Большинство подборок по запросу «нейросети для карточек товаров» смешивают в одну кучу ChatGPT, Midjourney и обычные сервисы удаления фона. Проблема в том, что ни один из них не выдаёт готовую карточку для маркетплейса: селлеру всё равно приходится самому придумывать структуру слайдов, собирать аргументы и вручную верстать инфографику в редакторе.
В команде сервиса «Карточка ВБ» решили проверить профильные ИИ-сервисы на практике — какие из них действительно делают сразу готовую карточку товара из обычных фотографий. 14 ноября 2026 года мы зарегистрировали новые аккаунты в шести популярных сервисах, оплатили доступ на 5 342 ₽ и прогнали через них два реальных товара наравне со своим продуктом.
Сразу обозначим: мы сами разрабатываем один из сервисов в этом обзоре, поэтому ниже показываем все сгенерированные карточки целиком без отбора и разбираем свои промахи наравне с остальными.
Суммарно семь нейросетей выдали 82 слайда — но выгружать на Wildberries или Ozon без переделок можно было только 37 (чуть меньше половины). Главное отличие между сервисами оказалось не в красоте подиумов, а в работе со смыслами: умеет ли ИИ собрать логичную воронку слайдов и не выдумать товару лишних деталей, за которые покупатель потом оформит возврат в ПВЗ.
Инструменты, которые продавцы используют для оформления карточек на Wildberries, Ozon и Яндекс Маркете, делятся на три разные группы:
В наш тест вошли только сервисы третьей категории — семь платформ, которые обещают селлеру готовую карточку без ручного дизайна.
Сводный результат проверки семи платформ на двух товарах (подарочный набор мыла и женская юбка миди) с актуальными условиями оплаты на 14 ноября 2026 года:
Посмотрите для сравнения, какие первые слайды (обложки) все семь сервисов собрали по одним и тем же исходникам:
На главных страницах ИИ-сервисов обычно показывают простые одиночные вещи — кроссовок, крем или наушники. В реальной торговле задачи сложнее: у наборов важно не перепутать комплектацию, а в одежде нельзя исказить посадку и швы, иначе покупатель откажется от заказа на примерке. Поэтому мы взяли два показательных товара:
Слайд считали готовым к выгрузке, если его можно сразу залить в кабинет селлера без доработки в графическом редакторе: правильный формат 3:4, читаемый русский текст и честное изображение самого товара.
Когда смотришь на все 82 полученных кадра подряд, сразу видны три главные проблемы автоматических генераторов карточек.
1. Чем меньше фото принимает сервис, тем больше он сочиняет от себя. Пять площадок из семи жёстко ограничивают загрузку от 1 до 5 снимков. Всё, что не поместилось в этот лимит, нейросеть пытается додумать сама: привязывает к заводской коробке золотой бант с открыткой, подкладывает чужую картонную упаковку, рисует квадратный кусок мыла вместо круглого или раскладывает одинаковые бумажные свёртки вместо трёх разных ароматов.
2. С одеждой годных слайдов почти вдвое меньше, чем с товарами. Если на мыле в работу подошли 57% слайдов (25 из 44), то на юбке — лишь 32% (12 из 38). Нейросети привыкли дорисовывать «типичную» одежду: пришивают на талию широкий пояс, прячут руку девушки в карман, которого у модели нет, или сами сочиняют таблицу промеров в сантиметрах. Показательный момент — фото юбки со спины, где студийный свет слегка просвечивал сквозь ткань между ног: сразу три сервиса (Aidentika, «Битый Пиксель» и на одном слайде наша «Карточка ВБ») приняли этот просвет за разрез сзади.
