Покупатели и продавцы в одинаковой мере влияют на поисковую выдачу. Качественные товары от надежных продавцов находятся выше в выдаче и за счет этого получают больше трафика и продаж. Качественное предложения Озон определяет исходя из цены, качества товара и скорости доставки, для таких товаров существуют бесплатные механизмы продвижения в выдачи.
Ozon также определяет, что такое качественное предложение, опираясь на цену, качество товара и скорость доставки. Тем продавцам, кто может предоставить такие товары, Ozon предлагает бесплатные механизмы продвижения в выдаче.
Основные этапы работы поисковой выдачи:
1. Формирование запроса: Список товаров в названии и различных атрибутах которых есть слова из поискового запроса.
Это могут быть:
- название товара,
- категория товара,
- бренд,
- цвет, размер, материал, тип и другие атрибуты.
Состав атрибутов зависит от категории, чем больше информации добавлено в карточку, тем проще ее найти. Описание сюда не входит!
Система преобразует запрос, чтобы не пропустить подходящие товары. Для этого подбираются синонимы (например: телефон/смартфон), все слова приводятся к единой форме (например: синяя заколка/синие заколки), формируется список товаров в которых есть все слова из запроса, если их мало, добавляются те, в которых содержится хотя бы одно слово.
2. Базовый слой ранжирования: 1 000 товаров с наибольшей текстовой релевантностью.
Сортировка товаров по текстовой релевантности. Учитывается полное текстовое соответствие товара и рейтинг, рейтинг здесь работает как повышающий коэффициент, чем выше рейтинг, тем выше товар. Получается список из 1 000 релевантных товаров.
3. Средний слой ранжирования. Формула определяет с какой вероятностью выберут товар, сопоставляя его свойства, которые оказались важными для покупателя в прошлом и покупательское поведение. Формируется оценка каждого товара от 0 до 1
Машинно обученное ранжирование отбирает товар, который приобретут с наибольшей вероятностью в несколько этапов:
- Вычисляются все преимущества товара, которые влияют на факт покупки, например, цена или рейтинг. Каждое преимущество это вещественное число.
- Машинно обученная модель предсказывает вероятность продажи на основе значений этих преимуществ. В качестве модели Ozon использует градиентный бустинг деревьев решений.
- Модель выдаёт число, которое используется для оценки вероятности покупки товара.
- Вероятность покупки вписывается в контекст запроса. Один и тот же товар будет иметь разную вероятность покупки для разных запросов.
Модель предсказывает покупательское поведение в будущем на основе данных из прошлого. Обучение строится исходя из зависимости между преимуществами товара и покупками. В общей сложности система учитывает около 100 факторов от которых зависит конверсия в покупку. Сюда входит: доставка, популярность, продажи, цена, рейтинг и текстовая релевантность.
4. Бустинги и дебустинги. Заранее определённые повышающие или понижающие коэффициенты.
Виды бустингов: рекламное поднятие, логистика (express, доставка за день с локального склада, ближний склад), премиум-продавцы, хорошая цена)
Основной дебустинг — плохая цена, остальные находятся на этапе разработки.
5. Отображение товаров. Покупатель видит отобранные 1 000 товаров в определенном порядке. Если он просмотрит все страницы, подгрузится еще 1 000.
Система получает 1 000 товаров с финальными оценками и выстраивает их в определенном порядке, с самой большой оценкой выше, с самой малой — в нижней.
Место товара в поиске влияет на его коммерческие показатели: конверсии, трафик, продажи.
