«Яндекс Недвижимость»: как ML-алгоритм увеличил количество заявок на обратный звонок на 13%
Совершенствование подбора предложений способствует увеличению количества обращений к застройщикам
«Яндекс Недвижимость» зафиксировала рост конверсии в заявки на обратный звонок на 13% благодаря обновлению системы персональных рекомендаций. Новый алгоритм анализирует поведение пользователей и формирует индивидуальную выдачу новостроек и квартир — это помогает покупателям быстрее находить подходящие варианты, а застройщикам — получать более качественные обращения.
ML-алгоритм оценивает историю действий пользователя на сервисе: просмотренные жилые комплексы и квартиры, добавленные в избранное объекты, какие запросы сохранены, выбранные фильтры и лоты, на которые были оставлены заявки. Эти данные сопоставляются с параметрами спроса, географией, бюджетом и динамикой рынка. В результате система в первую очередь показывает, максимально релевантные запросу варианты.
Модель обновляет рекомендации в реальном времени и поддерживает баланс между точностью персонализации и разнообразием контента. Пользователи видят не только то, что уже искали, но и похожие объекты, которые могут их заинтересовать.
Внедрение ML-ранжирования уже привело к значимому бизнес-эффекту. Сервис зафиксировал рост конверсии в заявки на обратный звонок девелоперам на 13%. Доля тех, кто просматривает карточки объектов, увеличилась на 2,7%, а глубина взаимодействия с листингом выросла на 4% по числу просмотров и на 4,8% по количеству уникальных пользователей. Отмечен и рост обращений с карточек ЖК — больше целевых пользователей глубже изучают предложение и совершают следующий шаг.
Обновленный механизм персонализации работает автоматически и не требует дополнительных действий со стороны покупателей и девелоперов. Улучшения внедряет сам сервис и обеспечивает пользователям актуальные персональные и наиболее релевантные результаты поиска на всех устройствах.













