Читайте РБК без баннеров

Подписка отключает баннерную рекламу на сайтах РБК и обеспечивает его корректную работу

Всего 99₽ в месяц для 3-х устройств

Продлевается автоматически каждый месяц, но вы всегда сможете отписаться

Как «Яндекс.Недвижимость» использует ИИ для персонализации объявлений

Сервис «Яндекс.Недвижимость» был запущен компанией «Яндекс» в 2010 году. Сегодня это один из крупнейших онлайн-классифайдов в сфере недвижимости в России и СНГ

Задача

Создать решение, которое позволит максимально быстро и комфортно подобрать объявление о сдаче или продаже квартиры в соответствии с потребностями пользователя.

Предпосылки и мотивация

Человек, занятый поиском недвижимости для покупки или аренды, сталкивается с большим количеством предложений. По данным фонда «Институт экономики города», только в Москве сдается в аренду более 400 тыс. жилых помещений. Согласно информации «Яндекса», в столичном регионе ежемесячно появляется около 20 тыс. новых объявлений о сдаче жилья, всего сдается около 600–700 тыс. единиц.

Решение

С помощью современных технологий упорядочить круг объявлений, предлагаемых пользователю. При этом сделать так, чтобы подобранные варианты максимально отвечали его потребностям.

Реализация

«Яндекс.Недвижимость» первым на рынке классифайдов ввел требование к собственнику жилья о прохождении верификации через портал mos.ru. Компания добавила инфографики со сведениями о развитии транспортной сети, об инфраструктуре, количестве детских садов, школ, поликлиник и качестве воздуха в районе. На платформе также появились графики, показывающие динамику цен на жилье поблизости, доступность и перспективы инвестиций в недвижимость.

Технология компьютерного зрения, разработанная «Яндексом», позволяет автоматически оценивать внешний вид квартир, чтобы не предлагать пользователю варианты, которые его заведомо не устроят. «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», — рассказали в «Яндекс.Недвижимость».

Результаты

Принятые компанией решения — 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%. 4,3 млн человек составляет среднемесячная аудитория сервиса.

Планы и перспективы

В планах «Яндекс.Недвижимость» — добавить в отчеты по квартирам возможность оценить стоимость недвижимости через несколько лет. Также сервис планирует начать использовать нейросетевые технологии в ранжировании — это поможет сделать выдачу результатов более релевантной.

Обновлено 30.11.2020
Главная Лента Подписаться Поделиться
Закрыть