Искусственный интеллект вместо риэлтора: как THE METERS изменит рынок недвижимости

Большой манифест маленького стартапа.

Сейчас рынок недвижимости напоминает восточный базар: ряды палаток-сервисов, которые призывают воспользоваться именно их услугами, между толпами продавцов носятся риэлторы. Вроде бы, на первый взгляд, простой процесс поиска недвижимости часто превращается в то еще приключение.. Если вы пытались снять или купить квартиру в 2020 году, то знаете, о чём идёт речь. Мы и сами были в таком положении, потому и родилась идея создать агрегатор на основе искусственного интеллекта, который сделает поиск недвижимости быстрее и качественнее. Каким образом? Расскажу в этой статье.

Предыстория

Все началось весной 2020 года. На тот момент я тестировал разные гипотезы и занимался несколькими небольшими проектами. При этом меня особенно интересовали онлайн-сегмент и практическое применение искусственного интеллекта в жизни людей.

В апреле я познакомился с Сашей. Как-то вечером мы делились друг с другом своими перспективными идеями и поняли, что оба присматриваемся к теме IT в недвижимости. Тогда Саша рассказал мне про концепт, который давно был у него на карандаше. “Было бы круто сделать сервис по умному поиску недвижимости на рынке”, - сказал он.

Идея простая. Разберем ее на примере квартир.

По сути, каждый человек в процессе поиска квартиры (неважно, для аренды или покупки) хочет одного: как можно быстрее найти идеальный вариант, который соответствует всем вводным данным. Что для этого нужно?

а) Собрать все существующие предложения на рынке;

б) Исключить все то, что не соответствует нашим параметрам (в том числе фейки, дубли, объекты со странными параметрами и тд);

в) Подсветить те характеристики, которые являются приоритетными для конкретного человека.

Так мы видим правильный поиск любой недвижимости.

С решением именно таких задач отлично справляется ИИ. Остается только собрать все предложения, учесть те задачи, которые стоят при поиске недвижимости, и разобраться, что есть хорошо, а что есть плохо.

Одним из ключевых сценариев для сервиса мы выбрали поиск квартир для покупки и дальнейшей сдачи в аренду (под инвестиции). Чего хочет инвестор, покупающий квартиру под сдачу? Конечно, найти такой объект, который будет приносить максимальную доходность, то есть сдаваться дороже при минимальной стоимости покупки.

В идеале, стоит также учесть стоимость содержания, размер налога, время простоя, а также потенциал роста самой квартиры. Но на старте было решено упростить модель: берем цену квартиры, прогнозируем стоимость аренды и, исходя из этих цифр, считаем доходность.

И понеслось

В июне мы начали собирать команду и готовить прототип. В августе получился MVP. Страшненький и плохо работающий..

… но самое главное, выполняющий свою главную функцию: реальный поиск интересных квартир для инвестирования.

Далее мы привлекли инвестиции для создания полноценного продукта и в октябре начали плотную работу. Старое название изменили на THE METERS, так как чисто случайно выяснили, что в Великобритании уже есть аналогичный стартап с таким же именем.

Сейчас пишу это, и аж глаз дергается. Упоминание всех процессов заняло каких-то 10 строчек, но сколько же приключений было за это время: денег не хватало, сроки горели, волосы выпадали... Правда, это уже совсем другая история.

Что касается машинного обучения, я думал, что это работает по принципу “собрал данные - закинул в котел - поставил задачу машине - получил результаты”. Но ребята из AI People показали, что на практике это несколько сложнее, чем я думал. Очень помогли нам внедрить машинное обучение в наш проект, за что им огромное спасибо.

В январе, наконец, мы выпустили MVP в закрытое тестирование. Сейчас вы можете опробовать в действии первую публичную версию THE METERS, которая полностью бесплатна. Мы только начали, а потому вполне вероятно, что вам будет доступен не весь функционал, а что-то и вовсе может не работать или работать криво.

Что дальше? Мы же все-таки стартап, и у нас не 100500 сотрудников, как у Яндекса или Авито. Все поправим/отладим/настроим. А еще, однозначно, займемся аналитикой. По сути, у нас есть самые полные и чистые данные о рынке недвижимости.

