Ваш ассортимент. Порядок по ML-модели.

ML-ранжирование
товаров по API

Первые позиции имеют значение.
Пусть порядок определяет модель.

Передайте артикулы, список товаров или группы по N товаров. Sales Ninja ранжирует их и вернёт результат через API — для вашего товарного каталога.

Обсудить свой сценарийПосмотреть примеры →
Товары проходят через ML-модель и получают порядок в выдаче
Артикулы товаровСписки товаровГруппы по N товаровВызов → модель → порядок

Входные данные

Три формата.
Один понятный принцип.

API получает переданные товары. Модель автоматически определяет их порядок. Передавайте данные так, как уже устроен ваш каталог.

01

Артикулы товаров

Передайте артикулы товаров. По ним элементы списка связываются с товарами каталога. Такой вход подходит, когда описание товара уже есть в переданных нам данных и в вызове достаточно его идентификатора. Артикул обозначает конкретный товар, а не желаемое место в выдаче.

Например, категория содержит кроссовки, рюкзак и бутылку. В API отправляются их артикулы. Ответ позволяет сопоставить каждый элемент с карточкой магазина и расположить карточки в последовательности, которую вернула модель.

02

Списки товаров

Передайте список товаров вместе с их данными. В этом формате один элемент массива описывает один товар. Модель получает переданный список и возвращает результат ранжирования. Характеристики описывают сами товары; они не задают их приоритет или желаемую позицию.

Например, бэкенд магазина передаёт три товарных объекта из категории. После обработки он получает их порядок и сопоставляет результат с исходными карточками. Названия полей ниже условные и служат только для объяснения формата обмена.

03

Группы товаров

Передайте несколько групп, в каждой из которых N товаров. Такой вход описывает сгруппированный ассортимент: варианты одной модели, коллекции или готовые наборы. Вместо одного плоского массива в запросе присутствуют группы и товары, которые к ним относятся.

В примере ниже ранжируются группы целиком. Модель определяет их последовательность, а товары остаются внутри своих групп. Три группы по три товара дают девять товаров во входных данных, сохраняя разделение на три отдельных набора.

Что передаём. Что получаем.

Переключите формат и посмотрите, как выглядит обмен данными.

Вход · Артикулы

[
  "RUN-101",
  "PACK-208",
  "BOTTLE-315"
]

Выход · порядок модели

[
  "BOTTLE-315",
  "RUN-101",
  "PACK-208"
]

В примере три артикула из одной подборки. Возвращаются те же товары, но в другом порядке; новые товары в список не добавляются.

Схематичные примеры: названия полей и форма ответа не являются спецификацией API. Производственный контракт согласуется при подключении.

Логика ранжирования

Передали товары.
Получили порядок модели.

Ранжирование происходит автоматически. На вход поступают товары, на выходе — результат работы модели.

У списка есть состав и последовательность. Состав — это переданные товары, а последовательность — их позиции относительно друг друга. ML-ранжирование работает с этой последовательностью и возвращает рассчитанный моделью порядок.

В API передаются данные товаров, а не указания о том, какой товар поставить выше. Полученный порядок применяет ваш сайт или приложение. Сами карточки по-прежнему отображаются в интерфейсе магазина.

  1. 01

    Передаёте товары

    Артикулы, список товаров с данными или группы по N товаров поступают в API из вашей системы.

  2. 02

    Вызываете API

    Передаёте артикулы, товары с данными или группы. Sales Ninja применяет модель к переданным данным.

  3. 03

    Применяете порядок

    Ваш бэкенд получает результат. Сайт или приложение показывает его в своём привычном интерфейсе.

Пример · товарный каталог

Тот же ассортимент.
Порядок рассчитан моделью.

На странице категории много товаров. ML-ранжирование определяет, в какой последовательности они появятся в каталоге.

Магазин передаёт товары категории в API и получает результат ранжирования. Его интерфейс отображает карточки в возвращённой последовательности. Из ответа берётся порядок, а изображения, названия и остальные данные карточек остаются частью каталога магазина.

Например, в подборке «Для бега» остаются те же три товара. Меняется только последовательность. На странице показан условный пример ответа: бутылка, кроссовки и рюкзак получают новые позиции, сохраняя свои артикулы.

Каталог кроссовок с автоматическим ML-ранжированием товаров
Пример ответа · подборка «Для бега»

Три товара в порядке модели.

  1. 01

    Бутылка для воды

    BOTTLE-315
    Позиция в ответе
  2. 02

    Кроссовки для бега

    RUN-101
    Позиция в ответе
  3. 03

    Лёгкий рюкзак

    PACK-208
    Позиция в ответе

Схематичная иллюстрация ответа, без вызова API. На входе: кроссовки, рюкзак, бутылка. В ответе: бутылка, кроссовки, рюкзак. Порядок определяет модель.

