अपने प्रोडक्ट की एक साफ़ फोटो अपलोड कीजिए और विज़न वाले लैंग्वेज मॉडल से टाइटल, बुलेट पॉइंट और डिस्क्रिप्शन का ड्राफ्ट पाइए। असली स्पेसिफिकेशन, साइज़ और मटीरियल आप जोड़ते हैं, फिर ड्राफ्ट को एडिट करके ऐसी कॉपी बनाते हैं जिसे आप अपने नाम से भरोसे के साथ छाप सकें।
हफ्ते का चालीसवाँ प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन लिखना वह जगह है जहाँ लिस्टिंग का काम धीमा पड़ जाता है। फोटो में रंग, आकार और स्टाइल पहले से दिख रहे हैं, तो वह सब दोबारा क्यों टाइप करें? विज़न वाला लैंग्वेज मॉडल तस्वीर पढ़कर एक ही बार में टाइटल, कुछ बुलेट पॉइंट और छोटा डिस्क्रिप्शन का ड्राफ्ट दे सकता है। उसे बस माप और कपड़े का पता नहीं होगा। यह पेज बताता है कि ड्राफ्ट क्या सही पकड़ता है, आपको क्या जोड़ना है, और लिस्टिंग को सच्ची कैसे रखना है।
ज़्यादातर छोटी दुकानें और रीसेलर लिस्टिंग एक ही तरह शुरू करते हैं: मेज़ पर खींची गई फोटो, खाली टेक्स्ट बॉक्स, और यह धुंधला एहसास कि डिस्क्रिप्शन किसी असली स्टोर जैसा सुनाई देना चाहिए। धीमा हिस्सा हर नए आइटम के लिए वही आठ बातें दोबारा शब्दों में ढालना है। जो मॉडल तस्वीर देख सकता है, वह खाली पन्ने की समस्या हटा देता है, क्योंकि पहला ड्राफ्ट पहले से वही बताता है जो दिख रहा है।
यह सबसे ज़्यादा तब काम आता है जब आप बहुत से मिलते-जुलते आइटम लिस्ट करते हैं, जैसे जैकेटों की रैक, सिरेमिक मगों की खेप या फोन केसों का सेट, जहाँ कॉपी का ढाँचा दोहराया जाता है और सिर्फ़ ब्योरे बदलते हैं।
Picasso IA एक ही जगह कई ऐसे लैंग्वेज मॉडल रखता है जो इमेज इनपुट लेते हैं: Gemini 3.5 Flash, GPT 5.6 Terra और Claude Sonnet 5 तीनों फोटो के साथ लिखा हुआ निर्देश लेते हैं। कैटलॉग में कुल 75 लैंग्वेज मॉडल हैं, जिन्हें आप पूरे कैटलॉग में देख सकते हैं। अगर कमज़ोर कड़ी खुद फोटो हैं, तो उसी वर्कस्पेस में इमेज मॉडल भी चलते हैं, और AI प्रोडक्ट फोटोग्राफी वाला पेज उस पक्ष को कवर करता है। नए अकाउंट को फ्री क्रेडिट मिलते हैं, इसलिए आप अपने कुछ आइटमों पर पूरा तरीका आज़माकर तय कर सकते हैं कि वह आपके काम में जगह पाने लायक है या नहीं।
विज़न मॉडल फोटो को वैसे पढ़ता है जैसे कोई ध्यान देने वाला अजनबी पढ़ेगा। वह रंग, आकृति, दिखने वाली बनावट, आम स्टाइल और आइटम का संभावित इस्तेमाल बता सकता है। वह उसे तौल नहीं सकता, नाप नहीं सकता, और यह नहीं जान सकता कि अंदर क्या है। नीचे टेबल की हर बात को या तो तस्वीर से पढ़ी हुई मानिए या आपकी दी हुई, और इन दोनों कॉलम को अपने दिमाग में अलग रखिए।
| ब्योरा | मॉडल फोटो से क्या पढ़ता है | आपको क्या देना है |
|---|---|---|
| रंग और पैटर्न | आम तौर पर भरोसेमंद, हालाँकि रोशनी उसे बदल सकती है | सप्लायर से आधिकारिक रंग का नाम |
