш конкурент уже использует AI-Оффер. Вопрос – начнёте ли вы – или останетесь на обочине.

Поехали.

Часть 1: Основы AI-маркетинга на маркетплейсах
Глава 1. Как работают маркетплейсы в 2025+ году

Алгоритмы ранжирования: что влияет на видимость товара

Представьте: вы вложили душу в товар.

Качественный, с хорошей наценкой, в трендовой нише. Сняли фото при дневном свете, написали описание, где каждая фраза – как ответ на тайный вопрос покупателя. Цену выставили честную – не самую низкую, но справедливую. Всё сделано «по уму».

И всё же – тишина.

Ваш товар тонет где-то на семнадцатой странице выдачи, как корабль без маяка в тумане. Его не видят. Не кликают. Не покупают.

Почему?

Потому что маркетплейс – это не витрина. Это не магазин, где можно улыбнуться покупателю и сказать: «Посмотрите, какая ткань!». Это машина. Сложная, холодная, но невероятно чуткая. Она не оценивает ваши усилия. Она не знает, сколько ночей вы провели над описанием. Она смотрит только на данные.

И если вы не говорите с ней на её языке – вы просто исчезаете. Даже если ваш товар объективно лучше.

Эти «языки» – алгоритмы ранжирования. Невидимые судьи, распределяющие трафик между тысячами продавцов. Они не злые. Они не добрые. Они нейтральные. Их задача – показать покупателю то, что он с наибольшей вероятностью купит. В 2025 году алгоритмы стали умнее, быстрее и… человечнее. Они больше не считают ключевые слова или количество фото. Они смотрят на поведение людей. На то, как покупатели реагируют на вашу карточку – в реальном времени, в массовом масштабе.

Вот на что они обращают внимание – и почему это решает вашу судьбу на маркетплейсе.

CTR: ваш первый экзамен – за 0,7 секунды

Алгоритм показывает ваш товар тысяче людей.

Сколько из них кликнут?

Если 20 – вы в зоне риска.

Если 80 – вы в фаворе.

CTR (Click-Through Rate) – это не просто метрика. Это первое впечатление, упакованное в цифру. За доли секунды покупатель решает: «Моё – или нет?». И решает он не по качеству товара, а по тому, что видит в ленте:

– Заголовок – цепляет ли он боль или желание?

– Фото – вызывает ли оно эмоцию или просто «ещё одна картинка»?

– Цена – кажется ли она выгодной на фоне соседей?

– Значки – «хит», «акция», «в наличии» – создают ли ощущение срочности и доверия?

– Позиция в выдаче – да, даже здесь есть порочный круг: чем выше вы, тем больше кликов, а чем больше кликов – тем выше вы.

Раньше можно было «загрузить ключи» и надеяться на удачу. Сегодня перегруженный заголовок – это приговор. Покупатель не читает. Он сканирует. И если за 0,7 секунды вы не дали ему повода остановиться – он ушёл. Навсегда.

Конверсия: клик – это только начало

Вы прошли первый экзамен. Кто-то кликнул.

Но алгоритм уже смотрит дальше: сколько из этих кликов превратились в заказы?

Низкая конверсия – красный флаг.

Для алгоритма это значит: «Люди приходят, но не покупают. Значит, что-то не так».

И тогда он начинает снижать вам показы.

Не из злобы. Из логики: зачем тратить драгоценное место в выдаче на товар, который не продаётся?

Что влияет на конверсию? Всё, что происходит после клика:

– Описание – отвечает ли оно на главный вопрос: «Почему именно я?»

– Отзывы – создают ли они ощущение доверия или, наоборот, тревоги?

– Цена – соответствует ли она ожиданиям, сформированным фото и заголовком?

– Характеристики – достаточно ли информации, чтобы принять решение без звонка «подруге-консультанту»?

– Видео или 3D-просмотр – дают ли они ощущение «я уже держу это в руках»?

– Сравнение с конкурентами – подчёркиваете ли вы своё преимущество или прячете его в технических деталях?

Алгоритм не требует идеального текста. Он требует результата. И если ваша карточка не убеждает – она становится невидимой.

Динамика продаж: алгоритм любит рост – и ненавидит хаос

Маркетплейсы не любят статику.

Они любят движение.

Если ваш товар продавался по 5 штук в день, а вдруг – 50, алгоритм это замечает. Это сигнал: «Вот товар, который сейчас в тренде!». И он начинает давать ему больше показов, чтобы «подогреть» волну.

Но если продажи падают – даже по объективной причине (закончились остатки, сезон закончился) – алгоритм не ждёт объяснений. Он просто переключает внимание на тех, кто продаёт стабильно.

Что влияет на динамику?

– Сезонность – вы адаптируете оффер под время года или просто ждёте, пока «само пройдёт»?

– Акции – используете ли вы инструменты маркетплейса или боитесь «съесть маржу»?

– Остатки на складе – пустая карточка с надписью «ожидается» – это не просто неудобно для покупателя. Это сигнал для алгоритма: «продавец не готов».

– Отзывы и рейтинги – растущий рейтинг = растущее доверие = больше показов.

– Реклама – даже внутренняя. Она не просто продаёт. Она подтверждает алгоритму: «этот товар важен для продавца».

Алгоритм не верит в «потом». Он живёт в настоящем. И если вы не в росте – вы в тени.

Поведенческие метрики: алгоритм читает мысли покупателей

Самое удивительное – алгоритмы не просто считают клики и заказы.

Они анализируют поведение.

Если большинство покупателей, попав на вашу карточку, сразу уходят – система считает её нерелевантной.

Если они пролистывают до самого конца – значит, контент цепляет.

Если добавляют в корзину, но не оформляют заказ – возможно, проблема в цене, доставке или условиях возврата.

Здесь нет ничего сверхестественного. Это агрегированный опыт тысяч людей.

И всё это зависит от того, как вы строите карточку:

– Структура – легко ли найти главную выгоду за 5 секунд?

