Пассажир может воспользоваться им или отказаться, заказав такси стандартным образом. Алгоритм может предложить пассажиру сократить время поездки. Сервис предлагает пассажиру альтернативную точку окончания маршрута относительно той, которую выбирал сам пользователь. До рекомендованной точки меньше ехать, но от неё придётся немного пройти до изначального места назначения.
Например, если пассажир заказывает такси до кинотеатра, рядом с которым часто бывают пробки, алгоритм может порекомендовать завершить поездку в квартале от кинотеатра и дойти до него, а не стоять в пробке. Алгоритм использует информацию о выбранной пассажиром точке окончания маршрута, а также агрегированные данные о точках начала и завершения других поездок, которые происходят прямо сейчас.
Как копить баллы кешбэка и сколько можно получить
Когда пользователь заказывает такси, алгоритм проверяет, в каких точках вблизи точки финиша чаще всего начинают и завершают поездки другие пользователи.Далее алгоритм ищет альтернативную точку, до которой можно доехать быстрее, чем до выбранной пользователем точки финиша, при условии, что от альтернативной точки до выбранной пользователем было не более 5 минут пешком. Если такая альтернативная точка находится — сервис рекомендует её в опции «Чуть пройти». Пассажир может воспользоваться им или отказаться и доехать на такси до изначально выбранной точки.
Корпоративные клиенты могут получить в Такси овердрафт — автолимит для оплаты поездок.
- Стоимость поездки по городу и в аэропорт известна заранее, подача машины за минут. Заказывайте такси в приложении, на сайте или по телефону
- Стоимость поездки по городу и в аэропорт известна заранее, подача машины за минут. Заказывайте такси в приложении, на сайте или по телефону
- Яндекс Go Такси, доставка посылок, самокаты и еда из ресторанов. 🚕ТАКСИ 📲Выбирайте и сравнивайте тарифы «Эконом»такси на каждый день
- Четыре правила, которые помогут быстро вызвать такси по телефону и быстрее ухать.
- Яндекс Go Такси, доставка посылок, самокаты и еда из ресторанов. 🚕ТАКСИ 📲Выбирайте и сравнивайте тарифы «Эконом»такси на каждый день
Для каждой компании-клиента сервис оценивает возможность выдачи овердрафта и его размер. Для этого Такси использует алгоритм, который анализирует данные о компании-партнёре — например, о её финансовом здоровье и платёжной дисциплине. Чем лучше показатели компании, тем вероятнее, что Такси выдаст ей овердрафт, и тем больше может быть его сумма.
Алгоритм анализирует два массива данных. Первый — информация о финансовом здоровье компании из системы проверки контрагентов «Спарк». Второй — платёжные документы и своевременность расчётов по ним за определённый период времени.
Элементарно, Хадсон. Дело о собаке Б.
Алгоритм анализирует данные за всё время действия договора компании с Яндекс Такси, за последние несколько месяцев, а также на момент оценки. Алгоритм оценивает платёжную дисциплину и финансовое состояние компании — клиента.Если компания вовремя платит по актам, а база данных «Спарк» показывает, что у неё нет задолженностей, алгоритм может рекомендовать овердрафт на более крупную сумму. Чтобы алгоритм с большей вероятностью рекомендовал повысить овердрафт, компания может улучшить финансовое состояние и платёжную дисциплину.
Фильм «Такси»: билеты на фильм и расписание сеансов в кинотеатрах Москвы. Рейтинг, трейлеры, фото, дата премьеры. Полная афиша кинотеатров Москвы, bestfordrivers.ru bestfordrivers.ruн. Платформа игр Яндекса. Дистрибуция продуктов Яндекс Афиша (bestfordrivers.ru). Дата публикации Как участвовать в программе Зарегистрируйтесь в личном кабинете, выбрав в продуктах «Яндекс Go». Регистрация доступна только юридическим лицам Заявка и
Также компания может обратиться в Такси, чтобы сервис увеличил, уменьшил или отключил овердрафт.В Яндекс Про рекомендательные технологии помогают водителям и курьерам получать подходящие заказы, выгодные предложения и бонусы за выполнение целей. Рекомендательные технологии помогают водителям и курьерам получать заказы. Анализируя множество данных, они находят водителям наиболее подходящих пассажиров, а курьерам — наиболее подходящих заказчиков.
Например, если у водителя есть в машине детское кресло, сервис будет искать пассажиров, которым оно понадобится в поездке. А если водитель предпочитает осуществлять деятельность только по тарифу «Комфорт», сервис найдёт пассажиров, которые пользуются этим тарифом. Например, сведения о водителе могут включать в себя пол и возраст водителя, модель его машины, а агрегированные — объединяют в себе информацию о поведении водителей, курьеров, заказчиков и пассажиров. Ключевую роль играют данные о водителе — его местоположение, статус активности, выбранный режим деятельности, марка, модель и возраст автомобиля, предпочтения в тарифах и дополнительные опции поездок.
Эти данные помогают сервису понять, где находится водитель, готов ли он к принять новый заказ, по каким тарифам и с какими опциями. Также для подбора пары водитель — пассажир и курьер — заказчик используется информация других сервисов Яндекса. Например, данные Яндекс Карт — для построения оптимального маршрута поездки, и данные Яндекс Go о рейтинге водителей и курьеров.
Чтобы планировать поездки, алгоритм находит подходящие пары водитель — пассажир и курьер заказчик.
Чтобы поездки были максимально комфортными и безопасными, Яндекс Про может использовать фильтры, которые исключают неподходящие результаты. Для фильтрации может использоваться, например, соответствие законодательным требованиям, поведение по приёму заказов, выбранные пользователем опции и другие настройки. Яндекс Про планирует поездки на основе данных о действиях водителей, курьеров, пассажиров и заказчиков.
Действия каждого из них могут влиять на процесс. Например, водитель может поменять режим деятельности или приехать в зону повышенного спроса, а пассажир — сменить тариф или параметры поездки. Также водители, курьеры, пассажиры и заказчики могут игнорировать или отклонять рекомендованные поездки, выполнять требования программ лояльности и приоритета.
