[3/3] Тщетные надежды и мечты
Очень надеялся, что в рексис или поиске будет прорыв в этих темах в 2025, но он пока не случился
1. Economic recsys research
А именно, внятное объединение recsys + pricing/promo в единую систему
Даже в самом простом виде: продавец дал скидку 30%, но в кандидаты товар чаще попадать не стал, тк обычные двубашенный кандген ничего про скидку не знает
В более сложном: мы можем сами давать скидку + наливать трафик на товар рекомендациями. Как правило, просто скидка на не самый популярный товар не работает, тк никто о ней не знает. А наливание трафика без скидок - непонятно, в чем доп вэлью (и прирост конверсий) пользователя
2. Крутые решения по сбору наборов/образов
В сопутствующих товарах все еще рулят статистические методы. А в визуальной сопутке (одежда) дальше статьи 2017 года от ASOS на базе сближения векторов товаров от картиночного энкодера, мир особо не продвинулся
3. Long-term eval
- Почти все текущие датасеты имеют feedback loop: надо предсказать позитивы, смещенные на то, что показывала прод модель рекомендаций
- Все же мы эвалим точность next action или в лучшем случае actions за последующие 1-2 недели. А вот long-term эффект на LTV считает мало кто и особо про это не рассказывают (тут конечно nda, все дела)
- RL в recsys, который мог бы все это решить, все же пока скорее мертв в нашей сфере 💀
А на какие прорывы в 2026г надеетесь вы?
Очень надеялся, что в рексис или поиске будет прорыв в этих темах в 2025, но он пока не случился
1. Economic recsys research
А именно, внятное объединение recsys + pricing/promo в единую систему
Даже в самом простом виде: продавец дал скидку 30%, но в кандидаты товар чаще попадать не стал, тк обычные двубашенный кандген ничего про скидку не знает
В более сложном: мы можем сами давать скидку + наливать трафик на товар рекомендациями. Как правило, просто скидка на не самый популярный товар не работает, тк никто о ней не знает. А наливание трафика без скидок - непонятно, в чем доп вэлью (и прирост конверсий) пользователя
2. Крутые решения по сбору наборов/образов
В сопутствующих товарах все еще рулят статистические методы. А в визуальной сопутке (одежда) дальше статьи 2017 года от ASOS на базе сближения векторов товаров от картиночного энкодера, мир особо не продвинулся
3. Long-term eval
- Почти все текущие датасеты имеют feedback loop: надо предсказать позитивы, смещенные на то, что показывала прод модель рекомендаций
- Все же мы эвалим точность next action или в лучшем случае actions за последующие 1-2 недели. А вот long-term эффект на LTV считает мало кто и особо про это не рассказывают (тут конечно nda, все дела)
- RL в recsys, который мог бы все это решить, все же пока скорее мертв в нашей сфере 💀
А на какие прорывы в 2026г надеетесь вы?