– Глубина информации – достаточно ли деталей, чтобы не искать ответы в отзывах?

– Доверие – есть ли бейджи, гарантии, подтверждённые отзывы?

Алгоритм не видит «красивую карточку». Он видит реакцию людей на неё. И если реакция слабая – он прячет вас.

Внешние факторы: игра по правилам маркетплейса

Наконец, алгоритм смотрит и на то, как вы играете в его игру.

Участвуете ли вы в акциях?

Используете ли внутреннюю рекламу – «Продвижение», «Карточка+», «Спецразмещение»?

Быстро ли обрабатываете заказы?

Насколько надёжна ваша логистика?

Сколько возвратов и жалоб?

Да, даже жалобы учитываются. Не как «наказание», а как сигнал: «этот продавец создаёт негативный опыт».

Маркетплейс хочет, чтобы покупатель вернулся.

И он отдаёт трафик тем, кто помогает в этом больше всего.

Главная ошибка: верить, что «всё по гайду» – достаточно

Самая опасная иллюзия – думать, что если вы «сделали всё правильно», вас обязательно заметят.

Гайды устаревают.

Алгоритмы учатся.

То, что работало в 2023-м, в 2025-м может работать против вас.

Раньше длинные заголовки с кучей ключей – плюс.

Сегодня – перегруз, падение CTR, провал.

Раньше «максимум фото» – хорошо.

Сегодня – если первое фото не цепляет за полсекунды, остальные вообще не увидят.

Алгоритмы не следуют правилам. Они создают их – каждый день, на основе поведения покупателей.

Что делать прямо сейчас?

Забудьте про интуицию.

Начните с цифр.

Откройте личный кабинет. Посмотрите:

– CTR ниже 3%? Значит, проблема в ленте – в фото, заголовке, цене.

– Конверсия ниже 10%? Значит, карточка не убеждает после клика.

– Глубина просмотра – 2 секунды? Покупатель уходит, не дочитав первого абзаца.

Тестируйте гипотезы.

Меняйте по одному элементу: только заголовок, только первое фото, только цену. И смотрите, как меняются метрики.

Не гонитесь за «идеальной» карточкой.

Гонитесь за эффективной – той, что продаёт здесь и сейчас.

И собирайте данные.

Потому что именно они станут основой для самого мощного инструмента 2025 года – искусственного интеллекта.

Алгоритм – не враг.

Он – зеркало.

Он показывает, как тысячи покупателей видят ваш товар.

Ваша задача – не обмануть это зеркало.

А научиться говорить с ним на одном языке.

А ещё лучше – использовать ИИ как инструмент для этого диалога.

Роль оффера в конверсии: цена, фото, описание, отзывы

Если алгоритм – это дверь, то оффер – это то, что заставляет покупателя не просто войти, а достать кошелёк.

На маркетплейсе у вас нет продавца-консультанта. Нет возможности показать ткань, рассказать про технологию или посмотреть в глаза и сказать: «Эта модель – хит сезона!».

Всё, что у вас есть – карточка.

И всё, что работает – оффер.

Оффер – это не «товар + цена». Это комплекс сигналов, которые убеждают покупателя:

– это именно то, что ему нужно,

– именно здесь выгоднее всего купить,

– и можно не бояться разочароваться.

И в 2025 году каждый из этих сигналов можно усилить – не интуицией, а данными. А ещё лучше – с помощью ИИ.

1. Цена – не цифра, а психологический триггер

Цена на маркетплейсе – это не просто себестоимость плюс наценка. Это обещание ценности.

Покупатель не смотрит на вашу калькуляцию. Он сравнивает:

– с ценами конкурентов (которые видит в один клик),

– с ожиданиями («почему дороже?»),

– с контекстом («только сегодня», «-30%», «бесплатная доставка»).

Алгоритмы тоже смотрят на цену – но не как на число, а как на сигнал доверия. Слишком низкая – вызывает подозрения. Слишком высокая без объяснения – отталкивает. Часто меняющаяся – заставляет ждать скидки.

ИИ здесь – не волшебник, который сам ставит цену. Он – ваш аналитик. Вы даёте ему данные: цены конкурентов, свою себестоимость, условия доставки – и он показывает, где проходит та самая «золотая середина»:

– при которой вы сохраняете маржу,

– покупатель чувствует справедливость,

– алгоритм не снижает позиции.

Например:

«Конкуренты продают за 2790–3290 руб. У вас бесплатная доставка и гарантия 2 года. При себестоимости 1800 руб. и марже 40% оптимальная цена – 3090 руб. В заголовке напишите: “Цена с бесплатной доставкой – дешевле, чем у большинства”».

Вы не теряете контроль.

Вы по-прежнему в управлении.

Но теперь вы решаете не «на глаз», а на основе расчёта.

2. Фото – ваш первый и самый честный аргумент

Покупатель решает, кликать или нет, за 0,3–0,7 секунды.

За это время он видит только:

– первое фото,

– цену,

– значки («в наличии», «акция», «хит»).

Если фото не цепляет – всё остальное не имеет значения. Никто не дочитает описание, не найдёт отзывы и не сравнит характеристики. Он уже ушёл.

Что делает фото эффективным?

– Чёткость и свет – никаких теней, размытости, «фото на кухне».

– Масштаб – товар рядом с рукой, линейкой, привычным предметом.

– Эмоция – человек использует товар в жизни, а не просто стоит на фоне.

– Релевантность – если искали «кроссовки для бега», фото должно это подтверждать, а не показывать модель на вечеринке.

ИИ не снимает за вас. Но он:

– генерирует или улучшает фото под требования маркетплейса,

– предлагает несколько вариантов для A/B-теста,

– адаптирует визуал под сезон, тренд или ЦА – если вы укажете параметры.

Вы не дизайнер? Не фотограф? Это больше не оправдание.

Сегодня можно получить профессиональное фото – за 30 секунд и без бюджета.

3. Описание – ваш «тихий продавец»

Описание не для алгоритма. Оно – для человека, который уже кликнул. Его задача – не дать уйти.