Когда начисляются баллы
Всё это помогает алгоритму точнее составлять рекомендации и находить оптимальные пары водитель — пассажир и курьер — заказчик.Яндекс Про составляет для водителей и курьеров персональные рекомендации по предложениям и их категориям. Алгоритм использует агрегированные данные о том, какие предложения в каких категориях просматривали и выбирали ранее водители и курьеры.
₽ в рассылкеСначала пришлём скидку на билеты, а потом разные новости. Подпишитесь, вдруг понравится. Подписаться.Алгоритм разбивает водителей и курьеров на группы. Для каждой группы собирает данные о просмотрах и кликах по предложениям и их категориям. Для каждой группы алгоритм выбирает четыре самых подходящих предложения в каждой категории.
Когда пользователь заходит в магазин, алгоритм определяет к какой группе он относится и рекомендует соответствующие предложения. Пользователь влияет на рекомендации своими действиями в магазине — просмотрами и кликами по предложениям и категориям. Он может игнорировать рекомендации и выбрать другое предложение в разделе «Все предложения» или в отдельных категориях — например, «Обед» или «Кофе». Яндекс Про предлагает водителям персональные цели: например, выполнить заданное количество поездок за конкретный период в определенном регионе.
За выполнение цели водитель получает бонус: например, сниженную комиссию за будущие заказы или единовременную выплату.
На рекомендации влияют действия водителя по выполнению заказов в приложении Яндекс Про. Также существуют цели с выбором: водитель сам выбирает одну из предложенных целей. В приложении Яндекс Про есть персональные цели для водителя. Когда водитель их достигает, он получает бонусы.
Report Page
Например, приложение рекомендует оплатить определённый объём топлива с помощью Яндекс Заправок. Если водитель это сделает, он получает скидку на покупку определенного объёма топлива.Бонус действует определенный срок. Водитель сможет применить скидку при будущей заправке и таким образом сэкономить.
Find gas stations, car washes, and charging stations for your car directly in the app. • FOOD FROM RESTAURANTS. Order delivery from independent and popular chain restaurants. Stock up on snacks for Заказывая такси для другого человека, оставьте его номер, чтобы с ним можно было связаться. Укажите число машин в зависимости от количества пассажиров Расписания всех мероприятий Москвы на год, удобная покупка билетов, понятные схемы залов, регулярные акции и скидки на Яндекс Афише
Алгоритм учитывает, частоту выполнения заказов с помощью Яндекс Про, пробег при выполнении заказов и среднемесячный объём топлива, который водитель оплачивает через Про с помощью Яндекс Заправок. Также учитывается согласие водителя с условиями пользования сервисом.На рекомендации влияют действия водителя по выполнению заказов и заправки с помощью Яндекс Заправок в приложении Про. Яндекс Доставка использует рекомендации, чтобы упрощать пользователю процесс оформления заказов.
- . Скачиваем приложение на Android или iOS . Заходим в раздел «акции» . Выбираем акцию и показываем QR-код на кассе. bestfordrivers.ru yandex_afisha/. .
- bestfordrivers.ruервисы bestfordrivers.ru ; .., Оплатить поездку на такси в «Яндекс Go» можно через СБП ; .., «Яндекс путешествия» запустили приложение.
- Find gas stations, car washes, and charging stations for your car directly in the app. • FOOD FROM RESTAURANTS. Order delivery from independent and popular chain restaurants. Stock up on snacks for
С помощью приложения Go алгоритм рекомендует пользователю две точки: одну — откуда отправить посылку, а другую — куда ее доставить.
Для этого Доставка запоминает данные пользователя о прошлых заказах в приложении и советует такие точки, которые человек уже выбирал раньше. Сервис может также использовать данные о геолокации пользователя и рекомендовать ему как точку отправки посылки его текущее местоположение. Кроме того, пользователь может сам добавить в приложение Go избранные адреса.
Сервис их учтёт, когда в следующий раз будет подбирать рекомендации.
Добавить мероприятие Сервисы Инфопартнерам. Подписаться на рассылку компании Яндекс Такси Подписаться. Подписка на push-уведомления о мероприятиях компании Яндекс Такси Создание подписки Удалить подписку. Positive Technologies. Митап ИБ Информационная безопасность.
Чтобы рекомендовать точки отправки и получения посылок, Go анализирует информацию о предыдущих заказах, а также агрегированные данные о заказах других пользователей сервиса. Он также может использовать данные о геолокации пользователя, чтобы порекомендовать текущее местоположение для отправки посылки. Рекомендовать точки отправки и получения посылок помогают алгоритмы машинного обучения. Они анализируют историю заказов пользователя, время начала и окончания.Чтобы алгоритмы выбирали оптимальные точки отправки и получения, достаточно пользоваться приложением Go. Чем больше данных о предыдущих заказах в приложении Go, тем лучше будут рекомендации сервиса.
Яндекс. Такси: Комиссия варьируется в зависимости от тарифа и составляет от % до % от стоимости поездки. .Пользователь может также добавить в приложение избранные адреса — это поможет алгоритму составлять рекомендации. Если человек не хочет, чтобы данные о его прошлых заказах в приложении учитывались при подборе точек отправки и получения, он может удалить эту информацию из приложения.
Можно также запретить приложению определять местоположение с помощью геолокации. Точки отправки и получения посылки — всего лишь рекомендации. Пользователь может игнорировать их и самостоятельно выбрать точку отправки и получения. Если человек часто пользуется определенным тарифом Доставки, то при следующем запуске приложение Go может автоматически предложить этот тариф. Если пользователь часто использует один и тот же способ оплаты заказа, то приложение само предложит использовать такой же способ в следующий раз.
Алгоритмы анализируют информацию о предыдущих действиях пользователя в сервисе Яндекс Доставка — например, об отправлениях, выбранных тарифах и способах оплаты. Чтобы составлять рекомендации, сервис анализирует информацию о предыдущих действиях пользователя в Go. Это множество данных — например, о заказах, предпочитаемых тарифах в Доставке, способах оплаты.
