Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
Главная→Блог→ИИ для бизнеса→Матчинг товаров: что это такое и зачем он бизнесу

Матчинг товаров: что это такое и зачем он бизнесу

Матчинг товаров: что это такое и зачем он бизнесу
В этой статье

Что это такое простыми словами

Есть два списка товаров. В одном ваш ассортимент, в другом — чужой: каталог конкурента, прайс поставщика, карточки на маркетплейсе. Нужно понять, какая позиция из первого списка соответствует какой из второго.

Человек делает это легко. Он видит «Парацетамол 500мг №20» и «Парацетамол таб. 500 мг 20 шт» и сразу понимает, что это одно и то же. Программа, которая сравнивает строки символ за символом, видит два разных текста.

Вся сложность в том, чтобы научить программу понимать так же, как человек, — и при этом не ошибаться там, где отличие маленькое, но принципиальное. «№20» и «№10» отличаются одним знаком, а товары разные, и цена у них разная вдвое.

Откуда берётся задача: три ситуации

Первая: следим за ценами конкурентов. Собрали цены с чужих сайтов, а дальше нужно понять, с чем сравнивать свои. Без сопоставления собранные данные бесполезны: вы не знаете, какая чужая цена относится к какому вашему товару.

Иногда это называют «матчинг цен». Порядок такой: сначала собрать цены с чужих сайтов (это парсинг), потом найти пары товаров, и только потом сравнивать цены. Если пропустить средний шаг, сравнение выйдет неверным.

Вторая: работаем с поставщиками. Каждый поставщик присылает прайс со своими названиями. Один и тот же товар у трёх поставщиков назван по-разному, и надо свести всё к своему справочнику, чтобы сравнить условия и не завести три карточки вместо одной.

Третья: наводим порядок у себя. В каталоге накопились дубли: один товар заведён несколько раз разными людьми в разное время. Покупатель видит две карточки одного товара с разной ценой, а вы видите разъезжающиеся остатки.

Задача во всех трёх случаях одна, а вот требования к точности разные. Дальше это важно.

Сотрудник склада сравнивает по планшету два одинаковых товара от разных поставщиков на стеллаже
Один и тот же товар у разных поставщиков — с разной упаковкой и разным названием в прайсе.

Почему нельзя просто сравнить названия

Первое, что приходит в голову, — сравнить строки и найти похожие. Этот подход разваливается на реальных данных, и вот почему.

Проблема Пример
Одно и то же пишут по-разному «Парацетамол 500мг №20», «Парацетамол таб. 500 мг 20 шт», «Paracetamol 0,5 №20 блистер» — для человека один товар, для сравнения строк три разных
Разное пишут почти одинаково «№20» и «№10» отличаются одним символом. По похожести строк они почти идентичны, а на деле это разные товары, и сравнивать их цены нельзя
Важное прячется в середине Дозировка, объём, количество в упаковке, цвет, размер могут стоять в любом месте названия и в любом формате: «0,5», «500 мг», «500мг»
Названия бывают неполными В прайсе поставщика написано «Стул офисный чёрный» — а у него в ассортименте их восемь. Сопоставлять не с чем

Практический вывод: сопоставление — это не сравнение текстов, а разбор смысла. Программа должна понимать, что бренд, дозировка, количество и форма — разные признаки, и сравнивать их по отдельности. Именно поэтому готовые решения «загрузите два файла и получите результат» работают на демонстрации и разваливаются на реальном каталоге: они сравнивают строки, а строки в реальных данных совпадают редко.

Как это делают: от простого к сложному

В работающих системах эти способы не выбирают, а комбинируют: сначала точные совпадения по идентификаторам, потом разбор признаков, потом смысл — и на каждом шаге остаётся всё меньше неопределённых позиций.

  1. По штрихкоду или артикулу

    Самый надёжный способ: если у обеих позиций есть один и тот же идентификатор, сомнений нет. Проблема одна — в реальных данных он есть далеко не всегда, а у конкурентов на сайте почти никогда.

