0/5

Лента Новостей

17:00 Владелец брендов Cartier и Montblanc фиксирует падение выручки на фоне геополитики
16:35 Рынок автомобилей с пробегом сократился впервые за последние пять месяцев
16:10 Сбербанк требует признать банкротом бывшего дистрибутора Pandora в РФ
Цифровизация ритейла: MDM-система как способ повысить эффективность управления
15:45 НБКИ: В июне выдача микрозаймов снизилась до минимума в 2024 году
15:20 Мегамаркет внедрил фильтрацию отзывов от ботов и нейросетей
14:55 В Москве шаурмой отравились 15 человек
SEO продвижение сайтов B2B-тематики в 2024-2025 году
14:30 Во «ВкусВилле» действует централизованный вывоз вторсырья с дарксторов
14:05 Бизнес получит льготы за бесплатную раздачу продуктов питания
13:40 ЛЭТУАЛЬ: через год товары cross-border составят не менее 10% от оборота e-com компании
Кейс «Экстра-М», производителя макарон Pasteroni: как за 3 месяца автоматизировать планирование продаж и операций
13:15 Почти 30% россиян покупают школьные товары в июне и июле
12:50 «Вкусно – и точка» открыла первые заведения в Иркутске
12:25 Lamoda Sport объявляет о запуске продаж adidas YEEZY
Кейс Munz Group: как в компании увеличили конверсию в ритейле с помощью «Офисного десанта»
12:00 В Петербурге продажи планшетов выросли в полтора раза с начала года
11:35 Приглашаем на вебинар «Инновации во взаимодействии с клиентами в магазине»
11:10 Чистая выручка X5 Group во втором квартале выросла на 25%
Какие технологии использует российский ритейл, чтобы избежать краж?
10:45 LIMÉ открыл первое собственное кафе (ФОТО)
10:20 «Даркстор у дома» привлек 50 млн рублей инвестиций
09:55 Число товаров под лейблом проекта «Сделано в Москве» превысило 25 тысяч
Кейс сети Familia: Как найти точки роста в отзывах клиентов
09:30 Оборот fashion-ресейла вырос на 30% в 2023 году
20:45 Россияне составили рейтинг самых «вредных» коллег
20:20 В РФ выдано 228 предупреждений за незаконно установленные рекламные конструкции
Как создать эффективную команду сотрудников розничного магазина: 3 этапа
19:55 Импорт пива в кегах пришел в норму после падения в 2022 году
19:30 В «Мегафоне» рекомендовано выплатить дивиденды за первое полугодие 2024 года
19:05 В России произошел сбой в работе устройств Xiaomi
Зачем ритейлерам склады light industrial?
18:45 Почему людям нравится работать летом - исследование
18:20 Россияне возвращаются к офлайн-покупкам
18:00 ФАС прекратила дело против «Альфа-банка» и Instasamka из-за ролика в YouTube
Иван Туринге, Юрент: «Из категории for fun кикшеринг превращается в полноценный транспорт, и это классно!»
17:35 Yandex N.V. переименуют в Nebius Group, возглавит компанию Аркадий Волож
17:10 Wildberries опроверг уход Ольги Наумовой из компании
10:00 Как рассчитать рентабельность продаж? 9 полезных формул
Все новости →

Мегамаркет внедрил фильтрацию отзывов от ботов и нейросетей

Мегамаркет внедрил фильтрацию отзывов от ботов и нейросетей
время публикации: 15:20  16 июля 2024 года
Внедренная Мегамаркетом модель позволит практически свести к нулю отзывы, написанные ботами и нейросетями.
Новая технология позволяет фильтровать отзывы (как позитивные, так и негативные) без конкретных деталей, которые можно разместить под любым товаром. При этом модель обучена так, что вероятность принять комментарий реального пользователя за AI-текст минимальна.

Пользователи могут не сомневаться, что читают отзывы от покупателей: алгоритм не пропускает AI-комментарии и удаляет те, которые были написаны ранее. Селлеры же смогут назначать повышенные бонусы за отзывы и быть уверенными, что их напишут осознанно, без применения нейросетей. Такой подход позволит быстрее наполнить карточки товаров качественными отзывами, повысить конверсию и получить качественную обратную связь, которая поможет доработать продукт и другие процессы.

«Для создания модели Мегамаркет проанализировал жалобы продавцов на комментарии от ботов и выделил паттерны AI-контента. Также ИТ-специалисты  совместно со специалистами по пользовательскому контенту рассмотрели отзывы с большим количеством лайков и дизлайков. После этого мы усовершенствовали существующий каскад текстовых моделей, обучив его на сотнях тысяч решений «живых» модераторов, которые проверяли комментарии на соответствие правилам Мегамаркета: удаляли нецензурные выражения, оскорбления и комментарии, не относящиеся к товару или продавцу. Результатом работы стал датасет, на котором обучили модель детекции AI-отзывов.

Сейчас каждый текст отзыва на Мегамаркете оценивает несколько моделей. В зависимости от предварительной оценки, он отправляется на дополнительную проверку к людям или публикуется на сайте», – рассказал Даниил Болдин, менеджер продукта карточки товара Мегамаркета

В результате внедрения новой технологии были выявлены и удалены отзывы, оставленные с 2020 года по настоящее время, сгенерированные с применением  AI-технологий. В планах у маркетплейса – итерационно улучшать качество работы модели.

«Согласно собственным данным, 87% людей принимают решение о выборе товара на маркетплейсе с помощью отзывов. При этом, вместе с ростом популярности и доступности чат-ботов с генеративным искусственным интеллектом появляются новые вызовы для онлайн площадок. Выявлять AI-отзывы без дополнительных технологий стало проблематично, при этом они бесполезны для покупателей, хотя дополнительно влияют на рейтинг и конверсию продавцов. Поэтому Мегамаркету понадобился новый алгоритм, чтобы минимизировать количество фейковых комментариев и улучшить пользовательский опыт. В будущем мы планируем и дальше поддерживать высокую планку по качеству оставляемых отзывов и совершенствовать алгоритмы согласно современным вызовам», - отметил Артем Герасимович, руководитель отдела контент-маркетинга Мегамаркета.

Читайте также:
Какие функции маркетплейсов не нравятся покупателям - опрос

***

Самые интересные новости читайте в нашей группе в  VKontakte, а также на канале в ДЗЕН.

Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях на нашем канале в Telegram.

И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.

New Retail