Alibaba внедрила алгоритм считывания намерений покупателей вместо анализа кликов

По данным Content-Review, компания Alibaba использует на своей платформе Taobao новую рекомендательную систему RecGPT. Алгоритм анализирует историю действий пользователя для выявления его намерений, а не просто предлагает похожие товары после клика. По заявлениям компании, такой подход обеспечивает рост числа кликов, просмотров карточек товаров и общей продолжительности сеанса.

Работа системы состоит из нескольких этапов. Сначала языковая модель изучает активность пользователя и формирует набор его интересов и возможных сценариев покупки. Затем другая модель присваивает товарам семантические теги, соответствующие этим интересам. После этого поисковый механизм подбирает подходящие товары. На финальном этапе специальный алгоритм генерирует для пользователя объяснение, почему тот или иной товар попал в его персональную витрину.

Ранее рекомендательные алгоритмы платформы работали по принципу схожего поведения пользователей. Такой подход приводил к так называемому эффекту Мэтью, когда популярные продавцы получали непропорционально большую долю показов. В результате релевантные товары от менее известных поставщиков терялись в общей выдаче. Новая схема ставит во главу угла сценарии использования, под которые уже подбирается ассортимент. Это решение помогает более справедливо распределять трафик между популярными и нишевыми позициями.