Я так и не понял, зачем мне генератор воображаемых характеристик (указываю название реальных товаров и мне в тексте вписывают несуществующие характеристики).
партнер должен предоставить «Яндексу» в достаточном объеме данные о действиях пользователя на его ресурсе партнера. Также партнер должен установить «Яндекс.Метрику»;
Слейте данные о своих клиентах, которые мы затем используем в продуктах Яндекса в обмен на место в выдаче, отличная идея!
Каждый раз когда замечаю упоминание этото тега, смотрю в Google Analytics/Яндекс Метрику и вижу 80% мобильных устройств. Усложнять логику и хранить огромные фотки ради 20% вымирающих десктопов такое себе развлечение. Закрываю вкладку и забываю про этот тег.
Залогинился на сайт, ради того чтобы плюсануть вашу статью. Уже надоело под каждым постом на сайтах объяснять «почему нельзя сделать свой поисковик и вообще пусть Яндекс делает что хочет». Проще будет просто кинуть ссылку и всё.
Необходимо менять законодательство в отношении Cookie. По факту мы просто получили интернет, в котором на каждом сайте теперь мешающая при первом входе плашка Cookie занимает полезное пространство. Делать удобными и читаемыми текста и политику конфиденциальности — это как полировать нерабочий механизм.
Вася открыл свой поисковик 20 лет назад и занял доминирующее положение на рынке поиска.
Петя открыл свой бизнес по продаже автомобилей и развивал свой сайт.
Коля открыл свой бизнес такси по Москве.
Петя и Коля вынуждены покупать рекламу у Васи, если хотят гарантированно присутствовать в поиске.
Спустя некоторое время Вася решил обладая таким выгодным активом, как свой поисковик и огромными ресурсами с Пети и Коли начинать экспансию во все доступные ниши.
Вася используя свои возможности покупает бизнес Пети или создаёт клона и используя своё положение вытесняет конкурента с рынка.
Вася используя свои возможности демпингует цены, Коля банкротится и уходит с рынка. Вася теперь сам управляет ценами на рынке такси.
Продолжать такие же аналогии во всех бизнесах, куда уже дотянулась рука Яндекса.
Если ты офигевший Вася, который решил захватить все ниши используя свой несопоставимый ресурс,
никто кроме милиционера тебе не может помешать.
Что мы получаем: монополист Вася управляет ценами, продолжает укрупнятся используя свой поисковик, скупает конкурентов своим активам ещё в зародыше, навязывает выгодные себе условия всем участникам рынка.
Учиывая, что последний S10 весил 157 гр и был меньше по размерам 149.9x70.4x7.8 мм openspecs.ru/product/samsung-galaxy-s10
Мы скоро реально перейдём на сумки-чехлы для смартфонов, помню как негодовал когда маленький iPhone 4 сменил на 8 и уже пальцем не мог доставать до уголка экрана…
Ну и конечно стоит упомянуть о американских фильмах, чего только стоят слова Мединского
Я редко высказываю личное мнение о произведениях искусства, потому что это вроде как неправильно, с моей точки зрения. При обращении в Минкультуры у этого фильма не было бы ни одного шанса на поддержку, поверьте мне. Ну, не понравился
Изучал темы подбора похожих фильмов среди сайтов в РФ и США. На кинопоиске и в мобильных приложениях мне нужно оценить сначала огромное количество фильмов (коллаборативная фильтрация, как вы писали в первой статье),
было бы интересно у вас узнать принципы рекомендаций на основе анализа самих фильмов (были даже мысли дать нейросети просмотреть разные фильмы, фиксировать образы героев, автомобилей например и т.д.).
Пока я не встречал реализации, кроме как связывать фильмы по тегам и накапливать затем пользовательские данные. Приведу примеры от лучших к самым примитивным tastedive.com — подбор фильмов, книг, сериалов на основе коллаборативной фильтрации (но при этом учитывают теги фильма) movieslist.best — самый примитивный подбор по тегам с голосованием store.steampowered.com — исключительно подбор по меткам (тегам)
Правильно ли я понимаю: необходимо либо располагать огромными ресурсами для анализа, либо огромной пользовательской базой? Я рассчитывал, что с развитием нейронных сетей в 2019 году с подбором дела обстоят гораздо лучше…
Как уже выше заметили комментаторы, на сайте существуют гораздо более значимые проблемы (отзывы, поиск) чем оптимизация CTR для каждого пользователя. Ощущение, что команда оптимизаторов и маркетологов работают в разных вселенных (а если учесть качество выходящих адаптаций, например Тетрадь смерти тому самый яркий пример то тут просто нет комментариев). На том же турбофильме, http://kinopoisk.ru/, https://likefilmdb.ru/ подбор похожих фильмов идёт по схожим алгоритмам (и не пришлось инвестировать миллионы долларов как в случае с Netflix)
Присоединяюсь к вопросу, каждый год в выдаче гугла нахожу самые разнообразные сервисы, но почти все они выдают именно пестрые цвета (тут и популярные http://mycolor.space и даже adobe color.adobe.com, https://designmodo.com, https://infosphere.top и т.д.)