Хорошее описание:

– сразу отвечает на главный вопрос: «Почему именно этот товар?»,

– структурировано: выгода → характеристики → подтверждение (отзывы, гарантии),

– говорит на языке покупателя, а не технического специалиста,

– содержит «слова-триггеры»: «не скатывается», «подходит даже для…», «проверено 10 000 покупателей».

ИИ здесь – не генератор «воды». Он:

– создаёт 10 вариантов под разные сегменты ЦА,

– подбирает ключевые слова, которые реально ищут, а не те, что «кажутся правильными»,

– адаптирует текст под сезон, тренд или повторяющиеся фразы из отзывов (например, если все хвалят «лёгкость» – это выносится в заголовок).

Вы не пишете текст. Вы задаёте задачу – и выбираете лучший из готовых вариантов.

4. Отзывы – не мнения, а алгоритмический вес

На маркетплейсе отзыв – это не просто «мне понравилось». Это сигнал доверия – для покупателя и для алгоритма.

Товар с 50 отзывами и рейтингом 4,8 получит больше показов, чем аналог с 5,0, но всего 3 отзывами. Алгоритм доверяет «проверенному».

Но важно не только количество – содержание.

Алгоритмы анализируют:

– тональность (позитив/негатив),

– конкретику («сидят отлично» – хорошо; «классные» – бесполезно),

– повторяющиеся фразы («маломерят», «быстрая доставка» – это сигналы для улучшения оффера).

ИИ помогает:

– генерировать персонализированные ответы на отзывы – по вашему тону и шаблону,

– находить «боли» и триггеры – если вы вставите список отзывов,

– создавать шаблоны ответов, которые сохраняют лояльность – без ручного написания каждого.

Вы не игнорируете негатив. Вы превращаете его в улучшение.

Почему ручная работа с оффером больше не работает

Потому что оффер – это не статичная картинка. Это живая система, которая должна:

– меняться под сезон,

– адаптироваться под отзывы,

– реагировать на действия конкурентов,

– тестировать гипотезы быстрее, чем это делает человек.

Раньше можно было вручную оптимизировать 10 карточек.

Сегодня у продавца – 500, 1000, 5000 SKU.

И если каждый оффер не адаптирован под алгоритм и покупателя – он просто не продаёт.

ИИ берёт на себя эту работу. Не вместо вас. А для вас, если вы дадите ему данные и проверите результат.

Почему ручная оптимизация больше не работает

Ещё два года назад можно было вручную подбирать заголовки, корректировать цены раз в неделю, отвечать на отзывы по мере поступления – и получать результат.

Сегодня такой подход не просто неэффективен. Он убыточен.

Почему? Потому что рынок изменился. И не в сторону усложнения – в сторону ускорения.

1. Скорость реакции алгоритмов

Алгоритмы маркетплейсов реагируют на изменения – в течение часов или дней.

Если цена конкурента изменилась – и вы не адаптировались – ваш товар может начать терять позиции.

Если появился новый трендовый запрос – карточки, которые его не содержат, постепенно теряют видимость.

Если покупатели массово жалуются – а вы не реагируете – рейтинг и доверие снижаются.

Человек физически не успевает отслеживать всё вручную.

ИИ помогает быстрее – но только если вы дадите ему данные. Он не сканирует сам. Он не меняет ничего автоматически. Но если вы загрузите новые цены, отзывы или тренды – он за минуту предложит, как адаптировать оффер. Без выходных. Потому что доступен 24/7.

2. Масштаб

Раньше продавец работал с 50–100 товарами. Сегодня – с 500, 2000, 10 000 SKU.

Даже если на одну карточку тратить 10 минут в день – на 1000 товаров уйдёт 166 часов. Это больше, чем одна ставка менеджера. Каждый день.

И это только на базовую оптимизацию. Без учёта A/B-тестов, анализа отзывов, адаптации под сезон, генерации фото, работы с рекламой.

Ручная работа в таких условиях – не трудолюбие. Это неэффективное распределение ресурсов.

ИИ позволяет масштабировать работу – без найма команды.

Не нужно писать 10 000 описаний вручную. Достаточно один раз настроить шаблон – и ИИ сгенерирует всё по вашим правилам.

Один раз объяснил – получил тысячи вариантов.

3. Точность и персонализация

Покупатель на Wildberries в Краснодаре и покупатель на Ozon в Новосибирске – разные люди.

Они ищут разные формулировки.

Реагируют на разные визуальные триггеры.

Готовы платить разную цену.

Ручная оптимизация работает с усреднённой моделью.

ИИ помогает вам подготовить разные версии оффера – под каждый сегмент.

Маркетплейс сам покажет их «правильному» покупателю.

Вы просто даёте ИИ описание ЦА – и получаете адаптированный текст, заголовок или визуал.

Это не «общая» конверсия. Это максимально возможная конверсия для каждого сегмента.

4. Обратная связь и обучение

Человек делает выводы на основе опыта, интуиции, отчётов раз в неделю.

ИИ помогает быстрее находить закономерности – в тех данных, что вы ему дали.

Он не видит кликов и просмотров сам. Но если вы скажете:

«Вот 100 отзывов – что в них повторяется?»

– он найдёт паттерны.

Если вы скажете:

«Вот 5 заголовков – какой дал +15% к CTR?»

– он выделит сильные элементы – чтобы вы использовали их снова.

ИИ не “учится” в автономном смысле. Он не запоминает ваши прошлые запросы и не сохраняет контекст между сессиями – если вы не ведёте диалог в одном чате или не сохраняете историю вручную.

Он помогает вам учиться – быстрее и точнее.

Ручная оптимизация – статична.

AI-Оффер – живой, растущий, адаптивный.

5. Конкуренты уже перешли на ИИ

Вы всё ещё вручную подбираете ключевые слова?

А ваш конкурент, возможно, уже использует ИИ: загружает запросы, просит сгенерировать варианты, тестирует их – и оставляет лучшие.

