Какая нейросеть лучше для карточек на маркетплейсах

Вопрос задан не с того конца. Разница между моделями меньше, чем разница между промптом с данными и промптом без данных. Выбирайте по двум признакам: есть ли доступ к API для массового прогона и умеет ли модель работать с загруженным фото товара. Генерация с нуля дает похожий предмет, а покупателю поедет ваш. Текст и картинку при этом делают разные инструменты.

Можно ли доверить нейросети характеристики товара

Нет. Модель заполняет пробел правдоподобным значением, и отличить его от настоящего в готовом тексте нельзя. Характеристики передаются в промпт отдельным блоком из выгрузки, а инструкция запрещает добавлять то, чего в блоке нет. Проверка простая: по каждой цифре в готовом тексте должна находиться строка исходной выгрузки. Не находится, значит цифра выдумана.

Как проверить ключевые слова, которые предложила нейросеть

Через статистику показов. У модели нет доступа к частотам, она предлагает похожие на запросы фразы. Прогоните список через Wordstat и оставьте то, где спрос подтвержден. Заодно отсеется потребительский шум: у фразы «нейросеть для маркетплейсов» 3772 показа в месяц, а у соседней «нейросеть бесплатно» 920 151, и вторая приводит совсем другого человека.

Забанят ли карточку за изображение, сгенерированное ИИ

Риск не в самом факте генерации, а в несоответствии картинки товару и в чужих объектах в кадре. Проверять надо два условия: предмет на изображении совпадает с тем, что поедет покупателю, и в кадре нет чужих логотипов, узнаваемых лиц и надписей, которых нет на упаковке. Требования конкретной площадки смотрите в ее справке, они меняются.

С какого объема ассортимента нужен автоматический гейт

Ориентир простой: пока партия проверяется человеком за полчаса, скрипт не нужен. Как только вычитка перестает помещаться в рабочий день и переходит в выборочную, брак становится системным. На этом рубеже дешевле формализовать проверки, чем разбирать возвраты и споры по позициям, которые никто не читал.