0/5

Лента Новостей

20:40 Сбер: доля оплат по биометрии лица за год выросла более чем в 10 раз
20:15 Число выданных кредитов в ноябре сократилось на 5%
19:50 В России появится единый обезличенный идентификатор пользователя в интернете
Не лендинг, а экосистема: как создать сайт, который вызывает доверие и закрывает крупные B2B-сделки
19:25 Wildberries откроет логистический парк под Тверью
19:00 «Пятёрочка»: россияне считают шампанское одним из главных символов Нового года
18:35 В магазинах Лондона продают произведенные в России батончики Snickers
Составная касса самообслуживания: обзор технического решения
18:10 Стоимость рекламы в Retail Media выросла на 83% за три года
17:45 В России появился единый каталог продуктов с безопасным составом
17:20 ЦБ разрешил покупку и продажу цифровых валют и стейблкойнов
Как избежать падения интернет-магазина в праздники — практическое руководство от GMONIT
16:55 Эксперт назвал основные тренды на российском рынке франшиз в 2025 году
16:30 Объем рекламных услуг X5 за январь-сентябрь достиг 19,7 млрд рублей
16:05 TimePad сменил гендиректора
Запретить нельзя разрешить: как ограничить свободу ИИ-агента
15:40 Опубликован рейтинг самых популярных гибридных автомобилей 2025 года
15:15 В России падает спрос на новогодние украшения
14:50 O’STIN начал транслировать в магазинах генеративную музыку
Что такое ТС ПИоТ? Или новые требования для реализации маркированных товаров
14:25 В Москве открылся ТРЦ Avenue Sever
14:00 «Лента»: сельдь под шубой обошла оливье в рейтинге новогодних салатов
13:35 Госдума утвердила повышение штрафов за навязывание допуслуг и товаров
Почему ритейлерам стоит урезать рекламный бюджет в декабре и перенести его на январь: математика внимания
13:10 «Яндекс» приобретает платформу для управления бизнесом в сфере услуг
12:45 Эксперт: регионам нужно дать право ограничивать возраст на покупку алкоголя
12:20 В РФ зафиксированы массовые задержки доставки товаров из-за рубежа
Ребрендинги 2025 года: удачные и сомнительные обновления
11:55 «Магнит» тестирует подтверждение возраста по биометрии в собственном приложении
11:30 Togas открыл самый большой магазин в Петербурге (ФОТО)
11:05 Производителям яиц напомнили о недопустимости необоснованного повышения цен
Инфографика для маркетплейсов – 15 сервисов для создания инфографики
10:40 Verme выпустила обновление «Биржи смен» с умной маршрутизацией для поиска персонала
10:15 ФАС требует от «Пятерочки» прекратить аренду торговых площадей в ряде регионов
09:50 Розничный товарооборот в РФ по итогам года впервые превысит 60 трлн рублей
Онлайн-сервис «3D-ГЕНЕРАТОР» стал еще «умнее» и улучшил качество ИИ-обработки
09:25 АШАН в очередной раз опроверг информацию об уходе из России
20:40 «Яндекс» проанализировал покупательские тренды за 15 лет
10:05 Wildberries купил «Рив Гош»: как это повлияет на рынок бьюти товаров
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