Российский парламент предлагает предупреждающие знаки на лицевой стороне упаковки продуктов с высоким содержанием сахара и жира
Заместитель председателя Государственной думы Борис Чернышов направил официальное обращение в Министерство промышленности и торговли и Роспотребнадзор, призывая размещать предупреждающие этикетки на лицевой стороне упаковки продуктов питания, превышающих лимиты по содержанию сахара, соли, насыщенных жиров и аналогичных веществ. Предложение предусматривает такие надписи, как «Рекомендуемая суточная норма не более X граммов», а точная формулировка, категории продуктов и пределы должны быть определены на основе научно обоснованных стандартов здорового питания. Сторонники утверждают, что это позволит потребителям делать осознанный выбор и снизит риски для здоровья, связанные с питанием.
Эта инициатива подкрепляет текущую регуляторную динамику в России. Роспотребнадзор разработал добровольную систему цветовой маркировки светофором — с использованием красного, желтого и зеленого цветов для соли, сахара, трансжиров и жирных кислот — с потенциальным внедрением к лету без нового законодательства. Производители будут рассчитывать суточные нормы для каждой категории продукта и выделять до 30% упаковки под эти графические элементы. Недавнее расширение цифровой маркировки, такое как обязательные QR-коды на чипсах, крекерах и закусках с марта 2025 года, дополняет это, связывая с подробными данными о пищевой ценности через систему «Честный знак».
Влияние на продуктовые ленты и стандарты каталогов в e-commerce
E-commerce-платформам в России потребуется интегрировать эти предупреждающие знаки на лицевой стороне упаковки в продуктовые ленты, стандартизируя раскрытие информации о пищевой ценности в листингах. Текущие ленты часто извлекают основные ингредиенты из данных поставщиков, но предупреждающие знаки требуют проверок пороговых значений в режиме реального времени в соответствии с официальными нормами, поднимая стандарты каталогов выше добровольных деклараций GDA. Платформы должны будут отображать фразы, например, пределы суточного потребления, на видном месте, аналогично тому, как системы светофора требуют значков с цветовым кодированием, обеспечивая соответствие без нарушения структуры лент.
Этот сдвиг обеспечивает единообразие в каталогизации: продукты, превышающие лимиты по содержанию сахара, соли или жира, получают обязательные флаги, уменьшая вариативность отображения товаров повышенного риска в результатах поиска или рекомендациях. Например, рекомендации Роспотребнадзора предусматривают расчеты по категориям, что вынуждает продавцов динамически обновлять метаданные по мере изменения норм.
Повышение качества product card и ускорение ассортимента
Product card сталкиваются с повышенными требованиями к полноте, а предупреждения устраняют пробелы в текущей маркировке — например, нераскрытый свободный сахар или трансжиры, часто скрытые под такими названиями, как «концентрат фруктового сока» или «частично гидрогенизированные масла». Операторы e-commerce должны обогатить карточки данными предупреждений, улучшая прозрачность и параметры фильтрации для фильтров, ориентированных на здоровье. Неполные карточки рискуют быть удалены из каталога или подвергнуться штрафам, что подталкивает к более полному анализу пищевой ценности, включающему контекст о насыщенных жирах из молочных продуктов по сравнению с добавленными источниками.
Вывод ассортимента ускоряется под давлением: поставщики быстро меняют рецептуры, как это видно в Чили, где предупреждающие знаки побудили к сокращению сахара и соли, чтобы избежать черных восьмиугольников с 2016 года. В России это может ускорить листинг соответствующих вариантов, одновременно отмечая несоответствующие, оптимизируя оборачиваемость товарных запасов. Здесь набирают популярность no-code инструменты, позволяющие платформам автоматически генерировать предупреждающие наложения с помощью простых шаблонов на основе правил, привязанных к входным данным ленты.
No-Code и AI в автоматизации контента для обеспечения соответствия требованиям
No-code платформы упрощают адаптацию, предлагая модули drag-and-drop для интеграции этикеток — загрузка таблиц норм Роспотребнадзора для автоматической маркировки продуктов в лентах без пользовательского кодирования. Это снижает барьеры для продавцов среднего звена, автоматизируя проверку пороговых значений для тысяч SKU.
AI включается в сложный парсинг: модели машинного обучения классифицируют ингредиенты в соответствии с развивающимися стандартами, прогнозируют предупреждения из составов и генерируют соответствующий текст для карточек. Для цифровой маркировки, например, данных, связанных с QR-кодами, AI агрегирует информацию «Честного знака» в карточках, прогнозируя потребности в изменении рецептуры на основе глобальных прецедентов. Just Food.
В e-commerce-экосистеме России эти изменения позиционируют предупреждения о пищевой ценности как ускоритель соответствия требованиям, совершенствуя инфраструктуру контента от исходных лент до готовых к использованию потребителями дисплеев при одновременном согласовании с мандатами цифрового отслеживания. Retailer.ru.
С точки зрения e-commerce, эти изменения в регулировании подчеркивают растущую потребность в надежном управлении данными о продуктах. Акцент на маркировке пищевой ценности и связанные с этим сложности потребуют от предприятий внедрения эффективных методов обогащения каталогов и проверки данных. Это неизбежно увеличит требования к информации о продуктах, делая эффективные подходы к product data standardization и автоматизации критически важными для розничных продавцов. В конечном счете, способность быстро адаптировать продуктовые ленты для соответствия меняющимся стандартам соответствия станет важным конкурентным преимуществом.