Noon Food конкурирует за счёт качества каталога, но у 80%+ ресторанов-партнёров нет ресурсов на студийную съёмку. AI-агент оркеструет генерацию и валидацию карточек — ларёк выходит на полку наравне с сетью.
Noon Food — ресторанный delivery- и q-commerce-юнит экосистемы Noon (UAE / KSA / EGY). Конкурирует с Talabat, Deliveroo и Careem за счёт более низкой комиссии (23% all-in против порядка 35% у крупных конкурентов) и качества каталога.
Партнёрская база неоднородна — от сетевых брендов до семейных шаурмячных и ларьков. У площадки единый гайдлайн карточки (белый фон, акцент на блюде, читаемость в плотной выдаче), но у 80%+ партнёров нет ресурсов на съёмку.
Каталог выглядел разнородно: часть блюд — на профессиональном фоне, часть — снята с верхней точки на смартфон при плохом свете. Команда контента проверяла каждую позицию вручную; часть уходила партнёру на пересъёмку, растягивая time-to-publish с часов до нескольких дней.
Подача арабской и восточной кухни требует своих визуальных кодов (посуда, гарниры, сервировка), а коробочные image-gen-сервисы под западную food-фотографию «не прочитывались» аудиторией региона. Плюс двуязычность: каждая карточка согласуется по смыслу в EN и AR одновременно.
AI-агент оркеструет генерацию и валидацию карточек ресторанов: студийное фото из сырых снимков, двуязычная EN/AR проверка, контекстные водяные знаки.
Агент скорит каждую позицию по 8 параметрам (соответствие фото и текста, кропы, резкость, свет, фон, согласованность EN/AR, посторонние объекты, читаемость в мобайле). Мультимодальная LLM выдаёт структурированный JSON, по которому позиция уходит в публикацию, на пересъёмку или в регенерацию.
Агент берёт исходное фото как референс по составу и текстуре блюда и переснимает его в студийной композиции (белый фон, фирменная тарелка, мягкая тень, региональные коды подачи), сохраняя именно содержимое блюда. Кнопка «перегенерировать» работает одним кликом.
Агент анализирует композицию и адаптивно накладывает водяной знак (позиция, прозрачность под плотность кадра), а также распознаёт и убирает чужие watermark от сторонних сервисов перед обработкой.
На входе — список категорий, на выходе — комплект из 200+ обложек в едином визуальном стиле сезона. Раньше эта задача отдавалась на дизайн-аутсорс циклами по несколько недель.
После полугода в режиме веб-интерфейса агент интегрирован в PIM по API — batch-производство стало потоковым: новые позиции обрабатываются без участия оператора, а оператор валидации работает только со спорными карточками.
Контент перестал быть барьером входа на платформу: партнёр без бюджета на съёмку выходит на полку с качеством сетевого ресторана. Это расширило ассортиментную базу в сегменте, где у Talabat и Deliveroo нет аналогичного контентного слоя для малых игроков.
Watermark-модуль защитил сгенерированные активы — контент площадки не утекает к сторонним приложениям без следа, что укрепляет позицию Noon Food в переговорах с эксклюзивными партнёрами.
Мы получили инструмент, который снял с команды контента самую трудозатратную часть — не творческую, а операционную. Раньше выход нового ресторана занимал дни и упирался в качество их съёмки. Сейчас мы онбордим партнёра за один день независимо от того, есть у него фотограф или нет.
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.
Браузер-агент сверяет размерные сетки карточек с официальными сайтами брендов: автопоиск, Vision-извлечение таблиц, нормализация размерных систем.
По выбранным фильтрам кейсов не найдено.
Расскажите про процесс — предложим аудит, пилот или полноценное внедрение.