Разработка под e-commerce *

Что сама компания рассказывает о своих чипах, какие сравнения здесь корректны, а какие не совсем — попробуем кратко проанализировать ситуацию.

Кто работал с онлайн-рекламой, тот в цирке не смеётся знает, что поисковики порой выдают неожиданные ответы на запросы или подкидывают совершенно не те объявления, которые могут быть интересны. В последнем случае корень проблемы зачастую кроется в наборе ключевых слов, которые использует рекламодатель в своих кампаниях. Бездумная автоматизация подбора ключевиков приводит к печальным последствиям, среди которых самое удручающее — пустые показы и клики. Excel-изобретатель и рационализатор Realweb Дмитрий Тумайкин озадачился этой проблемой и создал очередной файл-робот, который рад раздать миру и Хабру. Вновь передаём слово автору.

Говорят, метатеги для целей SEO мертвы и больше нет смысла прописывать заветную строку meta keywords. Действительно, в современных многофакторных алгоритмах этот тег потерял свой вес. Но это вовсе не значит, что нужно отказываться от работы с семантическим ядром сайта — оно по-прежнему бесценно для структурирования сайта, формирования тематики (которой и интересуются поисковики) и даже для контекстной рекламы. Собрать ядро — задача не из лёгких, собрать его с умом и не превратить в «накидайте мне синонимов» — ещё сложнее. Так вот, в статье пойдет речь о макросах и формулах MS Excel, которые упростят обработку больших семантических ядер. Представляем вам небольшого Excel-робота от нашего изобретательного и не жадного специалиста отдела контекстной рекламы RealWeb Дмитрия Тумайкина. Ему и слово.

Spotify — шведский сервис потокового воспроизведения музыки с которым сотрудничают такие компании как Sony, EMI, Warner, и Universal. Сервис Spotify был запущен в октябре 2008 года, сейчас он предоставляет более 30 млн композиций. Многие считают его попыткой повторить успех Napster и легализовать его модель. Шведам все это удалось едва ли не лучше всех в мире.

Сам сервис работает следующим образом (общее описание): алгоритм анализирует плейлисты пользователей с учетом точечной классификации по жанрам и сравнивает полученные «профили предпочтений» с миллионами других плейлистов. В результате — вы получаете песни, которые подходят вашим вкусам и не воспроизводились ранее.


/ фото Sunil Soundarapandian CC

Мы постоянно рассказываем о самых различных новшествах в сфере виртуальной инфраструктуры и реальных кейсах применения IaaS-технологий российским бизнесом. Для этого мы организовали специальный блог о корпоративном IaaS.

Сегодня мы решили посмотреть на опыт западных коллег на примере истории компании BAM, которая проделала путь от ИТ-отдела до крупнейшего разработчика технологий в области интернет-трансляций.

Если бы мне дали миллиард долларов на научные исследования, я бы создал большую программу в масштабе NASA по обработке естественного языка (NLP).[из Reddit AMA Майкла Джордана, 2015]. Из данной публикации вы узнаете, есть ли рынок для приложений текстовой аналитики. И не слишком ли оптимистичен заслуженный профессор М. Джордан по поводу потенциала NLP, а лучше потратить миллиард долларов на что-то другое.

Введение

Вначале определимся с терминами. Интеллектуальный анализ текста (англ., text mining) — это технологии получения структурированной информации из коллекций текстовых документов. Обычно в это понятие включают такие крупные задачи, как

• категоризация текста
• извлечение информации
• информационный поиск.

Часто, когда говорят о применении интеллектуального анализа текста в бизнесе — текстовой аналитики (англ., text analytics) — имеют в виду не просто структурированную информацию, а т.н. углубленное понимание предмета анализа (insights), которое помогает в принятии бизнес-решений. Известный эксперт Сэт Граймс определяет текстовую аналитику как технологические и бизнес процессы применения алгоритмических подходов к обработке и извлечению информации из текста и получению глубокого понимания.