На основе этих данных алгоритм рекомендует параметры доставки. Пользователь влияет на работу алгоритма своими действиями в приложении. Например, когда меняет тариф доставки или город, в котором пользуется сервисом. Рекомендательные алгоритмы Драйва помогают повысить безопасность вождения, распределяют машины оптимальным образом, а также рекомендуют пользователям подходящие машины и точки окончания поездки. Профиль вождения есть у каждого пользователя Драйва. Он содержит несколько факторов: текущий уровень вождения по шкале от 1 до , количество поездок с неаккуратными действиями на дороге и свойства этих поездок:превышения скорости, резкие ускорения или торможениях, крутых поворотах, игре в «шашечки».
Профиль нужен для того, чтобы повысить безопасность поездок и уменьшить число ДТП. Чтобы оценить уровень вождения, алгоритм использует телематические данные: показания спидометра, акселерометра, тахометра и других приборов. Учитываются данные за последние км. Уровень вождения влияет на стоимость поездок и размер кешбэка баллами Плюса. Если водитель ездит аккуратно, он может получать этот кешбэк. Пользователю с высоким уровнем вождения также доступны автомобили более высокого класса, скидки на страховку и полис КАСКО.
Если же водитель ездит неаккуратно, Драйв может повысить для него цену поездки. Чрезмерно агрессивное вождение приводит к блокировке. Если алгоритм понимает, что есть высокий риск ДТП из-за слишком быстрой или агрессивной езды, — приложение Драйва предупреждает об этом пользователя и рекомендует ехать аккуратнее. После такого предупреждения сервис может на несколько дней ограничить водителю доступ к машинам Драйва. Если потом пользователь продолжит водить неаккуратно, сервис может заблокировать его навсегда.
На профиль вождения пользователь влияет своей манерой езды. Чем аккуратнее он водит, тем выше его рейтинг в профиле вождения. С помощью этой технологии Драйв может предложить пользователю как можно больше свободных машин поблизости. Технология позволяет оптимально распределять по городу автомобили Драйва и повысить доступность сервиса, которая измеряется средним временем ходьбы до ближайшей машины. Чем меньше это время, тем выше доступность. Алгоритмы анализируют данные о частоте поездок в конкретном районе, уровне спроса на машины Драйва, их расположении в городе.
Сервис определяет спрос через соотношение двух показателей: сколько людей сейчас пока только просматривают приложение Драйва и сколько из них уже взяли машину в аренду. Алгоритм анализирует спрос и предложение — число свободных машин — в конкретном районе. Он устанавливает цены поездки в зависимости от отношения спроса к предложению. Например, если спрос превышает предложение в районе отправления точка А , цены повышаются.
Если спрос выше предложения в пункте назначения точка Б , цены снижаются. Пользователь может повлиять на уровень спроса в районе, в котором находится. Сервис рассчитывает спрос по числу пользователей, которые открывают приложение Драйва в текущий момент. Когда человек запускает приложение сервиса в определённом районе, уровень спроса там повышается. Алгоритм помогают пользователю быстрее выбрать тариф и начать поездку.
Например, если человек часто ездит от дома до работы — Драйв сразу предложит маршрут до офиса. В тарифе «Минуты с точкой Б» сервис сам предлагает район поездки, в который, вероятнее всего, направится пользователь. Чтобы повлиять на рекомендации точки окончания, достаточно ездить на машинах Драйва, выбирать разные тарифы и места назначения. Предложенная Драйвом точка назначения — всего лишь рекомендация. Пользователь может игнорировать её и поехать на Драйве в любое другое место.
Рекомендации помогает пользователю не тратить времени на выбор автомобиля, а сам предлагает варианты в зависимости от предпочтений водителя. Алгоритм анализирует историю просмотров и выбора машин , а затем рекомендует пользователю подходящие машины из доступных поблизости. Пользователь влияет на рекомендации своими действиями — просмотрами и выбором машин в Драйве.
Он может игнорировать рекомендацию и самостоятельно выбрать любой другой автомобиль из доступных рядом. В пуш-сообщениях Драйв рассказывает о событиях на сервисе. Например, об акциях и скидках, которые могут заинтересовать пользователя. Сервис отправляет пуш-уведомления тем пользователям, которые могут ими заинтересоваться. Чтобы понять, кому какие сообщения отправлять, алгоритм анализирует географию поездок пользователя, стиль вождения, частотность и историю поездок.
Исходя из этого формируются группы пользователей, которым отправляются пуш-сообщения. Для акций и скидок сервис выбирает случайное множество пользователей либо тех, кто с наибольшей вероятностью заинтересуется этими предложениями. Например, если Драйв проводит рекламную кампанию для тех, кто ездит по одним и тем же маршрутам — к примеру, от дома до работы и обратно, — алгоритм с помощью машинного обучения определит группу таких пользователей и покажет рекламу только им.
В некоторых акциях могут быть ограничения по возрасту, водительскому стажу и, например, числу поездок. Если пользователь попадает под эти ограничения — сервис не присылает ему сообщение о такой акции. Для некоторых акций нужно согласие пользователя, и он может дать его в приложении Драйва. В других акциях согласие пользователя не требуется — например, когда сервис предлагает скидку на поездки. В обоих случаях пользователь сам решает, воспользоваться ли рекомендацией.
Алгоритмы рекомендуют скидки и бонусы, которые позволяют сэкономить. Доступность таких предложений в Заправках зависит от местоположения пользователя, его истории заказов и способов оплаты. Яндекс Заправки анализируют данные о геопозиции пользователя, его историю заказов и способы оплаты за них. Это позволяет Сервису предложить водителю наиболее подходящие скидки и бонусы.
