Товарные рекомендации с нуля для Yango в Африке

Контекст

[Рассказать подробнее: как появился проект, кто был заказчиком, какие были ограничения по срокам, бюджету, данным.]

Задача

Внутри суперприложения Yango рос маркетплейс, но лента товаров была статичной: одни и те же карточки, новые продавцы получали 0% показов, покупатели почти не доходили до карточек. Рекомендаций не было вообще.

[Рассказать подробнее.]

Что делали

Вместо своего рекомендательного движка подключили рекомендательную платформу Яндекса и построили на ней ленту 2.0. Переписали ранжирование с учётом цены и качества контента, чтобы новички получали трафик. Добавили видеосниппеты и товарные полки в ленту, товарный поиск на всех языках с пониманием картинки и ИИ-модерацию, которая убрала 18+ и мусорный контент из выдачи.

[Рассказать подробнее.]

Что не сработало

[Рассказать подробнее: тупиковые гипотезы, что переделывали, где ошиблись в оценке.]

Результат

Конверсия из просмотра в тап выросла на 50%, просмотров за сессию стало на 62% больше, открытий карточек вдвое больше. Заказов из ленты стало в 34 раза больше, доля заказов маркетплейса из ленты выросла с 8% до 26%. Заказы из поиска выросли в 4 раза.

Главная цифра: ×34 — заказов из ленты рекомендаций.

Чему научились

[Рассказать подробнее: выводы, которые переносим на следующие проекты.]

Стек

Рекомендательная платформа Яндекса · ML-ранжирование · ИИ-модерация контента · A/B-эксперименты