Однако перед тем, как познакомиться с продуктом поближе, давайте посмотрим на то, как выглядит рынок сервисов недвижимости сегодня.

Кручу, верчу, весь рынок увидеть хочу

Рынок недвижимости в России огромен и есть несколько характерных черт:

  • Высокочастотность. Данные на рынке меняются постоянно. Часть объектов выбывает, часть добавляется, меняются характеристики, описание, цены;
  • Много данных. Только у одной квартиры имеется порядка 50 параметров;
  • Большие чеки. А значит, высокие ожидания людей;
  • Много мошенников;
  • Трепетный момент выбора. Ведь квартира или офис - это те места, где проходит большая часть нашей жизни;
  • Сильная фрагментация. У нас есть 4 площадки-лидера: Авито (он же Домофонд), Циан, Домклик и Яндекс.Недвижимость. А помимо них - еще с три десятка более мелких сервисов. Вообще, здорово, когда есть выбор, но это не тот случай.

В Америке раньше было примерно так же - несколько гигантов и множество более мелких игроков. Закончилось все тем, что к 2014 году лидер рынка Zillow купил всех конкурентов, включая HotPads, RentJuice, StreetEasy и Trulia, тем самым предоставив пользователям максимально полный список вариантов. Ведь когда человек выбирает себе что-то дорогое, для него крайне важно видеть все доступные предложения, а не какую-то часть.

В России же многие думают: “А что, скачаю себе Циан или Авито, все равно везде одни и те же квартиры. Ну, будет парочка вариантов, которые пропущу, ничего страшного”. На самом деле, если мы возьмем рынок аренды, то процент объектов, показанных на всех четырех крупнейших площадках, не превышает 25%! И это одна Москва. Поэтому, если Вы ищите квартиры только на одной площадке, вы теряете достаточно больше количество потенциальных предложений.

Так дальше не пойдет

Все это просто неправильно, поэтому мы и задумали THE METERS - сервис, который должен на порядок улучшить опыт подбора жилья. Ниже хочу обратить внимание на проблемах, которые мы хотим решить с помощью нашего сервиса.

Проблема: трудоемкий поиск

Параллельный поиск на двух, трех, четырех площадках иногда вгоняет в ступор. Вот один из свежих примеров. Моя знакомая Света искала себе новую квартиру. Ей нужен был район около метро Фили, максимум 2-3 станции поблизости. Двушка, до 60 квадратов. В какой-то момент Света поняла, что нужно мониторить сразу все площадки(потому что случайно встретила пару хороших квартир на другой площадке). И тут началась зарядка для ума.

Согласно данным от трех разных сервисов, только у метро Фили располагалось 59, 54 и 88 объектов, которые, в теории, могли подойти Свете. Уже по точкам видно, что подборки объектов отличаются, и теперь ей нужно сопоставить между собой три поисковых массива, чтобы понять, что из этого дубликат, а что нет. А дальше Свете придется отслеживать все апдейты, опять же, сравнивая их друг с другом. И это только для одной станции метро. То есть все это нужно повторить минимум трижды.

Решение: все сервисы в одном окне

THE METERS работает по принципу обычной поисковой машины. Мы индексируем информацию, которая находится в открытом доступе, отображаем ее в одном месте и указываем ссылку на первоисточник. Таким образом, вы находите интересный вариант и переходите на сайт уже для того, чтобы получить контакты непосредственного продавца.

Проблема: неточность фильтров и искажение поисковой выдачи

Для того, чтобы анализировать только подходящие объявления, нужны фильтры. У любого фильтра есть два важных параметра: охват и точность.

Охват или полнота - это процент корректно отображаемых объектов от общего количества всех объектов с таким свойством (т.е. если я выбрал квартиры без ремонта, хотелось бы увидеть все имеющиеся варианты).

Точность - это процент ошибки. То есть количество ложных объектов, которые выводятся при использовании фильтра.

На сегодняшний день почти все фильтры строятся на основе пользовательских данных. Добавляя объявление о сдаче/продаже квартиры, человек может как указать определенные характеристики, так и не указать или указать их неверно.

Например, попробуем отфильтровать квартиры по параметру “Евроремонт”.

