С 1 октября 2023 года в России действует закон, обязавший владельцев рекомендательных технологий сообщать пользователям об их применении и публиковать правила работы. Крупные площадки требование выполнили: у сервисов появились отдельные страницы с описанием того, на что опираются подборки. Прочитать их можно за десять минут, и после прочтения продавец обнаруживает, что не узнал ничего, что помогло бы ему завтра поднять карточку выше.
Так и должно было получиться. Опубликованы категории факторов — что учитывается история просмотров, оценки, поведение похожих пользователей, характеристики товара. Не опубликованы веса, формулы и порядок применения, и раскрывать их никто не собирался: это коммерческая тайна, а заодно единственная защита от массовой накрутки. Прозрачность оказалась описательной, и это не обман, а естественный предел такого регулирования.
Значит, работать продавцу приходится не с текстом правил, а с наблюдаемым поведением системы. Это делается и без формул — по тем же принципам, по которым десятилетиями работали с поисковой выдачей. Разбираю, что за механика стоит за подборками на маркетплейсе, в кинокаталоге и в поисковике, и какие действия продавца на неё влияют, а какие нет.
Что стоит понимать про выдачу до того, как вы в очередной раз перепишете заголовок карточки:
- Чем рекомендация принципиально отличается от поиска?
- Какие показатели карточки система видит и учитывает?
- Почему накрутка отзывов и выкупов перестала давать эффект?
- Какие цифры в своём кабинете смотреть в первую очередь?
Поиск отвечает на запрос, рекомендация его задаёт
Различие выглядит академическим, пока не начнёшь считать деньги. В поиске инициатива у человека: он сформулировал потребность, платформа подбирает под неё варианты. Задача системы — угадать намерение и не промахнуться. В рекомендации инициативы у человека нет: он пришёл посмотреть, что покажут, и платформа сама решает, чего он захочет. Задача другая — удержать внимание и продлить сессию.
Отсюда разные критерии успеха, а значит, и разные факторы ранжирования. Поисковой выдаче важно соответствие запросу. Рекомендательной ленте важно, чтобы вы не закрыли приложение. Кинокаталог показывает не лучший фильм по вашему вкусу, а тот, который вы с наибольшей вероятностью досмотрите; маркетплейс на главной показывает не самый подходящий товар, а тот, который вы вероятнее положите в корзину прямо сейчас.
Практический вывод для продавца: в поиске вас находят по запросу, в рекомендациях вас показывают похожим на ваших покупателей. Первое зависит от того, как описан товар. Второе — от того, кто и как его уже покупал. Работать надо с обоими, но инструменты у них разные, и путать их — самая частая ошибка на старте.
Из чего складывается место карточки в выдаче
Точных весов не знает никто снаружи, и любой, кто называет вам проценты, их выдумал. Но набор наблюдаемых факторов у площадок схожий, а их влияние проверяется экспериментом на собственных карточках.
| Группа факторов | Что в неё входит | Управляемость продавцом |
|---|---|---|
| Соответствие запросу | Название, характеристики, категория, атрибуты | Полная |
| Поведение покупателя | Переходы в карточку, добавления в корзину, доля выкупов | Косвенная, через контент и цену |
| Коммерческие условия | Цена относительно категории, участие в акциях | Полная, но за счёт маржи |
| Логистика | Скорость доставки, наличие на складах ближе к покупателю | Средняя, требует вложений |
| Репутация | Рейтинг, содержательные отзывы, ответы продавца | Отложенная |
| Платное продвижение | Ставки и рекламные места | Полная, действует пока платите |
Главное в этой таблице — вторая строка. Все остальные факторы система использует как гипотезу, а поведение покупателя как проверку. Карточка, которую открывают и закрывают, опускается вниз даже при идеальном описании и низкой цене. Карточка, которую открывают и покупают, поднимается, потому что платформа зарабатывает на комиссии и заинтересована показывать то, что покупают.