  2. По разобранным признакам

    Из названия вытаскиваются составляющие: бренд, действующее вещество или модель, дозировка, количество, форма, объём. Дальше сравниваются не тексты, а эти признаки по отдельности. Так «500 мг» и «0,5 г» становятся одним и тем же, а «№20» и «№10» — разными.

  3. По смыслу

    Программа сравнивает не буквы, а значение фразы целиком, и понимает, что «Ноутбук Apple MacBook Air 13» и «Макбук Эйр 13 дюймов» — про одно. Это хорошо работает там, где названия описательные и длинные.

  4. По картинке

    Помогает в одежде, мебели, декоре — там, где описания у всех разные, а вещь узнаётся глазом.

Как выглядит результат

На выходе получается таблица. В каждой строке ваш товар, найденная пара и решение программы. Вот пример для аптеки.

Ваш товар Товар конкурента Решение Почему
Парацетамол 500мг №20 Парацетамол таб. 500 мг 20 шт Пара Совпали вещество, дозировка и число таблеток
Парацетамол 500мг №20 Парацетамол 500мг №10 Не пара В упаковке 10 таблеток, а не 20
Парацетамол 500мг №20 Парацетамол 500 мг 20 шт, другой производитель На проверку человеку Считать ли это одним товаром, решаете вы. Правило записывается, и дальше программа применяет его сама

Дальше к каждой паре подтягивается цена конкурента. Видно, где вы дороже, а где дешевле, по каждому товару и городу. На этих данных строится ценообразование: какие цены поднять, какие снизить.

Главный вопрос: как понять, что сопоставлено верно

Об этом почти никто не пишет, а это единственное, что имеет значение. Любая система выдаёт результат. Вопрос в том, можно ли на нём принимать решения.

Ошибки бывают двух видов, и они по-разному опасны.

Не нашли пару, хотя она есть

  • Неприятно, но безопасно
  • Позиция просто выпадает из сравнения
  • Вы недосчитались данных и знаете об этом

Сопоставили неверно

  • Это дорого
  • Программа связала упаковку из двадцати таблеток с чужой из десяти
  • Вы увидели, что конкурент вдвое дешевле, и снизили цену — ошибка не видна

Поэтому нормальная система устроена так, чтобы второй ошибки почти не было — даже ценой первой. Лучше оставить позицию несопоставленной, чем связать её неправильно.

Как это проверяется на практике. Берётся выборка — несколько сотен пар — и размечается руками: верно или нет. По ней считаются две величины: какая доля сопоставленного оказалась правильной и какую долю от всех возможных пар система вообще нашла. Дальше выборка перепроверяется регулярно, потому что данные меняются.

Что стоит спросить у подрядчика: на какой выборке измерялась точность, кто её размечал и что происходит с сомнительными парами. Ответ «у нас точность 99%» без объяснения, как её считали, не значит ничего.

Что делать с остатком

Полностью автоматически не сопоставляется никогда. Всегда остаётся часть позиций, по которым программа не уверена, и это нормальное состояние системы, а не признак плохой работы.

Остаток разбирается человеком. Правильно устроенный процесс выглядит так: программа показывает спорные пары с объяснением, почему она сомневается, человек подтверждает или отклоняет, и его решения запоминаются — в следующий раз такие случаи система разберёт сама.

Что происходит со спорной парой Программа сомневается и объясняет причину Человек подтверждает или отклоняет Система запоминает решение сохраняется, похожий случай в следующий раз разбирается сама Доля ручного разбора со временем падает, но не исчезает совсем
Что происходит со спорной парой Программа сомневается и объясняет причину Человек подтверждает или отклоняет Система запоминает решение сохраняется, похожий случай в следующий раз разбирается сама Доля ручного разбора со временем падает, но не исчезает совсем.
Спорную пару решает человек один раз — дальше система переносит его решение на похожие случаи сама.

