Поделиться
Репутацию продавцов на «Авито» оценит искусственный интеллект
Менее полугода назад на «Авито» появилась репутационная система. Пока она распространяется только на продавцов. Технологии искусственного интеллекта оценивают их поведение по множеству параметров. Те, кто соблюдает правила, получат приятные бонусы. У нарушителей появится шанс стать лучше.
Репутационная система
В ноябре 2023 г. на «Авито» заработала репутационная система «Качество сервиса продавцов». Она создавалась как инструмент оценки поведения пользователя на площадке. Главная цель — сделать честное поведение выгодным как для продавца, так и для покупателя.
Внедрение репутационной системы началось с продавцов, точнее, с профессиональных продавцов. «Представьте, что на «Авито» появится предложение о продаже несуществующего объекта недвижимости. Репутационная система направлена на предотвращение, в том числе, таких ситуаций — система отреагирует, и репутация автора такого объявления будет понижена», — рассказывает Светлана Абадеева, руководитель продуктовой команды продукта «Репутационная система».
Надо сказать, что на «Авито» давно существует антифрод-фильтр, который защищает добросовестных пользователей от тех, у кого плохие намерения. Репутационная система — это вторая линия защиты. «Мы не хотим терять пользователей, если их нарушения не причиняют другим серьезных неудобств. Наша задача — перевоспитать их, побудить играть по правилам», — подчеркивает Анна Мухина, руководитель аналитической команды продукта «Репутационная система».
Что такое репутация продавца
Для оценки репутации в «Авито» составили список основных показателей, имеющих значение для покупателей. Их можно разделить на две группы.
Первая группа — актуальность и достоверность объявления. Действительно ли в нем указана честная цена? Актуально ли объявление? Насколько релевантно описание товара или услуги? Эти показатели оцениваются на основании внутренних данных. Отвечает ли продавец на вопросы в чате? Подробно ли он заполнил информацию в объявлении и насколько охотно дает потенциальным покупателям дополнительную информацию?
Вторая группа — качество доставки. Всегда ли продавец относит проданные товары на пункт отправки в указанные сроки? Не отменяет ли он заказы в последний момент?
Важным источником информации становятся отзывы, которые оставляют покупатели. Иногда для дополнительной проверки привлекаются «тайные покупатели». Их задача — связаться с продавцом и выяснить, действительно ли товар соответствует характеристикам, которые указаны в объявлении.
Компания рассматривала разные варианты отображения результатов оценки в личном кабинете пользователя. Сначала было решено помещать профиль в зеленую, желтую или красную зону. «Это оказалось не очень удобно — например, пользователю сложно понять, насколько его «желтый» близок к «красному» или «зеленому». Кроме того, в первой версии продукта пользователь мог увидеть свои нарушения только после того, как их совершил», — говорит Светлана Абадеева.
Поэтому команда обновила подход к оценке и перешла на 100-балльную шкалу, которая подкрепляется цветовым изображением. Это позволяет продавцу понять, какую оценку он получил по каждому показателю и за что она была снижена. А значит, у него появляется возможность ее улучшить. «Оценки выставляются на основании данных за последние 30 дней с активными объявлениями. Таким образом, если пользователь захочет улучшить свою репутацию, он может изменить поведение, и его оценка тоже изменится», — добавляет Анна Мухина.
Для того, чтобы мотивировать пользователя сделать это, разработан целый ряд бонусов. Обладатели высоких оценок будут иметь приоритет в поиске, а значит, контакт с покупателем обойдется им дешевле. Объявления таких продавцов будут отмечены специальными бейджиками.
Как оценить репутацию
Ежедневно на «Авито» происходят миллионы коммуникаций между продавцами и покупателями. Пользователи размещают текстовые объявления, добавляют в них картинки и видео, пишут сообщения в чате, звонят друг другу по телефону. Обработать всю эту информацию вручную — непосильная задача. И здесь на помощь приходит искусственный интеллект и технологии машинного обучения.
Илья Иваницкий, руководитель направления Data Science департамента «Доверие и безопасность», поясняет: «ИИ-модели изучают объявления сразу после создания, на этапе модерации — находят в них запрещенную информацию, например, обсценную лексику, или товары, которые запрещено продавать на платформе. Проверяют, не разместил ли продавец в одном объявлении несколько товаров, не использует ли он ключевые слова, которые мешают в поиске покупателям. Также ИИ находит дубликаты объявлений, в том числе те, которые имеют фейковые отличия. Например, продавец услуг предлагает грузоперевозки на «Газели» и в одном случае указывает длину автомобиля 6 м 72 см, а во втором — 6 м 73 см. Таким продавцам мы тоже снижаем баллы в репутационной системе».
ИИ также умеет анализировать изображения. Например, если пользователь захочет продать автомобиль по более высокой цене, а при этом на фотографиях видны вмятины, то алгоритм порекомендует релевантную цену и пометит объявление плашкой «Цена выше рыночной». Также алгоритм обучен находить на фотографиях номера телефонов или другие контактные данные — в этом случае объявление не пройдет модерацию.
Если пользователь не согласен с оценкой, которую поставил ему искусственный интеллект, — ведь любая модель не идеальна на 100% — он может связаться со Службой поддержки или по телефону, или в мессенджере. Все его аргументы будут внимательно рассмотрены и использованы для доработки алгоритма. Так как репутационный скоринг формируется на основании множестве всех событий (чатов, звонков, объявлений), то случайная ошибка модели на одном объекте значимо не повлияет на итоговую репутацию.
Первые результаты и планы на будущее
Репутационная система «Качество сервиса», система поощрений и ограничений пока работают в тестовом режиме. Однако пользователи уже стали внимательнее относиться к своему поведению на площадке. За пять месяцев число продавцов в зеленой зоне увеличилось на 16%, а в красной зоне — сократилось на 18%.
В ближайших планах — дальнейшее развитие моделей с тем, чтобы они могли более точно обрабатывать информацию, и улучшение интерфейса.
Со временем увеличится и количество параметров, которые будут учитываться при расчете репутации. Например, искусственный интеллект научится выявлять случаи, когда продавец пытается убедить покупателя удалить негативный отзыв или грубо общается с ним.
Также при формировании оценки планируется больше опираться на обратную связь от пользователей — анализировать их отзывы о продавце или покупателе. «Здесь нужно использовать модель машинного обучения, которая определит, можно ли доверять этой обратной связи — оставлен ли отзыв о конкретной сделке или кто-то пытается навредить конкуренту или улучшить рейтинг собственного аккаунта», — добавляет Илья Иваницкий.
Со временем подсказки о том, почему такое поведение не одобряется и что надо сделать для того, чтобы оно негативно не повлияло на репутацию, будут углубляться и детализироваться. Так, любой пользователь сможет быстро корректировать репутацию, точно понимая, как ее улучшить.
Короткая ссылка
