Plattera: карточки и инфографика для тысяч товаров по единым правилам

Plattera помогает выпускать карточки товаров и инфографику партиями. Платформа собирает сведения о товаре из согласованных источников, сопоставляет характеристики, заполняет поля и готовит изображения по правилам компании. Она рассчитана прежде всего на ситуации, когда товаров много, данные о них неполные, а ручная подготовка каждой карточки задерживает запуск ассортимента.

Представим магазин с каталогом на 20 000 позиций. У части товаров есть полный паспорт производителя, у части только артикул и фото. На Ozon нужны одни поля, для собственного сайта нужны другие. Задача состоит не в том, чтобы получить красивое описание для одного товара. Нужно организовать повторяемую работу: разобраться, о какой модели идёт речь, подтвердить свойства, заполнить карточку и отделить записи, где человек должен принять решение. Такую работу Plattera и берёт на себя.

Какие задачи Plattera берёт на себя: карточки и инфографика

Первое направление связано с карточками товаров. Для начала можно передать название, артикул, штрихкод, ссылку или таблицу. Plattera ищет недостающие сведения, сравнивает источники, приводит значения к справочникам клиента и готовит карточку под согласованную структуру. Это полезно, когда у поставщика нет всех полей, требуемых площадкой, или когда сведения распределены по нескольким файлам.

Второе направление связано с инфографикой. Здесь исходными материалами становятся фотографии, подтверждённые характеристики, брендбук или макет. Из них собирается последовательность слайдов: покупатель видит товар, главные параметры, детали и варианты применения. Обычный комплект Plattera включает 5–8 слайдов. Один комплект дизайнер может подготовить вручную. Для большой серии нужны правила, по которым каждый новый слайд сохраняет стиль и не искажает свойства товара.

Когда массовый выпуск карточек полезен вашему бизнесу

Возьмём крупного продавца маркетплейсов. Новые товары приходят регулярно, а характеристик не хватает. Контент-отдел тратит время на поиск паспортов, сверку артикулов и перенос данных в шаблоны площадок. ИИ может снять часть повторяющихся действий. Сотрудники продолжают задавать правила, выбирать приоритетные товары и разбирать спорные случаи.

Интернет-магазину с собственным каталогом важны выгрузка на площадку, единые названия атрибутов, связь товара с изображениями и обновление описаний при смене комплектации. Брендам и дистрибьюторам платформа может быть полезна при обработке линейки из сотен и тысяч модификаций. При этом объём сам по себе не доказывает экономию. Если ассортимент невелик, данные уже идеальны, а каждый товар требует отдельной съёмки, автоматизация может дать меньше пользы, чем ожидалось.

Массовый выпуск карточек стоит рассмотреть, если в каталоге больше 1 000 SKU, данные поступают от нескольких поставщиков, а карточки нужны для разных каналов продаж. Для корпоративного пилота Plattera разумно отобрать 20–100 реальных SKU: простые товары, записи с пропусками, похожие модификации и несколько спорных случаев. Такая выборка покажет работу системы на вашем ассортименте, а не только внешний вид удачного образца.

Как Plattera превращает исходные данные в карточку товара

Работа начинается с идентификации. Похожие названия не всегда означают одинаковый товар: у двух чайников одной линейки могут отличаться объём, мощность и комплектация. Затем платформа ищет сведения в разрешённых источниках, сравнивает значения, приводит единицы и названия к правилам клиента, заполняет карточку и проверяет результат перед выдачей.

Для примера возьмём условный товар K150. У магазина есть артикул, фотография и ссылка производителя, но не заполнено поле «мощность». На выходе нужны карточка с подтверждёнными характеристиками, версия для нужной площадки и список полей, по которым уверенного ответа нет. Если найденная страница относится к K150-S, а не к K150, мощность нельзя просто скопировать. Лучше оставить спорное поле незаполненным и передать его на проверку, чем разнести ошибку по всем каналам.

ИИ-агенты Plattera выполняют разные этапы работы: один ищет сведения, другой их извлекает, следующий сравнивает значения и приводит их к единой структуре. Заказчик может задать источники и правила, увидеть спорные значения и получить карточки в согласованном формате.

Как выбрать решение CloudContent Group под свою задачу

Plattera создана командой CloudContent, но эти названия не обозначают одну и ту же услугу. Plattera отвечает за создание и обогащение товарного контента с помощью ИИ. CloudContent отвечает за управляемую производственную работу, где могут потребоваться специалисты. ProductBank занимается хранением и управлением товарной информацией. Flow/FDM развивается как направление преобразования и передачи данных между каналами. Сценарии продуктов могут пересекаться, поэтому состав работ и способ выгрузки уточняют для конкретного проекта.

Это разделение помогает не покупать лишнего. Если главная проблема связана с пустыми характеристиками и необходимостью писать однотипные описания, стоит начать с проверки Plattera. Если никто в компании не знает, какая версия свойства верна и где она должна храниться, понадобится работа с мастер-данными. Если карточки уже готовы, но при переносе на другую площадку ломаются категории и словари, проблема ближе к преобразованию данных под канал.

Что покажет пилот Plattera на вашем каталоге

Перед пилотом полезно отделить размер базы от месячной задачи. По оценке команды Plattera, платформа может обрабатывать до 500 000 карточек в месяц для одного клиента. Это верхний ориентир мощности, а срок выпуска принятого контента зависит от исходных данных, числа категорий, правил проверки и скорости решения спорных вопросов. Если у компании 100 000 позиций, это не означает, что всем срочно нужны новые карточки: часть товаров может требовать только обновления полей или изображений. Разделение задач меняет и календарь, и смету.

Составьте короткий список вопросов для команды Plattera: сколько новых SKU приходит каждый месяц, какие категории дают больше всего пустых полей, сколько товаров должны выйти в двух каналах и кто примет спорные свойства. На первой встрече такие сведения полезнее общей фразы «у нас огромный каталог». Они помогут выбрать первую группу товаров и определить, какие карточки платформа должна подготовить в пилоте.

Пилот не стоит оценивать только по тому, понравился ли руководителю внешний вид одной карточки. Образец может быть удачным, но после массовой выгрузки появятся десятки разновидностей ошибки. Поэтому проверьте несколько категорий, сохраните причины правок и спросите, какое правило исправит каждую повторяющуюся проблему. Так пилот становится способом настроить процесс, а не выставкой готовых примеров.

До теста договоритесь, что считать готовой карточкой. Она должна соответствовать нужной модели, содержать обязательные поля, не обещать неподтверждённых свойств и быть пригодной для согласованной выгрузки. Затем посчитайте принятые карточки и общее число созданных карточек. Доля принятия равна числу карточек без переделки, делённому на общее число карточек теста.

Например, если на условной выборке из 50 товаров 38 карточек приняты без правок, доля составит 38 / 50 = 76%. Остальные 12 нужно разделить по причинам: не найден источник, перепутана модификация, нужен снимок, не подошёл формат. Тогда станет ясно, какие правила надо уточнить перед большим запуском.

Отдельно посчитайте время сотрудников. Пилот может быстро создать первые версии, но если каждый товар приходится долго проверять, экономику нужно считать вместе с этой работой. Есть задачи, которые ИИ не решит: он не заменит предметную съёмку, юридическую оценку рекламного обещания и экспертное подтверждение сложной совместимости.

Отвечаем на вопросы