Автоматизация размещения товаров на маркетплейсе Ozon

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Ozon – один из крупнейших маркетплейсов в России. Более 20 000 магазинов пользуются услугами платформы, и в некоторых из них ассортимент насчитывает сотни тысяч позиций, каждая из которых требует ручного заполнения карточки товара.

Это сопровождалось рядом трудностей:

• Жёсткие требования к структуре карточек.
• Более 4800 категорий, из которых нужно выбрать одну.
• Интерфейс, неудобный для зарубежных продавцов.
• Огромные временные затраты на размещение большого объёма товаров.

Чтобы упростить процесс размещения товаров на сайте, Ozon обратился к нам с задачей автоматизировать процесс заполнения карточек и выгрузки товаров на Ozon. Это позволило бы продавцам избежать ручного ввода информации и значительно ускорить публикацию товаров.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Мы разработали B2B-систему управления товарами на базе машинного обучения. Она выполняет роль посредника между продавцом и маркетплейсом:

• получает информацию об ассортименте продавца;
• преобразует её в формат, соответствующий требованиям Ozon;
• формирует готовые карточки товаров.

Как это работает:

• 1) Продавец загружает файл с перечнем товаров и их характеристиками, а также подключает свой Ozon-аккаунт.
• 2) Классификация объектов. Система анализирует описание, фотографии и категорию товара, чтобы определить его ключевые характеристики. Аналогичный анализ проводится для всех товаров в соответствующих категориях Ozon. Когда продавец добавляет новый товар, система автоматически помещает его в ту категорию Ozon, где уже представлены максимально схожие позиции. Такой подход исключает необходимость переобучения модели при изменении структуры категорий на платформе, что снижает затраты и минимизирует связанные с этим риски.
• 3) Преобразование детальной информации о товаре. Названия свойств и их значений могут отличаться у продавца и на платформе (например, "искусственная кожа" vs "кожзам"). Наша задача – с помощью машинного обучения определить, что это одно и то же. Для этого система анализирует языковую "близость" свойств и их значений.
• 4) Генерация названия. Названия карточек формируются автоматически по структуре: тип + бренд + модель + ключевые характеристики для категории.
• 5) Ручная модерация контента. Поскольку система может допускать ошибки, контроль качества является обязательным. На каждом этапе процесса подключается модератор, который вручную проверяет корректность предсказаний модели, уточняет категории и свойства товаров. Если модератор вносит правки, исправляет ошибки или отклоняет товар, система учитывает эти действия и дообучается.
• 6) Публикация. После модерации товары автоматически размещаются на Ozon. Если продавец обновляет информацию о товаре, система автоматически фиксирует изменения и в режиме реального времени обновляет описание товара на Ozon.

3. Результаты сотрудничества

Мы создали систему, которая:

• Автоматически классифицирует товары и сопоставляет их с актуальными категориями Ozon.
• Преобразует описания и свойства под требования маркетплейса.
• Формирует карточки и публикует их без участия человека (с ручной проверкой только в спорных случаях).
• Обеспечивает обратную связь и дообучение модели на основе действий модератора.
• Поддерживает актуальность карточек после публикации. При изменении данных у продавца карточка обновляется в реальном времени.