0/5

Лента Новостей

20:45 В сентябре цены на бензин снизились в 21 субъекте РФ
20:20 Сотрудники назвали главные причины для смены места работы
19:55 Продавцы Ozon получили первые выплаты за повреждённые товары
Экспертиза — это актив: как монетизировать знания в ритейле и e-com
19:30 Роспатент зарегистрировал логотип Louis Vuitton для сферы цифровых товаров
19:05 DNS начал тестировать формат маркетплейса
18:40 Салаты стали лидером продаж готовой еды в сетях X5
Страховой портфель ритейлера: как оцифровка рисков защищает маржу и исключает переплаты
18:15 L’Oréal обошла игроков люксового сегмента по рыночной стоимости
17:50 В кафе Select сети «Перекрёсток» перешли на кофейное зерно из 100% арабики
17:25 Armani Group назначила Дарио Витале на пост креативного директора двух линий бренда
Льготы для ритейла: почему готовая еда из магазина может усилить давление на сервисы доставки
17:25 Уже завтра! Эвалар, STARRIER, Дживио, «AGROIMPEX», BUNGLY 17 сентября в эфире «Антикризисная стратегия на маркетплейсах: как селлеру увеличить прибыль и продолжить рост»
17:00 В летние месяцы траты на еду и одежду стабильно росли по пятницам
16:35 Больше половины сотрудников «Ленты» готовы рекомендовать компанию как работодателя
Стратегия выживания селлеров в 2026 году: как построить независимый канал продаж вне маркетплейсов
16:10 Ностальгия вернула популярность винтажным гаджетам
15:45 «Пятёрочка» представила видение будущего российского ритейла
15:20 Впервые составлен рейтинг агентств ритейл-медиа
Корпоративные подарки со смыслом: почему бизнес выбирает книги вместо мерча
14:55 Россияне выбирают недорогие продукты — исследование NTech
14:30 Ozon запустил новый формат продаж одежды
14:05 Сидр и медовуха — лидеры роста на алкогольном рынке
Запасы, ритейл и доверие: почему цифровизация планирования в FMCG работает не всегда, и как это исправить
13:40 Аналитики «Ситилинка» назвали самые популярные категории техники
13:15 Рынок индейки прибавил 22% в деньгах
12:50 Lamoda: доля маркетплейса в обороте достигла 59%
Куда идет стрит-ритейл? Как меняется «базовый» набор арендаторов в новых ЖК
12:25 Наталья Бонд вернулась в Nikoliers
12:00 DIY-сети наращивают средний чек
11:35 «Детский мир» назначил директора по искусственному интеллекту
Как изменился спрос на линейных сотрудников и какие специальности в дефиците
11:10 Wildberries расширит сеть автоматизированных ПВЗ
10:45 3iTech приглашает на практический кейсовый вебинар о применении ИИ
10:20 В 2ГИС появилась доставка посылок
Порог, дедлайн и метрика: три решения, без которых рекламный бюджет на Wildberries утекает сам
09:55 Агрохолдинг Гудвилл подвел итоги летней фестивальной кампании на Алтае
09:30 Минэкономразвития предложило уравнять комиссии на маркетплейсах
10:00 Тольятти на подделках: почему автомобильная столица России тонет в контрафактных запчастях
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