Авито — одна из самых популярных площадок в Рунете, на которой 50 миллионов пользователей покупают и продают товары и услуги. Сейчас Авито — это уже чуть больше, чем просто сайт с объявлениями: здесь есть возможности для продвижения бизнеса. Компания может не только разместить объявления, но и поднять их в топ результатов поиска, оформить страницу компании, подключить доставку и т. д.
Однако существуют стереотипы, которые мешают бизнесу размещаться на площадке. Мы собрали частые заблуждения о продвижении на Авито и попробуем их разобрать.
На Авито могут размещаться не только частные лица, но и компании. Первые продают личные вещи и пользуются сервисом время от времени. Вторые размещают объявления своих товаров или услуг и делают это регулярно. Когда пользователь Авито вводит запрос, поисковая выдача показывает ему релевантные объявления — и от частных лиц, и от компаний.
На Авито нужно платить не за клики и показы, а за размещения — конкретные объявления и срок их работы. Здесь нет привычного аукциона: обогнать конкурентов и поднять объявление выше в выдаче можно с помощью дополнительных опций продвижения. После их подключения алгоритмы будут выделять объявления и чаще показывать их пользователям в заметных блоках в те моменты, когда покупка вероятнее всего.
Есть и другие возможности для бизнеса на Авито: можно настроить автоматическое создание объявлений по товарному фиду, подключить коллтрекинг, дать доступ сотрудникам, следить за расширенной статистикой и т. д. Для этого нужно подключить один из трех тарифов: в них уже входит набор услуг, доступ к профессиональному кабинету и скидка на размещения. Можно начать с «Базового» — он бесплатный.
С чего начать продвижение на Авито, как выбрать тариф и создать первые объявления, мы разобрали в инструкции.
В некоторых категориях на Авито есть бесплатные объявления, но их количество лимитировано и зависит от тематики. Чем конкурентнее категория, тем меньше бесплатных объявлений можно разместить. Так, если вы продвигаете услуги, то у вас будет одно бесплатное размещение, а если продаете холодильники от производителя — ни одного.
Когда бесплатные объявления закончатся, вам придется или купить размещение, или ждать 30 дней, чтобы прошел срок действия объявления и появилась возможность разместить новое. Мы не советуем использовать «серые» схемы, например, создавать несколько аккаунтов или добавлять много товаров в одно объявление, — за такие нарушения Авито блокирует и объявления, и аккаунты.
В нишах с низкой конкуренцией и небольшим количеством объявлений можно обойтись покупкой разовых размещений. Но если вам нужно опубликовать много объявлений, то лучше купить тариф: он гарантирует скидку, благодаря которой размещения обойдутся дешевле. Чем больше размещений вы купите, тем дешевле будет каждое из них.
На площадке уже размещаются 750 тыс. профессиональных продавцов в категории «Товары». Чаще всего эти компании предлагают мебель, бытовую технику, товары для дома, но среди них есть и те, кто работает в узкой тематике, например продает виниловые пластинки.
Поведение пользователей Авито часто отличается от того, к которому привыкли рекламодатели на других площадках. Они уже готовы к покупке, но при этом стремятся купить товар как можно выгоднее. Это нужно учитывать при работе с потенциальными клиентами: лучше выделить отдельного менеджера, который будет быстро реагировать на заявки, и продумать для него скрипты.
При продвижении на Авито, особенно в сегментах дорогих продуктов, цикл сделки может увеличиваться: покупатель выбирает и приценивается. Но и стоимость заявки часто оказывается ниже, чем на других площадках.
Чтобы стабильно получать заявки, рекомендуем заполнить страницу компании — на ней находятся все ваши объявления, реквизиты компании, информация о доставке и оплате и т. д. Так пользователь будет знать, что перед ним не частное лицо, а компания, а значит, возможности снижать цену и менять форму оплаты нет.
Кроме того, страницу компании можно брендировать: разместить логотип, фон, убрать предложения конкурентов из карточек своих товаров и т. д. Это поможет вам выделиться на фоне конкурентов. Какие еще есть возможности на Авито, читайте в статье.
На Авито для каждого отдельного товара нужна своя карточка — так работают правила площадки.
Опубликовать первые объявления несложно: нужно только заполнить описание, добавить фото, контакты. Но, как и на других классифайдах и маркетплейсах, размещение десятков и сотен товаров на Авито вручную занимает много времени. Этот процесс можно упростить, настроив автозагрузку объявлений. Вы загружаете продуктовый фид с информацией о товарах или услугах, затем вносите необходимые изменения в фид в CMS или CRM-системе, а Авито автоматически обновляет информацию. Вы можете использовать фид, который у вас есть: его несложно адаптировать под требования Авито.
Опубликовать объявления на Авито может каждый из 50 млн пользователей сервиса. Что, конечно же, привлекает мошенников. Покупатели Авито могут бояться на них нарваться, поэтому не доверяют продавцам.
Как борется команда Авито:
Что может сделать продавец, чтобы сформировать доверие у покупателя:
Определенно от того, насколько аудитория площадки релевантна вашей, зависит успех размещения. Но на Авито не меньшую роль играют другие факторы:
Если говорить о б/у-товарах, то на Авито покупают не только их. По данным Data insight и Авито, 32% пользователей покупают только новые товары, а ещё 53% — и б/у, и новые.
