Рекомендательные технологии

Правила применения рекомендательных технологий

1. Настоящие правила регулируют применение рекомендательных технологий на страницах сайта https://avto-kursant.ru/
2. Рекомендательные технологии – это информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей на сайте https://avto-kursant.ru/ и в сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации.
3. При необходимости передачи владельцу сайта юридически значимых сообщений необходимо направить письмо по адресу: avto-kursant@mail.ru.
4. Рекомендательные технологии, используемые на сайте, заключаются в подборе и предоставлении посетителям сайта информации на основании их коммерческих (товары, скидки, акции и распродажи) и некоммерческих запросов (мероприятия, инструкции), т.е. в предоставлении рекомендаций. Рекомендации помогают посетителям сайта быстрее найти товар.
5. Для формирования рекомендаций специальное программное обеспечение собирает информацию о действиях посетителя сайта, а именно: о просмотрах товаров, услуг или категорий товаров; запросах информации; взаимодействиях с коммуникациями (например, переходы по ссылкам). Для формирования уточненных рекомендаций могут учитываться данные о предполагаемом географическом положении, IP-адресе, возрасте, поле, версии браузера, разрешении дисплея, версии операционной системы и вспомогательного программного обеспечения, модели устройства, ресурсов, поисковой системы, фразе, баннере, с которых был переход на сайт, список посещенных страниц и проведенное время на сайте.
6. Рекомендация для пользователя реализуется в виде списка рекомендованных товаров. Рекомендации дополняются уведомлением о применении в данном разделе сайта рекомендательной технологии.
7. Рекомендации формируются следующими подходами:
   • подбор похожих и сопутствующих товаров. Алгоритмы анализируют свойства тех товаров, которыми интересовался посетитель, по этим признакам подбираются товары, которые также могут его заинтересовать.
   • рекомендации как для посетителя с похожими предпочтениями. Алгоритм анализирует сходства в поведении посетителей сайта. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации по подбору товара.
8. Рекомендации формируются под каждого посетителя сайта персонально. Для активации рекомендаций посетителю сайта не требуется совершать какие-либо специальные действия. Товары и информация, которые посетитель видит в первую очередь сформированы как рекомендация.