| आकार और स्टाइल | सिल्हूट, नेकलाइन, हैंडल, बंद करने का तरीका | सही प्रोडक्ट टाइप, अगर वह किसी और चीज़ जैसा दिखता हो |
| मटीरियल | सतह और चमक से अंदाज़ा, अक्सर गलत | सप्लायर से सही कपड़ा, धातु, लकड़ी या प्लास्टिक |
| साइज़ और वज़न | सपाट तस्वीर से नापा नहीं जा सकता | असली माप, वज़न और साइज़ चार्ट |
| ब्रांड और मॉडल | तभी जब शॉट में लेबल पढ़ने लायक हो | ब्रांड, मॉडल नंबर, कम्पैटिबिलिटी, सर्टिफिकेशन |
| देखभाल और सुरक्षा | कुछ भी भरोसेमंद नहीं | धुलाई, बैटरी, खाने से संपर्क और उम्र की जानकारी |
पैटर्न सीधा है। फोटो आपको रूप देती है, और आपके अपने रिकॉर्ड आपको तथ्य देते हैं। मॉडल सिर्फ़ पहले आधे हिस्से के लिए ज़िम्मेदार है।
यह वह तरीका है जो ऐसी लिस्टिंग पर खत्म होता है जिसके पीछे आप खड़े हो सकें, ऐसे पैराग्राफ पर नहीं जिसके सही होने की आप बस उम्मीद करें। यह मानकर चलता है कि आपके पास एक साफ़ फोटो है और आइटम की स्पेक शीट पहले से है।
प्रॉम्प्ट का वज़न मॉडल के चुनाव से ज़्यादा है। इस प्रोडक्ट का डिस्क्रिप्शन लिखो जैसा सीधा अनुरोध ऐसी आम कॉपी लौटाता है जो हज़ार आइटमों पर बैठ जाए। जो प्रॉम्प्ट ऑडियंस, लंबाई और नियम बताता है, वह ऐसा ड्राफ्ट लौटाता है जो आपकी दुकान में फिट बैठे।
सिस्टम प्रॉम्प्ट से मॉडल को एक भूमिका दीजिए, क्योंकि तीनों उसे लेते हैं: आप एक छोटी ऑनलाइन दुकान के लिए लिस्टिंग कॉपी लिखते हैं, सिर्फ़ वही बताते हैं जो दिखता है या दिया गया है, और कभी कोई मटीरियल, साइज़ या फ़ीचर नहीं गढ़ते। फिर मुख्य मैसेज में जानकारी और फ़ॉर्मेट दीजिए। सरल भाषा, बुलेट की तय संख्या और ऐसा टाइटल माँगिए जो उस शब्द से शुरू हो जो खरीदार सच में सर्च बॉक्स में टाइप करेगा।
मॉडल तस्वीर जो सुझाती है उसे ऐसे बताएगा जैसे वह पक्की हो। असली मटीरियल, साइज़ और स्पेसिफिकेशन प्रॉम्प्ट में खुद डालिए, और मॉडल से कहिए कि जो वहाँ न लिखा हो उसे अज्ञात माने।
दो सुधार एक अतिरिक्त मिनट के लायक हैं। पहला, टाइटल के दो या तीन विकल्प माँगिए और एक चुनिए, क्योंकि टाइटल में कॉपी सबसे ज़्यादा आम लगती है। दूसरा, अगर पहला ड्राफ्ट करीब है लेकिन फीका है, तो शुरू से मत करिए: एक ही बदलाव के साथ जवाब दीजिए, जैसे छोटे वाक्य, ज़्यादा गर्मजोशी वाला टोन या सिलाई पर ज़्यादा ध्यान, और मॉडल दोबारा लिखने की जगह सुधार करेगा। Claude Sonnet 5 डिफ़ॉल्ट रूप से इमेज छोटी कर देता है, इसलिए अगर कोई छोटा क्लैस्प या टैग छूट जाए, तो वह सेटिंग बढ़ाइए या और पास से क्रॉप कीजिए।
AI से बनी ज़्यादातर खराब लिस्टिंग कॉपी बुरी लिखी हुई नहीं होती। वह किसी ऐसी बात पर पूरे भरोसे से बोलती है जो फोटो दिखा ही नहीं सकती थी। ये वे आदतें हैं जो ऐसा करवाती हैं, और हर एक को ठीक करना सस्ता है।
