Как работает поиск на Ozon


Последнее обновление 16 сентября 2021
Читать 0 минут
ТоварыПоиск

Поиск на Ozon — это не только система ранжирования товаров по их текстовой релевантности поисковому запросу покупателей, но и система распределения трафика и определения качественного предложения товаров. На поисковую выдачу влияют как покупатели, так и продавцы.

Место товара в поиске влияет на коммерческие показатели товара: конверсии, трафик и продажи. Поиск устроен таким образом, что продавцы могут прямо, прозрачно и предсказуемо влиять на место своих товаров в поисковой выдаче. Благодаря тому, что качественные предложения от проверенных продавцов находятся в выдаче выше, они получают больше трафика, а значит и больше продаж.

Ozon также определяет, что такое качественное предложение, опираясь на цену, качество товара и скорость доставки. Тем продавцам, кто может предоставить такие товары, Ozon предлагает бесплатные механизмы продвижения в выдаче.

# Какие задачи решает поиск на Ozon

  • Мотивировать продавцов делать качественные предложения.
  • Помочь продавцам показать их товар покупателям.
  • Помочь покупателю найти и выбрать нужный ему товар.
  • Учесть выбор покупателей при распределении трафика между предложениями продавцов.

# Принципы работы поиска на Ozon

  • Неизбежность. Поисковая выдача всегда реагирует на действия продавцов или покупателей.
  • Отсутствие дискриминации. Поисковая выдача одинаково реагирует на одни и те же действия разных продавцов в похожих ситуациях.
  • Скорость. Ozon работает над тем, чтобы сделать реакцию поисковой выдачи на действия продавца и покупателя максимально быстрой.
  • Прозрачность. Все детали работы поиска на Ozon — открытая информация, Ozon не влияет на ранжирование товаров в выдаче и не скрывает стоящих за ним факторов.

# Общая схема работы поиска на Ozon

Покупатель делает поисковой запрос на сайте Ozon. За этим следуют несколько этапов работы поисковой выдачи.

  1. Этап формирования запроса и отбор кандидатов

    Каждый день покупатели задают поисковой системе Ozon миллионы запросов. Чтобы каждый нашёл среди миллионов товаров нужный, на первом этапе поиск формирует большой список товаров-кандидатов, в названии и различных атрибутах которых есть слова из поискового запроса. Для каждого запроса в этом списке может оказаться до 500 000 товаров.

  2. Базовый слой ранжирования

    Поисковая система сортирует полученных кандидатов, чтобы отобрать 1 000 товаров с наибольшей текстовой релевантностью. При необходимости окно может быть расширено, и система подгрузит дополнительные 1 000 товаров.

  3. Средний слой ранжирования (машинно обученная формула)

    Для полученных 1 000 товаров необходимо оценить, с какой вероятностью покупатели приобретут именно их. Ранжирование этих товаров зависит от того, какие свойства оказались наиболее важными для покупателей в прошлом. Чтобы выяснить это, Ozon сопоставляет свойства товаров и покупательское поведение. В результате формируется оценка каждого товара по шкале от 0 до 1.

  4. Бустинги и дебустинги

    К 1 000 товаров, которые после предыдущего шага ранжированы по оценке от 0 до 1, применяются заранее определённые повышающие или понижающие коэффициенты. Например, повышающий коэффициент может быть применён к товарам премиум-продавцов, а понижающий — к товарам с низким рейтингом.

  5. Отображение товаров

    1 000 товаров с финальными оценками отдаются на поисковую выдачу. Покупатель видит страницы с товарами в заданном порядке. Когда покупатель просмотрит 1 000 товаров, система подгрузит следующие 1 000 товаров.

Рассмотрим этапы работы поиска более подробно.

# 1-й этап: формирование запроса и отбор кандидатов

# Поиск слов по атрибутам товаров

Когда приходит поисковой запрос, система начинает искать слова из этого запроса во всех полях и атрибутах товаров, которые хранятся в поиске:

  • название товара,
  • категория товара,
  • бренд,
  • цвет, размер, материал, тип и другие атрибуты.

Мы проверяем несколько сотен атрибутов, их состав зависит от категории. Чем больше у товара заполненных атрибутов, тем проще его найти.