Принято считать, что формируется новый рынок когнитивно-вычислительных (cognitive computing) продуктов. По оценкам MarketsandMarkets глобальный рынок продуктов на основе обработки естественного языка должен составить $13.4 млрд. к 2020 году при росте в 18.4% по CAGR. Таким образом, сейчас этот рынок оценивается примерно в $5.8 млрд. В последние годы этот растущий рынок ознаменовался целым рядом громких сделок, вроде покупки Alchemy API компанией IBM. По другим оценкам, аналогичный рынок в Европе уже сейчас превосходит пол-миллиарда долларов и удвоится к 2019 году. Рынок Северной Америки составляет почти 40% глобального рынка текстовой аналитики и имеет оптимистичные оценки роста.

Более половины всех почтовых рассылок подписчики просматривают на мобильных устройствах. Поэтому верстать эти сообщения так, чтобы их было удобно читать на маленьком экране, просто необходимо. Сегодня мы рассмотрим несколько простых советов создания mobile-friendly почтовых писем.

Почему это вообще важно?

В период с 2010 по 2015 год число email-писем, открываемых на мобильных устройствах, выросло на 30%:



Если письма, которые компании отправляют подписчикам, не оптимизированы для просмотра на маленьких экранах, то значительная часть аудитории просто не станет их читать и будет потеряна. И вот как можно этого избежать.

Всем привет! Не так давно мы реализовали полнотекстовый поиск для системы сбора отзывов Cackle Reviews. Получилось здорово, теперь любой модератор за несколько миллисекунд может найти интересующие его отзывы по слову или предложению с поддержкой стемминга (нечёткого поиска по части слова или его словоформам). Всё это работает на Sphinx — системе полнотекстового поиска.

В интернете есть много статей о Sphinx, но, к сожалению, часть из них устарела, некоторые другие не претендуют на полный и точный how to. Так что в данном посте мы постарались изложить все шаги — установки, настройки, индексации и поддержке дельта индекса.

В нашем блоге мы много пишем о построении облачного сервиса 1cloud, но немало интересного можно почерпнуть и из опыта по работе с инфраструктурой других компаний.

Мы уже рассказывали о дата-центре фотосервиса imgix, а сегодня затронем тему повышения производительности MySQL и взглянем на советы инженеров соцсети Pinterest.

С каждым годом популярность Big Data продолжает увеличиваться. Аналитические отчеты показывают рост процентного соотношения компаний, которые активно применяют «большие данные» в тех или иных бизнес-процессах.

Сегодня мы поговорим о том, как этот новомодный термин зачастую вводит в заблуждение и не позволяет в полной мере оценить положительные стороны того, что под ним подразумевается в действительности.

Magento без сомнения является выдающейся системой для построения e-commerce приложений. Принципы, заложенные в ее архитектуру, позволили не только занять первое место рейтинга в своем классе web-приложений и удерживать его многие годы, но, что более важно, сформировать вокруг себя эко-систему разработчиков, создающих для основного функционала расширения, удовлетворяющие самым экзотическим требованиям пользователей. Но вот чего мне сильно очень сильно не хватало в Magento при первом «подходе к снаряду», так это системы логирования уровня Log4php. Поэтому первое расширение, которое было сделано для Magento — это «обертка» для Log4php. Под катом описание того, как мы используем эту «обертку» в наших Magento-проектах.

[ Первая часть ]

В этом посте будет то, что не поместилось в первую часть. Это некоторые операторы, которые есть в aggregation framework и достаточно вольный перевод трех статей из раздела экоситема на сайте со справкой к MongoDB, описывающих некоторые случаи применения для интернет-коммерции.

Случаи использования разделены там на восемь статей, которые условно можно разделить на три группы. Мне показались самыми интересными для перевода три материала, связанные с e-commerce.

1. Операторы в aggregation framework
2. Каталог продуктов
3. Корзина и управления остатками на складе
4. Иерархия категорий

Сегодня мы обсудим тему облачной инфраструктуры и интеграции возможностей Big Data в традиционные ИТ-системы. Отправной точкой этого обзора послужили заметки ряда экспертов данной отрасли.

