Чтобы помочь пользователю найти наиболее подходящее и интересное для него предложение на Ruvul применяются рекомендательные технологии. С их помощью пользователь видит в рекомендациях объявления, подобранные под его предпочтения, которые система в автоматизированном режиме определяет на основе истории взаимодействия пользователя с площадкой.
Рекомендации представляют собой индивидуализированную подборку объявлений, сформированную системой рекомендательных технологий, наиболее подходящих под запрос и интерес. Их цель – удовлетворить запрос пользователя, с которым он приходит на Ruvul, реализовать его потребность найти подходящее для заключения сделки предложение в объявлении.
Применение рекомендательных технологий помогает сократить путь пользователя к искомому предложению на площадке, получить наиболее качественные и релевантные предложения, а также экономить время на изучение представленного на сайте множества объявлений.
При этом, пользователь не ограничен в использовании других функциональных возможностей площадки и может выбрать иной вариант отображения объявлений, используя фильтры в поисковой выдаче на сайте, сортируя объявления, например по дате публикации.
Для улучшения пользовательского опыта Ruvul исключает из рекомендаций неактивные объявления, или те, что пользователь уже просматривал.
Алгоритмы формируют рекомендации на основе интересов пользователей, то есть сведений о предыдущем использовании площадки пользователем. Ключевым интересом, который анализирует система является набор категорий и подкатегорий (параметров) объявлений, которые в последнее время просматривал пользователь. Например, детская одежда, товары для рукоделия или домашние животные.
Рекомендации строятся на основе всех действий пользователя на площадке за последний месяц.
Для этого система машинного обучения изучает какие объявления пользователь просматривал на площадке, по каким объявлениям контактировал, в каком регионе выбирал предложения и что добавлял в избранное. Анализируются также поисковые запросы пользователей, содержание и параметры заинтересовавших их объявлений, полнота информации в них, территория поиска, актуальность объявления и сотни других свойств и характеристик размещенной на сайте информации.
Время просмотра является важным фактором для построения более актуальной для пользователя индивидуализированной подборки объявлений в конкретный момент времени.
Рекомендации формируются с помощью математических вычислений рекомендательной системы Ruvul, которая представляет собой самообучаемую систему. Для этого алгоритм совершает ряд автоматизированных последовательных операций по анализу истории использования пользователем Ruvul и выбору из каталога объявлений на сайте тех, которые могут отвечать его предпочтениям.
Построение рекомендаций осуществляется в 2 этапа:
Собирая и анализируя историю взаимодействия с площадкой, алгоритмы машинного обучения позволяют построить наиболее вероятные предположения о потребностях пользователя в момент его следующего использования сервиса.
Система рекомендательных технологий работает по следующему алгоритму:
Ruvul постоянно развивает и улучшает алгоритмы рекомендательных технологий для максимального удовлетворения потребностей пользователей.
Все данные пользователей, которые используются в работе системы, надежно защищены.
Юридически значимые сообщения по вопросам применения рекомендательных технологий могут быть направлены на адрес электронной почты support@ruvul.ru.