Buch lesen: "100 промптов для продавца Wildberries и Ozon"

ВВЕДЕНИЕ

Почему продавцу маркетплейса нужна не ещё одна теория про AI, а готовая библиотека промптов

Первая ошибка, которую делает почти каждый продавец при работе с нейросетями, выглядит очень просто: он открывает AI и начинает писать запросы с нуля.

Сегодня нужен текст для новой карточки – он просит придумать описание.

Завтра нужно ответить на отзыв – он заново формулирует задачу.

Послезавтра требуется FAQ – снова новый запрос, снова попытка “угадать”, как именно спросить, чтобы получить нормальный результат.

На короткой дистанции это кажется рабочим подходом. Но через какое-то время становится ясно: продавец тратит слишком много сил не только на саму карточку, но и на постоянный старт с пустого места.

Именно поэтому после первой книги логично появилась вторая.

Если первая книга была про систему мышления – как вообще строить сильную карточку товара с помощью AI, – то эта книга про другое:

как превратить эту систему в набор готовых рабочих инструментов.

Потому что в реальной жизни продавцу маркетплейса редко нужен ещё один вдохновляющий разговор про возможности нейросетей. Ему нужен понятный ответ на гораздо более практичные вопросы:

– какой запрос вставить, чтобы получить 20 вариантов названия;

– как быстро превратить характеристики в выгоды;

– как попросить AI сделать описание без воды;

– как собрать FAQ, который реально снимает сомнения;

– как ответить на негативный отзыв без конфликта;

– как быстро разобрать карточки конкурентов;

– как не писать заново одно и то же на каждом SKU.

Эта книга создана именно для таких задач.

Здесь не будет длинных рассуждений о будущем искусственного интеллекта. Не будет попытки сделать из промптов магию. И не будет идеи, что один хороший запрос автоматически превращает любую карточку в продающую.

Промпты – это не волшебные формулы.

Они работают только тогда, когда продавец понимает, что он делает, зачем он это делает и как он будет использовать результат.

Но есть и хорошая новость: когда такая логика уже есть, готовая библиотека промптов действительно начинает экономить огромное количество времени.

Она помогает:

– быстрее запускать новые товары;

– не писать каждый раз запросы заново;

– держать единый уровень качества;

– работать с карточками системно, а не хаотично;

– легче делегировать часть задач помощнику или менеджеру;

– превращать нейросеть из “интересного инструмента” в часть ежедневной рабочей рутины.

Эта книга особенно полезна тем, кто:

– ведёт карточки сам;

– работает с несколькими SKU и устал каждый раз начинать с чистого листа;

– хочет быстро усиливать тексты без долгого копирайтинга;

– понимает, что сильный промпт – это уже часть бизнес-процесса, а не просто запрос в чат.

Как пользоваться этой книгой?

Лучше всего – не читать её подряд как обычный текст, а держать как рабочий справочник.

То есть:

– нужен промпт для названия – открываете нужную главу;

– нужен FAQ – идёте в раздел FAQ;

– нужно быстро улучшить слабую карточку – открываете раздел доработки;

– нужно собрать ответы на отзывы – берёте готовые шаблоны.

Но если вы читаете книгу последовательно, это тоже полезно. Потому что внутри есть не только сами промпты, но и логика их применения:

– какие данные нужно подставлять;

– что проверять после ответа AI;

– как дорабатывать результат;

– как один шаблон адаптировать под десятки товаров.

Главная идея этой книги проста:

сильный продавец использует не случайные запросы, а свою библиотеку рабочих промптов.

Именно в этот момент работа с AI становится стабильной.

Не “сегодня получилось хорошо, завтра плохо”, а понятной, повторяемой и управляемой.

Если после первой книги у вас появилось понимание, как должна выглядеть сильная карточка, то после этой книги у вас должен появиться следующий уровень – как быстро собирать её в реальной работе, не начиная каждый раз с нуля.

Тогда нейросети перестают быть набором экспериментов.

Они становятся вашим рабочим набором инструментов.

И именно для этого здесь собраны 100 промптов – не ради количества, а ради того, чтобы у продавца появился готовый прикладной набор под основные задачи Wildberries и Ozon.

