Как разместить много объявлений на Авито

Продажа товаров в интернете сейчас является одним из быстрых способов легального заработка, ведь нет ничего проще, чем купить дешево товар в одном месте и продать его с хорошей наценкой в другом. Этим может заниматься любой человек, и даже не обязательно создавать себе интернет-магазин, за создание которого, кстати, пришлось бы выложить немалую сумму. На просторах интернета можно найти множество площадок и бесплатных досок объявлений, где можно разместить свои объявления, но одним из самых популярных является сервис Авито, с помощью которого предприимчивые пользователи умудряются зарабатывать приличные деньги уже не первый год.

На сегодняшний день сервис Авито занимает первое место в России среди подобных платформ, где можно бесплатно разместить свое объявление о продаже товара или предоставлении различных услуг. Объявления могут размещать компании и частные лица, товары могут быть бывшими в использовании и новыми, так что площадка интересна не только обычным людям, но и интернет-магазинам для продажи своего товара.

На Авито есть свои правила работы и оформления объявлений, и с каждым годом они становятся только более жесткими, направленными на борьбу со спамом и мультиаккаунтами. Кстати, если Вы намерены серьезно развивать здесь свой бизнес, то придется купить прокси для Авито, но об этом позже.

Способ увеличения эффективности объявления на Авито

Разместив одно объявление на Авито со своим товаром, можно долго ждать звонка от потенциального клиента. Сервис ежедневно посещают миллионы людей, но желающих разместить свое объявление также немало. С каждым новым объявлением от других пользователей, Ваше объявление спускается ниже в списке, и спустя некоторое время оказывается уже на второй или третьей странице. Дальше второй и третьей страницы пользователи очень редко смотрят объявления, и шанс, что оставленное Вами объявление будет даже просмотрено, крайне мал.

Как вариант, можно потратить немало сил на более качественное оформление объявления. Если в заголовке и по тексту использовать ключевые слова, которые еще придется отыскать и проанализировать, то объявление будет находиться даже через поисковые системы. На самом сервисе также имеется поиск по названиям, и упомянутые в названии ключевые слова сделают объявление более релевантным запросам пользователей в сравнении с другими непродуманными объявлениями. С качественным описанием и изображениями высокого разрешения пользователь получит максимум необходимой ему информации о товаре, что значительно повысит вероятность покупки.

Для еще больше эффективности сервис предлагает продвижение, которое заключается в покупке рекламы. Реклама позволяет показывать объявление над списком всех бесплатных позиций, и поднимать Ваше объявление в самом списке всех объявлений.

Как выложить много объявлений на Авито

На Авито можно подать много объявлений бесплатно, но при условии их размещения в разных категориях. К сожалению, во многих категориях можно бесплатно разместить только два или три объявления, а за дополнительные придется платить. Чтобы увеличить продажи одного товара, нужно разместить много объявлений на Авито. В рамках одного аккаунта сделать это проблематично, так как за однотипные объявления могут даже забанить.

Если Вы искали в интернете, как на Авито разместить много объявлений бесплатно, то наверняка натыкались на предложение использовать специализированный софт и создавать много аккаунтов. Некоторое время можно обойтись и без специальных программ, самостоятельно регистрируя новые аккаунты. Но здесь многих может ждать разочарование, так как при регистрации мультиаккаунтов на Авито, нужно придерживаться одного золотого правила: на каждый аккаунт требуется свой IP адрес, почта и номер телефона. Несколько аккаунтов можно создать и не заморачиваясь с IP, если в наличии имеется несколько симок в телефоне. Нужно будет просто зарегистрироваться из разных браузеров или с разных устройств, например, с телефона и ноутбука.

Много объявлений на Авито не бывает, ведь чем их больше, тем больше будет продаж. При увеличении оборотов придется покупать прокси-сервер для Авито, чтобы каждая регистрация определялась системой, как регистрация другим человеком. Прокси для Авито предоставляет IP адреса из России, что не создать дополнительных проблем во время регистрации. Зарубежный прокси-сервер может вызвать подозрение с последующей блокировкой аккаунта. Качественные российские прокси для Авито можно приобрести на сервисе PROXYS.IO, именно о нем было упоминание выше, когда говорилось о необходимости приобрести прокси-сервер для плодотворной работы с Авито.

Но стоит учесть, что прокси не сможет решить всех проблем, ведь еще нужно будет позаботится об отдельных номерах телефонов и об уникальности размещаемых объявлений. По правилам площадки Авито нельзя многократно размещать одно и то же объявление, и даже одно и то же изображение. Каждое отдельное объявление придется уникализировать.

