На протяжении большей части последнего десятилетия маркетплейсы оценивали сторонний контент по объему: количеству объявлений, фотографий и времени, которое требовалось продавцам для выхода на площадку. Такой подход был оправдан, когда главным риском считался скудный каталог.
В 2027 году проблема заключается не в недостатке, а в избытке контента. Все больше ритейлеров переходят на партнерские и маркетплейсовые модели. Продавцы и создатели контента загружают видео так же легко, как и фотографии, а генеративный ИИ позволяет без труда создавать качественные визуальные материалы.
Вопрос уже не в том, какой объем контента вы можете принять, а в том, можете ли вы доверять тому, что поступает, и публиковать это достаточно быстро, чтобы не тормозить работу продавцов. Большинство команд все еще чувствуют себя вынужденными выбирать между скоростью и контролем. Эти пять трендов определят, как маркетплейсы смогут достичь и того, и другого.
Еще недавно проверка того, была ли фотография продавца создана ИИ, была нишевой задачей. В 2027 году это становится частью стандартного процесса загрузки для любого маркетплейса, который дорожит своей репутацией. Маркетплейсам необходимо проверять как визуальные медиа, измененные с помощью ИИ, так и полностью созданные ИИ изображения и видео.
Риск заключается не в самом ИИ. Множество медиаматериалов, созданных с помощью ИИ, полезны и соответствуют бренду. Риск — в контенте, который вводит в заблуждение. Представьте товар, улучшенный так, чтобы выглядеть лучше, чем он есть на самом деле, блюдо, которое не соответствует тому, что получит клиент, или фотографию в отзыве, сфабрикованную, чтобы навредить добросовестному продавцу. Ручные модераторы не могут надежно отследить это при больших объемах.
Если оставить это без внимания, вводящий в заблуждение ИИ-контент может подорвать доверие покупателей ко всему каталогу. Важный тренд — изменение ожиданий. Проверки на подлинность переходят из разряда дополнительных опций в обязательный этап, который проходит каждое изображение и видео. Подозрительный контент помечается, маркируется и направляется на рассмотрение перед тем, как его увидят покупатели, что также готовит маркетплейсы к новым требованиям прозрачности в отношении медиа, созданных ИИ.
В течение многих лет видео от продавцов было дополнительной услугой, предлагаемой как премиальная функция или значок для топовых продавцов. Теперь продавцы и партнеры снимают ролики на те же телефоны, что и фотографии, а покупатели ожидают увидеть, как товар движется, сидит или работает, прежде чем принять решение о покупке.
В 2027 году все больше маркетплейсов будут рассматривать видео как обычную часть заявки, загружаемую вместе с изображениями, а не запрашиваемую отдельно. Видео повышает вовлеченность и конверсию, но повышает и требования к модерации. В видео гораздо больше элементов для проверки, чем в статичном изображении: каждый кадр, любой текст на экране и аудиодорожка. Видео также поступают в более широком разнообразии форматов и размеров, требуют транскодирования, добавления субтитров и адаптации под мобильные устройства перед публикацией. Конвейер, настроенный только на фото, либо замедлит работу, либо пропустит видео с меньшей тщательностью, чем изображения.
Маркетплейсы, которые справляются с этим успешно, проверяют видео по тем же правилам и с той же скоростью, что и изображения, поэтому продавцы не подвергаются штрафам за предоставление большего количества визуального контента для своих объявлений.
Два года назад маркетплейс, способный одобрять изображения продавцов за считанные минуты, имел реальное преимущество. Продавцы замечали это и размещали больше товаров. К 2027 году такая скорость стала стандартом.
Продавцы теперь сравнивают условия онбординга на всех платформах, где они работают. Если один маркетплейс одобряет объявление за день, а другой — за несколько минут, более быстрый выигрывает в борьбе за ассортимент, особенно от крупных продавцов, которые наиболее важны. Тем временем очереди на ручную модерацию, которые работали при малых объемах, становятся дороже и менее эффективными по мере роста количества заявок.
Решение — процесс проверки и модерации, происходящий непосредственно при загрузке. ИИ выполняет первичную проверку на соответствие правилам платформы, одобряет то, что им соответствует, помечает сомнительное и направляет сложные случаи человеку для принятия окончательного решения. Каждое решение сопровождается обоснованием и историей проверок, поэтому продавцы получают конкретную обратную связь о том, что нужно исправить, а ваша команда может пересмотреть решение, когда это необходимо.
Знание того, откуда взялось изображение, теперь так же важно, как и то, как оно выглядит. Копирование чужих фотографий товаров раньше считалось досадной мелочью. В 2027 году это тактика мошенничества. Злоумышленники могут брать профессиональные изображения с сайтов брендов и других объявлений, чтобы выдавать поддельные или несуществующие товары за настоящие. Честные продавцы также берут изображения из интернета, не осознавая, что у них нет прав на использование, или отправляют стоковые фото с водяными знаками и дубликаты других объявлений.
Возьмем, к примеру, компанию, чье мобильное приложение было временно удалено из магазина приложений после сообщения о том, что изображения в нем не были лицензированы. Другая компания обнаружила, что изображение на ее сайте на самом деле принадлежит кому-то другому, и столкнулась с судебным иском. Для маркетплейса последствия были бы гораздо серьезнее, чем просто удаление одного объявления. Вся витрина могла бы исчезнуть с одного из основных каналов продаж из-за контента, предоставленного третьей стороной.