Доступные предложения можно посмотреть в разделе «Скидки и бонусы». Эти предложения сервис показывает с учётом разных факторов — в том числе местоположения и частоты использования Заправок, а также наличия предложений от партнёрских сетей АЗС критерии для предоставления скидки выбирает сам партнёр. Например, если человек раньше никогда не пользовался Заправками, он увидит скидки для новичков. Также, возможна ситуация, когда в одном регионе сервис показывает скидки на АЗС определённой сети, а в другом регионе на АЗС той же сети скидок может не быть.
Пользователь влияет на рекомендации своими действиями в Заправках. Рекомендации могут зависеть от того, где водитель находится в текущий момент, как часто он пользуется Заправками, какой способ оплаты выбирает чаще всего. Рекомендации помогают пользователю узнавать об акциях и скидках на объектах, подключенных к сервису АЗС, мойки , а также о новых функциях приложения. Иногда новый функционал становится доступным пользователям постепенно — по регионам. В этом случае Заправки выборочно оповещают водителей — рассказывают про новую возможность только там, где она уже появилась.
Чтобы составлять рекомендации, алгоритмы анализирует данные о местоположении пользователя, его истории заказов и способах оплаты. Для подбора рекомендаций Заправки используют фиксированные алгоритмы без обучения. Алгоритмы анализируют агрегированные данные о множестве пользователей и составляют описательную аналитику по заказам и их параметрам.
Пользователи влияют на рекомендации своими действиями. В первую очередь — сменой местоположения чаще всего — перемещением из одного региона в другой , а также частотой заказов и выбором способа оплаты. Алгоритмы Яндекс Еды и Деливери рекомендуют пользователям рестораны и магазины, готовые блюда и товары, помогая выбрать нужное и экономя время. Например, если пользователь часто заказывает в Еде пиццу, сервис порекомендует ему пиццерии.
Если человек предпочитает заказывать один и тот же шампунь в Деливери, сервис, вероятно, порекомендует именно этот товар. Для рекомендаций используется информация о действиях людей в Еде и Деливери: в частности, история заказов конкретного пользователя и агрегированная информация о заказах других пользователей. При подборе рекомендаций ключевую роль играют история заказов пользователя, его геопозиция, рейтинг доступных ему ресторанов в Еде или Деливери и время доставки из этих заведений.
Всё это помогает сервисам понять намерения пользователя и предложить наиболее подходящие рестораны, магазины, готовые блюда и товары. Яндекс Еда и Деливери используют разные меры для защиты данных пользователей, в том числе шифрование, настройки доступа и соблюдение стандартов безопасности. Сервисы также могут следить за необычными активностями и оповещать пользователей о любых подозрительных действиях. Яндекс Еда и Деливери обязуются защищать конфиденциальность пользователей, соблюдать законы о защите данных и исключать несанкционированный доступ к персональной информации.
Политика конфиденциальности и пользовательские соглашения сервисов чётко описывают, какие данные собираются и как они используются, чтобы пользователи чётко понимали свои права и обязанности. Рекомендательный алгоритм Еды и Деливери анализирует историю заказов пользователей, средние чеки, рейтинг ресторанов, историю поиска и другие данные. С помощью статистических и алгоритмических методов алгоритм строит факторы, которые используются моделью ранжирования на базе машинного обучения.
Также алгоритм учитывает ситуативные факторы. Рекомендации формируются в несколько этапов. Сначала по геопозиции пользователя алгоритм находит все доступные рестораны и магазины. Затем выбирает готовые блюда и товары из этих ресторанов и магазинов с учётом того, что человек уже заказывал в них раньше. Далее модель машинного обучения ранжирует выбранные магазины, рестораны, блюда и товары с учётом множества факторов.
В результате получается список ресторанов, магазинов, готовых блюд и товаров, которые максимально подходят для рекомендации пользователю. Пользователи влияют на рекомендации своими действиями в Еде и Деливери: например, поиском ресторанов магазинов или размещением заказов. Яндекс Лавка использует рекомендации в разделах «Вам понравится» и «Может, ещё кое-что?
Цель рекомендательного алгоритма Лавки — упростить поиск товаров на сервисе и посоветовать те, которые с высокой вероятностью могут заинтересовать пользователя. Например, если большинству покупателей Лавки нравятся блинчики, то алгоритм может рассчитать вероятность того, что конкретный пользователь тоже заинтересуется этим товаром. Если вероятность высокая, алгоритм порекомендует этому пользователю блинчики.
Рекомендательный алгоритм Лавки использует информацию о поведении на сервисе конкретного пользователя и агрегированные данные об остальных пользователях — например, историю покупок, кликов и просмотра товаров. Для уточнения рекомендаций алгоритм может учитывать и другие данные — такие как время суток или день недели. Например, если в будни человек готовит завтрак сам, а в выходные заказывает готовый, алгоритм может предсказать это по истории заказов и в субботу порекомендует овсяную кашу или сэндвич с ветчиной.
Как правило алгоритм использует данные о поведении в Лавке за последние три месяца. Однако если человек не заходил на сервис в течение этого срока, алгоритм может взять информацию за более долгий период. Алгоритм анализирует историю заказов конкретного покупателя, его клики, просмотры товаров и сравнивает с аналогичными данными других пользователей. Для каждого пользователя он подбирает товары, которые заказывают пользователи с похожим поведением на сервисе.
Таким образом алгоритм рекомендует пользователю ранжированный список товаров, которые пользователь может купить с наибольшей вероятностью. Чтобы разнообразить рекомендации, алгоритм Лавки отфильтровывает товары, которые пользователь часто заказывает сам. Например, если в рекомендации попадёт газировка, которую человек часто покупает, алгоритм предложит попробовать другую газировку. При этом любимые товары покупателя остаются доступны в разделе «Вы покупали». Также алгоритм учитывает схожесть товаров.
Если в топ товаров с наибольшей вероятностью покупки попадают схожие — например, разные виды газировки, то алгоритм выберет другие продукты, которые соответствуют предпочтениям пользователя например, фруктовые соки. Каждый покупатель влияет на рекомендации Лавки своими действиями на сервисе — покупками, кликами, просмотрами товаров. Рекомендации — всего лишь советы, которыми пользователи не обязаны следовать.
