#Товарные рекомендации

Добавлено LLM-обогащение товарных данных. Оно помогает учитывать назначение товара, его особенности и связи с другими позициями каталога.

Модель стала совместно учитывать несколько рекомендательных блоков на одной странице. Например, блоки «Популярные товары» и «Рекомендовано вам» рассматриваются как части одной поверхности, а не как независимые подборки.

Появились два сценария:

  • «Возврат к просмотренному»;
  • «Лучшее в этой категории».

Также расширены настройки отображения и обновлены основные ML-компоненты рекомендаций. Приведённые в исходном анонсе сравнения внутренних метрик относятся к замерам на момент выпуска и не означают такого же прироста продаж.

#Смарт-фиды

LLM-обогащение используется и в смарт-фидах. Обновлены основной движок и модель связей между товарами.

Переработан алгоритм отбора товаров после расчёта популярности: состав выгрузки точнее соответствует выбранной стратегии, без чрезмерно грубого отсечения ассортимента.

В системных моделях появилась модель ранжирования кликов. Она помогает учитывать, что стоимость переходов на отдельные товары может заметно отличаться от средней стоимости клика по проекту.