Rambler&Co机器学习推荐系统：CTR提升高达50%
Rambler&Co机器学习部门已在Price.ru及Ecco网上商店部署推荐系统。测试显示，机器推荐显著优于人工，模块点击率（CTR）最高提升50%。
智能算法自动优化推荐效果
该系统能自动发现非平凡规律并持续优化。通过分析用户购物行为、偏好及商品相似性，实现精准推荐。
Price.ru试点：CTR提升25%-30%
在Price.ru的首次实验中，推荐模块CTR提升25%-30%，验证了用户对推荐质量的认可。
Ecco项目：收入近乎翻倍
Ecco网店通过推荐系统分析客户兴趣，提供个性化优惠，有效提升了转化率、客单价及复购频率。
Ecco电商发展负责人阿拉·巴里诺娃表示：“基于用户行为的算法使详情页相似商品模块CTR提升35%-50%，相关流量带来的收入几乎翻倍。目前正于首页推出个性化模块替代热门商品展示，并在购物车环节增加‘可能感兴趣的商品’推荐。该功能预计将简化导航、促进转化、形成交叉链接，并提高浏览深度与会话时长。”
通用性强，支持Beta测试
Rambler&Co机器学习负责人帕维尔·克莱门科夫指出：“智能算法可处理海量数据与复杂商品关系，通用性高。凡安装‘Rambler/Top-100’计数器且具备标准电商事件标记的项目均可适用，多数网店无需新增代码。目前正面向电商行业开放Beta测试。”