Они могут игнорировать рекомендации и класть в корзину любые товары, доступные в Лавке. Если пользователь не хочет, чтобы информация о его действиях на сервисе использовалась для рекомендаций, то он может удалить эту информацию в разделе «Управление данными» сервиса Яндекс ID. Рекомендации Маркета помогают покупателям выбрать подходящие товары и сэкономить время на их поиске. Для этого сервис анализирует разные данные — например, историю покупок пользователей, — и советует товары с учётом разных обстоятельств.
Например, если покупатель хочет заказать смартфон, Маркет может порекомендовать приобрести для него чехол и защитную плёнку. Рекомендательные алгоритмы Маркета используют следующие сведения о предпочтениях пользователей, полученные от них при использовании сервиса:. Алгоритм выбирает рекомендованные товары по принципу ранжирования. Чем выше вероятность, что покупатель откроет карточку товара, закажет его, положит в корзину или добавит в избранное, тем выше этот товар оказывается в списке ранжирования.
Для формирования рекомендаций алгоритм Маркета анализирует множество пользовательских и товарных факторов. Среди них, например, действия покупателя на сервисе и текущий потребительский спрос на тот или иной товар. Могут быть ограничения, связанные с законодательством или, например, с возрастной маркировкой товаров. Рекомендательные алгоритмы анализируют обобщенные данные о предпочтениях пользователей в Яндекс Такси в приложении Яндекс Go.
Покупатели влияют на рекомендации своими действиями на Маркете. Чтобы рекомендации работали, достаточно пользоваться Маркетом: например, искать и просматривать товары, добавлять их в избранное, делать заказы. Если покупатель не хочет, чтобы сервис использовал собранные о нём данные, он может удалить их в личном кабинете.
Однако, если пользователь продолжит пользоваться Маркетом после удаления данных, сервис начнёт заново накапливать данные о нем. Яндекс Советник — это расширение для браузеров, которое позволяет найти лучшие предложения на Яндекс Маркете, посмотреть отзывы покупателей. Основная цель рекомендательных алгоритмов Яндекс Советника — помощь в сценариях поиска товаров и предоставление наиболее релевантных товарных предложений в качестве подсказок для пользователей.
Работа Яндекс Советника устроена следующим образом:. Рекомендательные алгоритмы Яндекс Советника используют следующие сведения о предпочтениях пользователей, полученные от них при использовании сервиса:. Алгоритмы обучаются на массивах исторических данных о срабатываниях Советника и взаимодействиях пользователя с его интерфейсом, а также на данных открытой веб-страницы, переходах на страницы предложенных товаров.
В качестве цели для обучения используются сигналы асессоров, полученные в ходе офлайн-разметки. Например, целью может быть релевантность предложенных товаров контенту страницы. На основе этих данных модели машинного обучения могут, например, обучаться оценивать, насколько релевантен данный товар или насколько вероятен переход пользователя на его карточку. Также на основе этих данных модели обучаются определять необходимость отрисовки интерфейса Советника на странице сайта.
Алгоритмы принимают решение на основе моделей машинного обучения, обеспечивая релевантность подсказок, либо максимизируя полезное действие с рекомендованным контентом, например, клик. Кроме этого, при формировании подсказок используются фильтры и ограничения нерелевантного контента. Ограничениями могут служить ссылки, удаленные по требованию регулирующих органов, а также пользовательские настройки, такие как безопасный поиск.
В Яндекс Картах и Навигаторе рекомендации помогают быстрее находить релевантные организации в поиске и на карте, а также в режиме «Идеи». Алгоритм рекомендует организации и адреса, которые с большей вероятностью соответствуют запросу пользователя. Алгоритм анализирует следующие сведения о предпочтениях пользователей, полученные от них при использовании сервиса:. Алгоритм учитывает частоту поиска той или иной организации, выбор и просмотр организаций или игнорирование их в выпадающем списке, подписки на профили других пользователей, а также их отзывы, и другие виды взаимодействия пользователя с сервисом.
На их основе он выбирает наиболее релевантные и интересные пользователю организации и в дальнейшем отображает их в первую очередь. Пользователь влияет на рекомендации своим поведением при поиске. Если пользователь часто ищет те или иные организации, они будут предлагаться ему в первую очередь. Алгоритм Яндекс Карт выделяет на карте интересные пользователю организации даже при мелком масштабе без приближения. Алгоритм рекомендует пользователям организации, которые могут быть им интересны.
Такие рекомендации основываются на гипотезах о возможном посещении организаций с учётом геолокации и истории поиска. Рекомендованные организации выделяются на картах и видны даже при мелком масштабе без приближения. Алгоритм может рекомендовать таким образом организации как персонально конкретному пользователю, так и всем пользователям в определённой местности если организацию часто ищут и посещают. Если пользователь не хочет получать персональные рекомендации, он может удалить историю посещения организаций в разделе «Управление данными» сервиса Яндекс ID.
При этом алгоритм продолжит показывать ему рекомендации, общие для всех пользователей в данной местности. Алгоритм формирует подборки организаций, наиболее популярных среди пользователей или релевантных запросам пользователя, в формате «сторис», а также выделяет популярные или релевантные места на карте в виде тепловой карты или отдельных меток. Алгоритм с помощью рекомендательной технологии анализирует указанную информацию о пользователях и строит гипотезы о том, какие места организации наиболее интересны для конкретного пользователя.
Затем, алгоритм делает такие организации наиболее заметными для пользователя в интерфейсе сервиса, например, посредством подсвечивания области карты, в которой концентрация потенциально интересных пользователю организаций наиболее высокая, или посредством ранжирования рекомендуемых мест интереса в ленте с подборкой организаций. Пользователь влияет на рекомендации посредством обычного использования сервиса и режима «Идеи», в частности посредством проставления реакций «нравится» и «не нравится» в отношении рекомендации, написания отзывов и проставления оценок об организациях, а также посредством выбора интересующих пользователя категорий организаций.