Поэтому можно тестировать продвижение на Авито, если:
Чтобы проверить, востребован ваш товар на Авито или нет, попробуйте поискать аналогичные предложения. Оцените, насколько много у вас конкурентов и в каком ценовом диапазоне, а также используют ли они дополнительные услуги продвижения. А затем тестируйте. Для первого запуска не обязательно закладывать большой бюджет: хватит покупки нескольких размещений и услуг продвижения для усиления видимости объявлений.
Подключить аккаунт Авито можно через eLama, при первом пополнении вы получите бонусы — 10% внесенной суммы вернутся на ваш кошелек. Их можно будет потратить на дополнительные услуги — сделать объявление заметнее в поиске или увеличить количество просмотров. А если вы ведете рекламу клиентов, то сможете получить до 8% от их оборотов на Авито.
Узнать больше
С каждым годом в интернете продают все больше и больше товаров. В наше время, тесно связанное с эпидемией коронавируса, все больше и больше людей склоняются к тому, чтобы “ходить по магазинам”, сидя у себя дома в любимой пижамке. Заказать через интернет домой можно что угодно: от еды до украшений.
Авито идет в ногу со временем: у сервиса есть система доставки, осуществляемая непосредственно компанией, а не продавцами. Ежемесячно Avito посещает более 14 млн человек — и все они готовы купить товар на площадке. Таким образом, Авито становится удобной для арбитража трафика.
На Авито можно вести бизнес как и просто размещая объявления в качестве частного лица, так и воспользовавшись возможностями бизнес-кабинета.
Если у вас штучные продажи своих вещей или немного товаров, бизнес-кабинет, разумеется, не нужен. Другое дело, когда речь заходит о полноценном интернет-магазине на Авито.
Если у вас много разных товаров, большой оборот по их продаже с Авито, то перейти в аккаунт компании и зарегистрироваться как бизнес-клиент — самое время.
При регистрации компании на бизнес аккаунте вы получаете доступ к обширному функционалу Avito PRO. Отслеживать и анализировать эффективность продвижения На авито так гораздо проще и удобнее.
В бизнес-кабинете можно выставлять счета на имя компании или ИП, оплачивать их через расчетный счет.
Получайте документы для сверки с бухгалтерией ежемесячно, по электронной почте или в распечатанном виде.
А еще дело в том, что Авито выставляет ограничения на размещения объявлений в определенных категориях. И если вы продаете там несколько товаров, придется платить. Или зарегистрировать компанию, чтобы официально снять ограничения. В отдельном материале на нашем сайте есть лимит бесплатных объявлений по категориям в Авито — посмотрите его, чтобы знать, когда придется переходить на профиль компании.
Если нет аккаунта: регаем свежий аккаунт Авито на номер телефона, подтверждаем его в СМС.
Если есть аккаунт: можно перевести его сразу на бизнес, но только в том случае, если раньше на нем не было объявлений. Если объявления были, стоит завести новый акк.
Внимание! На один и тот же номер личный аккаунт и аккаунт компании регистрировать нельзя, поскольку один из них заблокируют — и вы потеряете свои объявления и прогресс.
Находим в боковой колонке слева контактный номер саппорта Авито, звоним по нему и просим перевести аккаунт в статус “Компании” или пишем об этом через форму.
Уведомление об успешной регистрации придет на почту. После этого можно добавить в профиль стационарные номера телефона.
Находим в профиле раздел с реквизитами. Указываем там:
Есть хитрость: иногда достаточно ввести только ИНН и нажать на кнопочку “показать реквизиты”. Поля заполняться автоматически из налоговой базы. Данные оттуда никто, кроме вас, видеть не будет.
После — пополняем кошелек с расчетного счета, который указан в реквизитах и ждем, пока платеж пройдет.
Учитывайте:
Как только это произойдет, реквизиты будут подтверждены.
Только после этого можно подключить дополнительные услуги и оформить финдокументы.
Разумеется, есть и ограничения, которые связаны со статусом компании на Авито.
Для тех, кто подтвердил реквизиты:
Для тех, кто не подтвердил:
Ежемесячно в разделе “бухгалтерия” документы формируются сами по себе.
Оригиналы Авито отправит по адресу, который вы указали в профиле.
Квартальные акты сверки также отсылаются на почту.
Внимание: закрывающие документы присылаются не на сумму, которую положили на счет, а на сумму, потраченную на услуги. Если закинуть на Авито 4000 р, а потратить на услуги 1500, то документы по расходам придут на 1500.
Если вам вдруг придется менять реквизиты на Авито, имейте в виду: указать новые можно только через реорганизацию компании. Это происходит потому, что между Авито и вами заключается двусторонний договор, в котором при замене реквизитов фактически изменяется одна из сторон.
Для этого:
1. Скачайте и заполните заявление от организации-правопреемника;
2. Напишите в саппорт, к письму приложите сканы заявлений или их фотки в хорошем качестве:
Важно! В заявлении указывают 1 число месяца, в котором нужно заменить реквизиты. Принимают заявления до предпоследнего рабочего дня каждого месяца.
Как видите, перевести частный профиль в профиль компании (бизнес аккаунт) на Авито не так уж сложно. Сделать это можно буквально в течение получаса — после чего вам станет доступны все возможности сервиса.
Я правильно слышу, что в принципе первый грамотный игрок на этом рынке забирает всё? Вы уже и вертикально, и горизонтально всё сделали, дальше только органика и спокойный, уверенный рост. Чего не хватает для того, чтобы изменить производную на главной кривой по росту?