В этот список не входит текстовое описание товара. Это означает, что для продавца очень важно заполнить именно атрибуты товара — чем более полно будет описан товар, тем больше вероятность, что покупатель увидит его в поисковой выдаче.

# Преобразование и нормализация запроса

Перед выбором кандидатов поисковая система производит цепочку преобразований запроса, чтобы не упустить подходящих кандидатов. Последовательность преобразований:

  1. Обогащение синонимами. Необходимо для того, чтобы запрос охватил больше товаров — например, чтобы по запросу «телефон» искались смартфоны.
  2. Нормализация запроса. Все слова запроса приводятся к единой форме, чтобы, например, запросы «изумрудный корабль строителя Джонсона» и «изумрудные корабли строителя Джонсона» давали одну и ту же выдачу. На этом же этапе система исключает слова, не несущие смысловой нагрузки, например союзы.
  3. Выбор кандидатов. Для всех оставшихся слов из поискового индекса извлекаются все товары, содержащие все слова запроса. Если таких товаров оказалось слишком мало, также извлекаются все товары, содержащие хотя бы одно слово запроса.

На этом этапе поисковая выдача содержит до 500 000 товаров-кандидатов, список которых передаётся на второй этап.

# 2-й этап: базовый слой ранжирования

# Сортировка кандидатов по релевантности

На втором шаге происходит сортировка набранных кандидатов по текстовой релевантности. На этой стадии поисковая система ориентируется на:

  • Факт текстового соответствия товара запросу: сначала по обычной линейной формуле определяется количество попаданий слов из поискового запроса в поля и атрибуты товара по каждому отдельному слову в запросе. Затем суммируется количество попаданий по всем словам из запроса.
  • Рейтинг товара. Рейтинг используется на этом этапе, как повышающий коэффициент. Чем выше рейтинг товара, тем больше этот коэффициент. Он колеблется от 0% при минимальном рейтинге до 25% при максимальном.

В итоге все товары-кандидаты получают оценку базовой релевантности как совокупности текстового соответствия и рейтинга товара.

На этом этапе поисковая система сортирует кандидатов и отдаёт список из 1 000 наиболее релевантных на третий этап. При необходимости окно может быть расширено, и система подгрузит дополнительные 1 000 товаров.

# 3-й этап: средний слой ранжирования

# Как работает машинно обученное ранжирование

На этом этапе поисковой системе необходимо оценить, какие из 1 000 товаров покупатель может приобрести с наибольшей вероятностью. Поскольку вероятность покупки каждого товара неизвестна, для того чтобы ранжировать товары нужно её предсказать.

Предсказание производится в несколько этапов:

  1. Вычисляются все фичи (свойства, от английского features) каждого отдельного товара, которые могут повлиять на факт продажи. Каждая фича — это вещественное число. Например, фичей может быть рейтинг товара или его цена.
  2. К набору фичей применяется машинно обученная модель, предсказывающая вероятность продажи на основе значения фичей. В качестве модели Ozon использует градиентный бустинг деревьев решений.
  3. Модель выдаёт число, которое используется для оценки вероятности покупки товара.
  4. Оценка вероятности покупки товара вписывается в контекст запроса. Один и тот же товар будет иметь разную вероятность покупки для разных запросов.

# Как работает машинно обученная модель

Цель работы модели — наиболее точно предсказать вероятность продажи товара на основании фичей этого товара. Фичи товара содержат информацию о том, какими свойствами обладали товары, приобретённые покупателями в прошлом, и какие из этих свойств ранжируемый товар имеет сейчас.

Модель на основании этих данных из прошлого предсказывает покупательское поведение в будущем. Например, есть фича средней конверсии товара из показа в покупку за последние 60 дней. Для многих товаров можно утверждать, что конверсия товара не меняется во времени. Соответственно, модель использует эту фичу для предсказания вероятности покупки, и можно утверждать, что чем выше конверсия за последние 60 дней, тем выше будет предсказание модели.

То же самое происходит и с остальными фичами — например, при прочих равных покупатели предпочитают товары с большим количеством отзывов, и поэтому чем больше отзывов, тем выше будет предсказание модели. При этом разные фичи имеют разную предсказательную силу и по-разному влияют на вероятность покупки.

