• Россия
    • Ростовская область
    • Краснодарский край и Республика Адыгея
    • Юг России
    • Статьи
    • Детали
    • Мнения
    • Культура
    • Туризм
    • Афиша
    • Health and Life
    • О «Бизнес-газете»
    • Реклама

Магия рекомендаций: как будут устроены продажи завтра

 СТАТЬИ  | 6 июнь, 16:00
Поделиться в соцсетях:
Магия рекомендаций: как будут устроены продажи завтраНа прошедшей вчера конференции «Yet another Conference on Marketing» большинство докладчиков так или иначе коснулось темы развития рекомендательных сервисов и их роли в интернет-маркетинге. «Бизнес-газета» в ходе эксклюзивного интервью обсудила этот вопрос с заместителем руководителя направления медиасервисов компании «Яндекс» Виктором Ламбуртом.
На прошедшей вчера конференции Яндекса «Yet another Conference on Marketing» большинство докладчиков так или иначе коснулось темы развития рекомендательных сервисов и их роли в интернет-маркетинге. «Бизнес-газета» в ходе эксклюзивного интервью обсудила этот вопрос с заместителем руководителя направления медиасервисов компании «Яндекс» Виктором Ламбуртом.

— В каких сферах и для каких целей чаще всего используются рекомендательные сервисы?

— Если говорить аналогиями, то рекомендательные системы — это такой суперпрофессиональный консультант с феноменальным кругозором, который знает всё о своём ассортименте и хорошо знает потребительские паттерны. Такие люди встречались раньше в видеосалонах: на основании ваших предпочтений они рекомендовали фильмы, которые вам было бы интересно посмотреть.
Рекомендательные системы действуют похожим способом и применяются в тех случаях, когда человек выбирает что-то с чем он еще не сталкивался.

— «Яндекс» ведь тоже использует рекомендательные системы в результатах персональной поисковой выдачи…

— Да, мы используем персонализацию поисковой выдачи, что помогает улучшить её качество. Если пользователь делает запрос «опера», то в зависимости от его предыдущих предпочтений, мы показываем ему либо браузер Opera, либо информацию о жанре музыкально-драматического искусства.

Магия рекомендаций: как будут устроены продажи завтра

— Для этого используются данные о поведении и запросах пользователя. Откуда они берутся у поисковой системы и как хранение такой информации коррелируется с законом о защите персональных данных?

— Рекомендательные сервисы не существуют абстрактно, они прилагаются к какому-то продукту и используют информацию, которую пользователь оставляет, пользуясь этим продуктом. Например, для персонализации выдачи в Яндексе мы используем историю его поисковых запросов. Ну, и других пользователей со схожими интересами тоже. Сами по себе поисковые запросы — это не персональная информация, так как по закону персональной информацией являются лишь те данные, которые позволяют идентифицировать пользователя. Например. ФИО, телефон, паспортные данные и т. д.
В любом случае персонализированный поиск — это продукт лучшего качества, нежели поиск неперсонализированный, так как он учитывает предпочтения пользователя и показывает не всё подряд, а только то, что ему интересно.

— Есть ведь и обратная сторона. С накоплением большого массива информации о пользователе есть риск образования «пузыря фильтров», который ограничит возможности поиска информации исключительно сферой интересов человека.

— Действительно, у не очень сложных алгоритмов есть такая проблема. Однако современные алгоритмы стараются сочетать результаты которые пользователю точно понравятся, плюс добавляют к ним что-то новенькое. Это делается для того, чтобы, с одной стороны расширить пользовательский кругозор, а с другой — узнать об этом человеке что-то еще.

— Зачастую для накрутки рейтингов некоторые компании используют ботов, которые пишут позитивные отзывы или ставят положительные оценки. Подобные вещи иногда можно увидеть в том же Яндекс. Маркете. Сказывается ли это на коллаборативной фильтрации, ведь у ботов тоже есть свои предпочтения, которые могут совпадать с предпочтениями обычных живых людей?

— Подобного рода накрутка особенно хорошо работает не в коллаборативной фильтрации, а в рейтингах. Накрутить таким способом рекомендательную систему намного сложнее. А кроме того есть способы отлова подобных подозрительных пользователей. При помощи машинного обучения можно выявить такие типовые фродовые паттерны и либо вообще их не учитывать, либо занижать их влияние.

— С другой стороны существует проблема «белых ворон»: людей с непредсказуемыми паттернами, чьи интересы могут бросаться из крайности в крайность и их очень сложно предугадать.

