Евгений Горбунов
Head of product в финтех
Контекст (продажи) трекался в PBI. В data studio я только под seo формировал отчеты, но и другие каналы там были видны. В остальном такого запроса не поступало от отдела.
В планах было совмещение ядра контекста и seo для поиска не охваченных точек.
Мы по сути так и делаем, если есть отзыв на товар - выводим, если нет - выводится конкретный продуктип, если нет, просто любые отзывы рандомно. Но в первую очередь, была цель снизить вероятность исключения карточки товара, ибо на ней контента мало пока что.
"Если есть ресурсы - заюзать GPT-3" - хорошая тема, нужны ресурсы и время :)
Пишут, прокатывает же. Речь больше о том, где их столько набрать, к примеру если карточек под 500к (при средней цене отзыва в 500 рублей). Но тут можно и другими вариантами идти
А если отзывы одинаковые, но по 8 штук и на всех товарах?
А если конкурент 1 только, остальные афили, то на сколько фото будут ролять?
А Supermetrics для Метрики точно рабочий? Пару раз пробовал, ничего не выходило
Ольга, приветствую!
Классическая = собрали запросы, кластеризовали в любом сервисе по любому методу, залили эти кластеры.
Ориентир на топ - не работает, потому что его формирует по сути 2 сайта, все остальные партнеры. И у обоих сайтов - одна технология структуры.
Есть всегда четкая привязка товара к типу (футболка) и к коллекции (авто - мерседес).
Не классическая - распределение на более низкий уровень что и было реализовано (авто - мерседес - amg), а так же "теги" (можно собирать из текстовых сущностей), только кластеризация идет на основе текстовых вхождений названий товаров.