Закон обсуждали и в новостных студиях — меня приглашали на Москву 24 говорить об алгоритмах поиска и рекомендаций. Но за словом «прозрачность» лежит вещь, которую продавцу важно понять раньше юридических деталей: площадка ранжирует не товары, а вероятность сделки. Пока вы улучшаете эту вероятность, вы работаете с алгоритмом. Как только начинаете её имитировать — работаете против него.
Почему накрутка сломалась раньше, чем её запретили
Схема была простая: заказать выкупы, получить продажи и отзывы, подняться в выдаче, дальше поехать на органике. Она работала, пока системы смотрели на итоговые числа. Перестала работать, когда начали смотреть на форму распределения.
Настоящий спрос выглядит неровно: покупатели приходят из разных регионов и в разное время, у них разная история покупок, часть возвращает товар, отзывы пишет меньшинство и пишет по-разному. Накрученный спрос ровный: похожие аккаунты, схожие сценарии, идеальный процент выкупа, отзывы одинаковой длины и тональности, появившиеся кучно. Отличить одно от другого — стандартная задача статистики, для неё не нужен искусственный интеллект.
Дальше срабатывает второй механизм, ещё более неприятный для продавца. Искусственно поднятая карточка получает настоящий трафик, для которого она не была готова, — и реальные покупатели ведут себя на ней плохо: смотрят и не берут, берут и возвращают. Система получает подтверждение, что товар плохой, и опускает его ниже стартовой позиции. Накрутка не просто перестала помогать, она ускоряет падение, потому что подставляет слабую карточку под проверку живым спросом.
Как продавцу читать собственную статистику
Кабинет площадки показывает достаточно, чтобы понять, где именно теряются деньги. Смотреть надо по цепочке, а не на итог.
- Показы. Мало показов — проблема в описании и категории: система не понимает, кому вас показывать. Правится атрибутами и названием, а не ценой.
- Переходы в карточку. Показы есть, переходов нет — проблема в главной фотографии и цене в списке. Это единственное, что видно до клика.
- Добавления в корзину. Заходят, но не кладут — проблема в содержании карточки: не хватает размеров, характеристик, ответов на очевидные вопросы, честных фотографий.
- Оплаты и выкуп. Кладут, но не выкупают — расхождение между обещанием и товаром, долгая доставка или проигрыш соседней карточке по цене в момент решения.
- Возвраты и отзывы. Высокий возврат бьёт по позициям сильнее, чем помогает любая реклама, и лечится не продвижением, а описанием и упаковкой.
Проверять гипотезы нужно по одной. Продавцы обычно меняют разом фото, заголовок, цену и запускают рекламу — а потом не знают, что сработало, и не могут повторить результат на других товарах. Одно изменение, две недели наблюдения, запись результата — это скучно и это единственный способ накопить собственное знание об алгоритме, которого нет в опубликованных правилах.
Прозрачность, которая ничего не поменяла
Закон дал пользователю право знать, что подборки формирует программа, и в общих чертах понимать, на что она опирается. Для человека это полезно: меньше иллюзий, что лента показывает объективную картину мира. Для бизнеса не изменилось почти ничего — правила остались описанием, а не инструкцией.
И это, пожалуй, главное, что стоит вынести. Ни одна публикация правил не заменит собственных замеров, потому что алгоритмы меняются чаще, чем документы, и подстраиваются под поведение конкретной аудитории. Продавец, который ведёт свою таблицу изменений и результатов, через полгода знает о поведении площадки больше, чем написано в её справке.
Есть и стратегический вывод, выходящий за пределы маркетплейсов. Компания, у которой весь спрос приходит из чужой рекомендательной системы, живёт по правилам, которые ей сообщают постфактум. Свой сайт, своя база покупателей и прямые повторные продажи — не альтернатива площадкам, а страховка от того дня, когда алгоритм в очередной раз перестроят и вы узнаете об этом из падения выручки, а не из опубликованных правил.
Комментарии