Wildberries 上线 AI“注意力分析”：15 秒出主图热力图，俄区卖家主图优化告别凭感觉
俄区卖家拍主图，过去靠「我觉得显眼」，现在开始靠「模型说显眼」。
9 月 1 日，亿邦动力等多家媒体确认，Wildberries 已面向俄罗斯、中亚及中国等部分地区的卖家后台上线 AI「注意力分析」功能，入口包含在 Jam 订阅权益里。这套工具基于模拟人眼视线移动的机器学习模型，单张图片平均约 15 秒解析完成，输出三件套：热力图、元素显著度百分比（商品／信息图／其它）、以及视线轨迹的先后顺序。卖家不用再凭经验猜「买家先看哪、漏看哪」，而是拿到一张可量化的预测报告。
Wildberries 中国商家服务中心（智云金科）披露，该功能现阶段处于测试阶段，仅对俄罗斯、亚美尼亚、哈萨克斯坦、白俄罗斯、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦及中国的部分卖家开放。对跨境卖家来说，这意味着主图视觉优化从「拍脑袋」第一次有了可预测的标尺。
一、15 秒三件套：热力图、显著度、轨迹
功能的工作方式很清晰。卖家在卖家后台商品卡片的图片编辑器里调用「注意力分析」，上传主图后，ML 模型按人眼运动规律预判画面里哪些物体更容易抓视线、用户留意各对象的先后顺序，单张处理平均约 15 秒。
三类结果各有用途。热力图标出预计注意力集中与稀薄的区域；元素显著度以百分比评估「商品本身、文字、信息图、照片中其它元素」各自的视觉突出程度；视线轨迹则还原模型认为消费者最先注意到的元素及其浏览顺序。智云金科举例：卖家可以对比多款主图方案，调整商品与信息图的摆放位置，再用 Wildberries 自带的 A/B 测试验证优化是否成立。
最关键的一条合规边界：整个过程不调取摄像头，也不采集任何消费者行为数据，预测结果完全基于图片素材本身运算得出。这把「注意力分析」和真实的眼动仪用户研究区分开——它是模型仿真，不是真实用户追踪，因此不涉及隐私采集，也决定了它的结论只是「预测」而非「实测」。
二、为什么是现在：俄区 AI 购物流量在涨
把功能上线放回俄区大环境，时机说得通。iXBT.pro 的报道给出一组刺眼数字：自 2026 年初以来，流向俄罗斯电商的「Alisa AI」（Yandex 的智能助手）流量增长了 358%，也就是 4.6 倍；购物类查询约占 Alisa AI 对话量的 12%，每周有超 1100 万人向该神经网络询问商品，家电、电子、建材装修是高频类目。
更值得注意的是供给侧：iXBT.pro 称，已接入 AI 驱动销售的卖家已占俄罗斯在线零售市场的 17%，其中 M.Video、Rive Gauche、Santekhnika-Online 等已跑在前头；「找更便宜」类 Agent 平均能帮用户省下约 6000 卢布。Yandex 预计，到 2030 年 AI 场景将占俄市场约 10% 的交易量。当越来越多的发现环节交给 AI，主图的「被看见」逻辑也在变——注意力分析本质上是帮卖家在 AI 分发时代提前校准视觉。
对 Wildberries 自身，这也是 Jam 订阅（数据分析工具）的增值点。Seerfar 的俄区周报提到，Wildberries 中国卖家 500 元入驻优惠已延至 10 月 31 日，配合人民币定价结算、全中文上架、Jam 数据分析限时免费等，平台在用低门槛把中国供给拉进俄区。注意力分析作为 Jam 权益的一环，是这套「降低试错成本」组合拳里的新棋子。
三、对跨境卖家的用法：从凭感觉到可预测
对实际经营，这套工具的用法很具体。第一，主图不再靠「美术直觉」定稿，而是用热力图看商品主体是否落在高注意力区、信息图是否被淹没。跨境部落与亿邦的报道都强调，它能帮卖家判断「主图里商品、文案、信息图是否被看见及浏览先后」，直接对应点击率这一核心指标。