कुछ प्रोडक्ट तस्वीर से बस बताए ही नहीं जा सकते, और भरोसा करने से पहले यह जानना बेहतर है कि कौन से। जिसकी कीमत अदृश्य है वह इस तरीके में ठीक नहीं बैठता: सप्लीमेंट, कॉस्मेटिक, इलेक्ट्रॉनिक्स और औज़ार सब सामग्री, स्पेसिफिकेशन और परफॉर्मेंस पर टिके हैं जिन्हें कोई इमेज नहीं बताती। उनके लिए फोटो कॉपी का टोन सुझा सकती है, लेकिन हर ठोस लाइन निर्माता के डेटा से आनी चाहिए।
वैरिएंट दूसरी कमज़ोर जगह हैं। जो शर्ट छह साइज़ और चार रंगों में आती है, उसे ऐसा डिस्क्रिप्शन चाहिए जो सब पर सच रहे, और एक फोटो सिर्फ़ एक ही दिखाती है। पुराने और विंटेज आइटम तीसरी जगह हैं: घिसावट, खामियाँ और मरम्मत ठीक वही हैं जो खरीदार को सुननी चाहिए, और अच्छी दिखने वाली शॉट से काम करता मॉडल उन्हें छोड़ देता है। हालत खुद, सीधे शब्दों में बताइए, और खामियों की फोटो खींचिए।
एकरूपता का सवाल भी है। मॉडल जाने-पहचाने लय में लिखते हैं, इसलिए बिना छुए ड्राफ्ट बेमेल प्रोडक्टों में भी एक जैसे सुनाई देने लगते हैं। और मार्केटप्लेस टाइटल, लंबाई, प्रतिबंधित दावों और AI की मदद से बने कंटेंट पर अपने नियम तय करते हैं, जो समय के साथ बदलते हैं, इसलिए यह मानने की जगह कि ड्राफ्ट उनका पालन करता है, हर प्लेटफ़ॉर्म की मौजूदा ज़रूरतें जाँचिए। आखिर में, आप जो भी तस्वीर पब्लिश करें उसे वही आइटम दिखाना चाहिए जो आप सच में बेचते हैं। अगर आप माहौल वाली इमेज भी जनरेट करते हैं, तो उन्हें असली प्रोडक्ट के प्रति ईमानदार रखिए, जैसा Amazon लिस्टिंग फोटो वाला पेज समझाता है।
वह दिखने वाले हिस्सों का ड्राफ्ट लिख सकता है: रंग, आकार, स्टाइल और आइटम का संभावित इस्तेमाल। Gemini 3.5 Flash, GPT 5.6 Terra या Claude Sonnet 5 जैसा विज़न मॉडल इमेज पढ़कर टाइटल, बुलेट और एक पैराग्राफ बनाता है। जो वह नहीं कर सकता वह साइज़, वज़न, सही मटीरियल या स्पेसिफिकेशन जानना है, इसलिए कॉपी पब्लिश करने लायक भरोसेमंद बने, इससे पहले ये आपको देने होंगे।
कोई एक विजेता नहीं है, इसलिए अपने आइटमों पर दो मॉडल आज़माइए। Gemini 3.5 Flash एक साथ कई इमेज लेता है, जो कई एंगल से खींचे प्रोडक्ट के लिए ठीक है। GPT 5.6 Terra संतुलित मॉडल है जो आपके प्रॉम्प्ट के साथ इमेज लेता है, और Claude Sonnet 5 भी इमेज पढ़ता है और उन्हें छोटा करने या ज़्यादा डिटेल रखने देता है। हर एक में वही फोटो और वही प्रॉम्प्ट चलाइए, फिर जो आवाज़ आपको सबसे अच्छी लगे वही रखिए।
भरोसे से नहीं, और यही इस तरीके की मुख्य सीमा है। मॉडल चमक और बनावट से मटीरियल का अंदाज़ा लगाता है, और सपाट तस्वीर से साइज़ नहीं नाप सकता। दोनों को अज्ञात मानिए, सही मान अपने प्रॉम्प्ट में लिखिए, और मॉडल से कहिए कि सिर्फ़ वही इस्तेमाल करे जो आपने दिया। फिर कुछ भी पब्लिश करने से पहले तैयार ड्राफ्ट को सप्लायर की शीट या असली आइटम से मिलाइए।