Если с семантическими состояниями помогает Bootstrap (getbootstrap.com)/Grid, то идеальный набор цветов для сайта приходится выводить экспериментальным путём.
Создавал аналогичную систему на php, тогда тоже думал про вариант с cookie и rand(0, 1).
В итоге организовал процесс так:
Существует пустая таблица — список пользователей для тестирования (поля: ip, вариант тестирования A/B).
Пользователь заходит — в таблице в зависимости от количества участников A/B ему выдается вариант A или B, таким образом удалось достичь 50/50%. Добавляется запись в таблицу — ip пользователя и вариант.
Если у кого есть примеры реализаций системы, напишите. Сам сейчас пытаюсь на php написать, но возникли затруднения на первых двух этапах (Инициализация и Фаза №1).
Просто похлопаю. Я ещё не отошёл от вашего прошлого мегауспешного проекта https://habr.com/ru/company/sberbank/blog/584068/
Я так и не понял, зачем мне генератор воображаемых характеристик (указываю название реальных товаров и мне в тексте вписывают несуществующие характеристики).
Слейте данные о своих клиентах, которые мы затем используем в продуктах Яндекса в обмен на место в выдаче, отличная идея!
Петя открыл свой бизнес по продаже автомобилей и развивал свой сайт.
Коля открыл свой бизнес такси по Москве.
Петя и Коля вынуждены покупать рекламу у Васи, если хотят гарантированно присутствовать в поиске.
Спустя некоторое время Вася решил обладая таким выгодным активом, как свой поисковик и огромными ресурсами с Пети и Коли начинать экспансию во все доступные ниши.
Вася используя свои возможности покупает бизнес Пети или создаёт клона и используя своё положение вытесняет конкурента с рынка.
Вася используя свои возможности демпингует цены, Коля банкротится и уходит с рынка. Вася теперь сам управляет ценами на рынке такси.
Продолжать такие же аналогии во всех бизнесах, куда уже дотянулась рука Яндекса.
Если ты офигевший Вася, который решил захватить все ниши используя свой несопоставимый ресурс,
никто кроме милиционера тебе не может помешать.
Что мы получаем: монополист Вася управляет ценами, продолжает укрупнятся используя свой поисковик, скупает конкурентов своим активам ещё в зародыше, навязывает выгодные себе условия всем участникам рынка.
Мы скоро реально перейдём на сумки-чехлы для смартфонов, помню как негодовал когда маленький iPhone 4 сменил на 8 и уже пальцем не мог доставать до уголка экрана…
Ну и конечно стоит упомянуть о американских фильмах, чего только стоят слова Мединского
было бы интересно у вас узнать принципы рекомендаций на основе анализа самих фильмов (были даже мысли дать нейросети просмотреть разные фильмы, фиксировать образы героев, автомобилей например и т.д.).
Пока я не встречал реализации, кроме как связывать фильмы по тегам и накапливать затем пользовательские данные. Приведу примеры от лучших к самым примитивным
tastedive.com — подбор фильмов, книг, сериалов на основе коллаборативной фильтрации (но при этом учитывают теги фильма)
movieslist.best — самый примитивный подбор по тегам с голосованием
store.steampowered.com — исключительно подбор по меткам (тегам)
Правильно ли я понимаю: необходимо либо располагать огромными ресурсами для анализа, либо огромной пользовательской базой? Я рассчитывал, что с развитием нейронных сетей в 2019 году с подбором дела обстоят гораздо лучше…
Если с семантическими состояниями помогает Bootstrap (getbootstrap.com)/Grid, то идеальный набор цветов для сайта приходится выводить экспериментальным путём.
В итоге организовал процесс так:
Существует пустая таблица — список пользователей для тестирования (поля: ip, вариант тестирования A/B).
Пользователь заходит — в таблице в зависимости от количества участников A/B ему выдается вариант A или B, таким образом удалось достичь 50/50%. Добавляется запись в таблицу — ip пользователя и вариант.
pastebin.com/D5UH3GCP
Обратите внимание на изменение параметров раздающих и качающих.
p.s. Ещё один баг — Столбец «Скачан раз» содержит отрицательные значения. Например «во все тяжкие» -7419