ГЛАВА 1. КАК ПОЛЬЗОВАТЬСЯ ЭТОЙ КНИГОЙ, ЧТОБЫ ПРОМПТЫ РЕАЛЬНО РАБОТАЛИ

1.1. Почему готовый промпт – это не волшебная кнопка

Сборники промптов часто продаются через очень опасную идею: будто бы достаточно вставить правильную формулу, и нейросеть сразу выдаст сильный результат.

На практике это почти никогда не работает так просто.

Один и тот же промпт может дать:

– отличный результат у одного продавца;

– средний – у второго;

– почти бесполезный – у третьего.

Почему так происходит? Потому что сила промпта зависит не только от текста запроса, но и от того, что именно вы в него подставили.

Если продавец пишет:

«Сделай описание товара»

он получает слабый и общий текст не потому, что промпт “плохой”, а потому, что в нём нет ни товара, ни аудитории, ни выгоды, ни ограничений, ни формата.

Если другой продавец пишет:

«Ты – специалист по карточкам маркетплейсов. Напиши описание для органайзера для белья в шкафу, 30×30×10 см, складного, серого. Аудитория – люди, которые хотят навести порядок в шкафу. Важно подчеркнуть аккуратное хранение, экономию места и удобство повседневного использования. Не используй штампы “высокое качество” и “стильный дизайн”. Объём – до 900 знаков.»

то он уже получает совсем другой уровень результата.

Именно поэтому важно понять простую вещь:

готовый промпт – это не замена мышлению. Это ускоритель для уже понятной задачи.

Промпт не делает работу за продавца. Он помогает продавцу:

– быстрее запускать процесс;

– не забывать важные элементы;

– держать качество формулировок;

– работать более системно.

Если относиться к промптам как к магическим кнопкам, разочарование наступит быстро.

Если относиться к ним как к рабочим шаблонам, эффективность вырастает очень сильно.

Вся эта книга построена именно на второй логике.

1.2. Из чего состоит сильный промпт для маркетплейсов

Практически любой полезный промпт для продавца маркетплейса строится из нескольких элементов.

Первый элемент – роль.

Вы задаёте нейросети рамку:

– ты специалист по карточкам маркетплейсов;

– ты контент-редактор e-commerce;

– ты специалист по клиентской коммуникации;

– ты аналитик карточек конкурентов.

Это сразу сужает стиль ответа.

Второй элемент – контекст.

Вы объясняете, о чём вообще речь:

– что это за товар;

– какие у него характеристики;

– кто его покупает;

– где он используется;

– какие выгоды важны;

– чего нельзя обещать.

Чем лучше контекст, тем меньше случайного текста.

Третий элемент – задача.

Вы говорите, что именно нужно сделать:

– придумай 20 названий;

– сделай 10 буллетов;

– перепиши описание;

– составь FAQ;

– предложи 5 ответов на негативный отзыв;

– сравни карточки конкурентов.

Нейросеть лучше работает на одной чёткой задаче, чем на абстрактной просьбе “сделай всё хорошо”.

Четвёртый элемент – ограничения.

Один из самых недооценённых блоков.

Именно ограничения часто спасают текст от мусора:

– не используй штампы;

– не выдумывай свойств;

– не пиши слишком длинно;

– не обещай того, чего нет;

– не делай текст слишком рекламным;

– пиши простым языком.

Пятый элемент – формат.

Если вы не задали формат, AI сам решит, как отвечать. И далеко не всегда это будет удобно.

Формат может быть таким:

– список;

– таблица;

– 3 варианта;

– 10 коротких пунктов;

– ответ до 100 слов;

– структура “характеристика → выгода → буллет”.

Сильный промпт – это не красивый набор слов. Это хорошо поставленная рабочая задача.

1.3. Какие данные о товаре всегда стоит подставлять в запрос

Один из самых частых вопросов у продавцов звучит так:

“А что именно нужно вставлять в промпт?”

Ответ: почти всегда есть базовый набор данных, который полезно подставлять в большинство запросов.

Базовый набор:

– название товара;

– категория;

– основные характеристики;

– кто покупает;

– где используется;

– 3–5 главных преимуществ;

– 3–5 типовых сомнений;

– ограничения;

– желаемый тон текста.

Не всегда нужно вставлять всё сразу. Но если вы держите этот список перед глазами, качество запросов становится намного выше.

Например, для названия особенно важны:

– тип товара;

– ключевой параметр;

– важная особенность;

– сценарий использования.