Основная цель рекомендательных алгоритмов Алисы и умных устройств — рекомендовать пользователям наиболее подходящие им музыкальные объекты и видео. Рекомендательные алгоритмы Алисы анализируют следующие сведения о пользователях, полученные от них при использовании сервиса:. Стратегия заключается в анализе большого количества факторов, включая историю взаимодействия пользователя с сервисами Яндекса, а также метаинформацию о видео и музыкальных объектах.
Алгоритмы анализируют такие параметры как популярность объекта, интерес пользователя к похожим объектам, интересы других пользователей со схожими предпочтениями. Алгоритмы используют различные методы машинного обучения, включая нейронные сети, матричные разложения и линейные модели. В качестве метрики качества работы используется общее время прослушивания музыки и просмотра видео пользователем сервиса. Алгоритмы адаптируются к поведению пользователей, анализируя историю просмотров, прослушиваний и оценок.
Это помогает системе понять, что именно ценит пользователь, и предоставлять более точные рекомендации. В качестве обучающего сигнала используется агрегированная псевдонимизированная история пользователей сервиса. Алгоритм принимает решение на основе моделей машинного обучения, учитывает законодательные ограничения, пользовательские настройки например, ограничение возраста , а также юридические и лицензионные ограничения.
Ограничениями могут служить ссылки, удаленные по требованию регулирующих органов, а также пользовательские настройки, такие как возрастные ограничения. Эти фильтры и ограничения помогают обеспечить подходящие и качественные рекомендации. Для борьбы с предвзятостью используются специализированные тесты и методологии, чтобы гарантировать, что алгоритм не дает несправедливого преимущества или дискриминации определенных групп или контента.
Пользователи могут влиять на рекомендации через свое поведение на сервисе, включая поиск, прослушивание и просмотр музыки и видео и выставление оценок. Пользователи могут игнорировать рекомендации и использовать для получения конкретного видео и музыкального контента поиск. Основная цель поиска — максимально точно и в удобном виде ответить на запрос пользователя или даже предугадать его. Поиск использует методы машинного обучения, включая нейронные сети с миллиардами параметров, основанные на разметке контента тысячами асессоров специалистов по разметке данных для определения релевантности веб-страницы запросу пользователя.
На один и тот же вопрос может быть несколько правильных ответов — в зависимости от нужд пользователя. Анализируя запросы и переходы пользователя, Яндекс делает вывод о том, что ему сейчас важно и интересно. Так, если человек часто ищет что-то про программирование, вероятно, по запросу [питон] ему будет интересно увидеть страницу про соответствующий язык программирования Python, а не фото змеи. На такие запросы поиск Яндекса отвечает в разных регионах по-разному. Например, по запросу [услуги адвоката] жители Самары найдут профессиональные юридические услуги в Самаре, а нижегородцы — адвокатов Нижнего Новгорода.
Рекомендательные алгоритмы Поиска используют следующие сведения о предпочтениях пользователей, полученные от них при использовании сервиса:. Анализируя историю поиска, клики, характер ввода запросов клики по подсказкам время просмотра и другие метрики, алгоритмы Яндекса лучше понимают, что именно ценят пользователи, адаптируется к их поведению и предоставляет более точные результаты. Обученный алгоритм ранжирует результаты поиска, присваивая каждому результату оценку на основе сигнала релевантности и поведения пользователя.
Релевантность результата запросу предсказывается на основе оценок реальных асессоров. Поведение пользователей предсказывается на основе профицита — вычисляемой метрики, показывающей насколько хорошо каждая конкретная поисковая выдача решает задачу пользователя. Для обучения алгоритмов Яндекс использует данные о пользовательском поведении в комбинации с разметкой асессорами. Эти данные служат алгоритмам источником обучающего сигнала.
Разметку выполняют как асессоры, представляющие среднестатистического пользователя а, так и эксперты в конкретных областях. Все эти методы работают совместно для создания гибкого и адаптивного алгоритма, который может реагировать на изменения в поведении пользователей и -трендах, постоянно улучшая качество рекомендаций. В некоторых информационных блоках ранжирование построено на составлении выдачи из видео, которые будут наиболее полезны после просмотра текущего видео — чтобы дать пользователю глубже разобраться в какой-то теме.
В этом случае основную роль играет текущее видео и история поисковых запросов пользователей. В формировании подсказок для запроса основную роль играют частотность запроса, регион пользователя, пользовательская история, тип устройства. Содержимое рекламных блоков определяется в первую очередь настройками рекламных кампаний, заданных рекламодателями.
Для всех результатов поиска Яндекс может использовать фильтры для исключения нерелевантного или нежелательного контента. Пользователи Яндекса напрямую влияют на рекомендации через свое поведение в поиске и навигацию, включая клики, запросы и время возврата на страницу поиска. Поиск позволяет пользователям настраивать предпочтения, чтобы получать более точные и персонализированные рекомендации, например настроить релевантную локацию, язык, товарные фильтры для поискового запроса, регулировать свежесть или включить один из режимов безопасного поиска.
Пользователи могут игнорировать или отклонять определенные рекомендации через кнопку «Сообщить об ошибке» и использовать дополнительные параметры поиска для уточнения своих интересов, что позволит алгоритму лучше понимать их потребности и предлагать более релевантный контент. Пользователи могут контролировать данные, которые используются для рекомендаций, через настройки конфиденциальности и предпочтений. Сроки хранения данных зависят от их характера.
Данные, которые используются для рекомендаций, можно увидеть в разделе «Управление данными» Яндекс ID. Там же можно управлять этими данными. Чтобы пользоваться Поиском без персональных рекомендаций, можно включить режим «инкогнито» в браузере. Алгоритм используется для рекомендации пользователю контента изображений, видео, текстовых описаний , который может в наибольшей степени соответствовать его предпочтениям и интересам из представленных в сервисе категорий.
Алгоритм анализирует данные, полученные от пользователей при работе в сервисе, в том числе данные о поведении пользователя: поисковые запросы, переходы по ссылкам, клики, просмотры ленты с контентом, отдельных единиц контента , профилей авторов, добавление контента в избранное, отметки «нравится», подписки на авторов и другие действия пользователя в сервисе. Также используются аналогичные данные о поведении других пользователей сервиса в агрегированном виде.