Отсюда практическое: закладывайте в проект не только автоматику, но и интерфейс для разбора спорного, и время сотрудника на это. Проекты, где про остаток не подумали, застревают именно на нём.

Объёмы при этом бывают большими. В нашем проекте для платформы товарных данных сопоставлено примерно 50 миллионов товаров (наш проект, 2025) — на таких объёмах ручной разбор всего невозможен в принципе, и вопрос только в том, какую долю удастся закрыть автоматически.

Другой пример — фармацевтическая розница, где мы ведём постоянный контур: данные собираются больше чем с 20 сайтов аптечных сетей по 33 городам и сводятся с эталонным справочником на 30 830 позиций (наш проект, 2026). Здесь сопоставление работает не разово, а каждый день: появляются новые позиции, меняются названия, и связки должны обновляться сами.

50 млнтоваров сопоставили для платформы товарных данных
Источник: наш проект, 2025
20+сайтов аптечных сетей — источники данных для сопоставления
Источник: наш проект, 2026
33города, по которым ведётся сбор
Источник: наш проект, 2026
30 830позиций в эталонном справочнике
Источник: наш проект, 2026

Разница между этими двумя задачами показательна. В первом случае главное — объём и умение обработать его за разумное время. Во втором объём меньше, но требования к точности жёстче: на этих данных принимаются решения по ценам, и ошибка стоит денег сразу.

Сопоставление в 1С: почему руками не выходит

Отдельная история, знакомая каждому товароведу и бухгалтеру. Сопоставление номенклатуры возникает при обмене документами с контрагентами, при работе с маркетплейсами, при загрузке прайсов поставщиков.

Штатный механизм устроен просто: система предлагает варианты, человек выбирает нужный, связка запоминается. Пока позиций сотни, это работает.

Ломается на трёх вещах. Когда поставщиков много и каждый называет товары по-своему — количество связок растёт как произведение, а не как сумма. Когда прайсы обновляются постоянно и в них появляются новые позиции. И когда сопоставлять приходится не с одним справочником, а с несколькими площадками сразу.

В этот момент ручное сопоставление превращается в постоянную работу одного-двух человек, которая никогда не заканчивается. И главное — она не накапливается: человек уходит, а его знание о том, почему эти две позиции связаны, остаётся только в его голове.

Автоматическое сопоставление здесь не заменяет 1С, а работает рядом: разбирает основную массу, а в систему отдаёт готовые связки, оставляя человеку только спорное.

Вручную в 1С

  • Постоянная работа одного-двух человек без конца
  • Число связок растёт как произведение, если поставщиков много
  • Знание о связке уходит вместе с сотрудником

С автоматикой рядом

  • Программа разбирает основную массу сама
  • В систему приходят готовые связки
  • Человеку остаётся только спорное

Почему работу считают категориями, а не позициями

Первый вопрос при оценке проекта звучит обычно так: «у нас тридцать тысяч позиций, сколько это будет стоить». А правильный вопрос другой: сколько у вас категорий товаров.

Причина в том, что у каждой категории свой набор признаков, по которым товары вообще можно сравнивать. И этот набор приходится описывать и настраивать заново для каждой категории.

Возьмём аптеку. Чтобы понять, что две позиции — один и тот же товар, нужны: действующее вещество, дозировка, количество таблеток в упаковке, объём, производитель. Программа разбирает названия именно по этим признакам, и «500 мг» с «0,5 г» для неё одно и то же, а «№20» и «№10» — разное.

Теперь одежда. Здесь эти признаки не работают вообще — нет ни дозировки, ни объёма упаковки. Значение имеют размер, цвет, сезон, мужская вещь или женская, фасон. Причём по названиям сопоставить получается плохо: у одного «худи оверсайз серое», у другого «толстовка с капюшоном, меланж». Поэтому в одежде приходится сравнивать ещё и фотографии — вещь узнаётся глазом надёжнее, чем по описанию.