Вы отвечаете на отзывы раз в два дня?

А ваш конкурент, возможно, уже загрузил шаблоны в ИИ – и генерирует персонализированные ответы за минуты.

Вы меняете цену раз в неделю?

А ваш конкурент, возможно, уже сверяет цены конкурентов через ИИ – и корректирует свою, не дожидаясь провалов.

Ручная работа – это не «бережливость». Это отставание.

И алгоритмы это видят. Они отдают трафик тем, кто быстрее, точнее, умнее.

Что делать?

Не пытаться делать больше.

Пытаться делать иначе.

– Автоматизируйте рутину.

– Делегируйте ИИ то, что он делает лучше человека: анализ, тестирование, адаптация, масштабирование.

– А себе оставьте самое важное: стратегию, контроль, интерпретацию данных, принятие решений.

Ручная оптимизация не умерла.

Она стала прерогативой тех, кто работает с 5–10 товарами и не стремится к росту.

Если вы хотите масштаба – вам нужен AI-Оффер.

Глава 2. Что такое AI-Оффер?

Определение: использование ИИ для создания, тестирования и оптимизации оффера

AI-Оффер – это не технология. Это метод.

Не «нейросети вообще», а способ решать конкретные задачи продавца на маркетплейсе – быстрее, точнее, эффективнее, чем вручную.

Суть AI-Оффера в трёх глаголах: создать – протестировать – оптимизировать.

ИИ не просто помогает – он позволяет вам замкнуть весь цикл управления оффером: от первого черновика до финальной версии, которая продаёт лучше всех – при условии, что вы даёте ему чёткие данные и задачи.

Создание

Раньше селлер тратил часы на то, чтобы придумать заголовок, написать описание, подобрать ключевые слова.

Сегодня он заходит в ChatGPT, Gemini или YandexGPT – и пишет:

– Напиши 5 вариантов заголовка для женских кроссовок. ЦА – 25–40 лет. Акцент на комфорт, стиль, лёгкость. Длина – до 60 символов.

Через 10 секунд – готовые варианты.

Никаких мозговых штурмов. Никакого «что бы ещё придумать».

Просто – выбор из того, что уже сформулировано под алгоритмы и поведение покупателей.

Тестирование

Вы не можете запустить технический A/B-тест на маркетплейсе – платформы не дают такой функции.

Но вы можете сделать практический аналог – и он работает не хуже.

Как?

Генерируете через ИИ 3 варианта заголовка.

Поочерёдно меняете заголовок в карточке – например, утром ставите версию А, вечером – версию Б, на следующий день – версию В.

Через 2–3 дня смотрите в личном кабинете: какой вариант дал больше кликов и заказов.

Оставляете победителя.

ИИ здесь – не «запускает тест», а:

– генерирует варианты для теста,

– может напомнить, какие метрики обычно важны – если вы спросите: “Что сравнить?”,

– помогает интерпретировать результат: «Версия с акцентом на “лёгкость” дала +22% к CTR – значит, это ключевая выгода для вашей ЦА».

Это не идеально – но это реально, доступно, измеримо.

И этого достаточно, чтобы обогнать 90% конкурентов, которые вообще ничего не тестируют.

Оптимизация

Оффер – не статичный элемент. Он должен меняться:

– под сезон (лето – зима, Новый год – 8 марта),

– под отзывы (если все пишут «маломерит» – нужно добавить размерную сетку в заголовок),

– под конкурентов (если они снизили цену – нужно либо снизить свою, либо усилить УТП),

– под тренды (если в поиске резко вырос запрос «экологичный состав» – это нужно вписать в описание).

Вы обновляете данные – и просите ИИ предложить корректировки. Он не отслеживает изменения сам – он работает с тем, что вы ему передали.

Вы не бегаете с лупой по карточкам. Вы получаете отчёт – или просто запросом спрашиваете:

– На основе последних 50 отзывов и описаний топ-5 конкурентов – предложи 3 улучшения для моей карточки.

Через минуту – у вас в руках конкретные правки.

Остаётся только скопировать – и вставить в личный кабинет.

Что делает ИИ вместо вас – и почему это выгодно

Вместо того чтобы гадать – он анализирует данные.

Вместо того чтобы писать один вариант – генерирует 10.

Вместо того чтобы ждать неделю – помогает протестировать за двое суток.

Вместо того чтобы править всё вручную – предлагает точечные правки с пояснением: «почему это сработает».

Это не замена вашему опыту. Это его усиление.

Вы остаётесь владельцем решения.

Но теперь у вас есть помощник, который:

– не устаёт,

– не отвлекается,

– не боится экспериментировать,

– и работает с тысячами товаров одновременно.

AI-Оффер – это когда вы перестаёте быть оператором и становитесь режиссёром.

Вы не пишете каждый заголовок. Вы задаёте стиль, ЦА, ключевые преимущества – и получаете 5 готовых вариантов.

Вы не следите за ценами конкурентов вручную. Вы говорите ИИ: «Вот цены 5 конкурентов. Моя маржа – 35%. Какую цену поставить, чтобы быть в топ-3?» – и получаете расчёт.

Вы не отвечаете на каждый отзыв вручную. Вы даёте ИИ шаблон тональности и список отзывов – и получаете 100 персонализированных ответов за пару минут.

И это – доступно каждому, у кого есть доступ в интернет и 10 минут на обучение.

Компоненты AI-Оффера: текст, визуал, цена, теги, отзывы, реклама

AI-Оффер – это набор конкретных элементов, с которыми вы работаете ежедневно.

Каждый из них можно улучшить, ускорить, оптимизировать – с помощью нейросети.

Без программирования. Без IT-отдела. Только через запрос – и сразу получить результат.

Разберём каждый компонент – и покажем, какие действия доступны прямо сейчас.

1. Текст

Текст – это не просто слова в карточке. Это ваш «тихий продавец». Он должен удержать покупателя после клика, ответить на скрытые вопросы и убрать сомнения – до того, как тот уйдёт к конкуренту.