Это два разных подхода. Первый — эксплуатация существующей бизнес-модели классифайда, как мы его знаем. На ней можно долго существовать: в Норвегии каждый житель страны заходит на классифайд несколько раз в месяц. С точки зрения этого потенциала у нас еще как минимум двукратный рост впереди. Но мы смотрим на это все-таки шире, смотрим и на новые бизнес-модели. Мы движемся в сторону входа в сделку, активно работаем над удлинением пользовательского опыта на «Авито», над тем, чтобы сделать «Авито» самым удобным сервисом для среднего и малого бизнеса, для молодых предпринимателей. Эта часть самая интересная, и она вся впереди. Примером такого движения является «Авито Доставка». Здесь мы вошли в модель торговой площадки, полного исполнения сделки через «Авито». Вначале это были частные пользователи, в августе мы запускаем эту услугу для бизнеса: если вы предприниматель, торгуете, например, запчастями, то можете продавать их на «Авито» как на любой другой торговой площадке — с транзакцией на платформе, оплатой и доставкой от «Авито».
А движение в сторону, условно, китайской модели, когда изначально онлайн-бизнес, набирая определенную базу, переходит и в офлайн? Например, по автобизнесу приобрести или войти в партнерку напрямую с СТО, напрямую с производителями?
Правильные потоки мысли, мы в этом направлении думаем. Поскольку задача — дать более удобный сервис нашим пользователям, вызывающий больше доверия и удобства, без исхода в офлайн никак не получится, потому что, оставаясь только в модели онлайн, ты все равно ограничен барьерами, а большая часть пользовательского опыта находится в офлайне. Самим туда входить не всегда интересно: и с точки зрения экспертизы, и с точки зрения масштабируемости, поэтому, конечно же, мы смотрим на разные модели интеграции с другими сервисами и не закрываемся на том, что будем делать все сами.
С тех пор, как Facebook запустил Lead Ads, предоставляя пользователям быстрый и безопасный способ подписаться на получение информации от компаний, бренды и потребители смогли лучше понимать друг друга. Рекламодатели могут аккуратно собирать информацию о пользователях и создавать список контактов для использования в будущем, пока пользователи подписываются, подписываются на мероприятия или получают демонстрации продуктов.
Ключевым преимуществом Lead Ads является то, что они оптимизированы для любого места размещения и устройства. Lead Ads ориентированы на пользователей, 95% которых используют мобильное приложение Facebook. В приложении открывается форма для потенциальных клиентов, которая автоматически загружает данные пользователей из их профиля в Facebook.
Чтобы показывать рекламу с помощью форм для лидов, выберите «Генерация лидов» в качестве цели в Ads Manager на первом этапе создания кампании. Следующие шаги такие же, как и для кампаний с любой другой целью, за исключением того, что вам нужно будет указать информацию для заполнения формы для лида при создании объявления.Генерация лидов доступна для одного изображения, одного видео, слайд-шоу, карусели и мгновенного взаимодействия.
Итак, вы думаете: «Круто, так что, как только я запущу кампанию по рекламе для лидов, люди начнут стучаться в мою дверь, верно?» Подожди, не так быстро! Важно приглашать аудиторию только через стратегически важные платформы и ориентироваться на специфику вашего рынка.
Aitarget объединилась с Avito, крупнейшей службой объявлений в России, чтобы протестировать устройства, таргетинг, места размещения и форматы объявлений для лидов, чтобы выяснить, на что делать ставки при запуске кампаний.
Avito предоставляет несколько вариантов для предприятий, включая службу подписок для создания страниц брендов с информацией о товарах и услугах или вакансиях, а также для автоматической публикации объявлений.
СервисAvito Work запустил кампанию Lead Ads для широкой аудитории по привлечению лидов в подписки.
За один месяц Avito достиг 11% конверсий в лиды в России, при этом 57% целевых лидов.
Эльвира Дерябина, менеджер по клиентским решениям в Aitarget, говорит:
«Для электронной коммерции или торговой площадки Facebook Lead Ads становится кросс-канальным инструментом из-за высокого уровня настройки. Это также позволяет использовать собранные данные в других маркетинговых каналах. Случай Avito показал, что правильная настройка рекламы вместе с возможностями форматирования позволяет вам справляться с бизнес-задачами как звезда ».
У этой звезды пять баллов, которые вы должны использовать в своих собственных объявлениях для лидов.
Хотя вы можете подумать, что аудитория Avito Work не будет так восприимчива к рекламе в Instagram, это не так! Изначально лид-кампания была адаптирована для настольных компьютеров, но как только мы добавили Instagram в места размещения, CPL снизился на 80%, а количество лидов увеличилось в семь раз.
Анастасия Вассер, специалист по поисковому маркетингу в Avito, говорит:
«Вовлечение Instagram значительно увеличило охват нашей аудитории и принесло нам 20 дополнительных лидов в день в течение первой недели.В результате кампании Instagram стал самым эффективным среди всех размещений, предоставив нам 85% заявок от потенциальных клиентов ».
Наша кампания с Avito показала, что Lead Ads для настольных компьютеров работает лучше, чем целевая страница для генерации лидов, но наибольшее количество конверсий с низким CPL было совершено с мобильных устройств.
Люди, держащие в руках смартфон, — это не просто те, кто оставил свои ноутбуки дома или на работе.Это целый сегмент аудитории. Даже Facebook говорит, что будущее за мобильными устройствами, поэтому мы не можем его пропустить.
Среди всех вариантов таргетинга на Facebook наиболее эффективным было привлечение клиентов по сходству с теми, кто уже использовал подписки (Lookalikes).