— Проблема «белой вороны» справедлива для коллаборативной фильтрации, то есть алгоритмов построенных по принципу «вот что нравится людям, которым нравится тоже, что и вам». То есть система ищет пользователей, чьи интересы схожи с вашими, и выдает вам то, что эти пользователи оценили высоко, а вы еще не видели.
Большие системы используют много разных алгоритмов, запущенных параллельно. Над ними находится некий решающий алгоритм, который смотрит какая из инструкций побеждает и, соответственно, её результаты выдает.

— Насколько сегодня рекомендательные сервисы в принципе развиты на локальном рынке?

— В России наблюдает некоторое отставание от западного рынка в связи с тем, что потребность в рекомендациях была осознана не так давно. Поэтому сильных игроков действительно не так много. Однако сейчас появляются не только локальные, но и зарубежные компании, такие как RichRelevance или Gravity. И это хороший повод нашим российским ребятам начать шевелиться быстрее, тем более, что потенциал у отечественных игроков очень хороший. Потому что главными в рекомендациях являются две вещи: хорошее знание математики и умение обрабатывать большие данные. И та, и другая компетенция на российском рынке есть и позволяет, например, нам выдерживатьь конкуренцию с западными игроками.

— Раз уже заговорили о конкуренции. Существует ли на локальном рынке особая специфика, возможно построенная на российском менталитете, которая не позволит использовать зарубежные образцы рекомендательных систем, что называется «из коробки», без определенной адаптации.

— Специфика есть в поведенческих паттернах. То есть система обученная, например, в Швеции, на российской почве работать не будет.
С точки зрения алгоритмов, различий мало. Но есть специфика в данных, которые вы в эти алгоритмы поставляете и в том, как вы эти данные обрабатываете. Есть методы очистки данных, методы борьбы с фродом и, может быть, эти вещи надо адаптировать.

— У вас есть какие-то данные о том насколько увеличивается конверсия с применением и без применения рекомендательных систем?

— Эти данные очень сильно варьируются в зависимости от отрасли. Например, OZON озвучивал цифру в 25%.

— Речь идет о продажах?

— Коллеги говорили не так. Речь шла о том, что 25% товаров добавляется в «Корзину» из рекомендательных блоков. Это не совсем тоже самое.

— Какие прогнозы по отраслям применения рекомендательных систем? Где они будут применяться в будущем?

— Если говорить о сферах применения, то в первую очередь это будет eCommerce, сферы потребления контента — фильмы, музыка, книги, компьютерные игры, и, конечно, медиа.


ДРУГИЕ НОВОСТИ

  • В Ростове требуют отмены контракта на ремонт дорог на 225,8 млн рублей

  • В Краснодарском крае ФСБ предотвратила попытку поджога здания

  • Донские энергетики ввели режим повышенной готовности из-за аномальной жары


Читайте «Бизнес-газету» в Yandex Zen, чтобы первыми узнавать главные деловые новости Ростова-на-Дону и региона.

Поделитесь этой новостью в соцсетях:



РЕКЛАМА


СПЕЦПРОЕКТЫ


Мнение: Как обеспечить финансовую устойчивость бизнеса в текущих условиях

10.06.2025 17:25
Председатель Совета Директоров банка «Центр-инвест», профессор, д.э.н. Василий Высоков принял участие в заседании Комитета РСПП по финансовой политике на тему «О совершенствовании регулирования банковской деятельности и обеспечении финансовой устойчивости компаний в условиях контролируемого охлаждения экономики» и высказал свое мнение об успешной

Северный Кавказ: инвестиционный ренессанс

29.05.2025 14:33
На Кавказском инвестиционном форуме вице-премьер Александр Новак раскрыл впечатляющие перспективы развития Северного Кавказа, подтвердив статус региона как нового экономического локомотива страны. Несмотря на санкционное давление, инвестиционная привлекательность кавказских республик демонстрирует устойчивый рост, опровергая пессимистичные
Мнения | Детали | Лайфхаки
Диджитал | Статьи

НОВОСТИ КОМПАНИЙ

GigaChat на ПМЭФ-2025: технологии искусственного интеллекта Сбера помогут всем гостям и участникам форума

17.06.2025 18:15

Чат-бот T2 помог клиентам более 35 миллионов раз

29.05.2025 20:15

Сбер проведёт в Ростове-на-Дону «Бизнес-Фест» для предпринимателей

26.05.2025 16:54

Все новости компаний


© 2012—2025, «Бизнес-газета»

Перепечатка материалов и использование их в любой форме, в том числе и в электронных СМИ, возможны только с гиперссылкой на медиа-портал «Бизнес-газета».
Сообщения и материалы информационного агентства «ТЭГ» (зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) 20.03.2020 за номером ИА № ФС 77-78180) сопровождаются пометкой «ТЭГ»

Политика конфиденциальности.