Для буллетов:

– характеристики;

– аудитория;

– выгоды;

– формат.

Для FAQ:

– сомнения;

– сценарии использования;

– ограничения.

Для ответов на отзывы:

– товар;

– контекст ситуации;

– желаемый тон ответа.

Чем точнее входные данные, тем меньше продавцу потом приходится “перевоспитывать” результат.5

1.4. Как правильно задавать роль, контекст, задачу и ограничения

Полезно держать в голове универсальную формулу промпта:

Роль → Контекст → Задача → Ограничения → Формат

Например:

«Ты – специалист по карточкам маркетплейсов.

Помоги мне написать 10 буллетов для товара.

Товар: контейнер для еды 1,2 л с герметичной крышкой.

Аудитория: офисные сотрудники, студенты, люди, которые берут еду с собой.

Важно подчеркнуть: удобство, компактность, повседневное использование.

Не используй штампы и не выдумывай свойств товара.

Формат: короткие буллеты до 10 слов.»

В таком запросе уже есть всё основное.

Очень важно понимать:

чем меньше расплывчатых слов вроде “красиво”, “интересно”, “продающе”, тем лучше.

Намного полезнее писать:

– коротко;

– ясно;

– спокойно;

– без штампов;

– с акцентом на выгоды;

– с учётом сценария использования.

Это и делает промпт рабочим.

1.5. Как просить не один ответ, а несколько рабочих вариантов

Один из самых простых способов улучшить пользу от AI – перестать просить один финальный текст.

Потому что первый ответ нейросети – это почти всегда не финиш, а черновик.

Намного сильнее работает такой подход:

– сначала просим много вариантов;

– потом отбираем;

– потом улучшаем;

– потом сокращаем.

Например, не:

«Напиши название товара.»

А:

«Дай 20 вариантов названия. Раздели их на 3 группы: нейтральные, с акцентом на сценарий использования и с акцентом на ключевую выгоду.»

Или не:

«Напиши описание.»

А:

«Сделай 3 версии описания: короткое и ясное, через бытовую задачу, через сценарий использования.»

Так продавец получает не случайный один результат, а поле для выбора.

Это особенно важно на маркетплейсах, где сильная карточка часто рождается не из одного идеального текста, а из сравнения нескольких вариантов.

1.6. Как быстро улучшать слабый ответ нейросети

Даже хороший промпт не гарантирует идеальный ответ с первого раза.

Поэтому важно уметь не только задавать первый запрос, но и быстро улучшать результат.

Вот самые полезные команды для доработки:

– сократи этот текст на 30%;

– убери штампы;

– сделай язык проще;

– добавь бытовую конкретику;

– не повторяй буллеты;

– перестрой текст под выгоды;

– сделай тон спокойнее;

– убери неподтверждённые обещания;

– сделай 3 более сильных варианта;

– выбери лучший и улучши его.

Нейросеть особенно полезна именно как редактор второго шага.

Иногда лучший результат получается не с нуля, а после короткой серии уточняющих команд.

1.7. Как проверять факты, обещания и формулировки

Очень важно помнить: AI умеет писать уверенно даже там, где он не уверен.

Поэтому продавцу нельзя публиковать ответы без проверки.

Что нужно проверять всегда:

– материалы;

– размеры;

– объёмы;

– ограничения;

– свойства;

– обещания;

– совместимость;

– формулировки про долговечность, герметичность, безопасность, качество.

Особенно осторожно нужно обращаться с такими словами:

– премиальный;

– идеальный;

– герметичный;

– долговечный;

– лучший;

– подходит всем;

– безопасный.

Если такие слова не подтверждены, они могут навредить карточке.

Хорошая практика – после генерации отдельно спрашивать у AI:

«Покажи, какие фразы в этом тексте могут звучать как неподтверждённые обещания.»

Это помогает быстро находить рискованные места.

1.8. Как адаптировать один промпт под десятки товаров

Один из самых сильных эффектов библиотеки промптов – возможность работать не с единичным товаром, а с потоком SKU.

Для этого промпт должен быть не “под один конкретный случай”, а в формате шаблона.

Например, не:

«Напиши название для термокружки.»

А:

«Сгенерируй 20 вариантов названия для товара.

Товар: [название]

Характеристики: [список]

Аудитория: [описание]

Важно подчеркнуть: [ключевые плюсы]

Не используй [запреты]»

То есть вы один раз создаёте хороший каркас, а потом просто меняете данные внутри.