Категория Признаки для сравнения Как сопоставляют
Аптека Действующее вещество, дозировка, количество в упаковке, объём, производитель По признакам из названия: «500 мг» и «0,5 г» — одно и то же, «№20» и «№10» — разное
Одежда Размер, цвет, сезон, пол, фасон По названиям плохо: «худи оверсайз серое» и «толстовка с капюшоном, меланж» сравнивают ещё и по фотографии

Между этими двумя категориями нет ничего общего, кроме самого подхода. Настройка под таблетки не переносится на одежду ни в какой части: другие признаки, другие правила нормализации, другой способ проверки.

Отсюда практическое следствие для бюджета: добавить в проект ещё десять тысяч позиций внутри той же категории — почти бесплатно. Добавить одну новую категорию — это отдельная работа. Поэтому и оценка идёт по категориям.

И отсюда же совет по старту: начинать с одной категории, самой важной для бизнеса. Она даёт результат, на котором видно, работает подход или нет, и стоит понятных денег.

Что нужно от вашей компании

Больше половины успеха определяется тем, что вы приносите на вход. Нужны четыре вещи.

Что нужно Детали
Свой справочник в приличном виде У каждой позиции — название, по которому можно понять, что это за товар, и характеристики: бренд, объём, количество, размер. Не обязательно идеально, но «тов. 12 уп.» не годится: сопоставлять не с чем
Понимание, с чем сопоставляем Список площадок, поставщиков или конкурентов, и по каким городам, если цены и ассортимент отличаются по регионам
Правило, что считать одним товаром Самый спорный вопрос в проекте: разный цвет — тот же товар или другой? Упаковка двадцать штук и упаковка две по десять — одно и то же? Ответы зависят от того, зачем вам сопоставление
Человек, который разбирает спорное Обычно товаровед или категорийный менеджер. Его время нужно не разово, а регулярно, хотя со временем нагрузка падает

Как проходит проект

Порядок примерно одинаковый независимо от отрасли.

  1. Смотрим данные

    Не рассказ о данных, а сами выгрузки. Обычно на этом шаге выясняется, что реальное состояние справочника отличается от представления о нём, и часть работ уходит на приведение в порядок.

  2. Договариваемся о правилах

    Что считать одним товаром, что аналогом, какая точность нужна и что дороже — пропустить пару или ошибиться.

  3. Делаем на маленьком куске

    Одна категория, несколько сотен позиций. Размечаем выборку руками, измеряем точность, показываем результат. На этом шаге видно, реально ли достижимо то, что нужно, — до того как потрачен весь бюджет.

  4. Расширяем и настраиваем разбор спорного

    Подключаются остальные категории и площадки, появляется интерфейс, где человек подтверждает сомнительные пары.

  5. Переводим в постоянный режим

    Данные обновляются, новые позиции сопоставляются сами, накопленные решения работают дальше. Именно на этом шаге проект превращается из разовой работы в систему, и именно здесь заканчиваются проекты, где про сопровождение не подумали.

Сколько стоит и от чего зависит

Единица оценки — категория товаров, а не количество позиций. Порядок цен такой.

Что Порядок цены
Разбор задачи: посмотреть данные и сказать, что реально сделать Бесплатно
Сопоставление одной категории товаров с площадками от 500 000 ₽
Сопоставление товаров-аналогов — когда точного совпадения нет и нужна замена дороже точного, зависит от категории

Аналоги дороже неслучайно. Найти тот же самый товар — задача с проверяемым ответом: он либо есть, либо нет. Найти замену — задача с оценкой: программа должна понять, что два разных товара выполняют одну работу. Что считать достаточной заменой, определяется вместе с вами, и в разных категориях ответ разный.