ИИ здесь – не генератор заголовков (это лишь малая часть). Он – ваш редактор, копирайтер и аналитик в одном лице.

Что можно делать через нейросеть:

Структурировать описание под поведение покупателя:

Первые 3 строки – выгода. Следующие 5 – подтверждение (отзывы, гарантии, характеристики). Последние – призыв к действию.

– Перепиши описание, чтобы первые 3 строки цепляли эмоционально, следующие – давали факты, последние – подталкивали к покупке. Товар – массажная подушка для шеи.

Генерировать ответы на частые вопросы – прямо в описании:

«Почему именно эта модель?», «Как ухаживать?», «Подойдёт ли в подарок?»

– Добавь в описание 3 блока: “Почему выбирают нас”, “Как ухаживать”, “Идеально в подарок” – в дружелюбном, но экспертном тоне.

Адаптировать текст под сезон или событие:

Лето, Новый год, 8 марта – меняется не только визуал, но и формулировки.

– Перепиши описание для летнего сезона. Акцент на лёгкости, свежести, удобстве в жару. Товар – хлопковые платья.

Убирать “воду” и добавлять конкретику:

Вместо «стильный дизайн» – «крой, который скрывает объём в бёдрах».

Вместо «качественные материалы» – «хлопок 100%, не садится после стирки».

– Перепиши описание, заменив общие фразы на конкретные преимущества. Добавь цифры, факты, подтверждения.

2. Визуал

Фото решает: кликнет покупатель или пролистает.

Не фотограф? Не дизайнер? Не проблема.

Как ИИ помогает:

улучшает качество фото: убирает шум, добавляет свет, выравнивает фон – через бесплатные сервисы: Leonardo, Kandinsky, Canva AI,

создаёт новые изображения по описанию – если профессиональной съёмки нет,

предлагает идеи композиции: «покажите товар в руке», «добавьте сравнение размера», «сделайте фото в интерьере».

– Фото женской сумки из натуральной кожи, на белом фоне, мягкий свет, вид спереди и сбоку, стиль минимализм, высокое разрешение, фотореализм.

Результат – 4 варианта. Выбираете лучший – загружаете в карточку.

3. Цена

Цена – не просто цифра. Это сигнал доверия и ценности.

Слишком низкая – вызывает сомнения. Слишком высокая – отталкивает.

ИИ не устанавливает цену за вас – но помогает принять обоснованное решение.

Как ИИ помогает:

анализирует цены 5–10 конкурентов (вы копируете их описания – вставляете в ИИ – получаете сводку),

предлагает цену с учётом вашей маржи, условий доставки и акций,

подсказывает, как сформулировать ценовое преимущество: «на 15% дешевле аналогов», «выгоднее с учётом бесплатной доставки».

– На основе этих пяти описаний конкурентов и моей себестоимости 2200 руб. – предложи оптимальную цену с маржой 40%. У меня бесплатная доставка и быстрая отправка.

Результат – рекомендация: «Установите цену 3790–3990 руб. – это на 5–7% ниже среднего по нише, но с вашими преимуществами конверсия будет выше».

4. Теги и ключевые слова

Алгоритмы ищут совпадения. Если вы не используете слова, которые вводят покупатели – вас не найдут.

Как ИИ помогает:

– формирует список ключевых слов на основе описания вашего товара и карточек конкурентов,

– предлагает теги для внутреннего поиска: «лето 2025», «для офиса», «подарок маме»,

– выявляет повторяющиеся фразы в отзывах – и рекомендует добавить их в заголовок или описание.

– Проанализируй эти три карточки конкурентов и предложи 10 ключевых слов и тегов, которые я должен использовать, чтобы попасть в топ выдачи по запросу “женские кроссовки для города”.

Результат – готовый список. Вставляете в характеристики или описание – отслеживаете рост видимости.

5. Отзывы

Отзывы – не просто мнения. Это источник данных для улучшения оффера.

Как ИИ помогает:

создаёт вежливые, персонализированные ответы – даже на критику,

анализирует 50–100 последних отзывов и выделяет повторяющиеся фразы: «маломерят», «очень лёгкие», «цвет как на фото»,

рекомендует, что изменить в карточке: добавить предупреждение о размере, вынести «лёгкость» в заголовок, вставить фото с реальным цветом.

– Вот 10 последних отзывов на мой товар. Напиши на каждый – короткий, тёплый, персонализированный ответ. Если есть жалоба – предложи решение. Подпись: “Команда [название бренда]”.

Результат – 10 готовых ответов. Копируете – вставляете – улучшаете рейтинг и лояльность.

6. Реклама

Даже если вы не работаете с внешней рекламой – вы взаимодействуете с внутренними инструментами маркетплейса: «продвижение», «карточка+», «спецразмещение».

Как ИИ помогает:

создаёт 5 вариантов текста для рекламного объявления – под разные сегменты аудитории,

предлагает визуальные идеи: «покажите товар в использовании», «добавьте текст “только сегодня”»,

анализирует, какие формулировки у конкурентов работают лучше – и адаптирует их под ваш товар.

– Напиши три варианта рекламного текста для продвижения моего товара на Wildberries. Целевая аудитория – женщины 30–45 лет. Акцент на качестве, удобстве, быстрой доставке. Длина – до 50 символов.

Результат – готовые тексты. Выбираете – загружаете – тестируете конверсию.

Главное – не пытаться охватить всё сразу

Начните с одного элемента.

Самого слабого.

Самого трудоёмкого.

Самого важного для вашей ниши.

Описание «не цепляет»? – Перепишите его по структуре «выгода – факт – призыв».

Фото выглядят дёшево? – Загрузите в Kandinsky – получите 4 профессиональных варианта.

Цена «висит»? – Спросите ИИ: «Сколько ставить, чтобы быть в топе, но не терять маржу?»

Каждый шаг – это прирост продаж.

Каждый запрос – это экономия часов.

Каждое применение – это отрыв от конкурентов.

