Рекомендательные технологии — это способ предоставления персонализированной информации, основанный на анализе предпочтений пользователей.

Они позволяют «предсказать» будущие пожелания и возможные интересы пользователей сайтов и мобильных приложений находящихся на территории Российской Федерации на основе сбора и анализа пожеланий, делая таким образом поиск более удобным для конечного пользователя.

Правила применяемые рекомендательными технологиями

Чтобы помочь пользователю сайта найти наиболее подходящее и интересное для него объявление на сайте «БигЧейс» применяются рекомендательные технологии. С помощью них пользователь сайта видит в рекомендациях объявления, подобранные под его предпочтения, которые система в автоматизированном режиме определяет на основании взаимодействия пользователя с площадкой.

Рекомендательные технологии основываются на различных методах анализа данных, включая машинное обучение и искусственный интеллект. Эти системы активно собирают и обрабатывают информацию о поведении пользователей, их предпочтениях и взаимодействиях с площадкой. В результате, алгоритмы способны предлагать наиболее релевантные объявления, которые, вероятнее всего, заинтересуют пользователя.

Основные аспекты работы рекомендательных систем включают:

Персонализация: Алгоритмы изучают предыдущие действия пользователя — например, какие категории товаров он просматривал, какие объявления сохранял или добавлял в закладки. На основе этих данных формируется индивидуализированная лента рекомендаций, что позволяет пользователю быстро находить именно те предложения, которые ему интересны.

Контекстуальная релевантность: Системы принимают во внимание не только личные предпочтения, но и текущие тренды, сезонные колебания спроса и другие внешние факторы. Это может влиять на то, какие объявления пользователь видит в первую очередь.

Исключение неактивных объектов: Как вы отметили, в процессе формирования рекомендаций важно исключение неактивных объявлений или тех, что уже были просмотрены. Это не только улучшает актуальность показа, но и снижает вероятность появления у пользователя чувства перегруженности информацией.

Фильтрация и сортировка: Пользователь не ограничен только тем, что предлагает система, и может самостоятельно настроить отображение объявлений. Это возможность дает дополнительный контроль и позволяет находить предложения, которые могут не входить в стандартные рекомендации.

Анализ обратной связи: Рекомендательные системы активно используют обратную связь от пользователей для дальнейшего улучшения качества рекомендаций. Положительная реакция на определенные предложения может вдохновить систему предлагать похожие, а негативная — скорректировать подход к формированию рекомендаций.

Таким образом, использование рекомендательных технологий на платформе «БигЧейс», не только упрощает поиск предложений, но и повышает общую удовлетворенность пользователей, делая процесс покупки более удобным и эффективным. Пользователи могут быть уверены в том, что система работает на их благо, предлагая наиболее актуальные и интересные варианты.

Все данные пользователей, которые используются в работе системы защищены.