Группированный ассортимент

Несколько групп.
В каждой — N товаров.

Когда ассортимент устроен сложнее плоского списка, передайте его структуру: группы вариантов, коллекции или наборы товаров.

Три группы по три товара проходят через модель и меняют порядок, сохраняя содержимое каждой группы
В этом примере N = 3. Группы переставляются целиком; товары между группами не перемешиваются.

Варианты одной модели

Размеры, цвета или комплектации могут принадлежать одной товарной модели. Если интерфейс показывает их общей карточкой, группированный вход сохраняет эту связь в запросе. Например, несколько цветов одной модели передаются вместе, как содержимое одной группы.

Коллекции и наборы

Группа может представлять коллекцию, готовый набор или другую подборку. В примере ранжируются подборки целиком. Это позволяет объяснить порядок коллекций, сохранив каждый набор как отдельное целое, со своими товарами и идентификатором.

Своя структура каталога

Не обязательно сводить всё к одному длинному массиву. Передайте границы групп, идентификаторы и данные товаров. API получает группированный вход, применяет модель и возвращает результат. Пример выше показывает изменение последовательности групп без смешивания их содержимого.

Посмотреть вход и ответ для групп →

Сценарии для e-commerce

От категории до приложения.
Везде, где есть выдача.

Категории, витрины и готовые подборки содержат списки товаров. Через API их можно передать модели и получить последовательность для показа.

01
Основной каталог

Страница категории

В категории могут быть десятки или сотни товаров. Интернет-магазин передаёт список этой категории в API и получает порядок модели. На странице по-прежнему отображаются карточки того же каталога. Изменяется их последовательность: один товар оказывается выше другого по результату ранжирования, а его артикул, изображение и описание связывают ответ с исходной карточкой.

Пример: раздел «Для бега». В API поступают артикулы кроссовок, рюкзаков и бутылок. Каталог показывает те же товары в возвращённом порядке.

02
Группированный вход

Коллекции по N товаров

Витрина может состоять из нескольких коллекций, каждая из которых содержит N товаров. Такие коллекции передаются как группы. В показанном сценарии модель определяет последовательность целых групп: первая коллекция получает свою позицию, вторая — свою. Товары внутри каждой коллекции сохраняют принадлежность к ней, поэтому ответ можно сопоставить с блоками витрины.

Пример: три коллекции по три товара — обувь, рюкзаки и наушники. В ответе меняется последовательность коллекций, а их содержимое остаётся связанным.

03
Готовый ассортимент

Акции и сезонные подборки

У страницы акции или сезонной подборки уже есть свой список товаров. Его можно передать на ранжирование так же, как список категории. API получает именно эту подборку и возвращает рассчитанный порядок. Страница продолжает показывать товары кампании, их описания и условия покупки. Результат модели определяет последовательность карточек внутри переданного набора.

Пример: подборка «Для нового сезона». Вход содержит товары этой страницы; ответ возвращает их в последовательности модели для отображения в той же подборке.

04
Отдельная витрина

Страница бренда или продавца

У бренда или продавца есть собственная витрина с товарным ассортиментом. В API передаётся список этой витрины, а результат ранжирования применяется к её карточкам. Если ассортимент представлен группами вариантов, на вход можно передать группы по N товаров. В обоих случаях модель получает данные переданного ассортимента, а страница отображает результат в своём интерфейсе.

Пример: страница спортивного бренда с несколькими линейками обуви. Товарный список передаётся в API, витрина получает порядок модели.

05
Товарный каталог

B2B и оптовый ассортимент

Оптовый каталог тоже содержит товарные списки: позиции раздела, ассортимент поставщика или готовую подборку для закупки. Эти данные можно представить артикулами, товарами с данными либо группами. API возвращает результат ранжирования переданного набора. Личный кабинет отображает карточки и сохраняет привычный процесс работы с каталогом; последовательность поступает из ответа модели.

Пример: раздел каталога поставщика. Бэкенд передаёт артикулы товарных позиций и отображает их в полученном порядке.

06
Через ваш бэкенд

Товарный каталог в приложении

Товарный список может отображаться в приложении. Бэкенд передаёт его в API ранжирования, получает ответ и отправляет карточки мобильному клиенту в возвращённой последовательности. Приложение продолжает использовать свои изображения, названия и оформление. Механика обмена остаётся той же, что у сайта: товары на входе, обработка моделью и готовый порядок на выходе.

