WildRecSys

🔼 Этапы развития персонализации

За период с начала года по конец первого квартала основная бизнесовая метрика команды персональных рекомендаций, доля GMV главной, выросла примерно вполовину - связано это как с улучшением текущих и интеграцией новых кандидатных моделей вкупе с развитием реранкера, так и с прогрессом в логике реактивности.

Во втором квартале мы продолжили идти “в глубину” - тестировали множество гипотез, связанных с нашими основными моделями для выдач на главной, но что гораздо более важно, шагнули и “в ширину” - начали персонализировать другие источники маркетпелйса на базе своих эмбеддингов.

🟢 В рамках этого эволюционного шага был проведен ряд зеленых АБ тестов, с последующей выкаткой на прод, в следующих источниках:

🔎 Поиск - первый источник, и по очередности внедрения, и по важности - из-за своего размера и количества паттернов пользователей, которые он покрывает. На первом скрине - пример моей выдачи по запросу “футболка в полоску” (моделька закодировала в эмбед знание о том, что я мужчина и забустила вверх мужские товары), второй скрин - если ввести тот же запрос с анрега (выдача без доранжирования). Ссылка для самостоятельного тестирования ☺

🗂 В каталоге векторное доранжирование также показало хороший результат и было выкачено на прод

💸 А вот в баннерной рекламе улучшить основные бизнесовые метрики и сделать шаг в сторону персонализации помогло внедрение обычного соцдема - логика над предсказанными полом и возрастом бывают так же полезны, как и склонностные модели

Движение в ширину - один из двух драйверов дальнейшего роста метрик и развития команды, которые мы для себя наметили, про второй - расскажу в следующих постах.

Не останавливаемся на достигнутом, продолжаем работу. Быть добру! 🫡

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/wildrecsys/27

2.3K viewsAug 5, 2024 at 17:25

🔼 Этапы развития персонализации

За период с начала года по конец первого квартала основная бизнесовая метрика команды персональных рекомендаций, доля GMV главной, выросла примерно вполовину - связано это как с улучшением текущих и интеграцией новых кандидатных моделей вкупе с развитием реранкера, так и с прогрессом в логике реактивности.

Во втором квартале мы продолжили идти “в глубину” - тестировали множество гипотез, связанных с нашими основными моделями для выдач на главной, но что гораздо более важно, шагнули и “в ширину” - начали персонализировать другие источники маркетпелйса на базе своих эмбеддингов.

🟢 В рамках этого эволюционного шага был проведен ряд зеленых АБ тестов, с последующей выкаткой на прод, в следующих источниках:

🔎 Поиск - первый источник, и по очередности внедрения, и по важности - из-за своего размера и количества паттернов пользователей, которые он покрывает. На первом скрине - пример моей выдачи по запросу “футболка в полоску” (моделька закодировала в эмбед знание о том, что я мужчина и забустила вверх мужские товары), второй скрин - если ввести тот же запрос с анрега (выдача без доранжирования). Ссылка для самостоятельного тестирования ☺

🗂 В каталоге векторное доранжирование также показало хороший результат и было выкачено на прод

💸 А вот в баннерной рекламе улучшить основные бизнесовые метрики и сделать шаг в сторону персонализации помогло внедрение обычного соцдема - логика над предсказанными полом и возрастом бывают так же полезны, как и склонностные модели

Движение в ширину - один из двух драйверов дальнейшего роста метрик и развития команды, которые мы для себя наметили, про второй - расскажу в следующих постах.

Не останавливаемся на достигнутом, продолжаем работу. Быть добру! 🫡