Обучение модели строится на использовании данных о зависимости между фичами товаров и итоговыми покупками при помощи специального алгоритма. Поскольку многие фичи строятся на основе покупательского поведения, можно сказать, что покупатели Ozon влияют на положение товаров в поисковой выдаче своими действиями. Прежде всего на выдачу влияет факт покупки товара, так как влияние веса фичей на предсказание покупки определяется исходя из продаж товара в прошлом.

# Что учитывается при машинно обученном ранжировании

На этом этапе учитываются все фичи товара, влияющие на его продажу. Это и характеристики товара, и рейтинг, и покупательское поведение, такое как оформление заказа, просмотр товара или добавление в корзину. В общей сложности поисковая система Ozon учитывает около 100 различных фичей.

Продавцы могут влиять на положение товара в выдаче, потому что они напрямую контролируют значения некоторых фичей.

Основные смысловые блоки учитываемых фичей:

  • Популярность — объединяет в себе свойства, которые характеризуют взаимодействия покупателя с товаром: показы товара, добавления в корзину и в избранное. Показом товара считается переход покупателей на карточку товара и факт просмотра товаров в поисковой выдаче. В текущей модели поиска популярность имеет вес в 49%.
  • Продажи – объединяет свойства, вычисляемые из продаж товара в прошлом: конверсия товаров в покупку и количество покупок этого товара. Вес — 19%.
  • Цена – свойства, вычисляемые из цены товара: изменение цены этого товара относительно истории собственной цены и размер текущей скидки. Вес — 9%.
  • Рейтинг – свойства, вычисляемые из рейтинга товара: сам рейтинг товара и количество отзывов на товар. Вес — 8%.
  • Доставка – свойства, характеризующие скорость доставки товара: сама скорость доставки и то, относится ли этот товар к категории экспресс-товаров. Вес — 6%.
  • Текстовая релевантность – свойства, характеризующие текстовое соответствие товара запросу. Вес — 6%.

Предсказательная сила фичей постоянно меняется из-за обновлений формулы и добавления новых фичей.

На этом этапе поисковая система оценивает каждый товар из 1 000 кандидатов по шкале от 0 до 1. Чем ближе эта оценка к единице, тем более высокую позицию в выдаче займёт товар и тем выше вероятность его продажи. Все оценки передаются на четвёртый этап.

# 4-й этап: бустинги и дебустинги

На этом этапе к товарам-кандидатам, ранжированным по оценке от 0 до 1, применяются заранее определённые повышающие или понижающие коэффициенты. Например, повышающий коэффициент может быть применён к товарам премиум-продавцов, а понижающий — к товарам с низким рейтингом.

# Как работает бустинг

Для примера рассмотрим запрос «носки красные». Допустим, после прохождения трёх этапов поиска, включая машинно обученное ранжирование, товар с названием «носки красные» получает оценку 0,7. Если это товар от премиум продавца, к нему будет применён бустинг — например, × 1,3. В этом случае итоговая оценка товара составит 0,91 вместо 0,7.

Дебустинг — это обратная операция, когда оценка товара после трёх этапов умножается на понижающий коэффициент. Например, оценка 0,7 из-за плохой цены товара относительно предыдущих вариантов его цены умножается на коэффициент дебустинга 0,8 и даёт результирующую оценку 0,56.

Коэффициенты бустинга и дебустинга достаточно часто меняются, так как Ozon постоянно ищет новые коэффициенты, которые увеличивают общее количество продаж на площадке.

Все бустинги, если они не носят взаимоисключающий характер, суммируются. Для примера рассмотрим товар на Ozon, который одновременно является товаром от премиум продавца, товаром с гарантированной доставкой на следующий день и товаром с хорошей ценой. Предположим, что для каждого из этих бустингов коэффициент бустинга составляет 10%. Тогда товар с оценкой релевантности на базе машинно обученного ранжирования 0,7 будет иметь итоговую оценку релевантности 0,7 × 1,1 × 1,1 × 1,1 = 0,9317.