3. Шаблонные фразы вместо реальных аргументов к покупке. Красивый фон давно перестал продавать сам по себе — покупатель листает карточку, чтобы получить ответы на свои вопросы. Часть генераторов просто клонирует обложку пять раз подряд или вставляет дежурные штампы вроде «Идеальное качество» (иногда прямо с забытым техническим заголовком «ПРОБЛЕМА → РЕШЕНИЕ» или кнопкой «Подробнее →» как на баннере сайта). Полноценная карточка получается там, где ИИ опирается на живые отзывы и вопросы покупателей категории: например, показывает, как узкая юбка с разрезом ведёт себя, когда садишься в кресло, или как хранить натуральное мыло в ванной.
«Карточка ВБ» — профильный российский ИИ-сервис для создания карточек товаров, инфографики и SEO-описаний на Wildberries и Ozon. Главное удобство в работе — сервис принимает сразу все фотографии поставщика и кадры с телефона без лимита по количеству, сам изучает карточки конкурентов и реальные отзывы покупателей на WB, после чего собирает осмысленный сценарий на 7–9 слайдов (можно отредактировать план заранее или включить полный режим «Авто» и уйти по делам).
Из 16 слайдов без доработок подошли 13 (7 из 9 на мыле и 6 из 7 на юбке) плюс готовое SEO-описание. За счёт анализа отзывов в карточке мыла появился полезный бытовой слайд про хранение бруска в мыльнице со стоком, а в карточке юбки — кадр «Так юбка выглядит сидя» с сохранением одной и той же модели на всей серии. Не обошлось и без промахов: на одном слайде юбки алгоритм обманулся просветом на исходном фото и нарисовал разрез сзади, а ещё два кадра мыла потребовали мелкой чистки текста.
Aidentika строит работу вокруг режима «Воронка карточек»: сервис считывает бренд и характеристики с упаковки, задаёт пару уточняющих вопросов, сначала генерирует обложку и после вашего одобрения достраивает ещё 6 слайдов в едином стиле. Русские заголовки и плашки верстаются очень чисто — готовый набор скачивается одним архивом.
На подарочном мыле получилась красивая журнальная серия — 6 слайдов из 7 можно смело публиковать (только на последнем кадре из-за лимита в 4 исходных фото сервис дорисовал простую бурую коробку на фоне). А вот на одежде качество просело вдвое (3 из 7): нейросеть прорезала шлицу сзади, оставила пустой плашку под размерную сетку и на коллаже «Базовый гардероб» положила рядом с юбкой сразу три туфли.
INVOKA привлекает сочной рекламной картинкой и очень экономичным расходом баланса: минимального пакета за 390 ₽ нам хватило на оба товара, и больше двух третей баллов ещё осталось на счету. Внутри есть бесплатный разбор отзывов конкурентов, генератор SEO-текста и встроенный ластик для мелкой правки.
Главное узкое место — загрузить дают всего 3 фотографии и совсем короткое описание для обложки, а перед запуском серии приходится вручную караулить первый кадр. Из-за нехватки ракурсов в работу подошла ровно половина слайдов (6 из 12): на мыле сервис придумал подарочную открытку с лентой и вывел четыре пункта под заголовком «3 простых шага», а на юбке увёл указатели в кресло мимо изделия и сломал слайд с таблицей размеров.
«Битый Пиксель» принимает до 5 фото и работает полностью в фоне: загрузили товар и через несколько минут получили готовую подборку сразу из 9 разных по теме слайдов и SEO-текст. На подарочном мыле условно пригодными оказались 4 кадра из 9 — на остальных слайдах были ошибки: сервис перевязал пачку золотым бантом, выложил одинаковые бумажные свёртки вместо самого мыла и оставил сырой заголовок шаблона «ПРОБЛЕМА → РЕШЕНИЕ».
На одежде автоматика подвела полностью (0 готовых слайдов из 9). Нейросеть перекроила вещь на каждом кадре (пришила пояс, прорезала высокий разрез сзади, спрятала руку в несуществующий карман и поменяла саму девушку в середине серии), а главное — из головы нарисовала размерную таблицу в сантиметрах и плотность ткани, которых мы не указывали.
