Рекомендательные системы — это алгоритмы на базе машинного обучения, которые анализируют историю действий пользователей и характеристики товаров, чтобы предсказывать предпочтения и формировать персональную выдачу, что напрямую влияет на рост конверсии и среднего чека.

Вспомните последний раз, когда вы зашли на маркетплейс за, скажем, кормом для кота. Вы положили упаковку в корзину, и вдруг сервис ненавязчиво предлагает вам еще и новую когтеточку, витамины для шерсти и лазерную указку. И самое обидное (для вашего кошелька), что вам это действительно нужно. Вы не планировали эти траты, но алгоритм уже просчитал вероятность покупки выше 80%. Это не магия и не чтение мыслей, хотя иногда кажется именно так. Это холодная математика и грамотная работа с данными.

Ozon, как один из гигантов рынка, не скрывает, что внедрение продвинутых алгоритмов ранжирования и рекомендаций позволило им поднять средний чек на внушительные цифры. Когда счет идет на миллиарды оборота, даже доля процента — это огромные деньги. А рост на 27% — это тектонический сдвиг, который меняет правила игры для всех селлеров. Давайте разберем этот механизм по винтикам, без лишней академической духоты, но с погружением в техническую суть.

Анатомия выбора: как машина решает за нас

Чтобы понять, как повторить успех или хотя бы приблизиться к нему, нужно разобрать принципы работы рекомендательных систем. Это не один скрипт, а сложный каскад из нескольких моделей, каждая из которых решает свою задачу.

1. Сбор данных: топливо для движка

Любые решения рекомендательная система начинает строить с фундамента — данных. Если у вас нет данных, у вас нет ИИ, у вас есть просто генератор случайных чисел. Ozon собирает всё: клики, добавления в избранное, время просмотра карточки, и даже то, как быстро вы проскроллили описание.

Здесь в игру вступают персональные рекомендации и юридическая сторона вопроса. Бизнес обязан соблюдать политики обработки персональных данных рекомендации регуляторов здесь жесткие. Все действия пользователя должны быть обезличены на этапе обучения модели, но персонализированы на этапе выдачи.

Ваши персональные рекомендации строятся на трех китах:

• Explicit feedback (явный фидбек): оценки, отзывы, лайки.
• Implicit feedback (неявный фидбек): клики, история поиска, глубина просмотра.
• User/Item features: пол, возраст, география, категория товара, цена.

Ошибка новичков — игнорировать неявные данные. Явных оценок всегда мало (люди ленивы), а вот кликов — миллионы. Методические рекомендации по обработке персональных данных подсказывают, что хранить этот массив нужно в защищенных контурах, но использовать его для обучения — необходимо.

2. Коллаборативная фильтрация: «Люди, похожие на вас…»

Это классика жанра. Принцип работы рекомендательных систем netflix spotify и раннего Ozon строился именно на этом. Если пользователь А купил дрель и сверла, а пользователь Б купил дрель, то, скорее всего, Б нужны и сверла. Мы ищем похожих юзеров и рекомендуем им то, что понравилось их «двойникам».

Однако здесь есть подводный камень, известный как «проблема холодного старта». Если товар новый или пользователь только зарегистрировался, системе не за что зацепиться. Коллаборативная фильтрация здесь бессильна, и именно поэтому современные алгоритмы ozon используют гибридные подходы.

3. Content-Based подход: анализ сущности

Здесь система смотрит не на соседей, а на сам товар. Алгоритм загрузки карточки товара на ozon требует детального заполнения характеристик не просто так. Машина анализирует текст, изображения и атрибуты.

Если вы продаете «красный шелковый платок», система найдет другие «платки» из «шелка» и предложит их любителям аксессуаров, даже если этот конкретный платок еще никто не покупал. Именно поэтому качество контента в карточке критически важно. Если описание скудное, вы выпадаете из контентных рекомендаций.

Кстати, создавать качественные описания для тысяч товаров вручную — это адский труд. Здесь на помощь приходят современные инструменты генерации.

https://viora.pro

4. Гибридные системы и матричная факторизация

Чтобы достичь тех самых +27% к чеку, Ozon использует ансамбль алгоритмов. Рекомендательная система ии сегодня — это часто двухуровневая архитектура:

1. Кандидатная модель (Retrieval): из миллионов товаров отбирает пару тысяч потенциально интересных. Работает быстро, но грубо.
2. Ранжирующая модель (Ranking): для отобранных кандидатов рассчитывает точную вероятность покупки, используя тяжелые нейросети.

Для тех, кто хочет погрузиться глубже: часто используются методы градиентного бустинга (например, CatBoost от Яндекса) поверх векторных представлений товаров.

Сравнение подходов к рекомендациям

Техническая сторона: Java, Highload и Github

Если заглянуть под капот, то создание рекомендательных систем такого уровня — это серьезный инжиниринг. Часто можно встретить задачи ozon java алгоритмы github в обсуждениях разработчиков. Почему Java или Go? Потому что Python, на котором обычно пишут ML-модели, слишком медленный для обработки тысяч запросов в секунду в реальном времени (Inference).

Модель обучается офлайн (чаще на Python/PyTorch), а затем веса модели выгружаются в быстрый бэкенд на Java/C++, который и отдает рекомендации пользователю за миллисекунды. Алгоритм загрузки карточки на ozon также проходит через валидацию этими системами, проверяя, не нарушает ли контент правила и достаточно ли данных для ранжирования.

Важный аспект — соблюдение законодательства. Методические рекомендации персональные данные требуют, чтобы данные хранились на серверах внутри страны, а рекомендации роскомнадзора по персональным данным обязывают уведомлять пользователя о сборе информации. Крупные игроки тратят огромные бюджеты на compliance-системы, чтобы алгоритмы не подставили бизнес под штрафы.

Автоматизация для тех, кто не Ozon

Построить собственную рекомендательную систему уровня маркетплейса — задача с ценником от нескольких десятков миллионов рублей. Нужны дата-сайентисты, ML-инженеры и серверные мощности. Но принципы, которые использует Ozon, доступны и малому бизнесу, просто инструменты другие.

Главная идея — персонализация и скорость. Если вы не можете предсказывать товары математически, вы можете автоматизировать коммуникацию так, чтобы клиент чувствовал заботу.

Вместо сложной нейросети, анализирующей клики, можно использовать умных агентов для общения. Например, Нейропродавец Viora AI способен вести диалог с клиентом, выявлять его потребности в живой беседе и предлагать релевантные товары не хуже матричной факторизации. Это «разговорная рекомендательная система», которая доступна бизнесу любого размера.

Вот где автоматизация экономит бюджет:

• Генерация контента: Чтобы Content-based алгоритмы маркетплейсов полюбили ваш товар, карточки должны быть идеальны. Контент-завод создает SEO-оптимизированные описания массово, учитывая все требования площадок.
• Удержание клиента: Ozon шлет пуши. Вы можете использовать ИИ-рассылки с автоворонкой, которые не просто спамят, а ведут осмысленный диалог в WhatsApp или Telegram, доводя пользователя до повторной покупки.
• Креативы: Для рекламы нужны сотни вариантов картинок и текстов. VioraHub позволяет генерировать визуал и тексты по системе кредитов, заменяя целый штат дизайнеров.

Суть не в том, чтобы слепо копировать архитектуру Ozon, а в том, чтобы перенять их философию: ручной труд не масштабируется, автоматизация — масштабируется.

Частые вопросы