Как Авито ускорили рекомендации в 18 раз
N@notboring_techAI-инженер
4 недИнженерный разбор обновления архитектуры рекомендательной системы Авито: ускорение в 18 раз, снижение потребления памяти и рост конверсии.
Техническая оптимизация крупных рекомендательных систем напрямую влияет на пользовательский опыт и бизнес-показатели.
- Ускорение работы алгоритмов позволяет быстрее показывать актуальные товары пользователям.
- Снижение потребления памяти оптимизирует затраты на инфраструктуру.
- Даже небольшие изменения в алгоритмах выдачи могут приводить к измеримому росту сделок на маркетплейсах.
Что под капотом у рекомендаций Авито на главной
Они решают две задачи:
1️⃣ Показывают пользователю максимально релевантные товары.
2️⃣ Разбавляют выдачу объявлениями, которые могут быть интересны.
Качественные товары с адекватной ценой часто разбирают в первые часы. Поэтому важно, чтобы они быстро попадали на главную.
Недавно мы поменяли архитектуру рекомендаций — и ускорили их в 18 раз. После этого контакты продавцов с покупателями выросли на 1%, а расход памяти упал в три раза.
Но получилось всё это не с первого раза: пришлось пройти несколько итераций.
Подробности в статье ↖️
Кратко (AI)
Команда Авито обновила архитектуру своей рекомендательной системы, что позволило ускорить выдачу контента в 18 раз. Оптимизация привела к снижению потребления памяти в три раза и небольшому росту взаимодействия между покупателями и продавцами.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