Бесплатная генерация описаний товаров
Представьте: ваша жена-фрилансер звонит в слезах. «Дорогой, магазин забит мебелью и лестницами, а описаний ноль! Владелец требует срочно, но на 1000 карточек уйдут месяцы бестолковой работы и я в этом ничего не понимаю. Что делать?!»
Знакомо? Это классика для интернет-магазинов / сайтов-каталогов — товары есть, есть фото , а посетитель не задерживается на страницах и продажи стоят. Ручные тексты? Дорого, как крыло самолёта, скучно как зубная пломба, и никто не хочет эту «конвейерную» мороку за копейки.
Когда то я работал в агентстве и мы отказывали таким заказчикам пачками — дорого, огромные трудозатраты, так что я прекрасно понимаю эту проблему.
В общем жена уговорила. И вот, порывшись в сети, нашёл решение — бесплатный агрегатор нейросетей с открытым API + мой любимый и бесплатный сервис автоматизаций. До нескольких тысяч бесплатных генераций в день в 8-ми вариантах. В голове щёлкнуло: простая схема, точно соберу, хоть и не программист!
Что делает робот?
1. Берёт ссылку на фото товара + нишу (мебель, лестницы).
2. Анализирует картинку, выдаёт сочное описание в заданном мною формате: стиль, материалы, геометрия, крутые «крючки» для продаж + призыв «купи сейчас!».
3. Несколько вариантов от разных ИИ.
4. Заносит все варианты в таблицу — выбираешь лучший.
В итоге всё уникально, убедительно, без воды.
Собрал автоматизацию в бесплатном сервисе n8n на коленке за пару часов. Тестируем вживую пару дней — жена сияет: «Теперь я супергерой!»
Экономия:
— месяцы работы → превращаются в часы.
— тысячи рублей затрат на контент или сервисы → теперь стоят ноль рублей.
Это реальное решение для всех, кто ищет ответ на вопрос: «как сделать описания для тысяч товаров быстро и недорого».
Получился вполне рабочий вариант. Конечно можно превратить эту схему в готовый вариант для продажи заказчиком, улучшить схемотехнику, заносить готовые тексты на сайт автоматически, оптимизировать под seo, но это уже другая история и для заказчика это будет стоить денег.
Итак, вот сама схема, а в самом конце афиширую агрегатор нейронок:
Теперь разберем элементы схемы.
Сам сервис, его запуск и создание сценария автоматизации я разбирать не буду — в интернет полно такой информации, нет смысла ее дублировать.
1. Обращаемся к таблице, в которой есть список Url на фото товаров. (Безусловно можно сделать сканирование и загрузку с сайта, но это проще реализовать, просто выгрузив с сайта готовый список Url). После этого проверяем есть ли необработанные записи. В случае отсутствия отправляем сообщение в телеграм.
2. Задаем настройки для агрегатора: Адрес, Api, промт (кстати лучше использовать промт на английском языке, хотя на русском тоже работает)
Еще добавил нормализатор промта, чтобы потом корректно сработал запрос к агрегатору.
И в последней ноде я задал список названий нейронок, которые будут использоваться (их надо писать в точности так, как они заданы в агрегаторе).
3. Теперь с помощью ноды Http отправляем запрос, через несколько секунд получаем готовый текст, который отправляем в телеграм (это необязательно — мне это нужно временно для отслеживания на этапе теста) и в таблицу, где в дальнейшем делаем вычитку и выбор лучшего варианта описания.
Последовательно генерируется текст в восьми заданных нейронках.
4. Последним штрихом в строке таблицы ставится статус «Обработано».
Потом через ноду задержки снова отправляемся в начало схемы, где забираем Url следующей картинки и обрабатываем в схеме.
А теперь про сам агрегатор нейронок:
Пока он работает бесплатно, регистрация строго через аккаунт GitHub — Открываем свой аккаунт, не закрываем вкладку, а в другой вкладке регистрируемся в агрегаторе (на скрине).
Дальше чуть ниже на странице задаем свой ключ Api — его надо обязательно у себя сохранить.
Каждый день вам дается 1 местная единица валюты, в зависимости от задач и моделей, можно сделать от нескольких десятков до тысяч генераций.
Покопайтесь в документации — там можно прицепить много всевозможных задач, в том числе и генерация фото, видео и т.п.
Документация в сервисе простая и понятная: под каждую задачу есть готовый Curl, который мы импортируем в нашу ноду Http, правим под себя и Вуаля — все готово.
В зависимости от выбранных моделей можно генерить от нескольких сотен до тысяч описаний в день.
Я формирую описания пока на всех нейросетях в списке, которые могут анализировать картинки:
Рядом виден расход токенов для каждой модели и количество генераций.
Вот так просто и бесплатно реализуется эта задача с описаниями товаров / услуг для сайтов-каталогов, для интернет магазинов.
Кому лень разбираться, могу продать воркфлоу в базовом виде совсем недорого, а индивидуальная доработка для реального заказчика уже будет стоить денег (стоимость в зависимости от сложности реализации нужной задачи). Если надо — пишите запрос в Телеграме.
