Wildberries начнёт предупреждать покупателей о подозрительных фото в отзывах — в приложении появится метка «Похоже на ИИ» на снимках, которые алгоритм посчитает сгенерированными или обработанными нейросетями.
Что произошло
В мобильном приложении Wildberries внедряют автоматическую проверку медиафайлов в отзывах. Если система обнаружит признаки ИИ-обработки — изображение получит специальную плашку. Пользователь сразу увидит, что фото могло быть создано или значительно изменено с помощью нейросетей.
Принципиальный момент: удалять такие фото платформа не планирует. Это именно предупреждение, а не модерация. То есть фотография с меткой останется в карточке товара — просто со специальным маркером недоверия.
Пока функция находится в стадии запуска — конкретных дат полноценного развёртывания и технических деталей работы алгоритма маркетплейс не раскрыл.
Что это значит для селлеров
На первый взгляд новость касается только покупателей. На деле она напрямую бьёт по продавцам — причём сразу с двух сторон.
Недобросовестные отзывы станут заметнее
Заказные негативные отзывы с фейковыми или сгенерированными фото — реальная проблема для многих продавцов. Конкурент генерирует картинку «повреждённого» товара и прикладывает к жалобе. Покупатели верят. Конверсия падает.
Если алгоритм будет работать точно, метка «Похоже на ИИ» на таких фото снизит доверие к сфабрикованным жалобам. Покупатель увидит плашку и задумается: а реальный ли это отзыв?
Но есть и обратная сторона
Многие честные продавцы используют профессиональную обработку фото для карточек товара. Ретушь, цветокоррекция, удаление фона — всё это технически может оставлять следы, похожие на ИИ-обработку. Пока неизвестно, насколько точно алгоритм WB будет отличать «честную» ретушь от генеративных нейросетей.
Второй риск — покупатели начнут с подозрением смотреть на всё, что отмечено системой. Даже если метка появилась из-за обычной обработки фото в Lightroom или Photoshop, репутация товара может пострадать.
Доверие к отзывам в целом
По данным исследований e-commerce, более 70% покупателей принимают решение о покупке на основе отзывов и фотографий к ним. Если платформа публично признаёт, что часть фото в отзывах — ИИ-фейки, это в краткосрочной перспективе снижает общее доверие к блоку отзывов. Для товаров с небольшим числом отзывов это особенно чувствительно.
| Ситуация | Влияние на продавца |
|---|---|
| Фейковый негативный отзыв от конкурента помечен системой | Плюс: покупатель видит сигнал недоверия к отзыву |
| Реальный отзыв с обработанным фото помечен ошибочно | Минус: снижается доверие к позитивному отзыву |
| Покупатель видит много меток «Похоже на ИИ» в карточке | Минус: общее недоверие к товару, возможный отток |
| У конкурентов много помеченных фото, у вас нет | Плюс: ваша карточка выглядит более достоверно |
Что делать
Пока алгоритм не запущен в полную силу и правила его работы не опубликованы, есть несколько практических шагов.
- Аудит собственных отзывов. Посмотрите, какие фото загружают ваши реальные покупатели. Если видите явно сгенерированные или подозрительные снимки в негативных отзывах — фиксируйте их и готовьте апелляции в поддержку WB.
- Не паникуйте насчёт профессиональных фото в карточке. Метка касается фото в отзывах, а не ваших собственных изображений товара — это разные блоки.
- Стимулируйте живые отзывы. Чем больше у вас настоящих фотографий от реальных покупателей, тем меньше вес каждого потенциально фейкового снимка. Работайте с post-sale коммуникацией: вкладыши в упаковку, QR-коды с просьбой оставить отзыв.
- Следите за обновлениями правил. WB пока не раскрыл детали работы алгоритма. Когда появится официальная документация — изучите, какие форматы и типы обработки триггерят систему.
- Мониторьте карточку после запуска функции. Если на реальных позитивных отзывах появятся ошибочные метки — это повод обратиться в поддержку и оспорить.
Главный вывод: инициатива WB направлена против фальсификаций, и это в целом полезно для рынка. Но точность алгоритма определит всё. Следите за развитием событий и не давайте поводов системе усомниться в подлинности вашей карточки.