О партнёре
UVI — ювелирный бренд, представленный в онлайне и офлайне. Компания развивает ассортимент украшений из драгоценных металлов и камней.
На сайте uvi.ru используется блок рекомендаций anyRecs «Похожие товары», который помогает пользователям находить альтернативные варианты внутри каталога. Однако стандартный подход к подбору похожих товаров может ограничиваться характеристиками: материалом, цветом металла и другими параметрами.
Для вертикали ювелирных изделий этого недостаточно: два кольца могут иметь одинаковые характеристики, но совершенно разный дизайн. Пользователь может искать украшение с определённой эстетикой, поэтому важно сохранять визуальное сходство: форму, стиль и детали изделия. Чтобы повысить качество рекомендаций, команда anyRecs внедрила мультимодальную технологию подбора.
Для вертикали ювелирных изделий этого недостаточно: два кольца могут иметь одинаковые характеристики, но совершенно разный дизайн. Пользователь может искать украшение с определённой эстетикой, поэтому важно сохранять визуальное сходство: форму, стиль и детали изделия. Чтобы повысить качество рекомендаций, команда anyRecs внедрила мультимодальную технологию подбора.
Внедрение мультимодальных рекомендаций anyRecs
Теперь алгоритм анализирует не только текстовые данные о товаре, но и его изображение. Модель объединяет несколько типов информации — визуальные признаки украшения, описание товара и его характеристики. Так рекомендации становятся ближе к реальному пользовательскому запросу.
Что изменилось с новой технологией
Рекомендации стали визуально более релевантными
После подключения мультимодального подхода выдача блока «Похожие товары» стала визуально более релевантной.
Так выглядел блок «Похожих товаров» до внедрения мультимодальности:
Так он выглядит после внедрения технологии:
Для выбранного товара алгоритм стал лучше находить изделия с похожей формой и стилем исполнения. Вместо товаров, совпадающих только по характеристикам, пользователь получает подборку украшений, которые выглядят как реальные альтернативы.
Другой пример — товар, для которого блок «Похожих» не опирался на визуальную составляющую:
Релевантность выдачи повысилась без изменений фида
Кроме того, раньше качество рекомендаций зависело от полноты товарных данных: из-за ограниченного набора атрибутов не всегда удавалось настроить дополнительные фильтры для точного подбора похожих изделий.
Мультимодальный подход anyRecs решил эту задачу за счёт анализа изображения вместе с текстовой информацией о товаре. Теперь система понимает визуальное сходство изделий и формирует более релевантную выдачу — без необходимости расширять или вручную перерабатывать товарный фид.
Мультимодальный подход anyRecs решил эту задачу за счёт анализа изображения вместе с текстовой информацией о товаре. Теперь система понимает визуальное сходство изделий и формирует более релевантную выдачу — без необходимости расширять или вручную перерабатывать товарный фид.
Результат
После внедрения мультимодальных рекомендаций CTR (кликабельность) блока «Похожие товары» вырос с 47,29% до 50,85%. Это означает, что пользователи стали чаще переходить к дополнительным вариантам товаров после просмотра основной карточки.
Рост показателя подтверждает: чем точнее рекомендации соответствуют визуальному ожиданию пользователя, тем выше вовлечённость и вероятность продолжения покупки.
Вывод
Мультимодальность расширяет возможности рекомендательных систем: теперь алгоритмы понимают не только параметры товара, но и его внешний вид. Для категорий визуального выбора — ювелирные изделия, одежда и обувь — такой подход помогает показывать более точные аналоги, увеличивать глубину просмотра каталога и повышать эффективность блока рекомендаций. anyRecs превращает просмотр одного товара в персональный сценарий поиска идеального варианта — без внесения изменений в товарный фид.
Расскажем как повысить выручку в вашем интернет-магазине