Алгоритм анализирует указанные данные о поведении пользователя, на основании чего строятся гипотезы о предпочтениях отдельного пользователя, и с учетом этого отдельные авторы или единицы контента добавляются в рекомендательную ленту, которая отображается для пользователя в сервисе. Так, чем выше вероятность того, что пользователя заинтересует соответствующий контент, тем выше он оказывается в ленте пользователя.
Кроме того, агрегированная информация о поведении пользователей сервиса и их предпочтениях анализируется алгоритмом с целью выявить наиболее популярный контент для отображения новым пользователям сервиса. Пользователь может влиять на рекомендации своим поведением в сервисе: содержанием поисковых запросов, проставлением отметки «нравится», добавлением отдельных единиц контента в избранное, подписками на конкретных авторов. Алгоритмы Шедеврума стараются делать контент в лентах например, изображения, видео и текстовые посты интересным и релевантным для пользователей.
Алгоритм анализирует как данные о конкретном пользователе, так и агрегированные данных других пользователей. Сервис получает данные от самих пользователей. Данные о пользователе могут включать в себя историю поведения на сервисе: просмотр, действия с постами и профилями других пользователей, пользовательские настройки. Агрегированные данные объединяют аналогичную информацию о пользовательском поведении множества пользователей.
Ключевую роль играют данные о взаимодействии пользователя с карточками постов: лайки, комментарии и подписки на авторов. Алгоритм Яндекса адаптируется к поведению пользователей, анализируя историю просмотров и взаимодействий с контентом в рекомендательной ленте. Это помогает системе понять, что именно ценит пользователь, и давать более точные рекомендации. Для обучения алгоритма используется комбинация методов.
В качестве обучающего сигнала берётся агрегированная история пользователей сервиса. Целевая функция — «лайк», поставленный объекту в ленте. Алгоритм принимает решение на основе моделей машинного обучения, учитывает пользовательские настройки например, ограничение видимости авторов , а также юридические ограничения. Пользователи могут влиять на рекомендации через свое поведение: например, просмотр, лайки и комментарии публикаций в рекомендательной ленте.
Так, алгоритм будет учитывать их интересы, чтобы предлагать в дальнейшем более релевантные рекомендации. Алгоритмы Почты рекомендуют тему письма и продолжение фразы, а также опознают нежелательные письма. Алгоритмы анализируют агрегированные и обезличенные данные о частоте последовательностей слов и символов в почтовом ящике. Эти данные получаются от пользователей при использовании ими сервиса. Данные автоматически анализируются алгоритмами, при этом чувствительные данные, включая пароли или информацию из писем, не анализируются.
Алгоритмы распознают во входящих почтовых сообщениях нежелательные письма и рассылки спам, фишинг и т. Алгоритмы анализируют неперсонифицированные данные, в том числе: IP-адрес отправителя, логин отправителя, частотность этих признаков в потоке писем, а также итоговые характеристики писем с этими признаками количество прочтений, отметок «Спам» и «Не спам». Также учитываются сведения о действиях получателя. Например, если получатель ранее читал письма конкретного отправителя, писал отправителю или нажимал «Не спам» для писем отправителя, то письма от этого отправителя с большей вероятностью будут определены как «хорошие» и не будут отфильтровываться как нежелательные.
Алгоритм распознавания нежелательных писем строится на анализе множества признаков каждого письма. На основе полученных характеристик модель машинного обучения принимает решение о том, захочет ли получатель пометить это письмо как спам или не спам. Защита от спама работает автоматически, пользователь не может её отключить или вручную настраивать её параметры. При этом пользователь может влиять на работу алгоритма, отмечая письма как «Спам» или «Не спам».
Алгоритмы используют для анализа различные факторы, основанные на сведениях, полученных от пользователей при использовании сервиса, в том числе:. Факторы для анализа вычисляются автоматически, с использованием технологий машинного зрения. Алгоритм автоматически анализирует факторы и выносить решение о включении фотографий в альбомы и подборки. Пользователи могут влиять на рекомендации через свое поведение в Диске за счет загружаемого контента, взаимодействия с избранными фото и других действий.
Алгоритмы рекомендуют пользователям Едадила максимально релевантный список торговых сетей и товаров, а также дают персонализированные рекомендации подборок товаров. Алгоритм формирует для пользователя персональный набор и порядок торговых сетей, учитывая информацию о пользователе, историю переходов по карусели, также добавление торговой сети в «Любимое». Алгоритм поиска товаров стремится персонализировать выдачу для конкретного пользователя в зависимости от его местоположения и истории взаимодействия с карточками товаров.
Едадил может фильтровать контент, ограничивая его с учётом соответствия законодательству, а также чтобы исключить нерелевантный или нежелательный контент. Пользователи Едадила могут влиять на рекомендации через свое поведение на сервисе и навигацию. Например, пользователь может указывать в поисковом запросе разное количество характеристик товара, который ищет. Также на рекомендации влияют клики, добавление товаров в список покупок, загрузка чеков.
В приложении Едадил пользователи могут подписаться на любимые товары. Подписка на получение информации о товаре также может влиять на рекомендации: алгоритм может включить такой товар в персональную подборку для пользователя. Рекомендательный алгоритм Яндекс Погоды предлагает пользователю более точный прогноз, используя данные о его местоположении.
Алгоритмы Погоды анализируют следующие сведения о предпочтениях пользователей, полученные от них при использовании сервиса: геолокацию устройства, IP-адрес и населённый пункт если пользователь указал его в настройках сервиса , а также сигналы пользователя об осадках ответы на вопрос «Идет ли дождь. Сервис показывает прогноз погоды для местности, где находится пользователь, определяя местность по данным о местоположении пользователя.
