Wildberries: ML-сервис «Анализ внимания» для оценки визуала карточек товаров
Описание проекта
Wildberries запустила для продавцов ИИ-сервис «Анализ внимания», который за несколько секунд оценивает, какие изображения эффективнее работают на продажи. Встроенная ML-модель анализирует само изображение и формирует прогнозную оценку визуальных акцентов: какие элементы окажутся наиболее заметными, что останется вне фокуса и в какой последовательности покупатель будет воспринимать изображение. Сервис формирует тепловую карту зон высокой и низкой концентрации внимания, оценку заметности элементов в процентах (товар, текст, инфографика) и траекторию взгляда. Модель учитывает особенности движения глаза; камеры и данные о поведении покупателей не используются — прогноз строится исключительно на основе самого изображения. Результаты можно проверять А/Б-тестированием на площадке.
Вендор и технология: Собственная разработка: встроенная ML-модель на принципах технологии движения взгляда.
Задача
Продавцы не могли объективно оценить, насколько заметны на карточке товар, текст и инфографика и в каком порядке покупатель их воспринимает. Подбор главной фотографии вёлся вслепую. Проверка гипотез требовала долгих экспериментов.
Цели внедрения
-
Дать продавцам быструю оценку визуальных акцентов изображения
-
показать зоны высокой и низкой концентрации внимания
-
оценить заметность товара, текста и инфографики в процентах
-
спрогнозировать траекторию взгляда покупателя
-
поддержать проверку гипотез через А/Б-тестирование
Результаты
-
Результаты
-
Анализ одной фотографии занимает в среднем около 15 секунд
-
формируются тепловая карта, оценка заметности элементов в процентах и траектория взгляда
-
сервис не использует камеры и данные о поведении покупателей
-
работает в тестовом формате для части продавцов из России, Армении, Казахстана, Белоруссии, Кыргызстана, Узбекистана и Китая Финансы
-
Доступен в рамках подписки «Джем»; стоимость не раскрыта Нагрузка и масштаб
-
Часть продавцов маркетплейса из семи стран Сроки
-
Запуск в тестовом формате, публикация 21 августа 2026 г