Искусственный интеллект проник уже почти во все сферы жизни: где-то помощь от нейросетей выглядит как нельзя кстати, а где-то — очевидно надуманной. Вторую категорию оставим маркетологам, которые хотят выехать на «Сделано с ИИ», а поговорим про первую — про то, как алгоритмы могут сэкономить время и деньги. Или даже заработать!
Летом этого года мы уже делали материал о нейросети в «Яндекс Еде», но то был ИИ-помощник для пользователей. Здесь же речь пойдёт о том, как нейросеть «Яндекс Еды» могут использовать владельцы ресторанов и кафе.
Какая бы хорошая кухня в вашем заведении ни была, без «вкусного» меню вам останется полагаться только на сарафанное радио. Раньше задача описать блюда ложилась на плечи человека-профессионала, но теперь её можно делегировать нейросети. Вот и посмотрим, справится ли с этим YandexGPT в «Яндекс Еде».
Вероятно, вам как обычному пользователю, не нужно составлять меню. В таком случае всё равно может быть интересно посмотреть, как нейросети справляются с такой задачей в сравнении с живым редактором.
Что будем делать?
Сравним тексты от четырёх «авторов». Главное сравнение — YandexGPT против реального редактора. Но для чистоты эксперимента ещё возьмём на тест две сторонние нейронки — DeepSeek и ChatGPT. Их способности будем рассматривать не так досконально — они в тесте ради сравнения: есть ли разница между ними и YandexGPT.
Надо отметить, что YandexGPT будет работать без ТЗ: нейросеть «Яндекс Еды» ориентируется на специально подготовленные данные, поэтому нет необходимости её специально промптить — достаточно указать название и ингредиенты блюда.
Остальные компетиторы получат одно и то же ТЗ, которое по сути имитирует то, что в «Яндекс Еде» сделано по умолчанию. О том, какой из подходов удобнее, поговорим после тестирования.
Техническое задание:
Напиши продающее описание для блюд «Борщ» и «Тар-Тар» для меню ресторана в европейском стиле.
Цель: вызвать желание заказать и выделить блюдо среди других.
Аудитория: любители традиционной кухни и мясных блюд.
Структура и ключевые элементы описания:
1. Название блюда
2. Основной текст описания (максимум 2-3 предложения) — опиши:
- главную изюминку блюда (секрет, уникальный ингредиент, способ приготовления);
- вкусовой профиль (баланс вкусов: сладость, кислинка, насыщенность и т.д.);
- текстуры и ароматы (хрустящий, нежный, ароматный);
- эмоцию или пользу (согревающий, свежий, гастрономическое путешествие).
Тон: изысканный и гастрономический.
Избегай клише «вкусно» и «полезно». Делай акцент на ощущениях и уникальности
Что получили?
«Яндекс Еда» и реальный редактор
Сначала посмотрим, как нейросеть описала одно из самых стандартных блюд в наших краях — борщ. С борщом получилось удобно — поля с ингредиентами заполняются автоматически.
Но это не значит, что поменять содержимое нельзя — можно. Например, убрать из рецепта говядину и добавить курицу. А можно ничего не менять и просто нажать «Написать с YandexGPT» под полем «Описание».
Борщ:
«Погрузитесь в атмосферу домашнего уюта с нашим насыщенным супом — он воплощает всё тепло и вкус русской кухни. Нежная говядина, сладковатая морковь, пикантный лук, ароматная свёкла, мягкий картофель и хрустящая капуста в сочетании с бульоном создают неповторимое вкусовое полотно. Каждый глоток этого супа — маленькое гастрономическое путешествие»
Со вторым блюдом, стейком-тартар, получилось немного сложнее — подробности о блюде пришлось вводить самостоятельно.
И добиться нужного результата получилось не так быстро, как с борщом. Пришлось посидеть и понажимать на «Написать с YandexGPT».
Тартар:
«Нежная и пикантная закуска: мелко рубленая говядина с хрустящими каперсами и сырым желтком в центре, дополненная остротой лука и перца и мягкостью оливкового масла. Оригинальный вариант блюда, который удивит вас своей текстурой и ароматом»
Теперь посмотрим, как те же самые блюда опишет реальный редактор.