Этот пост — небольшая шпаргалка по mongodb и немного длинных запросов с парой рецептов. Иногда бывает удобно когда какие-то мелочи собраны в одном месте, надеюсь, каждый, кто интересуется mongodb, найдет для себя что-то полезное.

Не хотелось бы, чтобы пост воспринимался в ключе холиваров на тему SQL vs. NOSQL И так понятно что везде есть свои плюсы и минусы, в данном случае это просто где-то немного справки, где-то немного примеров из того, с чем приходилось сталкиваться. Примеры на mongo shell и на python.

1. Миграция в на новые версии в mongodb
   
   • До версии 2.6
   • С 2.6 до 3.0 версии
   • Новое в PyMongo
2. Запросы сравнения и логические
3. Полнотекстовый поиск в Mongodb, regexp, индексы и пр.
4. Атомарные операторы (модифицирующие данные )
5. Немного о транзакциях в Mongodb
   
   • Уникальный индекс
   • Двухфазный коммит
6. Агрегационный фреймворк и JOIN-ы в Mongodb
7. Примеры
   
   • Деревья, комментарии в Mongodb
   • Теги, блоги
   • Е-commerce, и сложные фильтры в Mongodb
8. Небольшая песочница на Python

Ссылки — не всегда то, чем кажутся, %username%. Пользователи привыкли, что при нажатии на ссылку будет переход на другую страницу. Все страницы сайтов обычно состоят из большого количества вызова других страниц.



Но взгляните на это с точки зрения бизнеса: как ни странно, бизнес-сайту совсем не нужна эта ссылка — она, скорее, уводит клиента от действительной цели, за которой он создан — покупки. Чем больше вы даёте посетителю сайта дополнительной и подробной информации — тем больше вы его запутываете и отдаляете.

/ фото KamiPhuc CC

Обычно в нашем блоге мы рассказываем об облачных сервисах, хостинге и соответствующих технологиях. Сегодня мы поговорим о сложностях развития технологий в целом, искусственном интеллекте, больших данных и Майкле Джордане (не баскетболисте).

В прошлом материале мы поговорили о том, зачем нужно адаптировать письма почтовых рассылок для мобильных устройств, рассмотрели некоторые моменты, которые следует учитывать при создании шаблонов писем, и «поиграли» с кодом вёрстки.

Сегодня речь пойдет о применении media queries для разных устройств, оптимизации изображений для «мобайла» и повышении эффективности форм подписки.

Привет, Хабр! В предыдущем посте мы поговорили про нашу систему отзывов для интернет магазинов, а сегодня сделали её сравнение с другими аналогичными продуктами. Ведь отзывы – пожалуй, самый недорогой и действенный способ поднять конверсию сайта. Для получения отзывов, вы можете написать свою систему или воспользоваться уже готовым и проверенным решением.

Среди готовых решений в Рунете замечено три системы – Cackle Reviews, Mneniya.Pro и Shoppilot. Мы сделали непредвзятое сравнение упомянутых систем по множеству параметров и разместили результаты в сводной таблице, попутно сделав небольшой обзор каждой системы в отдельности. В итоге получился своеобразный гайд, который поможет лучше понять особенности каждой системы и выбрать подходящий продукт для вашего сайта.

Привет, Хабрахабр!

Относительно недавно мы запустили услугу рекуррентных платежей и хотим поделиться с вами их внутренним устройством. По сути, рекурренты — это серия повторяющихся платежей. Принцип их работы прост: при проведении первого (родительского) платежа, в базе данных регистрируется шаблон рекуррента, которому присваивается уникальный идентификатор. Все повторные списания происходят с использованием этого шаблона — мерчант дает команду своему сервис-провайдеру, с указанием идентификатора рекуррента и суммы платежа, а сервис-провайдер инициирует списание средств с карты пользователя.

Самому пользователю достаточно один раз принять оферту, где указано, за что и с какой периодичностью будут списываться средства.

В целом, весь процесс можно разделить на два этапа — регистрация шаблона рекуррентного платежа и повторное списание регулярного платежа. Покажем на примере использования Payler Gate API: