This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Карточка товара, которая не выглядит как «ещё одна карточка» ✨
Для этого видео мы взяли обычное фото парфюма и превратили его в полноценный визуал для маркетплейса с помощью SellerDen AI.
Сначала — атмосферная предметная съёмка: флакон в окружении роз и маков, естественный свет, чистая композиция и акцент на товаре. Затем на основе готового кадра — инфографика с преимуществами продукта, характеристиками аромата и рекомендациями по использованию.
И всё это без студии, фотографа, декораций и долгой ручной работы в графическом редакторе.
В SellerDen AI можно создавать не просто отдельные красивые изображения, а собирать визуальный контент для всей карточки товара: от первого продающего кадра до инфографики.
Загрузите фото своего товара → выберите нужный инструмент → опишите результат → получите готовый контент.
Попробуйте создать свою карточку товара с AI 🦾
Для этого видео мы взяли обычное фото парфюма и превратили его в полноценный визуал для маркетплейса с помощью SellerDen AI.
Сначала — атмосферная предметная съёмка: флакон в окружении роз и маков, естественный свет, чистая композиция и акцент на товаре. Затем на основе готового кадра — инфографика с преимуществами продукта, характеристиками аромата и рекомендациями по использованию.
И всё это без студии, фотографа, декораций и долгой ручной работы в графическом редакторе.
В SellerDen AI можно создавать не просто отдельные красивые изображения, а собирать визуальный контент для всей карточки товара: от первого продающего кадра до инфографики.
Загрузите фото своего товара → выберите нужный инструмент → опишите результат → получите готовый контент.
Попробуйте создать свою карточку товара с AI 🦾
❤🔥1⚡1🔥1
В Digital сейчас происходит забавная вещь: AI становится не инструментом, а инфраструктурой.
Например, Anthropic уже начал маркировать контент, созданный Claude. И это не просто техническая деталь — рынок постепенно учится отличать AI-контент, регулировать его и встраивать в рабочие процессы.
Но есть проблема.
Пока компании обсуждают, «что там нового у AI», сильные специалисты уже используют эти изменения как конкурентное преимущество.
AI → автоматизация → аналитика → разработка → контент → продажи.
Именно поэтому мы собрали папку Digital / IT — подборку инструментов, кейсов и материалов, которые помогают быстрее находить решения и экономить часы работы.
🗂 Сохранить папку себе
Например, Anthropic уже начал маркировать контент, созданный Claude. И это не просто техническая деталь — рынок постепенно учится отличать AI-контент, регулировать его и встраивать в рабочие процессы.
Но есть проблема.
Пока компании обсуждают, «что там нового у AI», сильные специалисты уже используют эти изменения как конкурентное преимущество.
AI → автоматизация → аналитика → разработка → контент → продажи.
Именно поэтому мы собрали папку Digital / IT — подборку инструментов, кейсов и материалов, которые помогают быстрее находить решения и экономить часы работы.
🗂 Сохранить папку себе
Target поднимает AI до уровня C-level и связывает его с UX
12 августа Target назначила первого chief AI officer — Chandhu Nair, который выйдет 24 августа после более чем шести лет в Lowe’s. Одновременно компания усилила UX отдельным senior vice president, чтобы свести в один контур AI, продукт и путь покупателя.
Решение встроено в разворотную программу на 2026 год: Target закладывает дополнительные $2 млрд инвестиций, а в первом квартале чистые продажи уже выросли на 6,7% год к году, до $25,4 млрд. В фокусе — быстрее видеть изменения спроса, лучше управлять запасами и ускорять решения по сети.
Для e-commerce это сигнал, что следующий слой конкуренции — не отдельный AI-бот, а связка AI, UX и inventory logic вокруг покупателя.
Источник: Retail Dive
12 августа Target назначила первого chief AI officer — Chandhu Nair, который выйдет 24 августа после более чем шести лет в Lowe’s. Одновременно компания усилила UX отдельным senior vice president, чтобы свести в один контур AI, продукт и путь покупателя.
