Алгоритмы подбора товаров на маркетплейсах работают со смысловыми значениями карточек. 3 Запрос пользователя может напрямую не соответствовать тексту в карточке товара, но алгоритм анализирует информацию из неё и то, какие карточки пользователи выбирали раньше при похожем запросе. 3

Некоторые этапы работы алгоритмов подбора товаров на примере Ozon: 2

1. Система отбирает релевантные товары среди сотен тысяч на основе названий товаров и различных атрибутов из запроса (модель, цвет, материал и т. д.). 2 Например, пользователь ввёл запрос «электрический чайник». 2 Система находит тысячи подходящих товаров, но сюда входят и заварочные чайники, и чайники для газовых плит. 2
2. Система сортирует кандидатов так, чтобы выбрать товары с наибольшей текстовой релевантностью. 2 После этого в примере остаются только электрические чайники. 2
3. Система оценивает вероятность приобретения каждого из отобранных товаров. 2 Ozon сопоставляет свойства товаров с потребительским поведением (просмотры карточки товара, добавления в корзину, количество положительных отзывов), основываясь на ранее совершённых покупках. 2 В итоге каждый из товаров получает оценку по шкале от нуля до единицы. 2
4. К ранжированным товарам применяются заранее определённый повышающий или понижающий коэффициент. 2 Повышающий коэффициент может быть применён к товарам премиум-продавца, к рекламируемым товарам, к товарам, участвующим в глобальных акциях, к товарам со скидкой и быстрой доставкой. 2 Понижающий коэффициент применяется к товарам с низким рейтингом. 2

Для формирования рекомендаций алгоритмы маркетплейсов учитывают разные факторы, среди них: объёмы продаж, расстояние, время сборки и доставки заказа, конверсия из просмотров в покупки, рейтинг заполнения карточки и участие в рекламных кампаниях. 3

У разных маркетплейсов свои механики работы алгоритмов. 2