0/5

Лента Новостей

09:00 Главное за неделю: «М.Видео» открыла магазины с товарами маркетплейса, сеть «Ярче!» сворачивает екомм, в «РИВ ГОШ» смена руководства
18:15 Спрос на тыкву в сетях X5 увеличился на 66%
17:50 NF GROUP: сделки со складами в III квартале попали в тройку рекордных
Как победить в высокий сезон: кейс Zigmund & Shtain и Kokoc Marketplaces
17:25 Покупатели назвали ключевой фактор лояльности к продуктовой сети
17:00 Street Beat к 12‑летию открыл флагманские магазины в Москве и Санкт‑Петербурге
16:35 Роботы «Яндекса» нарастили число доставок втрое за III квартал
Кого коснется маркировка в ноябре 2026 года
16:10 За год красная икра в России подорожала на 59%
15:45 Тренд сезона на Ozon: покупатели массово выбирают изделия из кожи и замши
15:20 Почта России меняет режим работы из‑за Дня народного единства
«Улучшенная версия себя»: как ЗОЖ перепрошивает привычные FMCG-категории
14:55 Москва обновила рекорд по вводу офисных площадей в III квартале
14:30 Starbucks отчиталась о двукратном сокращении чистой прибыли за год
14:05 С 1 ноября маркировка масла станет поштучной
Искусство как «повод остаться»: практическое руководство для ритейла
13:40 «Черноголовка» разрабатывает газированную Cola Protein
13:15 Сделка ВТБ с Wildberries вновь переносится
12:50 Gramax расширил возможности работы с корпоративной базой знаний
Готовим рекламу к сезону: бюджет, запуск и аналитика
12:25 Спрос на товары для Хеллоуина в России вырос до 14%
12:00 Фудхолл «Фабрика» площадью 3 200 кв. м. открывается в оренбургском «Мармеладе»
11:35 «Магнит»: число заказов в приложении выросло в 1,7 раза с начала года
Свой персонаж или чужая лицензия: что выгоднее ритейлеру
11:10 Лучшие в екомме. Кого в этом году наградили премией «Большой Оборот»?
10:45 Чистая прибыль «Группы Лента» в третьем квартале снизилась на 29,8%
10:20 «Ярче!» закрывает интернет-магазин
«Ловись, кандидат»: как HR-таргетинг помогает закрывать массовые вакансии
09:55 «Альтер инвест» запустила выпуск телевизоров на бывшем заводе Mazda
09:30 Правительство отказалось от введения сбора на каждую зарубежную посылку
20:45 Роскачество выявило нарушения в консервах из скумбрии
Как продвигать B2B-продукт через отраслевые медиа: цели, форматы, аналитика
20:20 ФНС ликвидирует бывший «Фармакор»
19:55 Рынок аренды вещей растёт быстрее торговли подержанными товарами
19:30 После погромов во Франции остаются закрытыми 640 торговых точек
Извинились — и стало хуже: почему шаблонные ответы раздражают покупателей
19:05 Uniqlo отменила повышение цен на носки после критики
18:40 Публикации сотрудников влияют на выбор работодателя — результаты опроса
10:00 Допродажа без давления: срочное предложение более дорогого тарифа чаще приводит к откату, чем к росту выручки
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

 
Close
Email
Подпишитесь на нашу рассылку и самые интересные материалы будут приходить к вам на почту
Нажимая «Подписаться» вы принимаете условия политики конфиденциальности