AI-Оффер – это использование ИИ для того, чтобы работать быстрее, умнее, эффективнее.

Не как замена вашему опыту – а как его усиление.

Не как сложная система – а как инструмент, доступный каждому, кто готов задать правильный вопрос.

Отличие от традиционного подхода: скорость, персонализация, масштаб

Традиционный подход к управлению оффером – это ручной труд, обобщённые решения и медленная обратная связь.

AI-Оффер – это системный, адаптивный, управляемый данными подход, где каждое действие усилено искусственным интеллектом.

Разница – не в инструментах. В результате.

1. Скорость

Раньше: чтобы изменить заголовок, нужно было собрать команду, провести мозговой штурм, согласовать текст, внести правки – и ждать неделю, чтобы увидеть эффект.

Сегодня: вы заходите в ChatGPT, пишете запрос – и через 15 секунд получаете 5 вариантов. Ещё через 2 минуты – загружаете один из них. Через 48 часов – видите рост CTR.

ИИ не ускоряет только генерацию. Он ускоряет цикл принятия решений.

Что раньше занимало дни – теперь занимает часы.

Что требовало согласований – теперь решается одним запросом.

Это не «удобство». Это конкурентное преимущество.

Пока конкурент думает – вы уже тестируете.

Пока он спорит – вы получаете данные.

Пока он правит вручную – вы масштабируете.

2. Персонализация

Традиционный оффер – один на всех.

Один заголовок. Одно фото. Одна цена. Один текст.

Для Москвы и Владивостока. Для 25 и 45 лет. Для экономных и премиальных покупателей.

ИИ позволяет делать оффер гибким – без дополнительных затрат.

Как?

Вы генерируете 3 версии описания: для тех, кто ищет «дешево», для тех, кто ищет «качество», для тех, кто ищет «подарок».

Тестируете их поочерёдно – и оставляете ту, что лучше конвертирует в вашей аудитории.

Анализируете отзывы – и вносите в текст формулировки, которые реально работают: «не мнётся», «подходит для полных», «не скользит».

Вы не угадываете – вы адаптируетесь.

Не под «среднего покупателя» – а под реальных людей, которые уже голосуют поведением.

3. Масштаб

Раньше: 10 карточек – норма. 50 – уже нагрузка. 100 – требует найма команды.

Сегодня: вы работаете с 500, 1000, 5000 товаров – и не тонете.

Почему?

Потому что ИИ позволяет:

– создать шаблон описания – и применить его ко всем товарам одной категории,

– загрузить список артикулов – и получить для каждого персонализированный заголовок,

– вставить 1000 отзывов – и выявить 3 главные «боли», которые нужно закрыть в оффере,

– загрузить 100 отзывов и шаблон – и получить 100 персонализированных ответов за пару минут.

Вы не пишете 1000 описаний вручную. Вы создаёте один шаблон – и применяете его к списку товаров.

Вы не отвечаете на 100 отзывов по одному. Вы даёте ИИ тон, структуру и список – и получаете готовые ответы.

Вы не сравниваете цены конкурентов вручную. Вы копируете 10 описаний – и просите ИИ дать сводку.

Это освобождение ресурсов – чтобы вы могли заниматься стратегией, а не рутиной.

Традиционный подход – это работа в рамках возможностей человека.

AI-Оффер – это работа в рамках возможностей данных, скорости и масштаба.

Вы не становитесь «технарём».

Вы становитесь управляющим системой, где ИИ – ваш оператор, аналитик, копирайтер, дизайнер и маркетолог в одном лице.

Глава 3. Какие нейросети и ИИ-инструменты уже работают на маркетплейсах

Все примеры в этой главе предполагают, что вы вручную копируете данные (текст, скриншоты, цены) и вставляете их в ИИ. Ни один из инструментов ИИ не имеет прямого доступа к маркетплейсам – они работают только с тем, что вы им передаёте.

Обзор: ChatGPT, Midjourney, Gemini, YandexGPT, Сбера, Мегаплан ИИ и др.

Разбираться в типах нейросетей, параметрах или архитектурах – не обязательно.

Вам нужно одно: знать, какую нейросеть использовать для какой задачи – и как получить от неё максимум.

Ниже – практический обзор самых востребованных и доступных инструментов 2025 года.

Не для IT-специалистов. Для селлеров.

С примерами запросов, ограничениями и кейсами применения.

1. ChatGPT (OpenAI)

Для чего: генерация и оптимизация текста – заголовков, описаний, ответов на отзывы, рекламных объявлений.

Когда стоит использовать:

– самый адаптивный ИИ для работы с языком,

– понимает контекст, стиль, ЦА,

– легко обучается под ваш бренд (через промты).

– Напиши описание для термоса объёмом 1 л. ЦА – мужчины 30–50 лет. Акцент на долгом сохранении тепла, прочности, удобстве в дороге. Стиль – лаконичный, экспертный. Длина – до 250 символов.

Ограничения:

– бесплатная версия (на базе GPT-3) иногда даёт общие формулировки,

– для максимальной точности и глубины рекомендуется использовать GPT-5 (в рамках платной подписки ChatGPT Plus – от $20/мес).

Результат:

Готовый текст, который можно сразу вставить в карточку – и начать тестировать.

2. YandexGPT (Яндекс)

Для чего:

Генерация и оптимизация текста – с акцентом на русский язык, локальные тренды, специфику российских маркетплейсов.

Особенно полезен, если вы продаёте на Wildberries, Ozon, Яндекс Маркете – и хотите, чтобы текст звучал естественно для российской аудитории.

Когда стоит использовать:

– Лучше, чем ChatGPT, улавливает локальные формулировки, сленг, поведенческие паттерны (например: «не маломерит», «идеально в подарок», «доставка до двери»).

– Удобен, если вы уже работаете в экосистеме Яндекса (Бизнес, Маркет, 360) – интерфейс и интеграции заточены под российский бизнес.

– Чаще даёт практичные, “приземлённые” рекомендации – с фокусом на конверсию, а не на креатив.

