ТЕХНО: Яндекс про технологии ✔

❓👍🏻🦾 В современном инфополе много контента, а найти нужный бывает непросто. На помощь приходят рекомендательные технологии — алгоритмы, которые анализируют поведение пользователя и предполагают, что может ему понравиться. Рекомендации есть практически везде: в сервисах Яндекса, на маркетплейсах, стриминговых платформах, в социальных сетях, банковских приложениях. Рассказываем, как они устроены.

🔹 Алгоритмы ориентируются на взаимодействие пользователя с контентом. Если человек выключил видео, не досмотрев его, то система будет предлагать меньше подобных роликов, а если, наоборот, лайкнул музыкальный трек, то в рекомендациях появятся похожие. Книжные сервисы и онлайн-кинотеатры работают аналогично: понравился детектив или фэнтези — алгоритм учтёт это.

Разработчики адаптируют технологии под специфику сервиса. Например, после покупки дивана на маркетплейсе нет смысла рекомендовать пользователю ещё один, зато можно предложить сопутствующие товары — подушки или пледы. Чем дольше человек пользуется сервисом, тем больше алгоритмы узнают о его предпочтениях — и тем точнее становятся рекомендации.

🔹 Кроме того, алгоритмы сравнивают между собой группы пользователей: они предполагают, что если вкусы людей совпали в одном, то могут быть похожими и в другом. Когда вы ставите фильму пять звёзд, сервис ищет пользователей, которые столь же высоко оценили его, смотрит, какое ещё кино им понравилось, и предлагает его вам. А маркетплейсы показывают, какие товары покупают вместе с выбранной вещью.

🔹 Иногда рекомендательные алгоритмы напрямую спрашивают у пользователей, что им нравится. Например, новостной агрегатор может попросить указать интересующие темы, а сервис бронирования отелей предложит фильтры по расположению, стоимости и возможности остановиться с питомцем.

Тем не менее все предложения алгоритмов — это лишь рекомендации, а решение всегда остаётся за пользователем.

Хотите больше узнать о работе алгоритмов? Читайте выпуск журнала ТЕХНО, посвящённый рекомендациям.

Подписывайтесь 👉@techno_yandex

👍48❤35🔥8👎6

www.group-telegram.com/us/techno_yandex.com/1891

190K viewsOct 4, 2023 at 08:31

❓👍🏻🦾 В современном инфополе много контента, а найти нужный бывает непросто. На помощь приходят рекомендательные технологии — алгоритмы, которые анализируют поведение пользователя и предполагают, что может ему понравиться. Рекомендации есть практически везде: в сервисах Яндекса, на маркетплейсах, стриминговых платформах, в социальных сетях, банковских приложениях. Рассказываем, как они устроены.

🔹 Алгоритмы ориентируются на взаимодействие пользователя с контентом. Если человек выключил видео, не досмотрев его, то система будет предлагать меньше подобных роликов, а если, наоборот, лайкнул музыкальный трек, то в рекомендациях появятся похожие. Книжные сервисы и онлайн-кинотеатры работают аналогично: понравился детектив или фэнтези — алгоритм учтёт это.

Разработчики адаптируют технологии под специфику сервиса. Например, после покупки дивана на маркетплейсе нет смысла рекомендовать пользователю ещё один, зато можно предложить сопутствующие товары — подушки или пледы. Чем дольше человек пользуется сервисом, тем больше алгоритмы узнают о его предпочтениях — и тем точнее становятся рекомендации.

🔹 Кроме того, алгоритмы сравнивают между собой группы пользователей: они предполагают, что если вкусы людей совпали в одном, то могут быть похожими и в другом. Когда вы ставите фильму пять звёзд, сервис ищет пользователей, которые столь же высоко оценили его, смотрит, какое ещё кино им понравилось, и предлагает его вам. А маркетплейсы показывают, какие товары покупают вместе с выбранной вещью.

🔹 Иногда рекомендательные алгоритмы напрямую спрашивают у пользователей, что им нравится. Например, новостной агрегатор может попросить указать интересующие темы, а сервис бронирования отелей предложит фильтры по расположению, стоимости и возможности остановиться с питомцем.

Тем не менее все предложения алгоритмов — это лишь рекомендации, а решение всегда остаётся за пользователем.

Хотите больше узнать о работе алгоритмов? Читайте выпуск журнала ТЕХНО, посвящённый рекомендациям.

Подписывайтесь 👉@techno_yandex

BY ТЕХНО: Яндекс про технологии