Прогноз един для всех пользователей в одной и той же местности на один и тот же момент времени. Он не зависит от того, оставлял ли тот или иной пользователь сигнал о том, что у него идёт дождь или снег. Пользователи могут оставлять сигналы о дожде или снеге для уточнения прогноза на будущее. В остальном же прогноз един для всех пользователей в одной и той же местности на один и тот же момент времени. Он не меняется в моменте от того, оставлял ли тот или иной пользователь сигнал о том, что у него идёт дождь или снег.
Рекомендательные технологии используются для показа рекламных объявлений, наиболее релевантных интересам пользователя. Также они подсказывают рекламодателям, как нужно изменить кампании, чтобы они приносили больше кликов и конверсий или охватов. Алгоритмы Директа могут анализировать данные кампаний и давать персональные рекомендации по их улучшению.
Рекомендательные алгоритмы Директа используют следующие сведения о предпочтениях пользователей, полученные от них:. Для рекомендаций рекламодателям кроме этого учитывается история взаимодействия с подсказками: алгоритм может учитывать, каким рекомендациям рекламодатель следовал, а какие игнорировал. Стратегия заключается в анализе большого количества факторов и настроек, перечень которых во многом зависит от формата и места показа объявления, а также настроек, заданных рекламодателем при размещении объявления времени, географии показа, заданных ключевых фраз и т.
Важную роль также играют текст поискового запроса пользователя, геолокация, устройство пользователя, история поиска и просмотра, социальные сигналы и другие контекстные факторы. Яндекс Директ может использовать фильтры для исключения нерелевантного или нежелательного контента. Ограничения могут включать в себя соответствие законодательству, правила размещения контента на сервисе Яндекс Директ, пользовательские настройки, а также тематику объявления.
Алгоритм Яндекса адаптируется к поведению пользователей, анализируя поисковый интерес, клики по рекламным объявлениям, время пребывания на странице и другие метрики. Это помогает системе понять, что именно ценит пользователь, и предоставлять более точные результаты. Яндекс Директ даёт пользователям инструменты управления рекламой. Например, с помощью «Пульта управления рекламой», пользователь может дать сигнал, что реклама для него не актуальна или пожаловаться на рекламный контент.
Также пользователь может управлять настройками показа рекламы , например, чтобы не учитывать геопозицию при показе рекламы. При этом пользователь не сможет видеть персонализированные предложения от кафе или, например, химчистки, которая расположена рядом с обычным маршрутом. Рекламодателям при настройке рекламных кампаний доступен инструмент автоматического применения рекомендаций в Мастере кампаний для текстово-графических объявлений.
Алгоритмы Взгляда стремятся рекомендовать опросы, которые могут заинтересовать пользователя и соответствовать его интересам. Алгоритм анализирует факторы и настройки, заданные при создании опроса. Комментарии 0. Новые Обсуждаемые Популярные. Я хочу получать. Новые комментарии в личный кабинет. Ответы на мои комментарии. Читают онлайн — Отмена Ответить. Редактирование комментария возможно в течении пяти минут после его создания, либо до момента появления ответа на данный комментарий.
Отмена Сохранить. Нежелательная реклама или спам. Материалы сексуального или порнографического характера. Детская порнография. Пропаганда наркотиков. Насилие, причинение себе вреда. Взлом аккаунта. Фейковый аккаунт. Муж повез жену в больницу рожать пятерняшек, но врачи быстро раскрыли обман Одно дело - зачать ребенка, и совсем другое - когда он появляется на свет. Будь вы отец или мать, весь мир становится другим, когда у вас появляются д Есть ли у вас психические отклонения?
Выберите самое неприятное лицо и узнаете точный ответ Психологическое исследование, созданное Леопольдом Сонди, долгое время использовалось в разных лечебных заведениях, особенно в восточноевропейской пси Ответ бабушки обескуражил мошенников Новости о неприятных происшествиях с близкими людьми вынуждают родственников отключать здравый смысл и рассудок, активируя эмоции. В таком состоянии ч Ребенок впервые увидел мамину сестру-близнеца: его реакция всех поразила Известно, что стереотипное поведение матери создает у малыша ощущение стабильности окружающей реальности, вызывает чувство безопасности.
Три года девочка махала проводнику поезда из окошка. Но однажды вместо нее он увидел в окне табличку История о необычной дружбе маленькой девочки и проводников поезда. Три года малышка радовала проводников тем, что махала им из окна собственного дома Мужчина разрезал бутылки и залил их цементом. Получилась чудесная вещь для сада Если вы давно хотели оригинальный цветочный горшок, но пока так и не смогли дойти до магазина, а дома только цемент, вода и краски, то эта статья имен Друзья мужа смеялись, что он пригласил их в трущобу, но когда зашли внутрь, изменили свое мнение Этот дом снаружи выглядит как трущоба.
Владелец жилища до последнего не говорил своим друзьям, что ожидает их внутри. Какого же было удивление у мужчи Вторые жены и летние «старухи» - обратная сторона медали супружеской жизни в Таджикистане Представьте, что вы - молоденькая девочка лет четырнадцати-пятнадцати, и вас насильно выдают замуж за мужчину намного старше вас, да еще и уже женатог Попробуй узнай: российские звезды на московских тусовках 12 лет назад Что было, то, конечно, уже давно прошло. Знаменитых тусовщиков двенадцатилетней давности уже и не узнать.
Но фото-то остались и вызывают у нас улыбку, Тогда и сейчас: как выглядели выпускники школ в м и м веке история в фото Сегодня часто можно услышать, что раньше и небо было яснее, и трава зеленее, и колбаса вкуснее. Действительно, мир стремительно меняется и, к сожалени Жених разразился громким смехом, когда увидел, в каком «платье» невеста пришла на свадьбу Первый раз, когда жених видит будущую жену, очень трогательный.
Как позвонить в Яндекс Такси с мобильного и обычного телефона
Нажимая кнопку «Подписаться», вы даете свое согласие на обработку и хранение персональных данных. Подписаться. Медиасервисы Яндекс. Кинопоиск - онлайн-кинотеатр 21 Яндекс. Вертикали - Авто.