AI Галлюцинации нейросети: почему ИИ врёт с абсолютно уверенным видом Бизнес ИИ в образовании: чем на самом деле заняты онлайн-школы Бизнес Разработка ИИ под заказ: как выбрать подрядчика и не заплатить дважды Продукт Лучшие нейросети для видео: что реально доступно из России и сколько это стоит AI В OpenAI агентом пользуются 98% сотрудников. У компаний-клиентов — 17% AI Автономные ИИ-агенты: задачи отдают, решения — нет
Автоматизация
Егор Красильников
Егор Красильников
CEO AllSee

Как ИИ предсказывает, куда посмотрит покупатель — без камеры и без него самого

Wildberries запустила ИИ, который за 15 секунд показывает, куда посмотрит покупатель на фото товара — без камеры и слежки. Разбираю механику и где тут подвох.

3 мин
Персонаж AllSee медитирует между иконками покупки и фотогалереи — иллюстрация к ИИ-анализу карточек товара

Wildberries запустила для продавцов сервис «Анализ внимания»: загружаешь фото товара, через 15 секунд получаешь тепловую карту — что покупатель заметит в первую очередь, что упустит, куда вообще упадёт взгляд. Без камеры. Без данных о поведении реального человека. Покупатель, чьё внимание анализируют, физически даже не смотрел на эту фотографию. Как это вообще возможно?

Никакого волшебства — просто выученный паттерн

Раньше узнать, куда смотрят покупатели, можно было только по-настоящему: сажаешь людей перед экраном, вешаешь на них айтрекер, записываешь движения глаз, потом агентство недели полторы обрабатывает результат. Дорого, долго, и по факту опробовать так можно было пять-десять карточек, а не весь каталог.

ИИ-модель поступает иначе: её обучили не на вашем фото, а на тысячах прошлых исследований с настоящими айтрекерами — какие элементы обычно цепляют взгляд первыми (контраст, лица, крупный текст), в каком порядке человек их обычно сканирует. Дальше модель просто применяет этот выученный паттерн к новой фотографии и выдаёт вероятностную карту: с такой-то вероятностью взгляд сюда попадёт. Она не подглядывает за конкретным покупателем — она обобщает поведение тысяч предыдущих.

Почему это вообще имеет смысл продавцу

Раньше протестировать пять вариантов карточки на реальных людях стоило денег и недели времени. Теперь — 15 секунд и повторить можно сколько угодно раз. Продавец может прогнать десять версий фото до публикации, а не гадать, какая сработает. Это тот случай, когда ИИ не придумывает что-то новое, а делает доступным то, что раньше было дорогой привилегией крупных брендов с бюджетом на маркетинговые исследования.

Где тут стоит притормозить

Сервис прогнозирует вероятность, а не гарантирует поведение. Модель обучена на общих паттернах внимания — она не знает вашу конкретную аудиторию, её возраст, привычки, контекст покупки. И пока это тест на части продавцов из нескольких стран, а не готовая для всех функция — за окончательной версией стоит последить отдельно, прежде чем перестраивать под неё весь каталог.

Мы в AllSee тоже часто имеем дело с задачами компьютерного зрения — и это ровно тот случай, где интересна не сама «магия ИИ», а то, какую конкретную дорогую и медленную вещь она заменяет. Здесь заменили айтрекинг-исследование. В других бизнесах — похожая логика применима к контролю качества на производстве, разбору документов, распознаванию брака на фото.

Что в итоге

Сервис не читает мысли покупателя — он применяет чужой прошлый опыт наблюдения к вашей новой фотографии. Разница на первый взгляд незаметна, а по сути в этом и есть весь фокус: ИИ здесь не заменяет исследование, а тиражирует его выводы на бесконечное число карточек бесплатно.

← Предыдущая Как проверить идею бизнеса с помощью ИИ — два российских сервиса
Консультация по ИИ бесплатно

Разбор задачи, 20 минут, уходите с планом

Следующая → 7 ИИ-агентов, которые уже реально работают в бизнесе