# Виды бустингов и дебустингов

# Бустинги

В данный момент включены следующие бустинги, применяемые после ранжирования моделью:

  • Рекламное поднятие — покупка коэффициента бустинга за деньги. Подробнее в личном кабинете на вкладке Реклама → Продвижение в поиске.
  • Бустинги, связанные с логистикой. К одному товару может быть применён только один бустинг из этой категории. Последовательность приоритетов применения следующая:
    • Товары Ozon Express. Такие товары имеют повышенный коэффициент благодаря скорости доставки — 7,5%.
    • Товары, отмеченные значком ракеты. Товары, для которых продавец гарантирует доставку с локального склада в тот же день или на следующий день, имеют повышенный коэффициент — 7,5%.
    • Товары с домашнего склада. Товары, которые находятся на ближайшем к пользователю складе FBO, получают +5% к релевантности.
  • Премиум-продавцы. Товары от премиум-продавца получают бесплатный бустинг — 5%.
  • Хорошая цена. Товары с хорошей ценой относительно истории собственной цены получают повышенный коэффициент: +10% к релевантности за снижение цены на 50 и более процентов. Зависимость линейная: +5% будут добавлены за снижение цены на 25%. В течение 30 дней повышенный коэффициент снижается до 0. При повышении цены сработает обратная механика — дебустинг.

# Дебустинги

  • Плохая цена. Товары с плохой ценой относительно истории собственной цены получают понижающий коэффициент: -10% от релевантности за повышение цены на 50 и более процентов. Зависимость линейная: -5% будут вычтены за повышение цены на 25%. В течение 30 дней пониженный коэффициент повышается до 0. При понижении цены сработает обратная механика — бустинг.

Остальные дебустинги находятся на стадии разработки. Ожидается, что они появятся в первом квартале 2022 года. Предположительно дебустинги будут следующими:

  • Грубые нарушения правил площадки. Товары продавцов, которые совершили грубые нарушения правил площадки, имеют понижающий коэффициент.
  • Низкий рейтинг товара. Товары с низким рейтингом по большому количеству отзывов имеют понижающий коэффициент.
  • Низкий рейтинг продавца. Товары продавца с низким рейтингом имеют понижающий коэффициент.

# Результирующая оценка и влияние бустинга и дебустинга

Бустинга может не хватить, чтобы перебить силу голосования покупателей.

Для примера рассмотрим два товара, у одного из которых оценка после третьего этапа составляет 0,9, а у второго — 0,6. В этом случае первый товар должен располагаться на первой позиции в выдаче, а второй — на второй. Если при этом для второго товара будет применён бустинг × 1,25, его результирующая оценка составит 0,6 × 1,25 = 0,75. Так как изначальная оценка второго товара была достаточно низкой, бустинг не поможет ему подняться выше первого товара в поисковой выдаче.

Важно понимать, что конечная оценка 0,9 при одном запросе может вывести товар на первую позицию, а при другом — на десятую. Это будет зависеть от того, какие оценки получили другие товары, попавшие в выдачу.

# 5-й этап: отображение товаров

# Как работает отображение товаров

  1. Поисковая система получает 1 000 товаров с финальными оценками.
  2. На основании этих оценок товары выдаются покупателю: товары с самой большой оценкой оказываются в верхней части списка выдачи, с самой малой — в нижней.
    • В десктопной и мобильной версии сайта Ozon товары отображаются на страницах выдачи по 36 «плиток».
    • В мобильном приложении на первом экране отображаются первые 36 товаров, а следующие подгружаются при дальнейшей прокрутке.
  3. Для товаров в выдаче подгружаются актуальные характеристики и картинки.

Место товара в поиске влияет на его коммерческие показатели: конверсии, трафик, продажи.

# Как поднять товар в поисковой выдаче

  1. Используйте продвижение в поиске. Вы можете влиять на положение ваших товаров на странице поиска или каталога, выставляя для них ставки по необходимым поисковым запросам. Для этого в личном кабинете перейдите в раздел Реклама → Продвижение в поиске.

  2. Размещайте товары на локальных FBO-складах. Доставка с таких складов обычно быстрее, и покупатели увидят такие товары выше в выдаче. В личном кабинете перейдите в раздел Продажи со склада Ozon, чтобы разместить свои товары на таком складе.