Пример: экран с товарной подборкой в приложении. Клиент получает карточки в последовательности, которую бэкенд взял из ответа API.

Результат вызова API

Что меняется
в ответе модели.

Артикул помогает узнать товар, а позиция — понять его место в списке. Результат ранжирования передаёт последовательность для вашего интерфейса.

Те же элементы

В примерах на вход и на выход поступает один состав. Если передано три товара, в ответе остаются эти три товара. Ранжирование показывает результат работы модели с переданным набором, сохраняя возможность узнать каждый элемент по его артикулу.

Позиции модели

Первый элемент ответа занимает первую позицию, следующий — вторую. Последовательность формируется моделью автоматически. В показанном примере бутылка перемещается перед кроссовками и рюкзаком: это иллюстрация изменения порядка, а не настройка приоритета товара.

Связь с карточками

Артикул или идентификатор позволяет сопоставить ответ с данными каталога. По нему магазин находит название, изображение и описание товара. Карточка остаётся карточкой того же товара, даже когда получает другую позицию в списке.

Группы в ответе

В групповом примере у каждого набора есть свой идентификатор и список товаров. Порядок групп меняется, но их содержимое сохраняется. Интерфейс может сопоставить результат с исходными группами и показать их в возвращённой последовательности.

В показанных примерах меняется последовательность, а состав сохраняется. Выходной список содержит переданные элементы; модель определяет их позиции.

Разные задачи. Общий результат.

Ранжирование
плюс рекомендации.

Основной каталог — в порядке модели. Под ним — отдельная товарная подборка.

Посетитель открывает категорию. Ранжирование определяет порядок основного списка товаров. Затем отдельный блок рекомендаций предлагает дополнительную подборку: например, сопутствующие товары или другие подходящие предложения.

Внутри рекомендаций тоже есть порядок. Различие в задаче: ранжирование работает с переданными кандидатами, а рекомендации подбирают состав отдельного блока. Поэтому продукты дополняют друг друга и могут работать на одной странице.

Открыть товарные рекомендации →
На одной странице магазина основной каталог кроссовок и отдельная подборка рюкзака, носков и бутылки под ним
Основная выдача

В каком порядке показать?

Переданные артикулы, список товаров или группы. ML-ранжирование автоматически определяет их порядок, а магазин отображает полученный результат в каталоге.

Дополнительный блок

Что предложить ещё?

Товарные рекомендации подбирают товары из каталога для отдельного размещения. Например, в категории под списком кроссовок появляется подборка аксессуаров для бега.

Подключение по API

Данные на входе.
Порядок на выходе.

Ваш бэкенд передаёт товары, получает результат ранжирования и отправляет упорядоченный список в интерфейс сайта или приложения.

  1. 01

    Передаёте список

    Бэкенд отправляет артикулы, товары с данными или группы по N товаров. На странице показаны три варианта такого входа. Формат описывает переданные элементы; их последовательность после обработки формируется моделью.

  2. 02

    Получаете ответ

    Sales Ninja обрабатывает входные данные и возвращает результат ранжирования через API. Бэкенд получает последовательность элементов и сопоставляет их с исходным каталогом по артикулам или идентификаторам групп.

  3. 03

    Показываете результат

    Сайт или приложение отображает товары в порядке, который вернула модель. Изображения, названия и ссылки берутся из данных карточек. Вызов API встраивается в обмен данными между бэкендом и вашим интерфейсом.

Сайт и приложение продолжают отображать собственные карточки. ML-ранжирование добавляет в обмен данными результат работы модели: последовательность, в которой нужно показать переданный список.

Обсудить ML-ранжирование

Расскажите о задаче.
Соберём решение
под ваш бизнес.

Познакомимся, разберём вашу ситуацию и наметим первые шаги. Без скриптов и давления: заявка вас ни к чему не обязывает.

  • Пишет живой менеджер, не бот
  • NDA по умолчанию,
    ничего не уйдёт наружу
  • Никаких почтовых цепочек и спама
Ответим в течение 1 рабочего дня

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.

Частые вопросы

Кейсы

Все кейсы
Персонализация

Sales Ninja вошла в число лучших технологических решений для банков на Startech 2026

 Моделируемые конверсии

Как MnogoMeb.ru увеличил продажи на 252% с помощью предиктивной оптимизации

 Моделируемые конверсии

Как настроить рекламу, чтобы увеличить доход на 157 миллионов рублей при стагнирующем рынке | Sales Ninja x SF.RU

 Моделируемые конверсии

Плато, сезонность, дефицит конверсий: как JustFood разогнала автостратегию через виртуальные конверсии