Ван Хачатрян — Особенности, стек и процессы команды Поиск, рекомендации, реклама

Transcript

1. Ван Хачатрян, руководитель отдела «Товарная реклама»
2. Структура Поиск • Поиск и индексация • Каталог и пользовательский опыт • Ранжирование и аналитика в поиске Реклама • Товарная реклама • Медийная реклама • Рекламный движок и инфраструктура Рекомендации • Товарные рекомендации • Персонализация • Рантайм рекомендаций
3. Наш стек
4. Специальности в команде Backend — 100+ инженеров Go, Java, C# 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
5. Основные продукты Поиск и подсказки — помогаем найти наиболее релевантные 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
6. Наш продукт на сайте ozon.ru
7. Наш продукт на сайте ozon.ru
8. Наш продукт на сайте ozon.ru
9. Наш продукт на сайте ozon.ru
10. Задача и архитектура Задача поиска товара по запросу решается в 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.
11. Задача и архитектура Задача поиска товара по запросу решается в 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.
12. Метрики и показатели Технические • до 50k RPS в пиках 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%
13. История разработки поиска на Хабр
14. Наш продукт на сайте ozon.ru
15. Наш продукт на сайте ozon.ru
16. Задача и архитектура Например, в поиске при запросе пользователя мы 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
17. Задача и архитектура Например, в поиске при запросе пользователя мы 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
18. Метрики и показатели Технические • до 30k RPS в пиках 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%
19. Наш продукт на сайте ozon.ru
20. Наш продукт на сайте ozon.ru
21. Задача и архитектура Задача рекомендаций на Ozon заключается в том, 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
22. Задача и архитектура Задача рекомендаций на Ozon заключается в том, 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
23. Метрики и показатели Технические • до 60k RPS в пиках 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%
24. Основные цели наших команд Поиск • Стабильность • Скорость • Buyer Experience • Релевантность выдачи • Консистентность выдачи • Персонализация Реклама • Стабильность • Скорость • Seller Experience • Buyer Experience • Эффективность рекламы • Персонализация Рекомендации • Стабильность • Скорость • Buyer Experience • Релевантность рекомендаций • Консистентность рекомендаций • Персонализация
25. Разработчик Go, Поиск и Каталог Разработчик Java, ML Инфраструктура Разработчик Java, Поисковый рантайм
26. vkhachatryan@ozon.ru Ван Хачатрян, руководитель отдела «Товарная реклама»