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
Ваш город г. Ижевск?