Поиск по изображениям переходит из разряда следственных инструментов в этап загрузки. Проверка каждого загруженного изображения на наличие в интернете помогает выявить повторно использованные, скопированные или защищенные водяными знаками визуальные материалы до того, как они будут опубликованы. Сохранение результата в виде метаданных дает отделам доверия и юридическим службам запись о том, откуда, вероятно, пришел актив, что важно при возникновении претензий.
Следующим покупателем на вашем маркетплейсе может оказаться не человек. ИИ-агенты ищут товары в каталогах, сравнивают объявления и все чаще совершают покупки от имени покупателя. Если агент собирается просматривать или покупать товары из вашего каталога, изображения и видео в каждом объявлении должны работать для этого агента, а не только для человека, прокручивающего страницу товара.
Этот сдвиг меняет определение того, что такое «хороший» сторонний контент. Покупатель-человек может взглянуть на фото и сделать выводы о цвете, материале и состоянии. Агенту нужна эта информация в виде структурированных данных, которые он может прочитать: точные атрибуты, последовательные теги, описания, привязанные к каждому изображению, а также субтитры или транскрипты для каждого видео.
Ему также нужно доверять тому, что он читает. Агент, который рекомендует объявление, основанное на украденной или вводящей в заблуждение фотографии, созданной ИИ, перекладывает этот риск прямо на покупателя и на вашу платформу.
Для маркетплейсов это объединяет первые четыре тренда. Проверенные, просмотренные и хорошо структурированные визуальные материалы безопасны не только для людей. Именно они делают каталог понятным для агентов, которые будут принимать все большую долю решений о покупках.
Ни один из этих трендов не связан с накоплением большего объема контента. Каждый из них касается того, можете ли вы доверять тому, что присылают продавцы и партнеры, проверять это так же быстро, как оно поступает, и структурировать для того, кто или что будет совершать покупки в следующий раз.
Маркетплейсы, которые уже сейчас относятся к стороннему контенту как к инфраструктуре, в 2027 году будут быстрее подключать продавцов и реже сталкиваться со спорами. Те, кто этого не сделает, будут тратить время на устранение последствий.
Cloudinary помогает маркетплейсам превращать сторонние изображения и видео в надежные, готовые к публикации визуальные продукты — от загрузки до доставки. Инструмент Cloudinary Moderation помечает проблемы с качеством, брендом, подлинностью и авторскими правами в соответствии с вашими правилами, оставляя окончательное решение за вашей командой.
Cloudinary Image and Video нормализует и оптимизирует утвержденный контент, а MediaFlows автоматизирует весь рабочий процесс в Cloudinary и сторонних системах. Узнайте, как это работает для стороннего визуального контента, или свяжитесь с нашей командой, чтобы подготовить ваш конвейер к следующему году.
Специалисты по ручной проверке не могут надежно выявлять изображения, созданные или измененные с помощью ИИ, в больших объемах, поэтому торговые площадки добавляют автоматизированные проверки подлинности на этапе приема контента. Модели обнаружения изображений ИИ помечают подозрительный контент, чтобы его можно было маркировать или направлять на принятие решения до того, как его увидят покупатели. Cloudinary Moderation включает обнаружение изображений, созданных ИИ, как часть рабочего процесса модерации контента на торговой площадке.
Обратный поиск изображений сравнивает отправленное изображение с тем, что уже есть в сети, помогая выявлять скопированные, повторно используемые или защищенные водяными знаками визуальные материалы до публикации объявления. Сохранение результата в виде метаданных также дает командам по обеспечению доверия и юридическим отделам запись о том, откуда, вероятно, поступил актив.
Видео требует гораздо больше проверок, чем статичное изображение, включая каждый кадр, текст на экране и аудиодорожку, к тому же оно поступает в более широком разнообразии форматов и размеров, которые требуют перекодирования, субтитров и доставки, адаптированной для мобильных устройств. Руководство Cloudinary по хостингу видео для электронной коммерции описывает, как автоматизированное перекодирование и доставка помогают торговым площадкам работать с видео в больших масштабах, а документация по транскрипции видео охватывает автоматические субтитры.
Проверка происходит в момент загрузки: ИИ выполняет первичный анализ на соответствие правилам платформы, одобряет то, что им явно соответствует, помечает то, что не соответствует, и направляет на рассмотрение человеку только спорные случаи. Каждое решение сопровождается обоснованием и контрольным журналом, чтобы продавцы получали конкретную обратную связь. MediaFlows может автоматизировать маршрутизацию между этапами, а документация по PowerFlow для модерации содержит пример рабочего процесса для изображений, загружаемых поставщиками.
Агенты для покупок на базе ИИ не могут просто взглянуть на фотографию и определить цвет, материал или состояние, поэтому им нужна эта информация в виде структурированных данных: точные атрибуты, последовательные теги, описания, привязанные к каждому изображению, а также транскрипты или субтитры для каждого видео. Структурированные метаданные и возможности автоматического тегирования Cloudinary помогают генерировать это при загрузке, а руководство по Cloudinary для агентов ИИ описывает, как агенты подключаются к медиафайлам.
Да. Автоматизация берет на себя рутинные согласования, в то время как спорные случаи передаются человеку, который видит причину, по которой актив был помечен, и может отменить решение. Это позволяет торговым площадкам действовать быстро и сохранять контроль, вместо того чтобы выбирать что-то одно.