Вы серьезно? Зачем вы мне это показываете? Получается, если кто-то не очень смышленый или добросовестный, я теперь должен просматривать подобные объекты?

То же самое работает и в обратную сторону. По неведомой причине кто-то ставит очень приличной квартире отметку “Косметический ремонт”.

С точностью разобрались, а что же с охватом? Все современные фильтры работают с данными, предоставленными пользователем. Но зачастую люди указывают не все характеристики, а только те, которые сервисы сделали обязательными к заполнению: например, цена, площадь, этаж... Более того, часть важной информации о квартире содержится в описании, а кое-что можно понять и по фотографиям.

Представим, что параметр "Без комиссии" не входит в число обязательных и автор объявления по какой-то причине его не указал. При этом он упомянул данную особенность в описании. В таком случае сервис не покажет вам эту квартиру, если вы будете использовать обычный фильтр.

К тому же, понятно, что в описании люди могут десятками вариаций обозначить ту или иную характеристику: без ремонта, апартаменты, наличие ванной... И что теперь, сидеть и подбирать ключи? (Спойлер: нет, можно использовать для этого алгоритмы).

Кстати, очень интересно, почему большинство площадок убирает параметр “Без комиссии” в самый низ, в раздел “прочее” или “другие”. Для меня и большинства моих знакомых отсутствие комиссии (которая, к слову, обычно составляет 80-100% от месячной цены) является важным фактором при принятии решения.

На ЦИАН в самом верху есть параметры “От собственника” и с “Низкой комиссией”. Сначала я думал, что от собственника = без комиссии и активно использовал фильтр. Но позже стало понятно, что таким образом я потерял огромное количество вариантов, которые просто не попали в итоговую выдачу. Оказалось, что фильтр, который так и называется “Без комиссии”, все-таки есть, но находится он внизу списка.

Еще один деликатный момент - это срок размещения. Я, как пользователь, хочу сразу скрыть все квартиры, которые висят в три раза дольше среднего срока размещения (в Москве это 140 дней для квартиры на продажу и 30 дней для квартиры в аренду). Если квартиры уже полгода не могут сдать в аренду, значит, с ними что-то не так и лучше сразу скрыть их с помощью фильтра.

Однако многие площадки используют понятие “дата обновления”, мол, смотрите, это свежий вариант. Как правило, за этим термином стоит платная услуга продления, которая и поднимает квартиру в топ выдачи. Но это не имеет никакого отношения к самому сроку публикации. Если квартира уже год не продается, какая мне разница, что ее вчера обновили? (если это не новостройка).

Кстати, то же самое касается и платного продвижения: зачастую, сервисы сначала показывают не самые подходящие объекты, а те, за рекламу которых заплатили деньги.

В начале, я думал, что фильтры сломались. Потом понял, что это просто реклама.

Кроме того, в нашей картине мира хороший поиск позволяет не только оставить нужное, но и скрыть лишний мусор. А такого в недвижке хоть отбавляй: квартира в залоге, продается доля, после пожара, без права собственности, сдаю на пару месяцев, разыгрывается на аукционе, продается с торгов, дом под расселение, нет центрального отопления и многое другое.

Конечно, вы все это изучите и дойдете до описания. Если пропустите описание, позвоните по объявлению. Если не расскажут по телефону, то придете и увидите. Но так же неправильно. Почему у меня нет возможности убрать из выдачи всю неинтересную мне лабуду? Если кто-то зарабатывает на залоговой недвижимости, окей. Но это же менее 1% от всех пользователей.

И, наконец, последний неприятный момент - это дубли. Не только на разных сервисах, но и в рамках одной площадки. Иногда у этих дублей разные фотографии, и тогда ты вынужден проходить квест. Знаете, как бывает - две картинки, между которыми нужно найти 5 отличий.

Решение: умные фильтры

В отличие от обычных сервисов, наши умные фильтры анализируют не только параметры пользователя. Для того, чтобы максимально повысить охват поиска и его точность, мы также учитываем текст, фотографии и сторонние справочники.

Таким образом, если вы захотите посмотреть объекты без ремонта, наши алгоритмы проанализируют не только указанные характеристики, но и описание, а также фото квартир, на которых отсутствие ремонта очевидно. Так вы увидите абсолютно все доступные варианты, даже если соответствующий параметр в объявлении нигде не указан. По такому же принципу вы сможете скрыть объявления без фото, с юридическими ограничениями или о продаже доли, а еще убрать дубликаты, похожие объекты и квартиры с большим сроком экспозиции.

