Один из ведущих fashion-маркетплейсов с каталогом 650 000+ SKU и потоком 100 000+ новинок в месяц сверяет размерные сетки карточек с официальными сайтами брендов. Ручная сверка одного SKU занимала 8–12 минут — браузер-агент закрыл задачу в масштабе каталога.
Категорийные менеджеры и контент-команда отвечают за корректность всех атрибутов товара, включая размерные сетки — ключевой параметр, напрямую влияющий на возвраты, конверсию и удовлетворённость покупателя.
Выборочные проверки подтвердили гипотезу: размерные сетки на карточках часто расходятся с тем, что бренд указывает на собственном сайте. Поставщики передают данные в разных форматах, ошибки накапливаются годами, ручная сверка в масштабе каталога физически невозможна.
Расхождения — прямой путь к возвратам. В пилотной выборке у топ-бренда размер M на площадке указан «обхват груди 88–92 см», на сайте бренда — «90–94 см»; у глобального обувного бренда отсутствовали поля длины стопы при их наличии на сайте. Каждый кейс — потенциальный возврат и негативный опыт.
Ручная сверка одного SKU занимала 8–12 минут: найти сайт, найти карточку по артикулу поставщика, открыть таблицу, сравнить десятки полей. На 150 000 SKU это ~25 000 человеко-часов. Системной сверки не было — реагировали постфактум по жалобам.
Браузер-агент сверяет размерные сетки карточек с официальными сайтами брендов: автопоиск, Vision-извлечение таблиц, нормализация размерных систем.
Агент по бренду и артикулу поставщика формирует запрос в Serper Google API и по сигналам (домен, контент, каталог) сам выбирает официальный сайт, кэшируя результат — один бренд = один поиск на всю выборку. Большинство брендов сматчены автоматически, для остальных — перепроверка на Wildberries с пометкой источника.
На базе browser-use Cloud с ротацией прокси агент действует как пользователь: открывает карточку, кликает размер, разворачивает таблицу, скроллит. Парсинг не зависит от конкретного фронтенда сайта — даже смена CMS не ломает проверку, а прокси дают доступ к зарубежным сайтам.
Асинхронная архитектура FastAPI + asyncio запускает тысячи виртуальных браузеров параллельно; группировка по short_sku и кэш по бренду сокращают объём операций в десятки раз. Регулярная проверка ставится на ночь — к утру отчёт готов.
Где сайт бренда недоступен, агент идёт на Wildberries, где таблица размеров часто размещена изображением. Claude Vision извлекает обхваты, размеры и единицы из скриншота с той же точностью, что и из HTML, — нестандартный кейс закрывается полностью.
React-интерфейс с drag-n-drop загрузкой Excel, live-прогрессом через Server-Sent Events, цветовой индикацией (ok / ошибка / не найдено), фильтрами и экспортом .xlsx со ссылками на источник. Категорийный менеджер работает без участия IT.
Размерные сетки из «зоны слепых пятен» превратились в проверяемый актив каталога.
Агентский каркас переиспользуется за пределами исходной задачи — проверка атрибутов товара, мониторинг цен конкурентов, сбор UGC, работа с любыми источниками без API. Решение становится платформой класса «AI-агент работает с интернетом как пользователь».
Раньше расхождения в размерах мы видели через возвраты — спустя месяцы после того, как карточка попала на сайт. Теперь видим в день поступления товара. Категорийная команда работает с инструментом сама, без IT, на ежедневной основе.
Числовые показатели и результаты кейса отражают итоги конкретного проекта и зависят от исходных условий. Они приведены в информационных целях, не являются публичной офертой и не гарантируют аналогичного результата в других проектах. Подтверждающие материалы предоставляем по запросу.
Генеративный AI пересобирает SEO-контент и визуал карточек: тексты, hero-имиджи и rich-контент под алгоритмы маркетплейсов в едином пайплайне.
AI-пайплайн собирает lifestyle-ролики из фото товара: декомпозиция на короткие блоки без артефактов, параллельная генерация, human-in-the-loop.
AI-платформа массово готовит товарные фото под единый регламент: удаление фона, студийная тень, кадрирование, batch-обработка тысяч SKU.
По выбранным фильтрам кейсов не найдено.
Расскажите про процесс — предложим аудит, пилот или полноценное внедрение.