第二，A/B 验证闭环。模型给的是预测，不是判决；Wildberries 明确鼓励卖家结合平台 A/B 测试验证优化思路。也就是说，正确姿势是「注意力分析出假设 → 改主图 → A/B 实测 → 再迭代」，而不是把 15 秒报告当成终稿。
第三，多版本赛马。同一 SKU 出 3—5 版主图，分别跑注意力分析，挑显著度和轨迹最优的进 A/B，比盲目堆文案、加贴纸更高效。对服饰、家居、美妆这类「主图即转化」的类目，这点尤其值钱——俄区消费者刷卡片的速度极快，前 1 秒没抓住，曝光就浪费了。
四、风险面：模型预测≠真实眼动，测试期别过度依赖
冷视角不能少。注意力分析是 ML 对「人眼运动规律」的仿真，不是真实用户的眼动仪数据，结论存在模型偏差：它可能高估某些强对比色块、低估真实场景下被文案或价格标签带走的注意力。把它当唯一真理、照着改到「模型满分但真人无感」，反而可能翻车。
其次是测试期的不确定性。Wildberries 多次强调功能处于测试阶段、仅对部分地区卖家开放，意味着算法还在调、覆盖范围还会变，今天跑出的显著度口径，未必等于下季度全量后的口径。跨境部落就提醒，它帮卖家把视觉优化从「凭经验拍脑袋」升级为「可量化、可预测」，但「可预测」不等于「已验证」。
还有类目差异。标品（如数据线、收纳盒）主图信息密度低，注意力分析好用；非标品（如服饰穿搭）受模特姿态、场景情绪影响大，模型对「美感和购买欲」的判断远弱于对「视觉醒目度」的判断。卖家要分清：工具能告诉你「被没被看见」，但告诉不了你「想不想买」。
Wildberries 把注意力分析塞进 Jam 订阅，本质上是把「主图优化」从艺术变成半门科学。对俄区跨境卖家，15 秒拿到一张热力图几乎零成本，用来给主图做第一轮体检、筛掉明显「自嗨」的版本，性价比很高。但真正的转化，仍要落回 A/B 实测和类目理解——模型说显眼，和买家说「我要买」，中间还隔着一次点击。到 Jam 全量开放、各家拿出自己的点击对比，这套工具值不值订阅费，答案才会清楚。
五、给俄区卖家的落地建议
落到执行，这套工具最稳的用法是「体检」而非「终审」。卖家可以每周对 top SKU 的主图跑一次注意力分析，优先筛掉那些商品主体落在画面边缘、被大块信息图盖住的版本——这些往往是点击率漏点，却最容易被美术直觉忽略。
第二，把模型结论和 A/B 实测绑定。注意力分析给的是「假设」，Wildberries 自带的 A/B 测试给的是「结论」，顺序不能反：先改图、再实测、再迭代，而不是照着 15 秒报告直接定稿。
第三，信息图占比要克制。俄区卡片里规格、卖点类信息图很有用，但堆太多会稀释商品本身的显著度，反而让模型判定「商品不显眼」。属性字段（尺寸、材质、规格）该写的写全，视觉上留白给商品主体。
第四，关注 Jam 全量节奏。功能还在测试期、仅对部分地区卖家开放，早期先吃限时免费/低价的红利，等全量开放、算法口径稳定后，再评估订阅是否划算。重大改版前，永远用真实点击数据兜底——模型预测不等于实测。
参考资料
- 亿邦动力：《Wildberries 上线 AI 注意力分析功能 15 秒生成主图热力图》
- 智云金科（WB 中国商家服务中心）：《Wildberries 推出 AI 服务，帮助卖家评估商品卡片的视觉效果》
- iXBT.pro：《WB 上线 AI 注意力分析工具（俄区报道，含 Alisa AI 流量数据）》
- 跨境部落：《WB 上线 AI 注意力分析：15 秒出热力图，主图谁被看见由模型说了算》
- Seerfar：《上周俄罗斯电商圈发生了哪些大事？（0829-0904）》