+7 (915) 573-59-20 info@xn----7sbggftcagghwjeghpl3bh8p.xn--p1ai

«Яндекс» приглашает в Яндекс.Город (События)

18 июня 2014 года запущена бета-версия сервиса Яндекс.Город — на нём можно быстро найти любую организацию

Создатели подчеркивают, что «Яндекс.Город учитывает при поиске ваши конкретные пожелания (например, наличие веранды или гостевой парковки) и показывает подробности — в том числе рейтинг и отзывы посетителей. Любую организацию можно найти через строку поиска, и у каждой есть своя карточка, с фотографиями и справочной информацией».

Вопрос – зачем ещё один сервис, если в рунете полным-полно справочных сервисов? По мнению команды Яндекса, в «Городе» будут только самые информативные отзывы, оставляемые пользователями на других сайтах.

Среди «фишек» нового сервиса – рейтинг организации, основанный на мнениях пользователей. Рейтинг обозначается одним числом от 0 до 10. Однако куда интереснее отзывы.

Как уже было сказано, Яндекс.Город собирает все отзывы, оставляемые на других сайтах. Отзывы фильтруются по следующим параметрам:

автор (реальный человек или бот),

содержание (информативный и полезный отзыв или бессодержательный).

Для такой масштабной задачи разработан специальный алгоритм отбора. Площадок с отзывами пользователей действительно множество, поэтому на первом этапе были отобраны сайты с наиболее ценным контентом. Отбор таких ресурсов производился вручную, а сбор и систематизация самих отзывов и оценок автоматизированы. Отметим, что отзывы пользователей с сервисов Яндекса тоже допускаются к модерации на «Яндекс.Городе».

После завершения фильтрации и формирования базы отзывов начинается извлечение из них фактов. Дело в том, что отзывы могут быть конкретными, но очень короткими, буквально в виде одной фразы. А есть и другие, большие, в которых все детально расписано. Анализ всех отзывов необходим для составления сниппета карточки организации.

Из написанного извлекаются те языковые конструкции, которые описывают атмосферу в заведении, качество обслуживания и прочие вещи. Пример – «стрижка качественная», «меню разнообразное», «номера удобные». Именно такие словосочетания считаются полезными, так как дают характеристику компании.

Отзывы ранжируются с учетом свежести и информативности. Однако именно факты – главный показатель. Поэтому выше в Яндекс.Город окажутся отзывы с наибольшим числом фактов. А все факты будут выделены в тексте отзыва. На отзыв также влияют оценки пользователей, их лайки и дислайки. А все вместе  превращает каждый отзыв в число.

Рейтинг появляется на странице организации только после того, как будет накоплено нужное число достоверного материала для его расчёта.

Не проходят отзывы с нецензурной лексикой и дублирующие друг друга сообщения. С помощью нескольких автоматических систем выполняется проверка на достоверность. Решение о прохождении модерации принимается алгоритмом на основе учета истории публикаций автора, его индивидуальных особенностей, динамики и качества добавленных отзывов о той или иной организации.

Пока лучше всего алгоритм работает именно с ресторанами и гостиницами. Для этих категорий уже показывается рейтинг отдельных аспектов, например обслуживание и интерьер для ресторанов, а также размещение и питание для гостиниц. Список аспектов предусмотрен заранее, некоторые из них соотносятся с указанными в отзыве фактами, на основе чего формируется итоговая оценка.

Создав «Яндекс.Город», Яндекс призывает активнее делится мнениями, быть активнее – тогда один человек, сам не зная того вполне может помочь другому человеку. По словам разработчиков, сервис даёт возможность не только смотреть информацию об уже найденных местах, но и найти что-то новое самому.

«Город» уже доступен для всех российских пользователей. Его можно использовать как на обычном компьютере, так и скачать приложения в AppStore и Google Play.

Yac/m 2014: как устроены товарные рекомендации (Обзоры)

5 июня в Москве состоялась конференция Яндекса Yet Another Conference on Marketing 2014. В этом году ключевой темой мероприятия стала электронная торговля.

Виктор Ламбурт, отвечающий за разработку проектов направления медиасервисов, а также за рекомендательную систему Яндекса, рассказал, какие идеи лежат в основе рекомендательных алгоритмов и на какие данные эти алгоритмы опираются.

