惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Recorded Future
Recorded Future
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
Scott Helme
Scott Helme
Cyberwarzone
Cyberwarzone
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
P
Palo Alto Networks Blog
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 聂微东
L
LINUX DO - 最新话题
月光博客
月光博客
小众软件
小众软件
T
Troy Hunt's Blog
A
Arctic Wolf
量子位
I
Intezer
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
T
Tailwind CSS Blog
S
Schneier on Security
Schneier on Security
Schneier on Security
NISL@THU
NISL@THU
T
Threat Research - Cisco Blogs
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
博客园_首页
有赞技术团队
有赞技术团队
N
News and Events Feed by Topic
美团技术团队
The Cloudflare Blog
P
Privacy International News Feed
S
Security Affairs
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
G
GRAHAM CLULEY
N
News | PayPal Newsroom
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
L
LINUX DO - 热门话题
V
Vulnerabilities – Threatpost
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
宝玉的分享
宝玉的分享
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
IT之家
IT之家
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
雷峰网
雷峰网

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Персонализация как баг
Диана Кагермазова · 2026-05-27 · via Все публикации подряд на Хабре

Персонализация как баг

Средний

7 мин

6.6K

Кейс о том, как хорошая гипотеза ломает базовый UX, обещание продукта и бьёт по выручке

Как родилась гипотеза

Гипотеза лежала на поверхности: пользователь, который раз за разом покупает веганские товары, не должен видеть категорию мяса на первом экране. Релевантное - вперёд, нерелевантное - вниз. Звучит как очевидное улучшение UX, которое должно конвертироваться в деньги.

Команда #Рекомендаций в ТехВилле решила проверить эту гипотезу в AB-тесте. Я, Диана Кагермазова, продакт этого проекта, расскажу, что пошло не так и чему мы научились из этого опыта.

Что мы изменили

Механика теста была простой: в группе порядок плиток категорий на главном экране каталога не был постоянным и закреплённым,  он формировался на основе трёх сигналов:

  • частота покупок в категории - как часто пользователь покупает в данной категории

  • давность последней покупки в категории - когда последний раз пользователь покупал в данной категории

  • глобальная популярность категории - сколько в целом пользователи покупают в данной категории

Сортировка поднимала категории с высоким рейтингом для пользователя наверх и опускала нерелевантные вниз.

Команда решила  начать с MVP без разработки и проверить гипотезу вручную на основе сортировки плиток каталога по сегментам. В группе B порядок плиток категорий формировался динамически на основе сегментной персонализации. Пользователь относился к одному из 35 - 40 сегментов в зависимости от своей наиболее популярной категории, после чего каталог ранжировался для каждого сегмента.

Метрики отслеживали по двум уровням: основная - AMPU каталога, защитная - AMPU мобильного приложения в целом, чтобы отслеживать каннибализацию.

Также информационно смотрели следующие метрики: конверсия в клик по плитке, конверсия в добавления из каталога, конверсия в поиск, средняя позиция клика. 

Что говорят данные: результаты исследования

Пока алгоритм работал, мы параллельно опрашивали пользователей тестовой группы. Результаты оказались сложнее, чем мы ожидали.

Большинство довольны, но дьявол в деталях

На первый взгляд всё хорошо: 75% пользователей оценили текущий порядок категорий как удобный. Можно было бы остановиться на этом числе и объявить победу. Но стоило копнуть глубже, и картина менялась.

Только треть пользователей (34%) вообще заметила, что что-то изменилось. И среди тех, кто заметил, недовольных было уже 21% - против 15% в общей выборке. То есть люди, которые осознали изменения, реагировали на них хуже. Это само по себе сигнал.

Ещё важнее – как они интерпретировали происходящее: 60% из заметивших изменения решили, что порядок категорий просто случайный. Только четверть догадалась, что каталог адаптируется под их предпочтения. Персонализация, которую мы делали как фичу, воспринималась как баг.

результаты пользователей тестовой группы.

результаты пользователей тестовой группы.

Что бесило людей

Исследование собрало сотни открытых комментариев. Они распались на несколько устойчивых кластеров, и все они говорили об одном.