Борщ:
«Это традиционное русское блюдо мы подаем с говядиной в буханке черного хлеба, что позволяет вмиг перенестись из «каменных джунглей» в деревянную избу посреди пшеничного поля. Нежная сметана добавляет блюду свежести и делает его текстуру кремовой, а особым ингредиентом служит гвоздика: она делает вкус более пикантным и пряным»
Тартар:
«Текстура этого тартара выдержана идеально: говяжья вырезка из самого лучшего филе миньон мелко порублена с каперсами, корнишонами и красным луком. Такая консистенция хорошо сохраняет вкусовые качества всех продуктов. Особый пряный запах и вкус придает знаменитый английский Вустерский соус»
Если ли разница? Конечно, есть. Человек владеет языком намного увереннее, чем нейросеть. Единственное, в чём можно упрекнуть реального редактора в нашем случае — излишняя поэтичность. Некоторым посетителям будет проще разобраться с блюдом, если в меню оно описано простым и прямым текстом.
Эту теорию мы проверим на практике: возьмём все четыре описания борща и все четыре описания тартара и проведём пользовательский тест. Посмотрим, какое описание выберут пользователи.
Но перед этим почитаем, какие описания выдали DeepSeek и ChatGPT — по нашему ТЗ.
DeepSeek и ChatGPT
Борщ от DeepSeek (V 3.2):
«Нежный, бархатистый бульон на говяжьих костях, томлёный 8 часов, — основа нашего борща. Секрет его глубины — баланс сладкой свёклы, томлённой в душистом масле, и яркой кислинки фермерской сметаны, которая подаётся отдельно. Подача с воздушным домашним хлебцем и укропом — это гастрономическое возвращение к истокам, согревающее и уютное»
Тартар от DeepSeek (V 3.2):
«Идеально охлаждённая вырезка мраморной говядины ручной нарезки встречается с хрустящими каперсами и нежным желтком перепелиного яйца. Вкусовая симфония строится на контрасте: насыщенная маслянистость мяса, пикантная горчица, свежесть рукколы и сладость вяленых томатов. Это дерзкий и изысканный диалог текстур на одной тарелке»
Борщ от ChatGPT (GPT-5.2):
«Медленно томлёный на насыщенном мясном бульоне, с акцентом на естественную сладость свёклы и благородную кислинку, раскрывающую глубину вкуса. Бархатистая текстура, аромат свежих трав и тёплые пряные ноты создают ощущение уюта и внутреннего равновесия. Это классика, доведённая до европейской гастрономической точности — согревающее возвращение к истокам»
Тартар от ChatGPT (GPT-5.2):
«Ручная нарезка отборной говядины, заправленная сдержанно и точно, чтобы подчеркнуть чистый вкус мяса, а не скрыть его. Нежная текстура сочетается с пикантной остротой, лёгкой кислинкой и хрустящими акцентами, создавая выверенный баланс. Свежий, дерзкий и честный — тар-тар как гастрономический диалог без компромиссов»
Разбираемся с нюансами, плюсами и минусами
Качественный разбор
Борщ. YandexGPT в своём описании перечисляет все ингредиенты и обрамляет описание лирическими отступлениями о том, что борщ это про уют и традиции. Читается легко, разве что «неповторимое вкусовое полотно» звучит как-то слишком. Можно оставить и так, а можно немного подкорректировать под себя и своё меню.
С борщом хорошее описание получилось «выбить» с первого раза. Остальные варианты тоже придерживались идеи, что борщ это классика, а различались в основном по размеру текста. С ингредиентами ИИ ни разу ничего не напутал, но вот эпитеты почти все одинаковые: говядина нежная, морковка сладкая, а лук пикантный.
«Наваристый суп с насыщенным вкусом. В бульоне — мягкая говядина, овощи: свёкла, морковь, лук, картофель и капуста. Обладает характерным для борща вкусом с лёгкой кислинкой»— альтернативное, короткое и сухое, описание от YandexGPT
Тартар. С тартаром красочных эпитетов получилось меньше. Нет такой устойчивой ассоциации, как в случае с борщом и домом, поэтому ИИ пришлось выезжать на общих словах — «нежная и пикантная закуска, которая удивит». Но это, как можно заметить, свойственно не только YandexGPT, но и другим нейросетям в тесте. YandexGPT в свою очередь, с ингредиентами ничего не напутал, как DeepSeek.