Neiro Card AI строит серию из 5 слайдов, но позволяет загрузить строго 1 фотографию товара и короткий текст (подробный состав просто обрезается). Вырезанный с этого единственного кадра предмет сервис бережно переносит на макет, не ломая заводскую упаковку — поэтому обложка набора мыла получилась чистой.
Однако собрать полноценную карточку для маркетплейса по одной лицевой фотографии почти невозможно: на внутренних слайдах мыла ИИ не знал, что лежит внутри коробки, и нарисовал квадратный кусок вместо круглого, а на юбке все пять экранов повторили одну и ту же застывшую позу с фото поставщика с чужими иконками вроде настенных часов у плашки «Длина миди» (итог — 4 пригодных кадра из 10).
В ERA2 Card есть пакетный режим «Пак карточек» на 6 картинок и поштучная «Студия». На практике сервис пока не умеет собирать последовательную воронку преимуществ: в пакете мыла удачной вышла только тёмно-золотая обложка, тогда как три файла пришли вообще пустыми рендерами без текста, а оставшиеся просто повторили заголовок первого экрана.
На юбке режим «Студия» выдал четыре похожих варианта обложки в узкой пропорции 2:3 вместо стандартной для маркетплейсов 3:4 и назвал разрез на подоле «вырезом» — ни один кадр на одежде без переделки не подошёл.
Fabula AI регулярно встречается в обзорных статьях про нейросети для селлеров, но при реальной покупке тарифа режим серийных карточек оказался сырым. Сервис принимает только 1 фото товара, интерфейс надолго подвисал при переключении вкладок, а при запуске воронки на 8 экранов генерация слайдов со 2-го по 8-й оба раза оборвалась с ошибкой.
Две единственные полученные обложки тоже не прошли проверку: на мыле нейросеть сделала прямоугольную коробку квадратной и оставила 4 пачки вместо 6 рядом с подписью «6 брусков по 50 г», а на юбке нарисовала кнопку сайта «Подробнее →», выдумала рост модели и приписала товару лишний бежевый цвет по цвету водолазки.
При выборе сервиса многие смотрят на рекламные обещания «от 10–15 ₽ за картинку», но в реальности бюджет съедают две вещи — отсев неудачных кадров и сгорающие ежемесячные подписки:
Связную фотоворонку из 5–9 слайдов с русскими заголовками, инфографикой и пропорцией 3:4 в нашем тесте собирали три специализированных сервиса: «Карточка ВБ» (полная серия по анализу отзывов покупателей плюс SEO-описание), Aidentika (аккуратная воронка на 7 экранов для косметики и коробок) и INVOKA (серия от обложки для простых товаров).
Да, протестировать генерацию на своих фотографиях без водяных знаков и без привязки карты позволяют «Карточка ВБ» (3 готовых слайда, анализ конкурентов и SEO-описание) и Aidentika (стартовые баллы на 2 кадра). Для выгрузки полной серии на 7–9 слайдов достаточно разового пакета за 390 ₽.
ChatGPT и Midjourney не знают специфики вашей ниши на маркетплейсе, не читают отзывы покупателей на WB и плохо верстают русский текст поверх фото. Профильный сервис берёт на себя сразу всю цепочку — от структуры слайдов и продающих формулировок до готовой инфографики 3:4 и выгрузки архивом за 10 минут.
Сверьте три вещи, из-за которых случаются возвраты в ПВЗ: точное число предметов в наборе без дорисованных бантов и чужих коробок; реальный крой одежды со всех сторон (пояс, карманы, расположение разрезов); отсутствие придуманных нейросетью размеров в сантиметрах, которых вы сами не вводили.
Ни одна нейросеть пока не заменяет финального взгляда человека перед публикацией, но удачно подобранный сервис сокращает подготовку карточки с пары дней до 10–15 минут. По результатам живой проверки инструменты логично разделить по задачам:
Подробная таблица замеров времени и все исходные материалы эксперимента собраны в разборе исследования в нашем блоге.