Еще одна проблема: фейковые цены

Ну не бывает нормальных квартир с ценником на 30% (а то и сразу в два раза) меньше среднего на рынке. Если столкнулись с подобной ситуацией, то скорее всего такая цена - это фейк. Или ошибка. Или за ней кроется какой-то “сюрприз”.

Когда человек видит перед собой итоговую цену на жилье, в его голове начинает сопоставляться множество параметров: этаж, площадь, адрес, расстояние до метро, вид из окон… Это достаточно тяжело, к тому же, чтобы сразу оценить справедливость цены, надо хорошо разбираться в рынке.

ЦИАН, например, помогает и выводит свою оценку в карточке объекта. Но и тут получается, что я должен все прочитать, проскролить вниз и только потом узнать, что квартира вообще не подходит для моих целей. А как быть с другими сервисами? Вечно открывать вкладку с аналогами? Смотреть отдельно историю продаж в этом доме? А если там и продаж-то особо не было...

Решение: оценка справедливости цены

Для удобства поиска мы добавили оценку справедливости цены. У каждой квартиры есть значок, который показывает, насколько цена соответствует оценке наших алгоритмов. Также можно скрыть объекты, у которых фактическая цена сильно отличается от нашей.

Покупка квартиры как инвестиции

Мы в THE METERS видим большой потенциал в коммерческой недвижимости - с помощью машинного обучения можно искать и землю под строительство, и помещения под конкретный тип бизнеса, и объекты под инвестиции.

В последнем случае собственник планирует купить квартиру для последующей продажи или сдачи в аренду.

По нашим оценкам, около 20% квартир в Москве и Санкт-Петербурге покупается не для проживания, а под сдачу в аренду.

Для квартир, выставленных на продажу, мы считаем валовую доходность (т.е. сколько “грязными” она может приносить без учета содержания, налогов, ремонта и изменения цены объекта).

Есть часть квартир, по которым у нас слишком мало параметров, чтобы дать корректный прогноз. С каждым днем у нас все больше данных, поэтому скоро сможем давать прогноз практически по всем объектам.

Также мы даем возможность отфильтровать квартиры по уровню спроса в определенной локации. Например, если хотите сдавать купленную квартиру:

  • укажите базовые параметры (цену, площадь, этаж, локацию);
  • скройте объекты с обременениями и нюансами;
  • оставьте только локации с высоким спросом на аренду;
  • и включите сортировку по убыванию доходности.

Тогда в топе вы получите самые интересные варианты. Если же вы хотите перепродать купленную квартиру, то вам пригодятся фильтры, которые помогут сравнить ее стоимость с ценой за ближайшие аналогичные варианты (выгодно покупать то, что стоит дешевле, но по сути такое же), и фильтр по уровню спроса на покупку квартир.

Сделаем крутой, современный и удобный поиск вместе

Мы всегда готовы к конструктивному диалогу. Пишите нам, если ищите себе квартиру, инвестируете, а еще если вы - продвинутый риелтор или агентство недвижимости. С радостью примем ваши пожелания и обратную связь.

А еще у нас есть Instagram.

А пока расскажите про ваш опыт, удавалось ли вам находить хорошие квартиры на небольших площадках?
Нет, всегда искал на Яндекс/Авито/Циан/Домклик/Домофонд
Локалс
Этажи
Предпочитаю группы ВКонтакте
Мониторю Telegram-каналы
Свой вариант в комментарии
Показать результаты
Переголосовать
Проголосовать
0
210 комментариев
Написать комментарий...
Борис Шлаин

"По нашим оценкам, около 20% квартир в Москве и Санкт-Петербурге покупается не для проживания, а под сдачу в аренду." - Интересно, на чем основываете этот вывод?

Ответить
Развернуть ветку
Данила Тривайло
Автор

Борис, добрый день! Чуть позже отдельную статью сделаем, расскажем про методику подсчета, интересно будет подискутировать)

Ответить
Развернуть ветку
207 комментариев
Раскрывать всегда