Решение встроено в разворотную программу на 2026 год: Target закладывает дополнительные $2 млрд инвестиций, а в первом квартале чистые продажи уже выросли на 6,7% год к году, до $25,4 млрд. В фокусе — быстрее видеть изменения спроса, лучше управлять запасами и ускорять решения по сети.
Для e-commerce это сигнал, что следующий слой конкуренции — не отдельный AI-бот, а связка AI, UX и inventory logic вокруг покупателя.
Источник: Retail Dive
«Самокат» ускорил рост e-grocery за счёт «Вау-поиска» и технологических сценариев
По оценке Infoline, во II квартале 2026 года оборот «Самоката» вырос на 3,9% квартал к кварталу, до 80,5 млрд рублей. Среднее число выполненных заказов достигло 797,7 тыс. в день, а средний чек — 1109 рублей.
Аналитики связывают этот темп с запуском и масштабированием «Вау-поиска», который подбирает товары под задачу пользователя, а также с расширением ассортимента выгодными и лимитированными предложениями. Это уже не просто каталог по категориям, а более короткий путь от намерения к корзине.
Для e-commerce это сигнал, что в e-grocery конкуренция смещается из одной только скорости доставки в качество сценарного поиска и рекомендаций.
Источник: Retail.ru
По оценке Infoline, во II квартале 2026 года оборот «Самоката» вырос на 3,9% квартал к кварталу, до 80,5 млрд рублей. Среднее число выполненных заказов достигло 797,7 тыс. в день, а средний чек — 1109 рублей.
Аналитики связывают этот темп с запуском и масштабированием «Вау-поиска», который подбирает товары под задачу пользователя, а также с расширением ассортимента выгодными и лимитированными предложениями. Это уже не просто каталог по категориям, а более короткий путь от намерения к корзине.
Для e-commerce это сигнал, что в e-grocery конкуренция смещается из одной только скорости доставки в качество сценарного поиска и рекомендаций.
Источник: Retail.ru
Amazon хочет превратить Alexa в «движок пополнения дома», а не просто в поиск товаров
Amazon на показе Alexa for Shopping продемонстрировал сценарий, где пользователь фотографирует холодильник, а ассистент сам определяет, чего не хватает, и собирает список покупок. PYMNTS пишет, что компания пытается перенести конкуренцию из витрины и поиска в слой, где ИИ заранее угадывает спрос домохозяйства.
Для e-commerce это важный разворот: выигрывать будет не только тот, у кого лучше каталог или реклама, а тот, кто первым встроится в регулярные бытовые покупки. Если ИИ начинает формировать корзину до явного запроса, ценность получают история заказов, точность рекомендаций и бесшовное пополнение запасов.
Источник: PYMNTS
Amazon на показе Alexa for Shopping продемонстрировал сценарий, где пользователь фотографирует холодильник, а ассистент сам определяет, чего не хватает, и собирает список покупок. PYMNTS пишет, что компания пытается перенести конкуренцию из витрины и поиска в слой, где ИИ заранее угадывает спрос домохозяйства.
Для e-commerce это важный разворот: выигрывать будет не только тот, у кого лучше каталог или реклама, а тот, кто первым встроится в регулярные бытовые покупки. Если ИИ начинает формировать корзину до явного запроса, ценность получают история заказов, точность рекомендаций и бесшовное пополнение запасов.
Источник: PYMNTS
Target тестирует логистику в цифре до реального запуска
Target разворачивает Proxima — цифровой двойник своей middle-mile системы, который прогоняет решения по запасам и перемещениям товара ещё до их применения вживую. Retail Dive пишет, что на пилоте по 63 fresh-позициям инструмент помог заранее исправить ошибки и поднял on-shelf availability на 2,5%.
Перед запуском нового Houston Receive Center площадью 1,2 млн кв. футов Proxima также показал около 98% точности по движению запасов через объект. Компания уже рассматривает такие симуляции как базу для AI-powered decision support.
Для e-commerce это важный сдвиг: выигрывает не только прогноз спроса, но и способность проверять логистические решения в цифре до того, как они ударят по наличию товара и срокам доставки.