Lookalike Audience похож на хорошего друга вашего целевого клиента: похож на него во многих отношениях, включая то, что может убедить его совершить покупку.Доказано, что с помощью двойников можно успешно общаться с теми, кто еще не знает о вас.
Похожие аудитории используют сходство с вашими существующими клиентами, поэтому вам нужен источник сходства, чтобы создать похожую аудиторию. Чтобы настроить исходную аудиторию, перейдите в раздел «Аудитории» в Ads Manager и выберите «Пользовательская аудитория». Пользовательская аудитория может быть собрана из данных Facebook Pixel, SDK, CRM или лайков на вашей бизнес-странице. Когда настраиваемая аудитория будет готова, выберите Lookalike в том же разделе аудитории и продолжите настройку с помощью этой инструкции от Facebook.
Когда вы стучите в чью-то дверь, вы должны объяснить человеку, который отвечает, для чего вы пришли. Лид-реклама работает так же: чем больше информации у вас есть, тем больше у вас шансов получить с конкретными клиентами, а не со случайными прохожими.
стандартных объявлений для лидов запрашивает имя пользователя и адрес электронной почты. Работая с первой кучей лидов, Avito осознал, что не все контакты из таких форм могут быть отправлены в клиентскую службу: некоторые пользователи интересовались рекламой в других вертикалях, некоторые просто хотели задать вопрос.
Для более точной сегментации лидов мы добавили поле под названием «Интересы». Это уменьшило количество лидов, но улучшило их качество. Обработка данных стала удобнее.
Дополнительные вопросы разделяют вашу аудиторию на сегменты, но это лишь часть процесса. После того, как вы соберете контакты, передайте их нужным людям.
Обратите внимание на всех, кто поделился с вами своими контактами через форму объявлений для лидов, даже если некоторые лиды не соответствуют вашим параметрам.Передайте их компетентному человеку и поблагодарите каждого.
Подождите, пока мы подтвердим, что вы настоящий человек. Ваш контент появится в ближайшее время. Если вы продолжаете видеть это сообщение, напишите нам чтобы сообщить нам, что у вас возникли проблемы.
Nous avons reçu des activités suspectes venant de quelqu’un utilisant votre réseau internet. Подвеска Veuillez Patient que nous vérifions que vous êtes une vraie personne.Вотре содержание apparaîtra bientôt. Si vous continuez à voir ce message, veuillez envoyer un электронная почта à pour nous informer du désagrément.
Wir haben einige verdächtige Aktivitäten von Ihnen oder von jemandem, der in ihrem Интернет-Netzwerk angemeldet ist, festgestellt. Bitte warten Sie, während wir überprüfen, ob Sie ein Mensch und kein Bot sind. Ihr Inhalt wird в Kürze angezeigt. Wenn Sie weiterhin diese Meldung erhalten, informieren Sie uns darüber bitte по электронной почте: .
We hebben verdachte activiteiten waargenomen op Glassdoor van iemand of iemand die uw internet netwerk deelt. Een momentje geduld totdat, мы узнали, что u daadwerkelijk een persoon bent. Uw bijdrage zal spoedig te zien zijn. Als u deze melding blijft zien, электронная почта: om ons te laten weten dat uw проблема zich nog steeds voordoet.
Hemos estado detectando actividad sospechosa tuya o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера mientras verificamos que eres una persona real.Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este mensaje, envía un correo electrónico a para informarnos de que tienes problemas.
Hemos estado percibiendo actividad sospechosa de ti o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este mensaje, envía un correo electrónico a para hacernos saber que estás teniendo problemas.
Temos Recebido algumas atividades suspeitas de voiceê ou de alguém que esteja usando a mesma rede.Aguarde enquanto confirmamos que Você é Uma Pessoa de Verdade. Сеу контексто апаресера эм бреве. Caso продолжить Recebendo esta mensagem, envie um email para пункт нет informar sobre o проблема.
Abbiamo notato alcune attività sospette da parte tua o di una persona che condivide la tua rete Internet. Attendi mentre verifichiamo Che sei una persona reale. Il tuo contenuto verrà visualizzato a breve. Secontini visualizzare questo messaggio, invia un’e-mail all’indirizzo per informarci del проблема.
Пожалуйста, включите куки и перезагрузите страницу.
Это автоматический процесс. Ваш браузер в ближайшее время перенаправит вас на запрошенный контент.
Подождите до 5 секунд…
Перенаправление…
Заводское обозначение: CF-102 / 6b2812656da53aa1.
Настраиваемый
Настроить сейчас Настроить сейчасЧто-то пошло не так.Пожалуйста, попробуйте еще раз.
Что-то пошло не так. Пожалуйста, попробуйте еще раз.
Мы растем, инвестируя, приобретая и создавая ведущие компании с устойчивыми конкурентными преимуществами.
Мы верим в силу локальных и глобальных масштабов.
Мы продолжаем поддерживать новые бизнес-модели, чтобы стимулировать наш рост, и все чаще мы ищем возможности для удовлетворения больших общественных потребностей на рынках, где мы видим наибольший потенциал роста.К ним относятся все основные рынки мира. Когда мы видим перспективную компанию, мы быстро ее расширяем и масштабируем.
Мы считаем, что являемся лучшим глобальным партнером для роста для основателей, стартапов и других инвесторов, стремящихся к расширению на наших рынках.
Наша операционная модель отличается от многих других компаний. Мы инвестируем в ведущие компании и управляем ими, и мы добавляем ценность на всех этапах их жизни.Мы создаем собственный бизнес или инвестируем в компании на ранней стадии развития, мы берем многообещающие модели и быстро увеличиваем их до масштабирования, мы развиваемся и растем компании уже в таком масштабе, и мы держим инвестиции в листинговые компании со значительным потенциалом роста.