«Нежная говядина с пикантными каперсами, дополненная мягкостью яйца и остринкой перца. Оливковое масло придаёт блюду лёгкую свежесть, а лук — аппетитный аромат. Тартар — гармоничное сочетание текстур и вкусов»— альтернативное описание читается будто его писали в спешке
Но и первое, и второе блюда YandexGPT смог описать на уровне реального редактора и других нейросетей. Блюдо описывается человеческим языком, но некоторые варианты описания читаются плохо — их нужно или дорабатывать самому, или генерировать текст заново.
Скоростной разбор
Тут очевидное преимущество у нейросетей. ИИ пишет тексты быстрее любого автора — факт.
Однако надо заметить, что ИИ не напишет такого описания без ТЗ, а составление ТЗ это отдельная история. Его тоже нужно кому-то расписать. Как только оно готово, нейросеть сможет выдавать вам по три–четыре варианта в минуту, а человек может просидеть за работой и вечер. Но если ТЗ нет, добиться хорошего результата от ИИ будет не так просто.
Самая быстрая нейросеть — от «Яндекса». Потому что для неё не нужно составлять ТЗ — а только вписать ингредиенты. С другими нейронками так быстро не получится.
Плюсы и минусы YandexGPT
YandexGPT в «Яндекс Еде» работает без ТЗ — у этого есть и плюсы, и минусы. С одной стороны, так намного проще: достаточно перечислить состав блюда и сгенерировать результат одной кнопкой.
С другой стороны — нет вариативности. Нельзя задать стиль описания, указать аудиторию ресторана и так далее. Больше возможностей не помешало бы. Разработчикам сервиса на заметку.
Очевидный плюс — нативность. Не надо никуда переходить и ничего скачивать — всё нужное встроено в платформу «Яндекс Еды», а сама нейронка сразу заточена под описание блюд. Это большое преимущество YandexGPT перед DeepSeek и ChatGPT.
Если бы не было ИИ-меню в «Яндекс Еде», то сторонними нейросетями можно было бы пользоваться без проблем. Но раз есть встроенный инструмент на платформе, где вы и так работаете со своим заведением, почему бы не делать ИИ-меню там.
Стоимость
Дороже всего, вероятно, выйдет работать с реальным редактором, а дешевле всего — на бесплатных тарифах нейросетей. Где в этом диапазоне расположилась «Яндекс Еда»?
Описания блюд от YandexGPT доступны на платформе «Яндекс Еда Вендор» для управления своим заведением. Отдельно платить за нейросеть не нужно — она доступна по подписке «Стандарт» (1,97% от месячной суммы заказов).
В эту же подписку входит и ряд других функций платформы, так что если вы работаете через «Яндекс Еду Вендор», вы и так, скорее всего, оформите эту подписку.
Пользовательский тест
Теперь посмотрим, какой выбор сделают потенциальные покупатели. Продаёт ли нейросеть блюдо или есть в человеческой подаче что-то особенное?
Результаты нашего опроса показали:
| Борщ | Тартар | |
| Реальный человек (редакция) | 23% | 10% |
| YandexGPT | 23% | 52% |
| DeepSeek | 46% | 32% |
| ChatGPT | 8% | 6% |
Что получается? К ChatGPT обращаться точно не стоит — в пользовательском тесте он показал себя хуже всех. А вот DeepSeek удивил — и борщ, и тартар китайская нейросеть, судя по всему, описала очень удачно.
Но главный результат — YandexGPT не уступает ни другим нейросетям, ни реальному редактору. То есть, если вам нужно описать блюда в меню, не обязательно разбираться с разными чат-ботами — нужные инструменты уже есть на платформе «Яндекс Еды».
Выводы и что это значит для ресторанов
Нейросети вполне справляются с тем, чтобы описать блюдо в меню. Да, часто не с первого раза, но это нивелируется тем фактом, что ИИ всегда можно попросить переделать — обновлённый результат будет готов почти сразу.
Что касается выбора между сторонними нейросетями и той, что в «Яндекс Еде», то здесь на стороне «Яндекса» большое преимущество — эта нейросеть нативно доступна на платформе «Яндекс Еда Вендор», откуда идёт управление заказами, курьерами и в целом рестораном. Встроенный инструмент намного удобнее, чем что-то на стороне.
Можно ли полностью поручить всю работу нейронке в «Яндекс Еде»? Нет. По крайней мере, пока. Как минимум, всегда надо перепроверять то, что вам напишет YandexGPT. Потом нужно выбрать из бесконечных вариантов описания лучший, а иногда — поправить текст и что-то дописать за нейронкой.
Так что люди без работы не останутся, но работать с описанием блюд в меню явно будет проще.