Источник: Retail Dive
Target разворачивает Proxima — цифровой двойник своей middle-mile системы, который прогоняет решения по запасам и перемещениям товара ещё до их применения вживую. Retail Dive пишет, что на пилоте по 63 fresh-позициям инструмент помог заранее исправить ошибки и поднял on-shelf availability на 2,5%.
Перед запуском нового Houston Receive Center площадью 1,2 млн кв. футов Proxima также показал около 98% точности по движению запасов через объект. Компания уже рассматривает такие симуляции как базу для AI-powered decision support.
Для e-commerce это важный сдвиг: выигрывает не только прогноз спроса, но и способность проверять логистические решения в цифре до того, как они ударят по наличию товара и срокам доставки.
Источник: Retail Dive
Claude теперь умеет оставлять «следы» в своих ответах.
Anthropic объявила, что новые версии Claude получают невидимую машинную маркировку текста — одна из причин в том числе требования EU AI Act.
И это хороший пример того, как быстро меняется Digital.
Ещё недавно обсуждали, какая нейросеть лучше. Сейчас уже обсуждаем авторство, происхождение контента, безопасность и то, как AI встраивается в реальные процессы.
Сейчас, за нишей digital приходится следить не только ради интереса — изменения начинают напрямую влиять на работу.
Собрали в папке материалы, сервисы и полезные находки по Digital / IT / AI:
📂 Сохранить папку себе
Anthropic объявила, что новые версии Claude получают невидимую машинную маркировку текста — одна из причин в том числе требования EU AI Act.
И это хороший пример того, как быстро меняется Digital.
Ещё недавно обсуждали, какая нейросеть лучше. Сейчас уже обсуждаем авторство, происхождение контента, безопасность и то, как AI встраивается в реальные процессы.
Сейчас, за нишей digital приходится следить не только ради интереса — изменения начинают напрямую влиять на работу.
Собрали в папке материалы, сервисы и полезные находки по Digital / IT / AI:
📂 Сохранить папку себе
Malachyte привлекла $10 млн на AI-витрину для e-commerce
Стартап Malachyte, созданный бывшими участниками команды Spotify, получил $10 млн и продвигает для ритейла ту же логику поведенческих рекомендаций, которая, по словам компании, лежит в основе более 90% рекомендаций Spotify для 800 млн пользователей и 1 млрд единиц контента.
Вместо истории покупок сервис читает поведение прямо в сессии: пролистывания, возвраты, фильтры и клики. Гендиректор Sidd Motwani утверждает, что система понимает контекст визита менее чем за 200 миллисекунд и на лету перестраивает выдачу, баннеры и рекомендации.
Для e-commerce это ставка не только на персонализацию витрины, но и на подготовку каталога к AI-агентам, которые будут собирать шорт-лист товаров без обычного браузинга.
Источник: PYMNTS
Стартап Malachyte, созданный бывшими участниками команды Spotify, получил $10 млн и продвигает для ритейла ту же логику поведенческих рекомендаций, которая, по словам компании, лежит в основе более 90% рекомендаций Spotify для 800 млн пользователей и 1 млрд единиц контента.
Вместо истории покупок сервис читает поведение прямо в сессии: пролистывания, возвраты, фильтры и клики. Гендиректор Sidd Motwani утверждает, что система понимает контекст визита менее чем за 200 миллисекунд и на лету перестраивает выдачу, баннеры и рекомендации.
Для e-commerce это ставка не только на персонализацию витрины, но и на подготовку каталога к AI-агентам, которые будут собирать шорт-лист товаров без обычного браузинга.
Источник: PYMNTS
Forwarded from SellerDen AI - ИИ для селлеров
🤖 Половина россиян уже находит новые бренды через рекомендации нейросетей
ИИ постепенно становится новым каналом поиска товаров, сервисов и брендов. Согласно исследованию РОМИР, половина российских интернет-пользователей хотя бы раз узнавала о новом сайте, бренде или сервисе из источников, которые нейросеть показывала в своем ответе.
