ИИ для персонализации объявлений сервиса Яндекс.Недвижимос | ИИшечная
ИИ для персонализации объявлений сервиса Яндекс.Недвижимость – одного из крупнейших онлайн-классифайдов в сфере недвижимости в России и СНГ.
Человек, занятый поиском недвижимости для покупки или аренды, сталкивается с большим количеством предложений. Только в Москве, согласно информации «Яндекса», ежемесячно появляется около 20 тыс. новых объявлений о сдаче жилья, а всего сдается около 600-700 тыс. единиц.
Поэтому возникла необходимость в создании решения, которое позволит максимально быстро и комфортно подобрать объявление о сдаче или продаже квартиры в соответствии с потребностями пользователя. Для этого с помощью современных технологий искусственного интеллекта компания решила упорядочить круг объявлений, предлагаемых пользователю.
Первым этапом было введено требование к собственнику жилья о прохождении верификации через портал mos.ru. Компания добавила инфографики со сведениями о развитии транспортной сети, инфраструктуре и качестве воздуха в районе, а также на платформе появились графики, показывающие динамику цен на жилье поблизости и перспективы инвестиций в недвижимость.
Далее, в Яндекс разработали технологию компьютерного зрения, которая позволяет автоматически оценивать внешний вид квартир.
«Есть квартиры с новым и старым — «советским» — ремонтом: для каждой из них есть свой арендатор. Владельцы квартир с коврами на стенах, как правило, не указывают, что у них немодный ремонт. С помощью компьютерного зрения мы по фотографии научились отличать «бабушкин» ремонт от современного и добавили это в фильтры» – отметили в Яндекс.Недвижимости.
Принятые компанией решения, а именно: персонализация, выбор главного фото для объявления через компьютерное зрение и фильтры хорошего ремонта, привели к росту звонков на 15-20%. Требования об обязательной авторизации через городские сервисы и введение платы для собственников жилья за размещение объявлений снизили число нерелевантных сообщений на 30%.
Яндекс.Недвижимость также планирует начать использовать нейросетевые технологии в ранжировании –– это поможет сделать выдачу результатов более релевантной.
Подробнее о кейсе читайте на РБК.Тренды
