Как мы поднимали конверсию сайта с помощью Google Vision: кейс Bash Today

Рассказ технического директора маркетплейса лофтов Bash Today о способах работы с конверсией и трафиком, а также о роли нейронных сетей на современных сайтах.

Запустившись в 2015 году, мы потратили много времени и сил на улучшение сервиса для наших партнёров. Мы выстраивали отношения с владельцами московских лофтов, размещали их у себя на сайте и приводили им клиентов с самыми разными типами мероприятий, от ярких вечеринок до тренингов и мастер-классов.

Спустя время нам удалось наладить внутренние процессы, но выручка компании зависит от объёма заявок, а конверсия в какой-то момент перестала нас удовлетворять.

Первые звонки стали приходить от «Яндекса», который перестал индексировать некоторые страницы, сочтя их дублями. Эта новость стала для нас сюрпризом, поскольку под каждую из таких страниц мы тщательно прорабатывали и писали свои заголовки, тексты и метаописание, полагая, что страница должна быть интересна поисковым системам.

Дело оказалось в том, что заголовки и метаописания уже не играют такой роли, как раньше. Для поисковых систем важнее всего качество контента и пользовательский опыт, который в свою очередь зависит и от визуалистики. Люди встречают контент по фотографиям. Если им не нравится, то совершенно неважно, чем вы этот контент обернули.

В нашем случае владелец лофта сам определяет, какие типы мероприятия он хочет видеть у себя на площадке. В зависимости от этого он показывается на той или иной странице. Поскольку сами по себе лофты могут быть максимально функциональны, на многих страницах сайта выходили одни и те же объекты, зачастую с одной с той же превью-фотографией. И чаще всего клиент, заинтересованный в проведении мастер-класса, видел на первой странице пространства с фотографиями вечеринок.

Сам кейс не стал для нас чем-то новым, но всё упиралось в ручной контроль за базой креативных пространств Москвы, а это несколько тысяч площадок, которые меняются и редактируются каждый день по нескольку раз. Даже если взять в команду несколько человек и платить им высокую зарплату, держать под полным контролем такую базу всё равно будет проблематично.

Несколько раз мы пытались ограничивать возможности владельцев лофтов заполнять данные о своём объекте, требуя проходить обязательную модерацию. Это вызывало негатив от партнёров и серьёзно загружало всю нашу команду, но не приводило к каким-то изменениям.

Мне виделось, что единственное решение проблемы с конверсией лежит в умении «читать фотографии» и в выстраивании зависимостей между объектами на фото и запросом, по которому пришёл клиент. Эта задача переходит в область машинного обучения и является сложной и крайне требовательной к вычислительным ресурсам.

К счастью, существует несколько сервисов, которые помогают решить поставленную задачу за очень небольшие деньги. Один из этих сервисов — Google Vision.

На официальном сайте есть небольшая форма, через которую можно загрузить любую фотографию и посмотреть, что на ней изображено. Всё, что остаётся, — это научиться работать с API и выстроить процесс обработки фотографий с сайта.

Если результаты обработки не устраивают, можно обучить модель самостоятельно. И даже несмотря на то, что многие сервисы до сих пор находятся в статусе бета-тестирования, масса задач решается уже сейчас.

Во первых, Google Vision возвращает результаты обработки фотографий исключительно на английском языке, поэтому пришлось думать о переводе. Проблему решила прослойка в виде Google Translate API, через которую проходил весь поток фотографий.

Во вторых, обработка фотографий занимает много времени, в среднем по две-три секунды на каждую. В нашей базе десятки тысяч фотографий, поэтому пришлось решать вопрос распределения нагрузки. Обработка проходит в фоновом режиме по мере добавления новых изображений.

Поскольку на нашем основном маркетплейсе существует сложная рейтинговая система и множество других функций, которые в итоге могут повлиять на конверсию, усложнить эксперимент и добавить рисков, мы решили открыть новый каталог лофтов исключительно под московский сегмент рынка, где теперь тестируем все наши гипотезы с нейронными сетями, SEO и многим другим.

После обработки фотографий по конкретному запросу «Провести тренинг в лофте» удалось поднять конверсию в заявки на три процентных пункта.

Так решили и задачу тематических подборок. Иногда клиенты обращаются к нам с просьбами, например, подобрать лофт с неоном для видеосъёмки.

Все успешные гипотезы мы переносим на основной маркетплейс Bash Today, где они подтверждаются уже на большем трафике и в конечном счёте положительно влияют на продажи.

В любом каталоге или интернет-магазине вся работа выстраивается от описания объекта, будь то автомобиль или, например, квартира. Иногда стоит переосмыслить работу с контентом и отталкиваться от визуалистики, то есть от чтения самих фотографий, а не от описания того, что на них изображено.

Большую перспективу я вижу в области работы с рекламным трафиком. Вы точно знаете, с какого запроса перешёл пользователь, поэтому сможете предлагать релевантный его запросу контент, тем самым повышая свою конверсию.

Отдельная история с SEO-трафиком. Один из критериев ранжирования в поиске — соответствие запроса, по которому перешёл пользователь к контенту, который он в итоге увидит на сайте. Правильно обрабатывая изображения, вы улучшаете свои позиции.

Стоит помнить, что любую гипотезу можно протестировать и без технической реализации, а по результатам уже оценивать, стоит ли выделять на это ресурсы. Попробуйте взять конкретный раздел на своём сайте и поменять на нём фотографии, а потом протестировать поведенческие факторы на отдельном канале трафика.

Думаю, что сейчас мы переживаем в некоторой степени революцию, при которой интернет развивается быстрее, чем когда-либо. Все методы и правила, которым мы следовали несколько месяцев назад, безнадёжно устарели.

Машинное обучение и нейронные сети чаще всего используются как единственный маркетинговый ход. К сожалению, крайне мало компаний в малом и среднем сегменте бизнеса видят в этих технологиях практическую пользу. Ситуация должна измениться.