Именно так промпты перестают быть случайными командами и становятся частью системы.

1.9. Как работать с промптами, если вы ведёте сразу много SKU

Если товаров много, хаос появляется очень быстро.

В такой ситуации полезно работать в логике:

– один шаблон мини-брифа;

– один шаблон названия;

– один шаблон буллетов;

– один шаблон описания;

– один шаблон FAQ;

– один шаблон ответов.

Это не значит, что карточки будут одинаковыми. Это значит, что процесс будет одинаково управляемым.

Промпты из этой книги лучше всего использовать не по одному в случайный момент, а как маленький конвейер:

1. собрать бриф;

2. сделать название;

3. собрать буллеты;

4. написать описание;

5. сделать FAQ;

6. проверить слабые места;

7. при необходимости собрать ответы на вопросы и отзывы.

Так книга начинает работать не как сборник, а как система.

1.10. Типовые ошибки при использовании готовых промптов

Вот ошибки, из-за которых даже хорошая библиотека запросов начинает работать слабо:

Ошибка 1. Не подставлять конкретику.

Промпт хороший, но вместо данных о товаре – пустота.

Ошибка 2. Публиковать первый ответ без проверки.

AI выдал текст – и он сразу ушёл в карточку.

Ошибка 3. Не задавать ограничения.

Из-за этого в ответе появляются штампы и выдумки.

Ошибка 4. Просить слишком много сразу.

Например: придумай название, описание, FAQ и ответы на отзывы в одном сообщении.

Ошибка 5. Не дорабатывать ответ.

Хотя именно доработка часто даёт лучший результат.

Ошибка 6. Использовать один и тот же текст на разные товары без адаптации.

Это превращает карточки в одинаковую массу.

Ошибка 7. Путать скорость и автоматизм.

Промпты нужны, чтобы ускорять работу, а не отключать внимание продавца.

1.11. Мини-чек-лист: что делает промпт действительно полезным

Перед тем как считать промпт хорошим, полезно быстро проверить:

– он ставит понятную задачу;

– в нём есть контекст;

– в нём есть ограничения;

– он даёт удобный формат ответа;

– его можно адаптировать под другие товары;

– он экономит время;

– он помогает получить несколько вариантов;

– он не провоцирует AI на выдумки;

– после него результат легче улучшать, а не переписывать с нуля.

Если всё это есть, промпт действительно работает.

ГЛАВА 2. ПРОМПТЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ТОВАРА ПЕРЕД ТЕКСТОМ

2.1. Почему промпты для текста бессмысленны без анализа товара

Одна из самых частых ошибок продавца при работе с нейросетями выглядит так: он сразу переходит к формулировкам.

То есть не разбирает товар, не фиксирует выгоды, не думает о сомнениях покупателя, а сразу просит AI:

– придумать название;

– написать описание;

– сделать преимущества;

– собрать FAQ.

В итоге нейросеть действительно выдаёт текст. Иногда даже гладкий и аккуратный. Но очень часто он оказывается слабым: общим, шаблонным, без точных акцентов и без ощущения, что товар действительно кому-то нужен.

Проблема здесь не в AI. Проблема в том, что текст начали делать раньше, чем был понят сам товар.

Хорошая карточка почти никогда не начинается с формулировок. Она начинается с ответов на более простые вопросы:

– что это за товар;

– кому он нужен;

– где и как используется;

– что в нём реально удобно;

– чего может бояться покупатель;

– какие плюсы уместно выносить вперёд;

– что нельзя обещать без подтверждения.

Если этот слой не разобран, нейросеть начинает работать вслепую. А слепой AI, как и слепой копирайтинг, почти всегда приводит к одному и тому же: к красивому мусору.

Именно поэтому первая группа промптов в этой книге посвящена не названиям и не описаниям, а анализу товара до текста.

Эти промпты нужны для того, чтобы:

– собрать нормальный мини-бриф;

– выделить аудиторию;

– отделить факты от выгод;

– увидеть сомнения покупателя;

– найти реальные, а не выдуманные сильные стороны;

– подготовить почву для всех следующих этапов.

Можно сказать так:

если вы не провели анализ товара, то все последующие промпты будут работать слабее.

А если провели – нейросеть начинает не угадывать, а опираться на понятную систему данных.