На российском рынке, на самом деле, не так много по-настоящему прибыльных e-commerce проектов. Когда об этом заходит речь, часто звучит такой факт, как слишком высокая стоимость привлечения клиентов. При этом с США стоимость привлечения клиента в три раза выше, чем в России, в категории электроника, которая в США стоит гораздо дешевле, чем в российских магазинах. Это значит, что американский покупатель, привлеченный в американский интернет-магазин тратит гораздо больше, чем российский покупатель. И значительную роль в этом играют товарные рекомендации.

Товарные рекомендации позволяют:

увеличить средний чек,

увеличить шансы на то, что у вас вообще что-то купят,

вернуть покупателя, который уже что-то купил.

В конце 20013 года Amazon представил дронов, которые должны доставлять товары покупателям. Кроме того, тогда же Amazon получил патент на предварительную доставку товара пользователям, которые его еще не заказывали. Система будет анализировать поведение пользователя, его покупки и т.д. В будущем вполне может быть так, что человек захочет купить пакет молока, выйдет из дома, а на пороге его уже будет ждать дрон, который принес ему бутылку молока, а вместе с этим пакет французских круассанов. И человек купит их, хотя изначально не собирался этого делать. Но это будущее.

Сегодня первое, о чем все говорят — это секции «Сопутствующие товары». Человек приходит купить телефон, и это отличный повод продать ему также чехол и прочие аксессуары, которые может и не такие дорогие, как телефон, но более маржинальны, и таким образом увеличить средний чек. Или например, человек выбирает холодильник. Вполне возможно, что перед ним стоит задача обставить кухню, и поэтому можно предложить ему посудомоечную машину или электрическую плиту.

Если товаров в магазине не так много, эти секции могут устанавливаться вручную. Если товаров десятки тысяч, вручную это делать невозможно, и работу нужно автоматизировать. Это можно сделать двумя способами. Первое, можно сделать много разных правил — например, «к товарам из категории телефон предлагать товары из категории чехлы» и т.д. Второе, можно анализировать историю заказов, смотреть, что люди покупают в одной корзине. А еще лучше соединить эти подходы (как и делается в Яндекс.Маркете), что позволяет находить много разных зависимостей.

Товарные рекомендации можно использовать, чтобы подтолкнуть пользователя к покупке основного товара. Для этого нужно понять причину, почему он может что-то не купить — товар слишком дорогой, некрасивый, не тот бренд и т.д. , и дать пользователю выбор среди аналогичных, похожих товаров. Здесь анализировать историю заказов уже бессмысленно, т.к. люди не покупают аналоги в одной корзине. Можно смотреть на историю путешествий пользователя по сайту — анализировать, на какие страницы он заходил и что купил в итоге.

Также не стоит забывать про персонализацию рекомендаций — по полу, возрасту и т.д. Зависимости можно обнаружить путем простого анализа. Однако когда мы говорим о большом количестве сегментов (по профессии, по брендам, по доходам и т.д.) тут уже простые статистические способы не работают, и на помощь приходит машинное обучение. Общая идея машинного обучения следующая: вы «засовываете» в этот алгоритм все данные, которые у вас есть (какие страницы пользователь просматривал, что он купил, персональную информацию, внешний контекст), и помимо этого показываете алгоритму, какие ситуации хороши. Алгоритм формирует связи и делает рекомендации. Сила этого алгоритма в том, что он может найти очень нетривиальные зависимости с помощью многочисленных данных, например, погода за окном влияет на то, что покупает человек.

Данные приходят из разных каналов. Планшеты, телефоны, компьютеры, куки — это понятно. А еще есть огромный пласт данных, которые находятся в офлайне. Первые данные можно получить путем принудительной регистрации для совершения заказа или входа через соцсеть. Из офлайна можно, например, подтянуть использование дисконтной программы. Есть еще один способ — например, человек идет по торговому центру, а в кармане у него смартфон с включенным wi-fi, и этот смартфон отправляет свой мак-адрес всем роутерам, которые есть вокруг. И можно настроить роутер так, что он будет сохранять этот мак-адрес. И когда человек следующий раз будет проходить мимо этого роутера, система распознает его. И может так получиться, что человек идет в торговый центр, и видит на рекламной панели тот товар, который он давно искал.

