Правила применения рекомендательных технологий

Зачем наш сайт использует рекомендательные технологии?

Рекомендательные технологии на нашем сайте помогают покупателям быстрее и более точно выбирать товары, что приводит к экономии времени на покупках. Мы анализируем различные данные, включая пользовательскую историю покупок. Мы не допускаем применения рекомендательных технологий, которые нарушают права и законные интересы граждан и организаций, а также не допускаем применение рекомендательных технологий в целях предоставления информации с нарушением законодательства Российской Федерации.

Используемые данные: 

Мы собираем информацию о предпочтениях пользователей при использовании нашего сайта. 

• история поиска товаров;
• совершенные покупки;
• просмотренные страницы и клики по ним;
• просмотренные товары;
• информация о сессии пользователя
• товары, добавленные в корзину или избранное;
• клики на поисковые подсказки;
• клики на отдельные элементы интерфейса;
• регион пользователя;
• информация об устройстве пользователя;
• ОС пользователя;
• источник перехода (UTM метка);
• параметры экрана (разрешение, глубина цветности, параметры размещения страницы на экране);
• длительность поисковой сессии.

Также мы учитываем аналогичные агрегированные данные других пользователей. В зависимости от технической возможности и целесообразности некоторые данные могут не собираться и\или не использоваться в формировании рекомендаций.

Как производится анализ данных для формирования рекомендаций? 

Алгоритм выбирает рекомендации основываясь на системе ранжирования: чем выше вероятность того, что пользователь заинтересуется определённым товаром (откроет его карточку, добавит в корзину или избранное), тем выше этот товар будет расположен в списке рекомендаций. 

Для формирования выдачи рекомендаций применяются такие технологии, как нейросети, ансамбли решающих деревьев, коллаборативные фильтрации и классические модели машинного обучения. Алгоритмы обучаются и применяются с целью подбора для пользователя сайта наиболее релевантных товаров на основании его действий на сайте.

Для составления рекомендаций мы анализируем множество факторов, включая активность пользователя на сайте и текущий спрос на различные товары.

Как пользователь может влиять на рекомендации?

Пользователь может влиять на рекомендации своими действиями на сайте поиском и просмотром товаров, добавлением их в избранное или корзину. 

Чем больше информации о предпочтениях мы соберём, тем точнее будут рекомендации. 

Если же пользователь не хочет, чтобы мы использовали собранные данные для формирования рекомендаций, пользователь может удалить cookie-файлы нашего сайта в браузере. Однако при продолжении использования сайта данные начинают собираться заново.

Алгоритм определения рекомендуемых товаров по разделу.

Алгоритм рекомендуемых товаров - это виджет на странице карточки товара, располагающийся на сайте и в мобильном приложении, представляющий собой подборку товаров, релевантных товару, который просматривает пользователь.

Для каждого товара определяется массив разделов, с которыми он соотносится. Затем анализируется свойство “Рекомендуемые товары”. В данном свойстве, если оно заполнено, передаются ссылки на элементы — товары. Алгоритм анализирует связанные элементы и выбирает активные товары (поле “активность” товара). Сформированный массив и является массивом рекомендуемых товаров по разделу.

Адрес почты для направления запросов: site@gosapteka18.ru