Пример запроса:

– Вот описание конкурента с Wildberries (я скопировал его вручную):

«[вставить текст описания]»

Проанализируй его: какие сильные стороны? Какие слова или структуры работают лучше всего?

Предложи 3 конкретных улучшения для моего описания – с акцентом на ценность и доверие. Мой товар: [кратко]. Моя ЦА: [возраст, интересы].

Ограничения:

– Менее гибкий в креативных, нестандартных задачах, чем ChatGPT – лучше работает с чёткими, структурированными запросами.

– Иногда выдаёт слишком формальные или шаблонные формулировки – особенно если не указать стиль явно.

Результат:

Анализ + конкретные правки – без “воды”, с фокусом на то, что реально влияет на конверсию в российском сегменте.

3. Gemini (Google)

Для чего: анализ конкурентов по скриншотам, мультиформатный ввод (текст + изображение), работа с данными.

Когда стоит использовать:

– умеет «читать» скриншоты карточек и выдавать анализ,

– хорошо работает с таблицами, списками, структурами,

– бесплатный и не требует подписки.

Загружаете скриншот карточки конкурента – пишете:

– Проанализируй этот оффер. Что делает его сильным? Какие слова, структура, преимущества? Как можно сделать лучше под мою ЦА – женщин 35+?

Ограничения:

– иногда «теряет» детали в длинных описаниях,

– менее креативен в генерации, чем ChatGPT.

Результат:

Готовая сводка: что скопировать, что улучшить, на что сделать акцент.

4. Midjourney / Kandinsky (Сбер) / Leonardo AI

Для чего: генерация и улучшение визуального контента – фото, баннеры, композиции.

Когда стоит использовать:

– Midjourney – лучший по фотореализму (платный, англоязычный интерфейс),

– Kandinsky (Сбер) – бесплатный, русскоязычный, адаптирован под локальные тренды,

– Leonardo – удобный для e-commerce: шаблоны, ретушь, адаптация фона.

– Фото женской сумки из экокожи, на белом фоне, вид спереди и сбоку, мягкий свет, стиль минимализм, высокое качество, фотореализм.

Ограничения:

– Midjourney требует подписки ($10–30/мес),

– Kandinsky иногда «додумывает» детали – нужна проверка,

– Leonardo – англоязычный, но с шаблонами под товары.

Результат:

4–8 вариантов фото за 30 секунд. Можно использовать как основное изображение или для A/B-тестирования.

5. Мегаплан ИИ

Для чего: автоматизация ответов на отзывы, генерация шаблонов, анализ тональности.

Когда стоит использовать:

– заточен под российский бизнес,

– легко интегрируется с CRM,

– умеет генерировать персонализированные ответы с учётом истории покупателя.

– Сгенерируй 5 вариантов ответа на отзыв: “Товар хороший, но доставка задержалась”. Тон – извиняющийся, но уверенный. Предложи компенсацию (скидку/подарок).

Ограничения:

– нужна подписка на Мегаплан (от 990 руб./мес),

– функционал ИИ доступен не во всех тарифах.

Результат:

Готовые ответы, которые повышают лояльность и снижают количество споров.

6. Другие полезные инструменты

Canva AI – для быстрой ретуши фото, добавления текста на изображения, создания баннеров.

Runway ML – для генерации коротких видео-превью товара (15 сек).

Pika Labs – создание видео из текстового описания (например: «женщина идёт в кроссовках по городу, улыбается, солнечно»).

Claude (Anthropic) – альтернатива ChatGPT, лучше работает с длинными текстами и структурированием.

Как выбрать – и с чего начать?

Не нужно использовать всё сразу.

Выберите один инструмент под одну задачу – и освойте его.

Нужны тексты? – ChatGPT или YandexGPT.

Нужны фото? – Kandinsky или Leonardo.

Нужны ответы на отзывы? – Мегаплан ИИ или ChatGPT.

Нужен анализ конкурентов? – Gemini с загрузкой скриншотов.

Потратьте 1 день – настройте аккаунт, сделайте 5 запросов, протестируйте результат.

Уже этого хватит, чтобы увидеть эффект.

Важно: нейросеть – не волшебная палочка. Это инструмент.

Чем точнее запрос – тем лучше результат.

Чем чаще тестируете – тем быстрее учитесь.

Чем конкретнее задача – тем выше отдача.

В следующих главах вы получите шаблоны запросов, чек-листы и примеры – чтобы использовать эти инструменты с первого раза.

Как следить за обновлениями ИИ-инструментов

Технологии меняются быстро. Чтобы не пропустить выход новых версий (например, GPT, Gemini, обновлений Kandinsky), подпишитесь на официальные блоги:

OpenAI Blog (openai.com/blog)

YandexGPT Новости (yandex.ru/company/technologies)

Сбер AI (sber.ru/ai)

Обновление инструмента – повод не менять всё, а пересмотреть запросы: новые версии лучше понимают контекст, требуют меньше правок, дают более точные ответы.

Специализированные ИИ-платформы для маркетплейсов (например, Selzy AI, Goods AI, SellerBot)

Рядом с универсальными нейросетями – ChatGPT, Gemini, Kandinsky – существуют инструменты, созданные специально для e-commerce и маркетплейсов.

Они не заменяют общие ИИ – они усиливают их под конкретные задачи: анализ выдачи, генерация карточек, управление ценой, автоматизация ответов.

Это не «сложные системы для IT-департаментов».

Это SaaS-сервисы – с интерфейсом, понятным селлеру.

Регистрируетесь – загружаете данные вручную (через таблицу) или подключаете API, если умеете – получаете результат.

Разберём три популярных платформы – и покажем, как с ними работать без технических навыков.

1. Selzy AI

Для чего: автоматизация email-рассылок, генерация текстов для карточек, ответы на отзывы, персонализация под сегменты покупателей.

Основания для применения:

– заточен под российский e-commerce,

– интеграция с WB, Ozon, Яндекс Маркет через API или XLS-загрузку,

– умеет генерировать не просто тексты, а тексты под конкретный товар и аудиторию.