Группа Prosus разделена на семь бизнес-направлений: Объявления, Платежи и Финтех, EdTech, Доставка еды, Etail, Ventures и Travel. Мы также владеем значительными инвестициями в перечисленные на бирже социальные и интернет-активы Tencent и Mail.ru
Наша компания по работе с объявлениями, OLX Group, предоставляет мобильные и цифровые локальные торговые площадки, которые ежемесячно объединяют 300 миллионов покупателей и продавцов в более чем 30 странах по всему миру. Наши компании OLX, Avito и letgo представляют лучшие приложения для мобильных объявлений более чем в 20 странах.
PayU — одна из крупнейших платформ платежных услуг в мире, ориентированная на рынки с долгосрочным потенциалом роста.Он занимает лидирующие позиции в Африке и на Ближнем Востоке, в Центральной и Восточной Европе, Индии и Латинской Америке. 250 вариантов оплаты PayU обеспечивают безопасные транзакции в 16 странах для более чем 160 000 продавцов, что позволяет им сосредоточиться на охвате 2,2 миллиарда потребителей на наших рынках.
Наш сегмент электронной почты включает в себя наш бизнес для компаний электронной коммерции и инвестиций, включая eMAG в Центральной и Восточной Европе.
Наша команда Ventures сотрудничает с предпринимателями по всему миру для создания ведущих технологических компаний на быстрорастущих рынках. Цель команды — определить следующую фазу роста для Prosus, определив тенденции, технологии, темы и географические регионы, которые потенциально могут значительно расти в ближайшие десятилетия.
Мы строим глобального лидера в области доставки еды и продуктов по запросу, чтобы изменить то, как люди ищут, потребляют и воспринимают еду.Мы присутствуем почти на 70 рынках через несколько предприятий, включая Delivery Hero, Flink, iFood, Oda, Swiggy и Wolt, и охватываем более половины населения мира.
Prosus играет активную роль в глобальной эволюции EdTech, помогая трансформировать образование во всем мире с помощью технологий. Мы вошли в сектор EdTech в 2016 году, инвестировав в Brainly, Codecademy и Udemy, и с тех пор продолжаем расширять нашу деятельность в этом секторе, теперь в портфолио также входят BYJU’s, Eruditus, Skillsoft, SoloLearn и Stack Overflow.
Бизнес: Название компании — Avito Properties. Название Avito происходит от идеи свободной жизни. Компания покупает жилую и коммерческую недвижимость (таунхаусы / двухквартирные дома / старые пабы / старые магазины) для ремонта и последующей сдачи в аренду. Сфера деятельности — Ливерпуль, Великобритания, с некоторыми работами в более крупных городах Мерсисайд и Большой Манчестер.Это молодая небольшая независимая компания с молодыми сотрудниками (старше 20 лет), которые в основном взаимодействуют с арендодателями, инвесторами и различными арендаторами (одинокими специалистами / семьями / лицами, пользующимися социальными льготами). Хотя принцип ведения бизнеса стара как история, мы считаем, что делаем его более практичным, открытым и доверительным образом в соответствии с сегодняшней культурой. Цели дизайна: Цель дизайн-проекта — разработать простой, запоминающийся и успокаивающий логотип для визиток и веб-сайтов.Мы повышаем осведомленность о компании и будем ориентироваться на интернет-маркетинг. Ключевые слова, которые мы пытаемся передать, — это надежность, безопасность, дружелюбие, практичность, прямолинейность и простота. У нас нет предварительного логотипа / бренда / рекламных материалов, на основе которых можно было бы развиваться, то есть с чистого листа, мы открыты для множества идей, но хотели бы иметь какой-то символ. Целевая аудитория: Есть 2 целевые аудитории. Один — продавец-домовладелец и два — финансирующий инвестор (состоятельные частные лица / банки).Арендодатели и их посредники (агенты по недвижимости) будут основной аудиторией. Они будут сильно отличаться от других инвесторов, которые продают свои акции / завещания / банки с возвращением во владение / домовладельцев. Образ, который нам нужно создать, — это надежность, доверие, дружелюбие и профессионализм, но не корпоративность. Они будут хотеть избавиться от проблемных активов, поэтому они не будут придерживаться самого популярного мышления. Инвесторы снова будут сильно отличаться. Нужен аналогичный образ. Когда дело доходит до дизайна, домовладельцы будут в приоритете.