आप सिर्फ़ फोटो अपलोड कर सकते हैं, लेकिन नतीजा आम होगा। एक छोटा प्रॉम्प्ट जो ऑडियंस, टोन, बुलेट की संख्या और आपकी जानी हुई बातें बताए, ड्राफ्ट को कहीं ज़्यादा काम का बना देता है। सिस्टम प्रॉम्प्ट जोड़ना, जो कहे कि सिर्फ़ वही बताओ जो दिखता है या दिया गया है और कुछ मत गढ़ो, उन गढ़े हुए ब्योरों को भी घटाता है जिन्हें वरना आपको बाद में ढूँढ़ना पड़ता।
हाँ, आप अपने मार्केटप्लेस की भाषा में ड्राफ्ट माँग सकते हैं, और मॉडल मुख्य भाषाओं को अच्छी तरह संभालते हैं। जोखिम बारीक बातों का है, क्योंकि वाक्य व्याकरण से सही होकर भी स्थानीय खरीदार को अटपटा लग सकता है। हो सके तो अंतिम टेक्स्ट किसी देशी वक्ता से पढ़वाइए, और प्रोडक्ट, ब्रांड के नाम और मॉडल नंबर बिल्कुल वैसे रखिए जैसे निर्माता लिखता है।
आप एक ही प्रॉम्प्ट टेम्पलेट को कई आइटमों पर दोबारा इस्तेमाल कर सकते हैं, जो टोन और ढाँचे को एक जैसा रखता है, और टूलकिट आपको उन्हें एक-एक फोटो करके निपटाने देता है। हर आइटम को फिर भी अपनी जानकारी और अपनी इंसानी जाँच चाहिए। रफ़्तार दोहराए गए ढाँचे से आती है, जाँच छोड़ने से नहीं।
आम तौर पर आप इसे अपने ड्राफ्टिंग टूल की तरह इस्तेमाल कर सकते हैं, लेकिन लिस्टिंग जो कहती है उसके लिए आप ज़िम्मेदार हैं। मार्केटप्लेस के सटीकता, प्रतिबंधित दावों और कभी-कभी AI से बने कंटेंट पर नियम होते हैं, और वे बदलते रहते हैं, इसलिए पब्लिश करने से पहले हर प्लेटफ़ॉर्म की मौजूदा ज़रूरतें पढ़िए। टूल कोई भी हो, अंतिम लिस्टिंग का हर बयान उस आइटम के बारे में सच होना चाहिए जो आप भेजते हैं।
वह रूप बता सकता है, लेकिन हालत की ज़िम्मेदारी आपको लेनी होगी। अच्छी दिखने वाली फोटो से काम करता मॉडल खरोंच, मरम्मत, फीकापन और गायब पुर्ज़े छोड़ देगा, जो खरीदार के लिए सबसे ज़्यादा मायने रखते हैं। खामियों की फोटो खींचिए, उन्हें खुद प्रॉम्प्ट में लिखिए, और मॉडल से कहिए कि उन्हें साफ़ शब्दों में शामिल करे। हालत की ईमानदार लाइन रिटर्न रोकती है और चमकदार विशेषणों से ज़्यादा भरोसा बनाती है।
मॉडल के लिए बराबर दिन की रोशनी में फोन से खींची साफ़ फोटो काफ़ी है, बशर्ते आइटम तीखा हो, पूरा फ्रेम में हो और आसपास की गंदगी से ढका न हो। रंग पर सबसे ज़्यादा नज़र रखनी है, क्योंकि गर्म लैंप या रंगीन दीवार मॉडल की बताई बात बदल देती है। अगर आप फोटो भी पब्लिश करने वाले हैं, तो साफ़ बैकग्राउंड कॉपी और खरीदार दोनों की मदद करता है।
जनरेशन में क्रेडिट लगते हैं, और खर्च आपके चुने मॉडल और सेटिंग पर निर्भर करता है, इसलिए यहाँ लिखा कोई भी आँकड़ा पुराना पड़ जाएगा। नए अकाउंट को तरीका आज़माने के लिए फ्री क्रेडिट मिलते हैं, और मौजूदा प्लान प्राइसिंग पेज पर हैं, जो आँकड़ों के लिए अकेली भरोसेमंद जगह है।
कोई एक प्रोडक्ट चुनिए जिसे आप टालते आ रहे थे, उसकी फोटो Picasso IA टूलकिट में अटैच कीजिए, और देखिए कि पहले ड्राफ्ट का कितना हिस्सा पहले से काम का है।
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