Rambler&Co — поиск и рекомендации

В медиаэкосистеме Rambler было больше 45 миллионов активных пользователей в месяц по всем проектам. Поиск и рекомендации — это те системы, которые решали, что эти люди увидят и сколько экосистема на этом заработает.

Контекст был именно медийный: поиск и рекомендации стояли на пересечении пользовательского намерения, дистрибуции контента, рекламной экономики и качества машинного обучения.

Монетизация поиска и качество рекомендаций ограничивали и выручку, и вовлечение. Улучшить одну только модель ранжирования было бы недостаточно: поверхности, стимулы и метрики качества вокруг неё определяли, что модели вообще разрешено оптимизировать.

Я вёл направление поисковых технологий и рекомендательных сервисов: около 10 человек в прямом подчинении и широкая кросс-функциональная работа внутри экосистемы.

Рассматривать качество ранжирования, поверхности дистрибуции и монетизацию как одну продуктовую систему, а не оптимизировать модель отдельно.

Мерить успех рекомендаций не только по кликам, но и по глубине просмотра — чтобы система не вознаграждалась за поверхностное любопытство.

Улучшил монетизацию поиска и показатели выдачи.

Построил и вёл персональные рекомендации по всей экосистеме.

Связал продуктовую аналитику, качество ранжирования и решения по монетизации.

Рекомендательные системы — это продуктовые системы, а не только модели. Поверхности дистрибуции, стимулы, метрики качества и редакционный контекст меняют результат.