Правила применения рекомендательных технологий
1. Настоящие правила регулируют применение рекомендательных технологий на страницах
сайта dostavkalistovok.ru
2. Рекомендательные технологии – это информационные технологии предоставления
информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к
предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской
Федерации.
3. При необходимости передачи владельцу сайта юридически значимых сообщений
необходимо направить ему письмо по адресу: rk@pr18.ru. Владельцем сайта является ИП
Белков С.В. (ОГРН 317183200058812)
4. Рекомендательные технологии, используемые на сайте, заключаются в подборе и
предоставлении посетителям сайта информации на основании их коммерческих запросов, т.е.
в предоставлении рекомендаций. Рекомендации помогают посетителям сайта быстро найти
услугу на основании запроса
5. Для формирования рекомендаций специальное программное обеспечение собирает
информацию о действиях посетителя сайта, а именно: о просмотрах услуг ( создание
рекламного макета, варианты распространения печатной продукции) взаимодействиях с
коммуникациями (например переходы по ссылкам). Для формирования уточненных
рекомендаций могут учитываться данные о местоположении; типе и версии ОС; типе и версии
Браузера; типе устройства и разрешении его экрана; источника откуда пришел на сайт
пользователь; с какого сайта или по какой рекламе; языке ОС и Браузера; ip-адрес
6. Рекомендация для пользователя реализуется в виде списков единиц контента
(спец.предложения, отзывы, оформление заявки). Рекомендации дополняются уведомлением о
применении в данном разделе портала рекомендательной технологии
7. Рекомендации формируются следующими подходами:
- подбор похожих и сопутствующих товаров/услуг. Алгоритмы анализируют свойства тех
товаров/услуг которыми интересовался посетитель, по этим признакам подбираются
товары/услуги, которые также могут его заинтересовать.
- рекомендации как для посетителя с похожими предпочтениями. Алгоритм анализирует
сходства в поведении посетителей сайта. Такой подход помогает выявлять неочевидные
предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации.
Рекомендации формируются под каждого посетителя сайта персонально. Для активации
рекомендаций не требуется делать никаких специальных действий. Товары и услуги, которые
посетитель видит в первую очередь, как раз и сформированы как рекомендация.
