Маркетплейсы анализируют карточку по нескольким группам данных. Они оценивают, насколько полно заполнены параметры, совпадают ли значения с категорийными словарями, корректно ли указаны размеры или технические характеристики. Если карточка выглядит неполной, неструктурированной или содержит противоречивую информацию, алгоритм снижает её видимость.
Для разных категорий важны разные атрибуты.
В электронике критичны технические параметры — мощность, тип подключения, напряжение, совместимость.
В одежде главный критерий — корректные размеры, таблицы измерений, состав, фото ткани.
В БАДах — состав, формат выпуска, дозировка, инструкция по применению.
Ошибки в этих параметрах резко увеличивают количество возвратов, что влияет не только на продажи, но и на рейтинг магазина. Поэтому в 2025 году контент-коррекция становится не рекомендательной задачей, а обязательной частью стратегии.

При большом ассортименте невозможно вручную проверять каждую карточку на предмет пропущенных характеристик. Особенно когда поставщики передают данные в разных форматах, а часть параметров периодически меняется под требования маркетплейсов.

Классический подход — выборочная проверка — работает плохо. Возвраты растут именно из-за тех SKU, про которые «никто не успел вспомнить»: товары, стоящие в хвосте каталога, старые карточки, модели, которые редко обновлялись.

Единственный рабочий способ — массовая аналитика по заполненности атрибутов. Она позволяет увидеть:

• какие карточки имеют минимальное количество характеристик,
• где есть пропуски по обязательным полям,
• какие атрибуты противоречат категорийным требованиям,
• какие фото мешают покупке из-за непонятного визуала,
• какие SKU регулярно дают возвраты из-за несоответствия ожиданий.

Самое главное — правильные коррекции влияют на CTR, конверсию в покупку и значительно снижают процент возвратов.

DataBird анализирует весь каталог и подсвечивает карточки, которые требуют доработки. Это не просто проверка на пропущенные поля — это полноценная оценка структуры данных, где система смотрит на:

• валидность атрибутов,
• соответствие категорийным требованиям,
• заполненность характеристик,
• наличие критичных параметров,
• качество визуального ряда.

Платформа показывает, какие характеристики отсутствуют у конкретного SKU, и позволяет обновлять контент партиями. Вместо того чтобы работать с карточками одну за другой, команда вносит правки группами — по категориям, брендам или типам товаров. Такой подход предотвращает накопление ошибок и улучшает контент-рейтинг по всему каталогу.

Результат — меньше возвратов, выше органика и стабильный рост позиций в поиске.

Если раньше возвраты воспринимались как неизбежное следствие большого объёма продаж, то сегодня они превращаются в показатель цифрового качества товара. Маркетплейсы инвестируют в точность данных, и селлерам приходится соответствовать. Контент-рейтинг напрямую связан с возвратами, а возвраты — с видимостью товара.
Поэтому работа с характеристиками перестаёт быть рутиной и становится конкурентным преимуществом. Тот, кто держит каталог в порядке, получает органику без дополнительных вложений в рекламу.

DataBird помогает перевести управление контентом в системный процесс: анализировать, исправлять и поддерживать карточки в актуальном состоянии, снижая возвраты и повышая продажи.