Стокгольм, 14 февраля 2018 г. (GLOBE NEWSWIRE) - Крупнейший холдинг Vostok New Ventures Ltd («Восток Нью Венчурс») Avito AB, сегодня опубликовал свой торговый отчет с неаудированными данными и ключевыми показатели деятельности за четвертый квартал 2017 года. Avito владеет и управляет крупнейшим в России сайтом онлайн-объявлений Avito.ru. В 2017 году все существенные доходы были получены от Avito.ru сайт. Ключевые показатели эффективности четвертый квартал 2017 года * Выручка составила 4 241 млн руб. (73,6 млн долл. США), что на 29% больше по сравнению с 3 руб. 2016 г. - 299 млн грн. * Скорректированная EBITDA * Маржа 53% или 2 232 млн рублей (38,7 млн долларов США) по сравнению с до 47% или 1 536 млн руб. в 4 квартале 2016 года. * Листы составили 12,2 млн и выросли на 8% по сравнению с 11,3 млн у аналогичный период предыдущего года. Ключевые показатели эффективности за 2017 год * Выручка 15 466 млн руб. (268,5 млн долл. США), рост на 32% по сравнению с 11 руб. 678 млн грн за полный 2016 год.* Скорректированная EBITDA * Маржа 58% или 9 018 млн рублей (156,6 млн долларов США) по сравнению с до 54% или 6 261 млн руб. за 2016 год. * Листеры составили 46,9 млн. И выросли на 9% по сравнению с 43 млн. аналогичный период предыдущего года. Avito не дает никаких указаний относительно будущих показателей. Avito сообщил нам, что отныне он будет публиковать торговые отчеты по два раза в год, а не ежеквартально. Все суммы в долларах США были переведены по курсу доллара США к рублю 57,6002 согласно 31 декабря 2017 года.* Скорректированная EBITDA означает чистую прибыль плюс (1) износ и амортизация. расходы, (2) компенсационные расходы, основанные на акциях, (3) финансовые затраты, включая корректировки справедливой стоимости производного инструмента по текущему договору аренды офиса (4) расходы по налогу на прибыль за вычетом (A) финансовых доходов и расходов. Vostok New Ventures Ltd, ранее Vostok Nafta Investment Ltd, является инвестиционная компания с бизнес-концепцией использования опыта, экспертизы и широкая сеть для выявления и инвестирования в активы со значительными потенциал для повышения ценности.Компания уделяет особое внимание онлайн торговые площадки и предприятия с сильным сетевым эффектом. Шведский Депозитарные расписки (SDR) Vostok New Ventures котируются на Nasdaq. Стокгольм, сегмент средней капитализации, тикер VNV SDB. Для получения дополнительной информации о Vostok New Ventures, посетите www.vostoknewventures.com. Эта информация является информацией, которую Vostok New Ventures Ltd должна публиковать в соответствии с Регламентом ЕС о злоупотреблениях на рынке. Информация была представлен для публикации через посредство указанного контактного лица выше, в 07.58 CET 14 февраля 2018 г. http://prlibrary-eu.nasdaq.com/Resource/Download/6dbd7471-625d-4ee5-b40a-2a6719ebe8b4
Прежде чем оказаться здесь, он находится на терминале Bloomberg.
УЧИТЬ БОЛЬШЕПрежде чем углубляться в подробности проблемы, я хочу сначала представить рабочий процесс бизнеса, Avito.ma — ведущая марокканская рекламная платформа электронной коммерции, где пользователи публикуют свои объявления для продажи бывших в употреблении или новых продуктов, таких как телефоны, ноутбуки и т. д. автомобили, мотоциклы… и т. д.
Теперь перейдем к деталям проблемы. Чтобы опубликовать объявление о продаже продукта, вам необходимо заполнить форму, в которой вы описываете свой продукт, устанавливаете цену и загружаете соответствующие фотографии. После успешного заполнения этих полей вам нужно подождать около 60 минут, чтобы ваше объявление было опубликовано после проверки этих изображений модераторами.
В наши дни, в эпоху глубокого обучения и компьютерного зрения, ручная проверка веб-контента считается недостатком и требует очень много времени, кроме того, это может привести ко многим ошибкам, например, приведенной ниже, когда модераторы приняли рекламу ноутбука в категории телефонов. что неверно и влияет на качество поисковой системы, в то время как эта работа может быть выполнена за секунду с помощью модели глубокого обучения.
Объявление ноутбука опубликовано в категории телефонов — ссылкаВ этом сообщении блога я расскажу, как я оптимизировал этот процесс, построив простую сверточную нейронную сеть с использованием инфраструктуры Keras, которая может классифицировать, является ли загруженное изображение для телефона или ноутбука, и сообщить нам соответствует ли изображение категории объявления.
Этот блог будет разбит на 5 конкретных шагов.
Как и в любом проекте Data Science, первым компонентом, который мы должны искать, являются данные, в данном случае данные, которые мы будет работать над набором изображений, скопированных с того же сайта Avito.ma для ноутбуков и телефонов обеих категорий, результирующая папка будет содержать два подкаталога, называемых соответственно « ноутбук » и « телефон », где форма загружаемых изображений варьируется от 120 x 90 до 67 x 90, с 3 каналами RGB для каждый. Вот снимок кода, выполняющего эту задачу, а полный код для нее находится в записной книжке.
Когда этот процесс будет хорошо завершен, мы получили ровно 2097 изображений для ноутбуков и 2180 для телефонов. Чтобы сделать классификацию более точной и непредвзятой, нам нужно убедиться, что оба класса имели примерно одинаковое количество наблюдений, как мы можем визуализировать из графика ниже, оба класса примерно сбалансированы.
Распределение изображений по классамДля задачи предварительной обработки мы разделим ее на три подзадачи следующим образом:
При ручной проверке загруженных изображений я заметил наличие некоторых шумных изображений, которые не имеют к ним никакого отношения. соответствующие классы, например, указанные ниже (зарядное устройство для телефона, пакет для телефона, очки виртуальной реальности), были обнаружены в папке телефона:
Шумные изображения, обнаруженные с изображениями телефоновК сожалению, нет автоматического способа справиться с этим, поэтому мы просмотреть их вручную и начать удалять, чтобы оставить только изображения, относящиеся к соответствующему классу.