Что увеличивает цену: несколько категорий вместо одной; необходимость сравнивать фотографии, а не только названия; много поставщиков со своими форматами; отсутствие идентификаторов в данных; высокие требования к точности; работа по нескольким регионам; постоянное обновление вместо разовой сверки.

Что почти не влияет: количество позиций внутри уже настроенной категории.


Сопоставление и дедупликация каталоговСводим ваш ассортимент с прайсами поставщиков, маркетплейсами и конкурентами

Подробнее об услуге — сопоставление и дедупликация каталогов. Как это работает в связке со сбором цен — в статье динамическое ценообразование.

Когда это не нужно

Мало позиций. Пара сотен товаров — товаровед сведёт их в таблице за несколько дней, и это будет дешевле любой автоматики.

У всех есть штрихкоды. Если и у вас, и у контрагентов данные с надёжными идентификаторами, задача решается обычным сопоставлением по коду. Умная система тут лишняя.

Разовая задача. Свести два списка один раз можно и вручную, наняв людей на неделю. Автоматизация окупается там, где сопоставление нужно постоянно и данные меняются.

Данные в беспорядке у вас самих. Если собственный справочник — это «тов. 12 уп.» без характеристик, начинать надо с него. Сопоставлять хаос не с чем: программе нужны признаки, которых нет.

Частые вопросы

Какая точность считается нормальной?

Зависит от задачи. Для сравнения цен, где на основе данных меняются деньги, требования жёсткие и лучше недосопоставить, чем ошибиться. Для обзора рынка, где нужна общая картина, допустимо больше. Правильный вопрос подрядчику — не «какая у вас точность», а «как вы её измеряли и на какой выборке».

Сколько времени занимает?

Первый рабочий результат обычно виден быстро, а вот доведение до нужной точности и разбор спорных случаев занимают основное время. Планировать стоит месяцами.

Можно ли обойтись без разбора спорного человеком?

Полностью — нет, и обещания обратного стоит воспринимать настороженно. Доля автоматически разобранного растёт по мере накопления решений, но остаток остаётся всегда.

Данные останутся у нас?

Да. Справочники, связки и история решений складываются в ваше хранилище. Это ваш актив, и он ценнее самой программы: подрядчик может смениться, накопленные связки остаются.

Работает ли это с товарами без описаний, только с картинками?

Частично. Сравнение по изображениям помогает там, где вещь узнаётся глазом — одежда, мебель, декор. Для товаров, где всё решают характеристики, картинка мало что даёт.

У нас несколько поставщиков с разными форматами прайсов. Это проблема?

Это обычная ситуация и основная причина, по которой ручное сопоставление перестаёт справляться. Разные форматы приводятся к общему виду на входе, это часть работы.

Чем матчинг товаров отличается от мониторинга цен?

Мониторинг цен — это сбор цен конкурентов. Матчинг отвечает на вопрос, какая чужая цена относится к какому вашему товару. Без матчинга мониторинг даёт просто список цен, и сравнить его со своими нельзя.

Для технических специалистов

Рабочая схема — многоступенчатая: сначала точные совпадения по идентификаторам, затем разбор признаков (бренд, действующее вещество или модель, дозировка, количество, форма, объём) с нормализацией единиц измерения, затем сравнение по смыслу для описательных названий. На каждой ступени пары с недостаточной уверенностью уходят не в результат, а в очередь ручного разбора.

Точность измеряется на размеченной вручную выборке, отдельно считаются доля верных среди сопоставленного и полнота охвата; выборка обновляется, потому что данные дрейфуют. Решения оператора по спорным парам сохраняются и используются дальше, поэтому доля ручного разбора со временем падает. Связки и история решений хранятся на стороне заказчика; выгрузка в учётные системы — через штатные механизмы обмена, для 1С это OData.

⇽Назад к блогу
La-Chatte

Где вы теряете заявки?

За 40 минут бесплатно разберём вашу задачу и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ. ИИ-продавец - от 250 000 ₽, запуск от двух недель.

    Что вас интересует?