Также эту информацию можно использовать, чтобы поговорить с пользователями, которые у вас что-то купили, посредством email-рассылки. Однако предлагаемые товары не должны представлять собой случайную выборку, а подходить к товарам, которые недавно были куплены: газонокосилка в загородный дом, квадрокоптер для сына, у которого день рождения и т.д. Объяснения к рекомендациям, с одной стороны, повышают заинтересованность, а с другой — повышает лояльность пользователя к ним.

Аргументы, которыми вы сопровождаете рекомендаторы, очень важны. Хорошие продавцы для разных товаров составляют разные аргументы. Т.к. все люди представляют собой разные психотипы, можно составлять аргументы под каждый из них. Для определения психотипа психологи используют огромные анкеты, однако, последние исследования показывают, что психотип можно определить, используя поведение человека в интернете — какие запросы задаются, что пишет, с кем общается и т.д.

Что же делать с этим многообразием методов? Во-первых, обязательно использовать блок с сопутствующими товарами. Персональные рекомендации сделать намного сложнее, но если у вас позволяют масштабы бизнеса, можно сделать их самостоятельно. Если данных мало, то бессмысленно это делать самостоятельно или использовать готовые алгоритмы. В этом случае — единственная дорога — идти на маркетплейс. Что касается персональных аргументов, то это скорее вопрос будущего, т.к. готовых решений в этой области пока нет. Но здесь основные козыри у поисковиков и социальных сетей. Т.к. у них есть уникальный массив данных. Впрочем, кое-что можно сделать уже сейчас — если у вас есть рейтинг популярных товаров можете сделать для него несколько описаний по аналогии с тем, как вы делаете несколько лэндингов, и на каждое описание сделать свою рекламную кампанию со своими аргументами. Рекламные сети поймут, для какой аудитории какой тип аргументации подходит, и найдут ее сами.

Мобильная реклама для продвижения Хоббита

Автор: Герман Царев — руководитель отдела развития продуктов и маркетинга компании WapStart. С отличием окончил Академию ФСБ Российской Федерации, факультет ИКСИ. Получил второе высшее образование в сфере электронного бизнеса в НИУ ВШЭ. До начала работы в WapStart руководил проектом предоставления государственных услуг в электронном виде (gosuslugi.ru), цифровыми и рекламными проектами. Общий опыт работы в сфере IT, интернета и маркетинга – более 6 лет.

Мобильный маркетинг — это совокупность методов, позволяющих организациям строить общение и взаимодействие с аудиторией, используя интерактивный и актуализированный подходы с помощью и по средствам любого мобильного устройства и сети. Такое определение мобильного маркетинга дала Мобильная Маркетинговая Ассоциация.

Медийная мобильная реклама: просто о сложном

Мобильная реклама уже давно стала трендом. В последние несколько лет рекламный рынок все чаще обращается к мобильной рекламе для решения самого широкого спектра задач. И этому есть вполне объективные причины. Мобильной рекламе, как каналу коммуникации, свойственны такие преимущества, как:

  • Охват. Мобильная связь, мобильный интернет и мобильные устройства доступны в каждом регионе России, проникновение мобильного интернета увеличивается и в настоящее время охватывает около трети населения страны.
  • Массовость. Происходит изменение возрастных границ использования мобильных устройств. Люди начинают пользоваться мобильными устройствами и мобильным интернетом все с более раннего возраста, в то время как пожилое население страны также начинает осваивать новые технологии передачи информации.
  • Доступность. Происходит как постоянное снижение цен на мобильные устройства, так и на удешевление тарифов мобильного интернета. В результате, мобильный интернет становится все более доступным.

Именно благодаря этим преимуществам уже сегодня многие представители бизнес-элиты выбирают мобильный маркетинг в качестве канала для продвижения своих товаров и услуг. И всё же, при всей очевидности преимуществ, средний и малый бизнес пока неохотно идет навстречу технологиям настоящего. Основная причина — отсутствие достоверной информации о мобильной рекламе и о тех задачах, которые компании, работающие на рынке, в состоянии решить, обращаясь к данному инструменту.

Сегодня, мобильная реклама успешно решает такие задачи, как:

  1. Повышение посещаемости сайта;
  2. Продвижение мобильного приложения;
  3. Лидогенерация (получения заявок, анкет, опросов и т. д.);
  4. Увеличение узнаваемости бренда/продвижение нового продукта.

И пусть до этапа заведения рекламной кампании в мобильном интернете доходят не многие, посчитать эффективность и вовсе удается единицам. Основная проблема тут заключается, опять же, в нехватке информации.

