Как мы пытались растить выручку через персонализацию

Рекомендательные системы — это больно. Технические метрики не коррелируют с онлайн-метриками, результаты академических статей не воспроизводятся, дефицит открытых датасетов.

Ибрагим Бадертдинов постарался помочь сэкономить время тем, кто начинает или уже строит рекомендации в своем продукте. Доклад посвящен эволюционному развитию рекомендаций умной ленты и не только (похожие айтемы, рекомендации авторов) на одной из платформ монетизации контента. Ибрагим рассказал, как они рисовали иерархию метрик, строили архитектуру real-time рекомендаций, пробовали и сравнивали между собой разные модели, проводили и ускоряли A/B-тесты. Показал решения, из-за которых они теряли деньги, и решения, которые стали основой рекомендаций.