При этом 71% пользователей считают такие источники полезными при выборе и сравнении брендов, а 66% готовы перейти на незнакомый сайт, если его рекомендует ИИ.
Особенно интересно поведение при принятии важных решений. Когда речь идет о финансах, здоровье или дорогой покупке, 75% готовы изучить незнакомый источник из AI-выдачи.
Попадание бренда в ответы нейросетей дает и отложенный эффект: 56% пользователей впоследствии вспоминали увиденный источник и возвращались к нему.
При этом классический поиск никуда не исчезает. 69% сначала изучают ответ нейросети, а затем продолжают искать информацию через обычную поисковую выдачу.
Для бизнеса появляется новый канал конкуренции: раньше компании боролись за позиции в Google и Яндексе, теперь к SEO добавляется еще одна задача — попадать в ответы и рекомендации AI-сервисов.
Источник: Sostav со ссылкой на исследование РОМИР
ИИ постепенно становится новым каналом поиска товаров, сервисов и брендов. Согласно исследованию РОМИР, половина российских интернет-пользователей хотя бы раз узнавала о новом сайте, бренде или сервисе из источников, которые нейросеть показывала в своем ответе.
При этом 71% пользователей считают такие источники полезными при выборе и сравнении брендов, а 66% готовы перейти на незнакомый сайт, если его рекомендует ИИ.
Особенно интересно поведение при принятии важных решений. Когда речь идет о финансах, здоровье или дорогой покупке, 75% готовы изучить незнакомый источник из AI-выдачи.
Попадание бренда в ответы нейросетей дает и отложенный эффект: 56% пользователей впоследствии вспоминали увиденный источник и возвращались к нему.
При этом классический поиск никуда не исчезает. 69% сначала изучают ответ нейросети, а затем продолжают искать информацию через обычную поисковую выдачу.
Для бизнеса появляется новый канал конкуренции: раньше компании боролись за позиции в Google и Яндексе, теперь к SEO добавляется еще одна задача — попадать в ответы и рекомендации AI-сервисов.
Источник: Sostav со ссылкой на исследование РОМИР
🔥1👌1💯1
Walmart ставит SymMicro прямо в магазине и ускоряет back-of-store фулфилмент
Symbotic начала монтаж первой системы SymMicro прямо в задней зоне магазина Walmart. По данным Retail Dive, пилот должен заработать примерно через шесть месяцев, а после проверки Walmart может быстро масштабировать модель: в соглашении с Symbotic уже заложена условная закупка до 400 автоматизированных систем.
Для e-commerce это важный сдвиг: сборка онлайн-заказов всё чаще переносится ближе к полке, чтобы ускорить самовывоз и доставку без лишней нагрузки на торговый зал. Если пилот подтвердит экономику, back-of-store automation станет новым стандартом для крупных омниканальных сетей.
Спокойный вывод: ритейл тестирует не просто роботов на складе, а магазин как полноценный узел e-commerce.
Источник: Retail Dive
Symbotic начала монтаж первой системы SymMicro прямо в задней зоне магазина Walmart. По данным Retail Dive, пилот должен заработать примерно через шесть месяцев, а после проверки Walmart может быстро масштабировать модель: в соглашении с Symbotic уже заложена условная закупка до 400 автоматизированных систем.
Для e-commerce это важный сдвиг: сборка онлайн-заказов всё чаще переносится ближе к полке, чтобы ускорить самовывоз и доставку без лишней нагрузки на торговый зал. Если пилот подтвердит экономику, back-of-store automation станет новым стандартом для крупных омниканальных сетей.
Спокойный вывод: ритейл тестирует не просто роботов на складе, а магазин как полноценный узел e-commerce.
Источник: Retail Dive
👀 Wildberries научился прогнозировать, куда покупатель посмотрит на карточке товара
Wildberries запустил новый ИИ-инструмент «Анализ внимания» для оценки визуального оформления товарных карточек.
В основе сервиса — ML-модель, которая анализирует изображение и прогнозирует, какие элементы в первую очередь привлекут внимание пользователя.
С помощью инструмента селлеры смогут оценивать визуальные акценты на карточке и понимать, действительно ли взгляд покупателя попадает на товар и важную информацию, а не на второстепенные детали.
По сути, продавцы получают еще один способ проверить эффективность визуала до того, как делать выводы по реальному поведению покупателей.
Wildberries запустил новый ИИ-инструмент «Анализ внимания» для оценки визуального оформления товарных карточек.
В основе сервиса — ML-модель, которая анализирует изображение и прогнозирует, какие элементы в первую очередь привлекут внимание пользователя.
С помощью инструмента селлеры смогут оценивать визуальные акценты на карточке и понимать, действительно ли взгляд покупателя попадает на товар и важную информацию, а не на второстепенные детали.
По сути, продавцы получают еще один способ проверить эффективность визуала до того, как делать выводы по реальному поведению покупателей.
⚡1👍1👀1
Alibaba вывела AI-shopping на 250 млн пользователей и готовит отдельных агентов для e-commerce
Alibaba сообщила в квартальной отчётности, что 250 млн пользователей уже прошли свой первый AI-driven shopping experience на базе модели Qwen. Компания говорит о заметном росте эффективности рекомендаций и одновременно готовит новые сценарии: мультимодальный поиск, виртуальные примерки и отдельных AI-агентов под задачи e-commerce.
На стороне продавцов Alibaba уже внедряет ИИ в аналитику, рекламу, маркетинг и клиентский сервис. Параллельно затраты на AI-инфраструктуру резко выросли: capex компании увеличился на 75% и достиг 67,7 млрд юаней.
Спокойный вывод: крупные маркетплейсы переходят от AI-витрин к полноценной агентной коммерции.
Источник: PYMNTS
Alibaba сообщила в квартальной отчётности, что 250 млн пользователей уже прошли свой первый AI-driven shopping experience на базе модели Qwen. Компания говорит о заметном росте эффективности рекомендаций и одновременно готовит новые сценарии: мультимодальный поиск, виртуальные примерки и отдельных AI-агентов под задачи e-commerce.
На стороне продавцов Alibaba уже внедряет ИИ в аналитику, рекламу, маркетинг и клиентский сервис. Параллельно затраты на AI-инфраструктуру резко выросли: capex компании увеличился на 75% и достиг 67,7 млрд юаней.
Спокойный вывод: крупные маркетплейсы переходят от AI-витрин к полноценной агентной коммерции.
Источник: PYMNTS
«Яндекс» открыл продажи из Поиска и Алисы AI для продавцов без сайта
21 августа «Яндекс» запустил в бета-режиме новый канал продаж для продавцов без собственного интернет-магазина: их товары можно показывать прямо в Поиске и в чате с Алисой AI, а заказ оформлять через универсальный чекаут компании.
Продавцу нужно подключить чекаут в «Яндекс Товарах», загрузить ассортимент и настроить оплату и доставку в Yandex KIT. Для исполнения заказов можно использовать собственную логистику, сервисы «Яндекса» и внешних операторов, а также логистику маркетплейсов, если продавец уже на них работает.
Фактически «Яндекс» превращает поиск и диалоговый интерфейс из витрины в полноценный транзакционный слой для малого e-commerce — без запуска отдельного сайта.
Источник: Retail.ru
21 августа «Яндекс» запустил в бета-режиме новый канал продаж для продавцов без собственного интернет-магазина: их товары можно показывать прямо в Поиске и в чате с Алисой AI, а заказ оформлять через универсальный чекаут компании.
Продавцу нужно подключить чекаут в «Яндекс Товарах», загрузить ассортимент и настроить оплату и доставку в Yandex KIT. Для исполнения заказов можно использовать собственную логистику, сервисы «Яндекса» и внешних операторов, а также логистику маркетплейсов, если продавец уже на них работает.
Фактически «Яндекс» превращает поиск и диалоговый интерфейс из витрины в полноценный транзакционный слой для малого e-commerce — без запуска отдельного сайта.
Источник: Retail.ru