Нестабильность убивает. Самая частая жалоба - категории постоянно меняются местами:

«Каждый раз расположение пунктов каталога в хаотичном порядке, приходится искать нужный пункт»

Потеря логики порядка. Когда категории стоят на привычном месте — их не замечаешь, они просто работают. Когда сдвигаются — начинаешь думать о том, почему так, и не находишь ответа:

«Не вижу логики в порядке категорий»

Показательно, что пользователи хорошо знают, каким должен быть «правильный» порядок. В топ-10 категорий, которые люди хотят видеть первыми: Новинки (62%), Овощи/фрукты (46%), Молочные продукты (40%), Готовая еда (30%), Мясо (30%). Это категории повседневного спроса - они должны быть сверху всегда, независимо от истории конкретного пользователя. 

Персонализация как навязывание. Когда мы объяснили пользователям, что именно делает алгоритм, реакция части из них оказалась неожиданной:

«Получается, какое-то навязывание»

«Вы просто меняете порядок, чтобы покупатель чаще прокручивал всё меню»

«Это всё равно, что если в телефоне приложения будут постоянно меняться местами. Это раздражает»

Парадокс: люди хотят персонализацию, но без её главного свойства

Большинство пользователей (58%) в целом не против индивидуального порядка категорий. Но половина из них тут же добавляет: «при условии, что он не будет часто меняться». Если сложить всех, кто выбирает стабильность в том или ином виде, — это 63% выборки.

Получается парадокс: пользователи хотят персонализацию, но без динамики. Персонализацию как начальную настройку — один раз зафиксировать и не трогать.

Что пошло не так: три уровня проблемы

1. Когнитивный диссонанс как фича, ставшая багом

Данные опроса подтвердили то, что мы начали подозревать по косвенным метрикам. Пользователи не осознанно ищут категорию «Хиты» – они помнят, что она вторая справа. Когда интерфейс персонализирован, эта мышечная память ломается при каждом визите.

Исследование дало этому явлению конкретные слова:

«Когда элементы располагаются всегда в одном и том же месте, то палец автоматически тапает, а мозг радуется, что ему не пришлось работать-думать»

Вот что мы сломали. Не «удобство» в абстрактном смысле. Мы сломали автопилот — режим, в котором покупка происходит без когнитивной нагрузки. Персонализация включала сознательное внимание там, где его быть не должно.

Алгоритм создавал разные позиции для разных сегментов, и это было задумано. Но с точки зрения пользователя, который переходит из одного поведенческого паттерна в другой, это выглядело как беспричинная нестабильность.

2. Странное соседство: когда алгоритм не знает, как устроен магазин

В ходе эксперимента к нам посыпались обращения в поддержку. У части пользователей алгоритм размещал плитку «Бытовая химия» прямо рядом с «Готовой едой». С точки зрения модели это могло быть логично.

С точки зрения человека, который открывает приложение, чтобы заказать обед, выглядело как баг.

«Бытовая химия» рядом с «Готовой едой»

«Бытовая химия» рядом с «Готовой едой»

Что конкретно происходило

Алгоритм ранжировал плитки по вероятности покупки для конкретного сегмента, не зная ничего о том, какие категории семантически совместимы как соседи. Результатом были сочетания, которые в любом физическом магазине или нормально спроектированном каталоге никогда не стоят рядом:

  • «Бытовая химия» и «Готовая еда» — вместе

  • «Товары для животных» рядом с «Молочными продуктами»

  • «Средства гигиены» в окружении продуктов питания

Люди несут в голове схему «нормального каталога» - она формировалась годами: из походов в супермаркет, из других приложений, из базового понимания того, что съедобное и несъедобное — разные зоны. Когда каталог нарушает эту схему, пользователь не думает «интересная персонализация». Он думает «что-то сломалось»

Исследование поймало это в цитатах, хотя пользователи не всегда могли точно указать на причину дискомфорта:

обратная связь от покупателей

обратная связь от покупателей

Они не говорили «бытовая химия рядом с едой». Они говорили «нет логики». Это и есть проявление нарушенной ментальной карты — пользователь чувствует несоответствие, но не может его сформулировать предметно.

