и Python в поиске, рекомандациях и рекламе Frontend — 10 фронтенд инженеров личного кабинета продавца для управление продвижением и рекламой QA — 20+ инженеров по автоматизации тестирования в департаменте ML и аналитика — 30+ специалистов по машинному обучению и продуктовой аналитике для ранжирования товаров, рекомендаций и персонализации в наших продуктах Management — менеджеры по разработке, продукту и проектам Assessment — ассесоры качества поисковых продуктов Documentation — технические писатели для внутренней документации сервисов и продуктов
товары по пользовательскому запросу Каталог — поиск товаров в желаемой категории на Ozon Рекомендации — виджеты с рекомендованными для пользователя товарами в карточке товара и других частях пользовательского пути в Ozon Товарная реклама — помогаем продавцам продвигать свои товары в поиске, каталоге и рекомендациях на Ozon Медийная реклама — помогаем внутренним и внешним рекламодателям размещать рекламные баннеры на сайте Ozon
2 этапа: • L1 (базовое) ранжирование — сортируем все SKU, удовлетворяющие условиям поискового запроса. Учитывается текстовая релевантность между атрибутами товара и поисковым запросом, а также продаваемость товара в прошлом. • L2 (LTR) ранжирование — сортируем отобранные SKU с помощью Machine Learning. Цель — расставить товары в выдаче так, чтобы показать пользователю наиболее релевантные к покупке товары. Ранжирование зависит от того, какие свойства товаров оказались наиболее важными для покупателей в прошлом.
2 этапа: • L1 (базовое) ранжирование — сортируем все SKU, удовлетворяющие условиям поискового запроса. Учитывается текстовая релевантность между атрибутами товара и поисковым запросом, а также продаваемость товара в прошлом. • L2 (LTR) ранжирование — сортируем отобранные SKU с помощью Machine Learning. Цель — расставить товары в выдаче так, чтобы показать пользователю наиболее релевантные к покупке товары. Ранжирование зависит от того, какие свойства товаров оказались наиболее важными для покупателей в прошлом.
на BX сервисы • до 200ms в 0.9q на ответ • размер индекса ~150mln SKU Продуктовые • более 50% продаж на Ozon возникают из поиска и каталога • средняя конверсия в клик на товар из поиска ~3%
собираем выдачу из органических и рекламируемых товаров. Поиск релевантных рекламных товаров осуществляется на каждый запрос в поиске и каталоге ozon.ru. . Задача решается в три этапа: • Базовый — поиск кандидатов из спонсорских товаров релевантных на запрос • Рекламный аукцион — провести аукцион для ранжирования рекламных кандидатов на основе рекламных ставок продавцов • Слияние в выдаче — определить позиции рекламных кандидатов в выдаче
собираем выдачу из органических и рекламируемых товаров. Поиск релевантных рекламных товаров осуществляется на каждый запрос в поиске и каталоге ozon.ru. . Задача решается в три этапа: • Базовый — поиск кандидатов из спонсорских товаров релевантных на запрос • Рекламный аукцион — провести аукцион для ранжирования рекламных кандидатов на основе рекламных ставок продавцов • Слияние в выдаче — определить позиции рекламных кандидатов в выдаче
на BX сервисы • до 100ms в 0.9q на ответ Продуктовые • более 100к продавцов на Ozon пользуются услугами продвижения • средняя конверсия в клик на спонсорский товар из поиска ~3%
чтобы отобразить наиболее вероятные к покупке товары для пользователя релевантные к текущему контексту (товар, страница на сайте, пользователь). Она решается в два этапа: • Базовый — определение кандидатов для рекомендаций на основе текущего контекста • Ранжирование — сортировка товаров в рекомендательной полке на основе рекомендательной релевантности в рамках контекста
чтобы отобразить наиболее вероятные к покупке товары для пользователя релевантные к текущему контексту (товар, страница на сайте, пользователь). Она решается в два этапа: • Базовый — определение кандидатов для рекомендаций на основе текущего контекста • Ранжирование — сортировка товаров в рекомендательной полке на основе рекомендательной релевантности в рамках контекста
на рекомендательные сервисы • до 200ms в 0.9q на ответ Продуктовые • более 10% продаж на Ozon возникают из рекомендаций • средняя конверсия в клик на рекомендованные плитки в карточке товара ~ 10%
ozontech
yama3133
taromatsui_cccmkhd
kaminashi
smt7174
yuukiyo
legalontechnologies
miyukki
mhrtech
koheiyoshikawa
jnishime_dresscode
flatt_security
rakus_dev
asonas
baasie
csswizardry
axbom
emna__ayadi
afnizarnur
mkilby
kimpetersen
jcasabona
sergeychernyshev
sonatard
tammyeverts
![[email protected] Ван Хачатрян, руководитель отдела «Товарная реклама»](https://files.speakerdeck.com/presentations/2102aa110991449c8b70df909d9fddb7/slide_25.jpg){kind=link}