Этот шаг полностью зависит от принятой архитектуры глубокого обучения, например, при использовании модели Alexnet для классификации изображений форма ввода должна быть 227 x 227, а для VGG-19 форма ввода — 224 x 224
Поскольку мы не собираемся использовать какую-либо заранее созданную архитектуру, мы построим нашу собственную модель сверточной нейронной сети, размер входных данных которой составляет 64 x 64, как показано на снимке кода ниже.
Для выполнения этой задачи мы создаем еще один каталог с именем preprocessed_data
в двух подкаталогах phone
и laptop
, затем мы зацикливаемся для каждого изображения в исходной папке raw_data
, чтобы изменить его размер и сохранить в новом созданном каталоге.
Следовательно, мы получаем новый сгенерированный набор данных обоих классов в пределах соответствующей формы 64 x 64.
После изменения размера набора данных мы разделяем его на 80% для обучающего набора и сохраняем остальное для проверки. Для выполнения этой задачи мы создаем новый каталог с именем data
, , в котором мы устанавливаем два других новых каталога train
и validation
, , где мы установим изображения обоих классов для телефонов
и ноутбуков
.
Более точно, мы определяем текущий и целевой каталоги, затем мы фиксируем соотношение 0,8 для обучающего набора и 0,2 для проверки, чтобы измерить, сколько изображений мы переместим с исходного пути на целевой.
Снимок кода, выполняющего разделение данныхЧтобы хорошо визуализировать иерархию папок, вот древовидное представление проекта:
Глобальная структура проектаТеперь мы подошли к основному этапу всего этого конвейера, а именно к моделированию данных, для этого мы построить сверточную нейронную сеть, которая будет обучена на нескольких тысячах изображений телефонов и ноутбуков, которые мы обработали ранее.
В компьютерном зрении операция свертки является одним из основных строительных блоков сверточных нейронных сетей, для которых требуются 4 обязательных компонента:
Основные компоненты сверточных нейронных сетейДля этой модели мы обсудим каждый компонент, как он был реализован с помощью Keras и его собственные параметры, начиная от сверток и заканчивая полностью подключенным слоем, но прежде всего давайте откроем для себя полную архитектуру встроенной модели.
Архитектура модели CNN.add (Conv2D (Filters = 32, kernel_size = (3, 3), input_shape = (64, 64, 3), Activation = 'relu'))
После создания экземпляра последовательного объекта как модель
, мы используем add
метод добавления сверточного слоя под названием Conv2D
, где первые параметры — это , фильтры
, размерность выходного объема, как показано в сводке модели, форма выходных данных первого слоя была (Нет, 62, 62, 32 )
.
Для второго параметра kernel_size
определяет длину окна одномерной свертки, здесь мы выбираем размер окна 3 x 3 для свертки входного объема.
Третий параметр обозначает input_shape
, который представляет собой объем 64 x 64 x 3
, связанных, соответственно, для image_width x image_height x цветовых каналов (RGB)
и, наконец, что не менее важно, Activation_function
, которая отвечает за добавление к сети преобразования нелинейности, в этом случае мы выбираем функцию активации relu
.
Причина добавления максимального уровня объединения после свертки состоит в том, чтобы уменьшить количество функций, извлеченных с помощью слоя свертки, который мы применяли ранее, в других словами, нас интересует, где находятся эти функции.
Чтобы сделать сеть более обобщенной, не имеет значения, есть ли у нас вертикальный край, идущий от x до y, но что есть приблизительно вертикальный край примерно на 1/3 от левого края примерно на 2/3 высоты изображения. .
Весь этот процесс возобновляется в одной строке кода с Keras:
model.add (MaxPooling2D (pool_size = (2, 2)))
просто здесь мы вводим еще один уровень максимального пула, называемый MaxPooling2D
, используя добавить метод
, где pool_size — это окно размером (2, 2) и по умолчанию шагов = None
и padding = 'valid'
.
Выравнивание максимального вывода объединения в непрерывный одномерный вектор является обязательным шагом при завершении модели CNN.
model.add (Flatten ())
Что делает здесь Keras, он просто добавляет в сеть слой Flatten
, что просто эквивалентно функции reshape
в numpy
с порядком ‘C’
.
В конце мы внедряем последний слой в сеть, который является полносвязным слоем, вы можете думать об этом как о дешевом способе изучения нелинейных комбинаций функций, извлеченных из предыдущих сверток.
model.add (Dense (units = 128, Activation = 'relu'))
model.add (Dense (units = 2, activate = 'sigmoid'))
Keras легко это делает, добавляя функцию Dense
Для сети просто требуются два параметра единиц
и активация
, которые, соответственно, обозначают количество выходных единиц, которые у нас будут, поскольку мы выполняем двоичную классификацию, поэтому она принимает значение 2 и функцию активации для использования.
Наконец, мы должны скомпилировать сеть, которую мы только что построили, вызвав функцию compile
, это обязательный шаг для каждой модели, построенной с использованием Keras.
model.compile (optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['precision'])
Параметр loss
, поскольку у нас есть двоичная классификация, в которой количество классов M равно 2 перекрестная энтропия может быть рассчитана как:
, где p
— предсказанная вероятность, а y
— двоичный индикатор (0 или 1).
Чтобы минимизировать эту целевую функцию, нам нужно вызвать оптимизатор, такой как adam
, сокращенно от Adaptive Moment Estimation
, и по умолчанию его скорость обучения установлена на 0.001, но это не закрывает окно настройки гиперпараметров. В завершение того, что мы сделали, ниже представлен полный код встроенной модели.
Чтобы передать изображения в нашу скомпилированную модель, мы вызываем функцию ImageDataGenerator
, она поможет нам сгенерировать пакеты данных тензорных изображений с увеличением данных в реальном времени. Данные будут зацикливаться (партиями).
Теперь, когда мы создали два экземпляра ImageDataGenerator
, нам нужно указать им правильный путь к набору данных для обучения и проверки с категориальным режимом класса .
Как только набор train
и validation
готов для подачи в сеть, мы вызываем метод fit_generator
, чтобы передать их в модель.
Обычно мы готовим еще один набор тестовых данных помимо проверки, где мы оцениваем нашу окончательную обученную модель, но мы будем сохранять ее простой и оценивать ее только на наборе проверки.
После завершения тренировки мы получаем точность около 87,7% и все еще имеем небольшую высокую потерю - 0.352, но высокая точность не обязательно означает хорошее качество модели. Нам нужно отслеживать и визуализировать поведение модели во времени, для этого мы используем TensorBoard, который предоставляется вместе с Keras, в качестве функции обратного вызова, работающей с серверной частью TensorFlow.
На этом этапе мы увидим, как мы можем проанализировать поведение нашей модели с помощью TensorBoard. TensorBoard - это инструмент для моделей, созданных с помощью бэкэнда TensorFlow, помогающий нам визуализировать в основном обучение нашей модели с течением времени, а
- для наблюдения за точностью и точностью проверки или потерями и потерями при проверке.
с использованием Keras, этот шаг можно возобновить только в одной строке кода, вызвав функцию TensorBoard
и вставив ее в качестве обратного вызова при подборе данных.
из keras.callbacks import TensorBoardtensorboard = TensorBoard (log_dir = '. / Tf-log', histogram_freq = 0,
write_graph = True, write_images = False)
выше, мы можем четко визуализировать, что потери уменьшаются строго для обучающей линии, начиная с 0.39 до 0,13, в то время как он медленно уменьшается для линии проверки, начиная с 0,42 и тратя 25 эпох, чтобы достичь 0,35.
Лично, всякий раз, когда я хочу оценить модель, я наблюдаю за потерей валидации, что мы можем визуализировать здесь, так это то, что после 19-й эпохи потери валидации начинают немного увеличиваться, что может привести к тому, что модель запомнит многие из входных выборок. , чтобы проверить эту гипотезу, нам лучше проверить гистограмму точности.
Как мы видим, точность проверки увеличивается до 19-й эпохи, когда она становится своего рода стабильной с ожидаемым понижением и повышением, это можно объяснить поведением потерь при проверке. когда он был увеличен с той же эпохи.
Чтобы сохранить хорошее качество модели, рекомендуется использовать обратный вызов ранней остановки в таком случае, это заставит модель прекратить обучение, как только начнут возрастать потери проверки или точность снизится с определенным допуском.
Перед тем, как перейти к деталям развертывания, нам сначала нужно сохранить модель, которую мы обучили ранее, для этого мы вызываем метод save
, как показано ниже:
# сохранить веса моделей в расширении hdf5
models_dir = 'models / '
модель.save (models_dir + 'avito_model.h5')
после сохранения нашей модели мы можем использовать ее позже для прогнозирования новых классов изображений.
Flask - это микро-фреймворк для Python, вдохновленный цитатой «Делай одно дело и делай это хорошо», и именно поэтому я выбрал Flask для использования моей модели в качестве REST API.
Приложение flask состоит из двух основных компонентов: приложения python ( app.py
) и HTML-шаблонов, для app.py
оно будет содержать логический код, выполняющий прогноз, который будет отправлен в виде ответа HTTP. .Этот файл содержит три основных компонента, которые можно представить следующим образом:
В следующем разделе мы обсудим наиболее важные из этих компонентов.
Когда пользователь выбирает ноутбуки в качестве рекламной категории, ожидается, что он должен загрузить изображения для ноутбуков, но происходит нечто иное.Как мы видели ранее, есть много объявлений, в которых изображения ноутбуков относятся к категории телефонов.
После запуска приложения и предположения, что модель была успешно загружена, пользователь может загружать изображения с другим размером, в то время как наша модель может предсказывать только изображения с размером 64 x 64 x 3, поэтому нам нужно преобразовать их вправо. размер, чтобы наша модель могла хорошо его предсказать.
Снимок кода обработки загруженных изображенийПосле преобразования загруженного изображения мы отправляем его в качестве параметра загруженной модели, чтобы сделать прогноз и вернуть ответ HTTP в виде объекта JSON со следующей схемой:
{ "class": "laptop / phone", "category_matched": True / False}
первый атрибут - это класс предсказанного изображения, а второй - логическое значение, указывающее, соответствует ли категория, выбранная пользователем, загруженному изображению или нет. .Ниже я показываю снимок логики кода, выполняющего эту работу.
Чтобы запустить приложение, мы просто переключаемся в папку, в которой мы создали app.py
, и запускаем следующую команду:
$ python3 app.py
, затем просматриваем следующий URL-адрес, показанный на console: http://127.0.0.1:5000/
, после отображения страницы индекса выберите категорию объявления и загрузите связанную с ней фотографию, за кулисами отправляется запрос на маршрут / upload
, который сохранит фото в каталог, чтобы предсказать его соответствующий класс.
- это живая демонстрация того, что мы смогли построить к концу этого проекта.
Демонстрация веб-приложения Если и выбранный, и прогнозируемый классы совпадают, вы получите сообщение об успешном выполнении, говорящее, что все в порядке, иначе вы получите предупреждающее сообщение, и поле выбора
автоматически изменится на соответствующий прогнозируемый класс.
Об авторе