Російський парламент пропонує попередження на передній частині упаковки для продуктів з високим вмістом цукру та жиру
Заступник голови Державної Думи Борис Чернишов подав офіційне звернення до Міністерства промисловості та торгівлі та Росспоживнагляду, закликаючи розміщувати попереджувальні написи на передній частині упаковки харчових продуктів, що перевищують порогові значення за вмістом цукру, солі, насичених жирів та аналогічних речовин. Пропозиція передбачає такі повідомлення, як "Рекомендоване споживання не більше ніж X грамів на день", при цьому точне формулювання, категорії продуктів і ліміти мають бути визначені з використанням науково обґрунтованих стандартів здорового харчування. Прихильники стверджують, що це дозволить споживачам робити обґрунтований вибір і пом'якшить ризики для здоров'я, пов'язані з харчуванням.
Ця ініціатива базується на поточній регуляторній динаміці в Росії. Росспоживнагляд розробив добровільне маркування світлофором — з використанням червоного, жовтого та зеленого кольорів для солі, цукру, трансжирів і жирних кислот — з можливим розгортанням до літа без нового законодавства. Виробники повинні будуть розраховувати добові норми на категорію продуктів і виділяти до 30% упаковки під ці графічні елементи. Нещодавнє розширення цифрового маркування, наприклад, обов'язкові QR-коди на чіпсах, крекерах і снеках з березня 2025 року, доповнює це, посилаючись на детальну інформацію про харчування через систему "Чесний знак".
Наслідки для feed-ів продуктів електронної комерції та стандартів каталогів
Платформи електронної комерції в Росії повинні будуть інтегрувати ці попередження на передній частині упаковки в feed-и продуктів, стандартизуючи інформацію про харчову цінність у всіх лістингах. Поточні feed-и часто беруть базові інгредієнти з даних постачальників, але попереджувальні написи вимагають перевірки порогів у реальному часі відповідно до офіційних норм, підвищуючи стандарти каталогів понад добровільні декларації GDA. Платформи повинні розбирати та відображати такі фрази, як ліміт добового споживання, на видному місці, подібно до того, як системи світлофорів вимагають кольорових значків, забезпечуючи відповідність без порушення структури feed-ів.
Цей зсув забезпечує однорідність у каталогізації: продукти, що порушують ліміти цукру, солі або жиру, отримують обов'язкові позначки, зменшуючи варіабельність у тому, як товари з високим ризиком відображаються в результатах пошуку або рекомендаціях. Наприклад, керівні принципи Росспоживнагляду визначають розрахунки за категоріями, змушуючи продавців динамічно оновлювати метадані в міру розвитку норм.
Покращення якості product card та швидкості асортименту
Product card стикаються з підвищеними вимогами до повноти, при цьому попередження заповнюють прогалини в існуючому маркуванні — наприклад, незадекларовані вільні цукри або трансжири, які часто приховані під такими назвами, як "концентрат фруктового соку" або "частково гідрогенізовані олії". Оператори електронної комерції повинні збагачувати card даними попереджень, покращуючи прозорість і варіанти фільтрації для тих, хто турбується про здоров'я. Неповні card можуть призвести до видалення з каталогу або штрафів, стимулюючи повніші розбивки поживних речовин, які включають контекст щодо насичених жирів з молочних продуктів порівняно з доданими джерелами.
Роботизація асортименту прискорюється під тиском: постачальники швидко переформульовують, як це було в Чилі, де попереджувальні написи спонукали до скорочення цукру та солі, щоб уникнути чорних восьмикутників з 2016 року. У Росії це може прискорити лістинги відповідних варіантів, одночасно позначаючи невідповідні, оптимізуючи оборот запасів. No-code інструменти набирають обертів тут, дозволяючи платформам автоматично генерувати попереджувальні оверлеї за допомогою простих шаблонів на основі правил, прив'язаних до введення feed-ів.
No-Code та AI в автоматизації контенту для відповідності вимогам
No-code платформи спрощують адаптацію, пропонуючи drag-and-drop модулі для інтеграції міток — завантаження таблиць норм Росспоживнагляду для автоматичного позначення продуктів у feed-ах без спеціального кодування. Це знижує бар'єри для продавців середнього рівня, автоматизуючи перевірку порогів для тисяч SKU.
AI вступає у гру для складного розбору: моделі машинного навчання класифікують інгредієнти відповідно до стандартів, що розвиваються, прогнозуючи попередження з композицій і генеруючи текст card з відповідністю вимогам. Для цифрових пов'язань з маркуванням, як-от дані, пов'язані з QR-кодами, AI агрегує інформацію "Чесного знака" в card, прогнозуючи потреби в переформулюванні на основі глобальних прецедентів. Just Food.
В екосистемі електронної комерції Росії ці зміни позиціонують попередження про харчову цінність як прискорювач відповідності вимогам, покращуючи інфраструктуру контенту від сирих feed-ів до готових для споживачів дисплеїв, водночас узгоджуючись з мандатами цифрового відстеження. Retailer.ru.
З точки зору електронної комерції, ці зміни в регулюванні підкреслюють зростаючу потребу в надійному управлінні даними про продукти. Акцент на маркуванні харчової цінності та складності, які він приносить, вимагатиме від підприємств прийняття ефективних методів збагачення каталогу та перевірки даних. Це неминуче збільшить вимоги до інформації про продукт, що робить ефективні підходи до стандартизації даних про продукт та автоматизації критично важливими для роздрібних торговців. Зрештою, здатність швидко адаптувати feed-и продуктів для відповідності стандартам відповідності вимогам, що розвиваються, стане важливою конкурентною перевагою.