​​Наповнення каталогу товарів за допомогою ChatGPT — практичний кейс

Засновники магазину корейської косметики MURA витрачали близько 15 хвилин на одну картку товару. Для прискорення процесу вони почали використовувати ChatGPT, щоб генерувати описи, переклади і мета-теги. Але згодом побачили, що допомога з текстами ще не означає автоматизацію наповнення.

Згенеровані описи потребували уважної перевірки: ChatGPT міг додати товару властивості, яких не було в джерелі. Вимога писати довгі тексти призводила до повторів і загальних фраз, а в тривалих діалогах модель іноді відхилялася від заданого стилю та структури.

Після генерації більшість ручних операцій залишалася на команді: перенести текст у картку, завантажити фотографії, додати ціну, вибрати категорії та зіставити характеристики з довідниками магазину. ChatGPT працював як окремий чат і не був підключений до адмінпанелі, тому завершити цей процес самостійно не міг.

💡 У кейсі засновник MURA Дмитро Козленко розповідає, де ChatGPT справді заощаджував час, які правила допомогли зменшити кількість помилок і чому автоматизацію варто оцінювати за кількістю ручних кроків, що залишаються до публікації товару.