Рекомендательная система для интернет‑магазина: графы, векторы и генеративный ИИ

Дано: интернет-магазин одежды, обуви и аксессуаров и интернет-магазин автозапчастей, две совершенно разные сферы онлайн-покупок со своей уникальной логикой пользовательского опыта, которые обслуживают миллионы пользователей в нескольких странах.

Требуется:

1. построить умную рекомендательную систему, чтобы при заходе на сайт, руки сами тянулись к заветной кнопке «Купить»;
2. облегчить пользователю поиск товаров даже с самыми нестандартными запросами;
3. подружить пользовательские предпочтения с требованиями бизнеса, когда требуется распродать определенный товар.

Ресурсы: команда ИИ из 6 человек, полгода работы, графовая база Neo4j, векторный поиск, генеративный ИИ и безграничное терпение бизнес-команд.

Путь пользователя по сайту интернет-магазина может пролегать разными маршрутами. Начинается он, как правило, на главной странице, и уже тут пользователю, который еще может быть не авторизован и не обозначил цели своего визита, надо показать что-то. В этом случае в дело идут популярные товары, сезонный спрос, акционные товары — то есть самые общие рекомендации, а также новинки, знакомство с ассортиментом, товары повышенного спроса, тематические подборки. Разнообразить их можно, например, определив погоду или какие-то значимые события по дате или местоположению пользователя.

Когда пользователь перешел в каталог, показываем общие рекомендации уже применительно к конкретной категории, а уж если он начал смотреть конкретные товары, есть где развернуться дата-сайентисту:

• какие товары обычно смотрят или покупают совместно с тем, что сейчас смотрит, покупает или добавил в избранное пользователь;
• какие товары похожи по своим характеристикам на текущий;
• порекомендовать аксессуары для данного товара;
• рекомендации с учетом текущей пользовательской сессии — даже если пользователь не авторизован, но он уже успел что-то посмотреть и поискать, мы можем учесть эту, пусть и короткую, историю в текущих рекомендациях, попробовав по этой истории предугадать цель пользовательского визита.

И наконец, у нас есть авторизованный пользователь и вся история взаимодействия с ним.

В этом случае мы можем:

• рекомендовать ему в первую очередь те товары, что он отложил в избранное, но подзабыл;
• найти пользователей, которые имеют схожий профиль по купленным товарам, и на основе их совокупности предпочтений сделать рекомендацию текущему пользователю;
• сегментировать пользователя по частоте, объему и стоимости покупок и сделать рекомендацию по покупкам схожей аудитории;
• строить рекомендации исходя из пользовательского поведения.

Наконец, есть еще один кейс, когда рекомендация нацелена на помощь пользователю в сложном подборе, то есть когда он не уверен, действительно ли ему необходим именно этот товар, так как не имеет достаточной экспертизы (это случаи покупки запчастей к чему-либо, выбор сложной техники, материалов для ремонта). Тогда рекомендация должна быть направлена на то, чтобы определить применимость товаров и показать наиболее подходящие.

Итак, алгоритм рекомендации выбран, возможно, мы даже уже отобрали для показа топ-N товаров. Можно отдавать их на фронт? А вот и нет. Как известно, самым продаваемым товаром в магазине независимо от ассортимента является пакет, но с позиции бизнеса рекомендовать его покупку недопустимо, поэтому поверх найденных взаимосвязей в обязательном порядке накладываются ограничения.

Пришло время поговорить о продактах и категорийных менеджерах интернет-магазинов, которые день за днем неустанно следят за тем, какие именно товары должны быть успешно распроданы в определенный период времени. Ситуации бывают разные — заканчивается сезон и нужно избавиться от остатков на складах, или нужно в первую очередь распродать товар, у которого заканчивается срок реализации, а может быть, магазин закупил большую партию суперкроссовок, и пользователям нужно оперативно об этом сообщить. 

Как же сделать так, чтобы пользователь увидел именно то, что мы хотим показать ему в первую очередь, но при этом не отпугнуть его лавиной ненужного спама?

Для этого продакты получили возможность преднастраивать требования к рекомендациям, например, ставить в приоритет товары определенной категории, если известно, что эта категория интересна пользователю. Для этого у нас реализована специальная панель администрирования рекомендаций, которая содержит в себе:

• возможность выбора рекомендательных алгоритмов;
• возможность установки фильтрации и сортировки рекомендованного товара по дополнительным параметрам, например, показывать товары, начиная с самых популярных или с тех, что продаются с большой скидкой;
• проведение A/B тестирования, например, выбрать регион, которому будет показываться рекомендация именно в таком наборе алгоритмов, фильтров и сортировок;
• исключение товаров и категорий — никаких пакетов, товаров, которые пользователь уже купил или только что положил в корзину и т. п.;
• выбор конкретного места размещения рекомендации на сайте и ее публикация для показа.

В результате продакты получили возможность самостоятельно определять, что когда и как показать пользователю.

Настройки панели прилетают в рекомендательную систему двумя частями. Первая часть включает в себя то, что актуально для всех пользователей, например, выбранные для рекомендации категории. Вторая часть правила приходит непосредственно в момент рекомендации и включает пользовательские особенности — город показа, ID пользователя и просматриваемого товара, дополнительные характеристики, например, VIN-номер автомобиля, если человек ищет автозапчасти. Благодаря второй части алгоритмы определяют ограничения, накладываемые на предрассчитанные данные. Например, алгоритм показа похожих товаров заранее располагает данными о том, какие товары похожи между собой, но именно в момент рекомендации учитывает их наличие рядом с пользователем, вместе с подходящими ему размерами, если вдруг они нам известны.

Источник: Хабр