Содержание статьи:
Сопоставление товаров внутри одной категории — задача достаточно понятная: анализируются одинаковые характеристики, сравниваются модели, названия, производители, цены. Но когда речь идёт о товарах из разных категорий, стандартные алгоритмы сопоставления перестают работать эффективно. В реальности покупатели часто рассматривают альтернативы из разных товарных групп. Например, покупая офисное кресло, они могут сравнивать его с эргономичным стулом или даже с подставкой для работы стоя. Такие случаи требуют совершенно иного подхода к матчингу — межкатегорийного сопоставления.
Почему это важно
Традиционные категории в e-commerce создаются ради удобства навигации и фильтрации. Однако пользовательский спрос часто выходит за рамки этих структур. Люди ищут «удобное место для работы за столом», а не конкретно «кресло» или «стул». Аналогичная ситуация наблюдается в электронике: планшет может быть альтернативой ноутбуку, а смартфон — конкурентом бюджетной экшн-камере.
Чтобы учитывать реальные сценарии выбора, бизнесу нужно уметь находить связи между товарами разных групп — так называемые скрытые аналоги. Это особенно ценно при анализе конкурентных цен, формировании ассортимента, построении рекомендательных систем и улучшении пользовательского поиска.
Подходы к межкатегорийному матчированию
- Анализ поведенческих данных
Один из самых надёжных источников информации — поведение пользователей. Если в одном сеансе покупатель просматривает планшеты и ультрабуки, система может зафиксировать устойчивую связь между этими категориями. Чем больше подобных кейсов, тем сильнее сигнал. На основе таких данных формируются кластеры взаимозаменяемых товаров, даже если они формально принадлежат к разным разделам каталога. - Контентный анализ описаний
Сопоставление возможно через анализ текстов карточек. Современные модели на основе BERT, RoBERTa и аналогов умеют извлекать смысл даже из сложных описаний. Например, в описании подставки для ноутбука могут встречаться слова «эргономика», «работа стоя», «офис», что также характерно для мебели. Это позволяет находить тематические пересечения между, казалось бы, несвязанными товарами. - Сравнение функционала и параметров
Некоторые характеристики являются универсальными: мощность, вес, габариты, наличие аккумулятора, интерфейсы. При сопоставлении можно опираться не на название категории, а на совпадения в функциональных признаках. Например, портативный проектор и планшет могут иметь одинаковую диагональ, батарею, Wi-Fi и поддержку презентаций. - Ручная разметка и экспертные таблицы соответствий
На первом этапе можно использовать экспертные знания. Если в компании есть аналитики, знакомые с ассортиментом, они могут задать «каркас» — пары пересекающихся категорий и примерные условия сравнения. Эти данные могут быть позже использованы для обучения моделей и генерации гипотез для автоматического сопоставления. - ML-классификаторы и embedding-модели
Объекты из разных категорий можно представить в виде векторов признаков, обучив модель на большом корпусе сопоставлений. Например, модели Siamese Neural Networks позволяют сопоставлять текстовые описания двух товаров и выдавать вероятность их аналогичности. Это особенно эффективно при использовании моделей, обученных на специфике конкретной отрасли.
Особенности реализации
- Сложность валидации. Межкатегорийные соответствия трудно проверить автоматически. Приходится прибегать к ручной валидации или использовать A/B-тесты в интерфейсе.
- Размытые границы категорий. Иногда товар трудно однозначно отнести к одной группе. Это требует гибкости в построении системы и готовности работать с «перекрёстными» категориями.
- Разнообразие структур данных. В разных категориях используются разные схемы описания, что усложняет построение универсальных правил сопоставления.
Практическое применение
Межкатегорийный матчинг находит применение в:
- построении умных фильтров и навигации, где показываются альтернативы из смежных категорий;
- ценовом анализе конкурентов, когда одни продавцы предлагают товар под одной категорией, а другие — под другой, но по сути речь об аналогах;
- рекомендательных системах, где можно предлагать «альтернативу» не в лоб, а с учетом поведенческих и функциональных сходств;
- оптимизации ассортимента, когда выявляются лишние или дублирующие позиции через анализ пересечений.
При подготовке статьи частично использованы материалы с сайта idatica.com — сопоставление товаров в разных категориях
Дата публикации: 11 мая 2022 года