Вы загружаете список товаров – выбираете шаблон: «Описание для женской одежды, ЦА 30–45 лет, акцент на комфорт и стиль» – получаете готовые описания для всей категории.

Ограничения:

– нужна подписка (от 1 500 руб./мес),

– часть функций требует подключения API (но есть и ручной режим через Excel).

Результат:

Экономия 10–20 часов в неделю на создании контента.

+15–30% к конверсии за счёт персонализации.

2. Goods AI

Для чего: анализ топа выдачи, генерация карточек под алгоритмы маркетплейсов, A/B-тестирование элементов оффера.

Основания для применения:

– анализирует карточки, которые вы ему загрузили (или указали по артикулам),

– показывает: какие заголовки, фото, цены, теги чаще всего встречаются в топе – на основе ваших данных,

– генерирует карточку, которая соответствует текущим трендам выдачи – по вашему запросу.

Вы вводите запрос: «женские кроссовки для бега» – Goods AI (если у него есть доступ к данным или вы загрузили карточки) анализирует топ-20 – предлагает:

– 5 вариантов заголовков,

– оптимальную структуру описания,

– рекомендации по фото и цене.

Если платформа не имеет API-доступа – вы можете загрузить список артикулов или скриншоты вручную – и получить тот же результат.

Ограничения:

– интерфейс на английском (но интуитивно понятен),

– подписка от $29/мес,

– не генерирует фото – только текст и рекомендации.

Результат:

Карточка, которая не «кажется красивой», а работает по данным.

Рост позиций в выдаче за 7–14 дней.

3. SellerBot

Для чего: динамическое ценообразование, анализ конкурентов, управление остатками, автоматизация акций.

Когда стоит использовать:

– если подключён API – может обновлять цены конкурентов каждые 15–30 минут и предлагать вам корректировки,

– если API нет – вы загружаете цены вручную, и платформа даёт рекомендации,

– может автоматически менять цену в личном кабинете – только если вы настроили интеграцию.

Вы задаёте: «Держи цену в топ-5 по запросу “беспроводные наушники”, маржа не ниже 35%».

Если подключён API – SellerBot отслеживает изменения цен у конкурентов и предлагает вам корректировки.

Если API нет – вы обновляете данные вручную – платформа даёт рекомендации.

Ограничения:

– для полной автоматизации нужен API (не все селлеры могут подключить),

– но даже в ручном режиме – даёт сводки и рекомендации,

– подписка от 2 500 руб./мес.

Результат:

Стабильные позиции + максимизация прибыли.

Снижение ручной работы с ценами на 80%.

Нужны ли эти платформы?

Не обязательно – особенно на старте.

Вы можете делать всё через ChatGPT + Gemini + Kandinsky – и получать отличные результаты.

Но если вы работаете с 100+ товарами, хотите масштабировать, сократить рутину – специализированные платформы экономят время, нервы и деньги.

Они не «волшебные». Они – ускорители.

Ваша задача – научиться задавать им правильные задачи.

Как начать – без риска и вложений

Зарегистрируйтесь на любой платформе – почти везде есть бесплатный пробный период (7–14 дней).

Загрузите 5–10 своих товаров.

Запустите анализ или генерацию.

Сравните результат с тем, что вы делаете вручную.

Примите решение: внедрять или отложить.

Никаких долгосрочных обязательств. Никаких сложных настроек.

Только – польза или её отсутствие. Вы поймёте это за 2 дня.

Важно: не гонитесь за всем сразу

Выберите одну задачу, где вы теряете больше всего времени:

– генерация описаний – попробуйте Selzy AI,

– анализ конкурентов – Goods AI,

– управление ценой – SellerBot.

Освойте один инструмент – и только потом переходите к следующему.

Как интегрировать ИИ в текущий workflow

ИИ не должен ломать вашу работу. Он должен её упрощать.

Не добавлять сложность – а убирать рутину.

Не требовать перестройки процессов – а встраиваться в них.

Главное правило: начинайте с того, что уже делаете – и заменяйте самый трудоёмкий этап на ИИ.

1. Выберите точку входа

Не пытайтесь внедрить ИИ во все процессы сразу. Выберите одну задачу, которая:

отнимает больше всего времени,

требует постоянного внимания,

даёт измеримый результат (CTR, конверсия, позиция, рейтинг).

Примеры:

Генерация описаний для новых товаров – замените на «Напиши описание для [товар] под ЦА [возраст, интересы]».

Ответы на повторяющиеся отзывы – замените на «Сгенерируй 5 вариантов ответа на отзыв “маломерит” – вежливо, с предложением помощи».

Подбор заголовков – замените на «Придумай 5 заголовков для [товар] с акцентом на [выгода] – до 60 символов».

Результат: вы не меняете workflow – вы просто заменяете один шаг на более быстрый и эффективный.

2. Подготовьте данные для ИИ

ИИ работает не с «воздухом». Он работает с вашими данными:

текстами конкурентов,

отзывами покупателей,

описаниями ваших товаров,

скриншотами карточек.

Что делать:

Соберите 5–10 карточек конкурентов – скопируйте описания, заголовки, теги.

Скачайте последние 50–100 отзывов на ваш товар – вставьте в ИИ для анализа.

Сфотографируйте или скачайте фото конкурентов – загрузите в Gemini или YandexGPT для анализа.

Пример запроса:

– Проанализируй эти 5 описаний конкурентов. Выдели сильные стороны и предложи 3 улучшения для моего описания.

Чем лучше данные – тем точнее результат.

3. Создайте шаблоны запросов

Не пишите запросы с нуля каждый раз. Создайте шаблоны – и адаптируйте их под каждый товар.

Примеры шаблонов:

Для описаний:

– Напиши описание для [название товара]. ЦА – [возраст, пол, интересы]. Акцент на [ключевая выгода]. Стиль – [лаконичный/дружелюбный/экспертный]. Длина – до [количество] символов.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.