#заметки

Балтийский e-commerce стартап (товары для дома, около 50K пользователей) полгода строил персонализированные рекомендации на главной. Наняли двух ML-инженеров, развернули инфраструктуру, обучили модель.

Конверсия упала на 12%.

Оказалось: их алгоритм показывал каждому что-то уникальное, но пользователи просто хотели видеть бестселлеры. Social proof работал лучше, чем индивидуальные предпочтения. Вернули обычный "Most bought this week" — конверсия восстановилась.

Проблема была в том, что при 50K пользователей данных слишком мало для персонализации. Модель переобучилась на шуме, а простое правило "показывай то, что покупают другие" продолжало работать.

Вчера наткнулся на слайды Lien Michiels (University of Antwerp, co-founder Froomle — рекомендательная платформа). Она преподаёт recommender systems в Amsterdam Business School. Первый слайд курса: "Начинайте с non-personalized рекомендаций".

Non-personalized — это когда всем показываешь одно и то же: "Trending now", "Most bought", "Curated by editors", "People who bought X also bought Y". Одна рекомендация для всех пользователей.

Почему это работает: нет проблемы холодного старта (персонализация ломается на новых пользователях без истории), масштабируется идеально (одна рекомендация вместо миллионов), популярные вещи популярны не просто так.

Netflix первые годы показывал всем одинаковый homepage с популярными фильмами. Spotify начинал с editorial playlists. Amazon до сих пор половину рекомендаций делает через простые правила типа "frequently bought together".

Персонализация появлялась позже — когда критическая масса данных позволяла строить систему рекомендаций, которая работала лучше простых правил.

Видел стартапы с 10-20K пользователей, которые продают инвесторам "ML-персонализацию на базе нейросетей". Если у тебя нет сотен тысяч взаимодействий, ты платишь за сложность, которая не окупается. А простое "Trending now" продолжает конвертить.

Возможно, персонализация — это вообще премиум-продукт для зрелых рынков. Пока у тебя нет миллионов пользователей, "бестселлеры" работают лучше нейросетей.