Чтобы добиться максимальной эффективности от мобильной рекламной кампании, нужно следовать нескольким простым правилам:

  1. Определить итоговую цель запуска кампании.
  2. Определить ключевое целевое действие. Это может быть звонок, заказ, заполненная анкета и т.д. Главное, чем должен обладать показатель эффективности — это возможность подсчета его количества.
  3. Выбрать инструменты аналитики. От выбора правильных инструментов будет зависеть адекватность интерпретации полученных данных.
  4. Сегментировать целевую аудиторию. Выделить свою целевую аудиторию — важная задача любого бизнеса. Основное правило — это адекватность. Чем больше информации доступно, тем больше вероятность правильного решения. Поэтому, нужно отслеживать данные по максимальному количеству сегментов.
  5. Осуществлять постоянный мониторинг конверсии и стоимости целевого действия.
  6. Перераспределять бюджеты между используемыми сегментами и каналами в зависимости от показателей После получения данных по показам рекламных материалов, нужно выделить и использовать те каналы, которые приносят максимальную конверсию.

Эта универсальная последовательность действий одновременно является итогом многолетней практики компаний, работающих на рынке мобильной рекламы, и самым простым и очевидным способом достижения необходимых результатов в любой рекламной кампании. Действительно, представить себе рекламу на телевидении без четко обозначенных целей или контекстную рекламную кампанию без сегментации аудитории или отказа от счетчиков эффективности вообще, крайне сложно. Тем ни менее, при всей своей простоте, этот подход не единожды оправдал себя.

Стратегия мобильной рекламы для фильма «Хоббит: пустошь Смауга»

Клиент обратился в компанию WapStart с целью разработки мобильной рекламной стратегии по предпремьерному продвижению фильма «Хоббит: пустошь Смауга». Исходные требования и ресурсы были следующими:

  1. Рекламируемый объект – премьера фильма.
  2. Носитель информации – Rich media баннер, мобильный сайт сервиса.
  3. Цель рекламной кампании – повышение узнаваемости фильма.
  4. Сроки рекламной кампании – 1 неделя.
  5. Подходящие форматы – стандартный баннер, Rich media баннер.
  6. Оптимальное ценообразование – CPA.
  7. Целевая аудитория (таргетинг) – Москва.
  8. Заведение рекламной кампании – самостоятельное.
  9. Подходящие поставщики трафика – сервисы мобильной рекламы.

Четко обозначенная стратегия помогла клиенту в максимально сжатый срок добиться высокого результата. Технически реализация кампании сводилась к следующему. Рекламная кампания второй части фильма «Хоббит: пустошь Смауга» проходила в мобильной рекламной сети WapStart c 25 декабря 2013 года по 1 января 2014 года. Целью рекламной кампании было информирование целевой аудитории о выходе новинки. Для достижения максимальной эффективности от имиджевого размещения, специалисты WapStart в сотрудничестве с компанией Сeltra подготовили и реализовали удобный интерактивный баннер в формате Rich media.

При заходе на один из сайтов или приложений, входящих в мобильную рекламную сеть WapStart, пользователь видел обычное баннерное объявление, оформленное в фирменном цветовом решении всех фильмов серии.

Визуально, рекламный блок разделен на две части: в правой была информация о фильме — его названия и дата выхода; левая – бóльшая по размеру часть — предлагала узнать о картине подробнее. При клике по объявления, на экране мобильного устройства возникал интерактивный Rich media баннер, предлагающий просмотреть фрагменты фильма, купить билет онлайн или посетить сайт рекламодателя.

Учитывая небольшие сроки рекламной кампании и нестандартный формат размещения — к качествам целевой аудитории были особые требования. Во-первых, баннер могли увидеть только пользователи смартфонов с ОС Android и iOS. Во-вторых, сложный формат рекламного сообщения и большое разнообразие применяемых решений требовали высокой скорости интернет соединения. Поэтому, рекламная кампания была ограничена только пользователями, выходившими в интернет при помощи Wi-Fi и WiMax операторов связи. Результаты превзошли все ожидания: за 7 дней объявление увидели 224 235 человек, CTR кампании составил 0,4%.

По итогам реализации данной рекламной кампании, покупка размещений рекламодателем в сети WapStart с целью продвижения фильмов стало постоянной практикой. На сегодняшний день, в сети успешно проходят рекламные компании 11 новых фильмов.