  3. Участвуйте в программе лояльности Premium для продавцов. Участники программы могут предлагать своим покупателям повышенный кешбэк. Кроме того, их товары отмечены специальным стикером, увеличение места на fbo складах и выделенная премиум-поддержка. Чтобы принять участие в программе лояльности, в личном кабинете перейдите в раздел Еще → Продвижение → Premium для продавцов.

  4. Снижайте цену на товар. Товары, цена которых снизилась относительно их средней цены за последние 30 дней, поднимаются в выдаче. При этом среднее значение цены товара постепенно снижается после внесения изменений, поэтому со временем эффект будет ослабевать. Чтобы снизить цену на товар, в личном кабинете перейдите в раздел Цены → Цены на товары.

  5. Собирайте отзывы от покупателей. Чем выше рейтинг товара и чем больше отзывов на него, тем выше товар в выдаче. Вы можете предложить покупателям баллы за отзывы на ваш товар. В личном кабинете перейдите в раздел Еще → Продвижение → Отзывы за баллы, чтобы подключить эту услугу.

  6. Полностью заполните атрибуты товаров. Чем больше информации о товаре, тем проще покупателям найти его. Чтобы редактировать информацию о товарах, перейдите в раздел Товары → Редактировать товар. Вы также можете редактировать информацию для нескольких товаров сразу, загрузив её в XLS-файле.

# Часто задаваемые вопросы

# Я создал товар и указал для него остатки. Я вижу товар на сайте Ozon при переходе по прямой ссылке, но он не находится в поиске. Что делать?

Новые товары попадают в поисковую выдачу не сразу — как правило, это занимает несколько минут. Кроме того, товар может не отображаться в выдаче в течение 20 минут после внесения изменений из-за особенностей кэширования выдачи. Если после этого времени товар так и не находится в поиске, проверьте, заполнены ли все основные данные о товаре: цена, название и описание. Если товар не появился в выдаче в течение 48 часов, обратитесь в службу поддержки.

# Мой товар не попадает в выдачу по тем запросам, по которым я ожидаю его там увидеть.

Если товар не находится по конкретному запросу, нужно проверить:

  • Действительно ли товар не находится в выдаче: поисковая выдача может содержать до нескольких тысяч товаров, и ваш товар может находиться в любом месте этого списка. Чтобы убедиться, что товара в выдаче нет, наложите подходящие фильтры, например, по бренду или цене. Это уменьшит выборку.
  • Будет ли товар находиться, если убрать предсказание категории. Если предсказание категории срабатывает, у заголовка под поисковой строкой появляется кнопка Искать везде. В таком случае нужно проверить, относится ли товар к предсказанной категории и должен ли он к ней относиться.
  • Не склеен ли товар в выдаче в общую товарную плитку с другими товарами. Посмотрите, есть ли на плитке товара разные варианты атрибутов, таких как цвет, размер или количество штук.
  • Находится ли товар при поиске по синонимам поисковой фразы.

Если после выполнения этих действий товар по-прежнему не появляется в выдаче, обратитесь в поддержку Ozon.

# Можно ли накручивать показатели, чтобы поднять мой товар в выдаче?

Многие указанные выше показатели действительно можно накрутить. Накрутка может быть как «белая», например, покупка качественного внешнего трафика, так и «чёрная», например, покупка ботов.

Важно понимать, что в итоге ранжирование всё равно определяется покупательским поведением, поэтому покупка ботов не поможет поднять товар в выдаче. Например, можно накрутить показы, используя ботов — но большое количество показов может негативно повлиять на ранжирование товара, ведь если у товара много показов, но при этом мало продаж, это означает, что покупателям этот товар не нравится. Таким образов, искусственно накрутив показы, вы можете опустить свой товар в выдаче.

Клики не влияют на ранжирование, а для добавления в корзину и в избранное работает система антифрода — накрученные показатели отслеживаются и не используются в ранжировании. При этом мы не штрафуем продавцов за накрутки, чтобы не было возможности опустить товар конкурента в выдаче, накрутив его показатели.