0/5

Лента Новостей

17:00 Японская Sega регистрирует в России свой товарный знак
16:35 Владелец Zara исключил возврат в РФ в ближайшее время
16:10 Как формируются молодежные тренды в одежде – исследование Familia
Маршрут построен: как развивать объект коммерческой недвижимости с помощью экономики впечатлений
15:45 «Честный знак» создаст в индустрии косметики отраслевую «Платформу доверия»
15:20 Wildberries анонсировал массовый выпуск банковских карт
14:55 Наценка в рознице на социально значимые продукты в мае снизилась до рекордных 1,7%
Как аутсорсинг ИТ-специалистов помогает ритейлу в конкурентной гонке
14:30 Производитель полуфабрикатов «Аби» выйдет на рынок общепита
14:05 Падение продаж подержанных автомобилей ожидается на уровне 7%
13:40 «Озон Фармацевтика» в ходе SPO привлекла свыше 14 тыс. инвесторов
Гарантированный доход на «Яндекс Маркете»: как новая модель снижает риски продавцов
13:15 Минцифры усилит защиту пользователей маркетплейсов
12:50 «Магнит» опроверг информацию о «паузе» в развитии сети «В1»
12:25 «О’КЕЙ»: россияне массово переходят на азиатские продукты
Транзитные маршруты XXI века: как работают трансшипмент и реэкспорт
12:00 Яндекс переходит на рекомендательные системы на основе генеративных моделей
11:35 Спрос на сомелье и кавистов вырос почти на 50%
11:10 Новый владелец заводов Heineken погасил долг перед голландской компанией
Аналитика МТС AdTech: как бьюти бренды наращивают рекламную активность в Telegram
10:45 «Лемана ПРО» построит складской комплекс под Новосибирском
10:20 Wildberries & Russ представила концепцию креативно-промышленных кластеров
09:55 ВТБ продал долю в «Иви»
Удержание через технологии: как приложения для обучения и адаптации помогают бороться с текучкой
09:30 «Магнит» «берет паузу» в развитии сети жестких дискаунтеров «В1»
20:45 АКОРТ: предложения по онлайн-продаже российского вина нуждаются в доработке
20:20 В Уфе на месте Castorama создадут продуктовый логистический центр
Цифра диктует условия: почему ритейл увеличивает закупки мобильных принтеров и терминалов сбора данных
20:00 Трафик в торговых центрах России за пять лет упал на четверть
19:35 В Махачкале построят логистический комплекс Ozon
19:10 «Арнест ЮниРусь» модернизирует производство мороженого в Тульской области
Как GRASS переходит на интеллектуальное прогнозирование спроса от Novo BI и меняет правила игры на рынке
18:45 Китайская платформа Poizon запустила в России сайт и мобильное приложение
18:15 В меню сети «Теремок» планируется ввести алкогольные коктейли и вино
17:50 Ozon внедряет собственное решение для измерения габаритов и веса товаров
Как предпринимателю найти специалиста по Яндекс Директу и не потерять бюджет
17:25 Бренд Kappa открыл первый магазин в Новосибирске (ФОТО)
17:00 «АБ ИнБев Эфес» совместно с партнерами выпустил напиток в экологичной банке
10:00 Контент-маркетинг для e-commerce: о чем писать, и как анализировать результаты
Все новости →

Яндекс переходит на рекомендательные системы на основе генеративных моделей

Яндекс переходит на рекомендательные системы на основе генеративных моделей
время публикации: 12:00  20 июня 2025 года
Изображение Яндекс
Исследователи Яндекса разработали рекомендации нового поколения — на основе генеративных моделей. Теперь пользователи будут получать более качественные рекомендации, экономить больше времени на поиске контента и товаров, чаще выходить за рамки своих привычек.
Новые алгоритмы успешно интегрировали Яндекс Музыка, Яндекс Маркет, а со временем на них перейдут и другие сервисы Яндекса.

На Яндекс Маркете они позволяют людям выйти за рамки своих привычек и получать больше актуальных предложений, узнавать о новых товарах и брендах, которые будут им полезны. Теперь сервис учитывает в десятки раз больше обезличенных действий пользователей — это эквивалентно примерно двум годам активности покупателей. Так у алгоритмов появляется более полный контекст и пользователь получает рекомендации по своим интересам и потребностям.

Во время тестирования алгоритмов пользователи стали добавлять в корзину на 3% больше товаров, которые они видели в рекомендациях, а покупки товаров из лент в новых категориях выросли на 5%.

«В последние годы качество рекомендательных алгоритмов вышло на плато. Для того чтобы вывести их на новый уровень, нужно было внедрять генеративные модели, а они требуют больших вычислительных мощностей. Нам удалось разработать нейронную архитектуру, которая более эффективна в обучении и требует меньше ресурсов, и доказать, что скачок качества, который мы видим в сфере языковых моделей, возможен в рекомендациях. Эту задачу удалось решить только нескольким компаниям в мире — таким как Яндекс, Google, Netflix, LinkedIn. Алгоритмы на базе новой архитектуры будут внедрены в большинство сервисов компании», — говорит Николай Савушкин, руководитель рекомендательных технологий Яндекса.

Читайте также:
Яндекс Маркет расширил функционал поиска по фото

***

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

И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.

New Retail