Как работает система рекомендаций в маркетплейсах

Вы замечали, что стоит один раз посмотреть сковородку на маркетплейсе — и вот она уже повсюду: в рекламе, в похожих товарах, даже в «персональных подборках». Или вдруг Яндекс.Погода предлагает взять с собой зонт — хотя на небе облачка нет? Всё это — не случайность. Это работа системы рекомендаций. Она как заботливая хозяйка: наблюдает, запоминает, предлагает то, что может пригодиться.

Разберёмся, как эти системы устроены, зачем они нужны и почему на первый взгляд кажется, будто они читают наши мысли.

Что такое система рекомендаций?

Это алгоритм, который помогает пользователю быстрее найти нужное — или заинтересовать чем-то подходящим. Такие системы применяются в самых разных местах:

• на маркетплейсах (Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркет),
  
• в стриминговых сервисах,
  
• в банках, если замечали «подборки для вас»,
  
• даже в погодных приложениях и навигаторах.
  

Рекомендации подстраиваются под конкретного человека: его интересы, поведение, покупки, даже время суток.

Как она «узнаёт», что предложить?

1. Смотрит, что вы ищете и просматриваете

Если вы часто ищете детские товары — скорее всего, вам предложат куклы, одежду, подгузники. Один-два запроса могут ещё не повлиять, но регулярный интерес — уже сигнал.

2. Анализирует, что вы покупаете

Купили кофемашину? Появятся рекомендации на капсулы, кружки, средства для очистки. Это называется контекстное дополнение: система «думает», что раз вы купили одно, то возможно, нужно и второе.

3. Сравнивает с другими пользователями

Если вы похожи на других по интересам — система подскажет то, что понравилось тем, кто «похож» на вас. Это называется коллаборативная фильтрация — когда не только вы, но и «ваши цифровые соседи» участвуют в подборке.

А при чём тут погода?

Казалось бы, при чём здесь рекомендации? Но в Яндекс.Погоде тоже есть алгоритмы. Они подсказывают, стоит ли взять зонт, когда выходить из дома, как одеться. И это не просто прогноз: приложение учитывает ваши привычки — если вы часто смотрите погоду перед утренней пробежкой, оно «подскажет» как раз к этому времени.

А если включены геолокация и push-уведомления — система будет сама предупреждать, если в районе надвигается ливень. Получается почти персональный помощник, который заботится о вас в ритме дня.

Почему рекомендации так часто «угадывают»?

Потому что они действительно многое о нас знают — особенно, если мы авторизованы и используем приложение не в первый раз. Что именно система запоминает?

• Историю поиска.
  
• Просмотренные и купленные товары.
  
• Добавленные в корзину и избранное.
  
• Время, когда вы заходите.
  
• Устройства, с которых вы заходите.
  

Всё это — поводы сделать вывод: «а не предложить ли человеку скидку на чайник в 9 вечера, когда он обычно просматривает бытовую технику».

Хорошо ли это?

С одной стороны, удобно: всё нужное под рукой. С другой — немного тревожно: а не слишком ли много обо мне знают?

Здесь важно помнить: рекомендательные системы не читают мысли и не слушают вас через микрофон. Они просто собирают то, что вы сами оставляете в цифровом пространстве — клики, запросы, лайки.

Чтобы чувствовать себя спокойнее:

• Можно очищать историю поиска в приложениях.
  
• Выходить из аккаунта, если не хотите, чтобы данные сохранялись.
  
• Или использовать гостевой режим, если ищете что-то временное.

А если рекомендации не устраивают?

Иногда система «залипает» на одном и том же. Например, показали кому-то подарок — а теперь он везде, как будто это вам нужно. Что делать?

• Очистите историю просмотров в профиле.
  
• Удалите товар из избранного и корзины.
  
• Отметьте, что «не интересует» (на некоторых сайтах есть такая кнопка).
  

Алгоритмы обучаются — и если вы даёте понять, что что-то неактуально, они со временем перестанут это предлагать.

Уют в рекомендациях — это возможно?

Да. Если вы регулярно ищете что-то для дома, детей, какие-то книги, продукты — маркетплейсы могут стать почти как старый знакомый продавец: помнят, что вам нравится, и подсказывают со вкусом. А иногда — заранее, как будто читают настроение.

Именно поэтому важно не бояться, а осознанно настраивать свои цифровые привычки. Пусть технологии работают на нас — а не наоборот.

Подводим итог

• Рекомендательные системы помогают быстрее находить нужное — и подсказывают, что может пригодиться.
  
• Они работают не только в магазинах, но и в погодных, банковских, мультимедийных сервисах.
  
• Алгоритмы собирают поведенческие данные — но не нарушают личную переписку или микрофон.
  
• Вы можете влиять на рекомендации: очищать историю, удалять ненужное, давать обратную связь.
  

Цифровой порядок — это и комфорт, и безопасность. А правильные рекомендации делают повседневные дела чуть уютнее. Особенно когда живёшь быстро, но хочешь, чтобы кто-то подсказывал важное вовремя.