3. Падение AMPU: цифры

Метрики подтвердили то, что качественные данные уже предсказывали. AMPU каталога в тестовой группе ушёл вниз. AMPU мобильного приложения в целом тоже просел, хотя тест касался только каталога.

Механика понятна: нарушенная навигация в каталоге увеличивала когнитивную нагрузку на старте сессии. Пользователи тратили больше времени на ориентацию и часть из них просто уходила, не добравшись до покупки. Каталог — точка входа для значительной доли сессий, и когда он начинал «тормозить» на уровне восприятия, это тянуло за собой всё приложение.

Самое болезненное: мы сломали обещания каталога

Клиентократия и обещания клиенту

Во ВкусВилле есть понятие клиентократии — это когда все решения в компании принимаются исходя из интересов клиента, а не внутренних метрик или гипотез. Ключевой инструмент клиентократии – явные обещания клиенту: конкретные, проверяемые утверждения о том, чего покупатель вправе ожидать от продукта.

Обещания каталога ВкусВилла

Обещания каталога ВкусВилла

Исследование показало: мы нарушили как минимум два. Пользователи прямо говорили, что не находят товары там, где ожидают: «фрукты внизу были», «основные категории сместили в самый низ». Это не просто неудобство – это нарушение явного обещания продукта.

Навигационная функция: что это вообще такое

Каталог выполняет прежде всего навигационную функцию. Это не лента рекомендаций, не витрина, это карта. Как любая карта, она ценна стабильностью: ты знаешь, что север всегда наверху.

Когда мы начали двигать плитки, мы не переупорядочили элементы интерфейса. Мы сломали карту. Каждый раз, когда пользователь открывал каталог, «север» был в другом месте. Пользователи сформулировали это сами:

«Это всё равно как если бы на телефоне, из-за того, что набранные недавно номера содержали много 7, цифра 7 на клавиатуре встала на другое место»

AMPU мобильного приложения: просадка, которую не ждали

Мы запускали тест как изменение в каталоге, а получили негативный эффект на уровне всего приложения. Защитная метрика (AMPU мобильного приложения) это поймала, но масштаб просадки оказался выше ожидаемого диапазона.

Продуктовый контракт нельзя ломать молча

Персонализация плиток попала в самую опасную категорию изменений: пользователь замечал, что что-то не так, но не мог сформулировать что. Это создавало диффузное недовольство без конкретного предмета:

«Всё хорошо, просто когда привыкаешь, а потом что-то передвигается…»

«Трачу свои силы и концентрацию там, где не надо»

Что мы вынесли

Персонализация – это не всегда «больше релевантности = лучше». В ленте рекомендаций она работает: пользователь ожидает контент под себя. В каталоге с навигационной функцией она нарушает ментальную модель.

Стабильность интерфейса — измеримая ценность. 63% пользователей явно выбрали стабильность как приоритет. Это не мягкий UX-принцип, это конкретный запрос аудитории с числовым подтверждением.

Семантика соседства имеет значение. Сортировка по релевантности не знает о совместимости категорий в голове пользователя. Любая персонализация плиток должна учитывать «семантическую дистанцию» между категориями, а не только поведенческие сигналы.

Каталог – инфраструктура, а не рекомендательная поверхность. Рекомендации персонализировать можно и нужно. Инфраструктуру – только с полным пониманием, какие неявные обещания она несёт.

Что дальше

Тест с отрицательным результатом – это не провал команды, это опыт и данные. Мы потратили несколько недель на то, чтобы точно узнать: в нашем продукте, с нашими пользователями, в этой конфигурации алгоритма персонализация порядка плиток не работает. Хорошо, что мы проверили это на MVP, не идя в полноценную разработку.

Параллельно проверили другую гипотезу: не менять порядок плиток, а персонализировать контент внутри плитки: показывать релевантные товары в превью категории. Карта остаётся картой, но каждый видит на ней то, что ему важно. Тест оказался успешным и принес стат. значимый аплифт по ключевой метрике.