ИИ-агент для маркетплейса: что продавец соберет сам

У продавца на площадке четыре потока текста: отзывы, вопросы покупателей о товаре, сообщения в чате и уведомления самой площадки. Каждый требует ответа в свой срок, и каждый влияет на продажи.

Агент пишет ответы по карточке товара, инструкции и правилам магазина. Он работает по принципу RAG: ищет нужный фрагмент в ваших документах и отвечает по нему, без обучения модели.

Цифры из лида взяты из опроса больше 1000 покупателей, опубликованного в октябре 2024 года. Ответ продавца на отзыв видят все, кто выбирает товар, поэтому его пишут для будущих покупателей, а не только для автора отзыва.

Если нужен готовый агент под ключ, это наша услуга для Авито и маркетплейсов. Здесь разбираем, как он устроен и что можно собрать самому.

Площадки сами дают продавцам ИИ для отзывов. 19 февраля 2026 года Wildberries запустил автоответы: продавец выбирает, на отзывы с какими оценками нейросеть сама пишет и сразу публикует ответ, например только на 4 и 5 звезд.

Отзывы с другими оценками остаются продавцу. Отзывы, для ответа на которые в карточке не хватает информации, тоже ждут человека.

Встроенного инструмента хватает на благодарности за высокие оценки. Свой агент нужен для того, чего площадка не знает: ваших правил возврата, частых проблем с товаром, истории покупателя в других каналах. Границы встроенного инструмента разобраны в статье о решении Wildberries.

Ответы на негативные отзывы агент готовит как черновики. Публикует их человек, пока журнал не покажет, что агент пишет без ошибок.

Вопрос о размере, совместимости или комплектации агент закрывает по карточке и инструкции производителя. Если ответа в документах нет, он передает вопрос менеджеру, а не придумывает характеристики.

Повторяющиеся вопросы показывают, чего не хватает в карточке. Раз в неделю агент собирает их в список: какие характеристики добавить в описание, чтобы покупатели спрашивали меньше.

Скорость здесь тоже важна: около 40% покупателей ждут ответа продавца в течение дня. Агент отвечает без очереди, в выходные и ночью, если подключен к площадке через ее официальные инструменты.

Для каждой категории товаров агенту пишут правила: какие обещания давать нельзя (срок службы, совместимость, которую не подтвердил производитель), когда предлагать замену или возврат. Эти правила продавец проверяет на реальных вопросах прошлого месяца до запуска.

С 1 октября 2026 года действует закон о платформенной экономике (289-ФЗ). Площадка обязана дать продавцу возможность обмениваться с ней юридически значимыми сообщениями, и обмен идет через личный кабинет продавца или другим способом из договора.

Для продавца это значит, что пропущенное сообщение в кабинете может стоить пропущенного срока. Агент читает уведомления площадки, выделяет те, где есть срок или требование, и ставит задачу ответственному с датой.

Отвечать площадке от имени магазина по спорам и претензиям агент не должен, это работа менеджера или юриста. Что именно изменил закон для продавцов, разобрано в отдельной статье о платформенной экономике.

Задачи из сообщений площадки агент ставит туда, где их уже видит команда: в CRM, общую таблицу или рабочий чат. Отдельная программа для этого не нужна, важнее назначить ответственного за каждую задачу.

Сами вы соберете помощника, который пишет черновики ответов: загружаете карточки и правила магазина в конструктор агентов, копируете отзыв, получаете ответ. Это экономит время на тексте, но копирование остается ручным.

Агент, который сам забирает отзывы и вопросы со всех площадок, публикует ответы и ставит задачи в CRM, требует разработчика: подключение к нескольким кабинетам, правила публикации по оценкам и темам, журнал.

В отзывах и чатах покупатели оставляют имена, телефоны и адреса. Это персональные данные: по 152-ФЗ их хранят в базах на территории России, а перед передачей за рубеж уведомляют Роскомнадзор. Подробнее на странице о безопасности данных.

Такого агента мы запускаем пилотом за 14 дней, от 150 000 ₽. Метрика в договоре: доля отзывов и вопросов с ответом в течение дня. Как это выглядит на цифрах, показано в разборе для продавца на маркетплейсах.