Программы для работы с Авито

Для создания большого количества аккаунтов на Авито и размещения большого количества объявлений были разработаны специализированные программы. Большая часть этих программ платные, и все они имеют разный функционал.

Мультибраузер, как и обычный браузер, позволяет открывать много вкладок, но при этом каждой вкладке можно подключить отдельный прокси-сервер. Это дает возможность одновременно авторизоваться во всех своих аккаунтах Авито, причем каждая вкладка будет работать изолированно от других.

Программы для множественных публикаций позволяют пакетную обработку объявлений. Можно будет размещать, редактировать, включать и отключать объявления без необходимости авторизации в аккаунтах через браузер. Также имеются и более продвинутые решения, которые могут работать со всеми данными с Авито. Можно будет регистрировать новые аккаунты, управлять сообщениями, редактировать объявления, делать массовые рассылки, пользоваться автоответчиком и прочими возможностями, максимально облегчающими ведение бизнеса на Авито.

Как красиво оформить объявление на Авито?

Прочее › Авито › Прочее › Как снизить цену на Авито?

Добавьте качественные фотографии, снятые горизонтально: можно показать примеры работ, технику, вашу фотографию. В тексте объявления ответьте на вопросы, которые могут возникнуть у клиентов: что именно вы делаете, сколько это стоит, чем вы лучше конкурентов. Структурируйте текст, чтобы его было проще читать.

1. Как сделать красивый профиль на Авито?
2. Как правильно писать объявления на Авито?
3. Что нельзя писать в объявлении на Авито?
4. Как сделать чтобы было больше просмотров на Авито?
5. Как красиво оформить объявление?
6. Как сделать красивое фото для объявления?
7. Как привлечь внимание к объявлению на Авито?
8. Как написать продающий текст для объявления?
9. Как на Авито поднять продажи?
10. Как делать красивые фото для Авито?
11. Сколько бесплатных объявлений можно разместить на Авито?
12. Когда лучше всего размещать объявления на Авито?
13. Сколько должно быть просмотров на Авито?
14. Можно ли размещать одинаковые объявления на Авито?
15. Как выглядит выделенное объявление на Авито?
16. Как работают ключевые слова на Авито?
17. Какие фото нужны для Авито?
18. Как получить значки на Авито?
19. Как получить знак добра на Авито?
20. Что писать в графе название объявления на Авито?
21. Как найти клиентов на Авито?
22. Почему за объявление на Авито стало платным?
23. Как не писать вин на Авито?
24. Как разместить объявление на Авито чтобы было видно по всей России?
25. Как сделать много одинаковых объявлений на Авито?
26. Как убрать конкурента на Авито?
27. Когда Авито дает скидку на продвижение?
28. Как быстро продать товар на Авито?
29. Что написать о себе на Авито?
30. Как посмотреть как выглядит мой профиль на Авито?
31. Что значит слово Авито?
32. Как правильно описать квартиру на продажу?
33. Как писать на Авито?
34. Сколько стоит выставить квартиру на Авито?
35. Сколько времени хранится объявление на Авито?
36. Что нельзя выставлять на Авито?
37. Как поднять просмотры на Авито без денег?
38. Как правильно разместить рекламу на Авито?
39. Как изменить тип профиля на Авито?
40. Как сделать уникальные фото для Авито?
41. Как настроить профиль Авито?

Как сделать красивый профиль на Авито?

Откройте «Управление профилем» → «Вид профиля». Нажмите «Заполнить» в пункте «Об исполнителе» и опишите, чем вы занимаетесь. Загрузите фото с примерами ваших работ в пункте ниже. Сдвиньте переключатель около «Сделать видимым», чтобы другие пользователи увидели описание вашего профиля и примеры работ.

Как правильно писать объявления на Авито?

Заголовок должен соответствовать запросу пользователя. На Avito длина заголовка ограничена 50 символами, это буквально 4-5 слов. Поэтому не стоит писать очевидные фразы «продаем», «продается»… Вместо них стоит указать характеристики товара или обозначить пользу от полученной услуги.

Что нельзя писать в объявлении на Авито?

Вот несколько рекомендаций, как правильно оформить объявление.В названии нельзя писать:

• Цену. Для неё есть специальное поле.
• Контакты — номер телефона, электронную почту, мессенджеры, страницы в соцсетях.
• Слова «акция», «скидка», «самое выгодное предложение» и другие, которые привлекают внимание пользователей.

Как сделать чтобы было больше просмотров на Авито?

Бесплатный способ увеличить количество просмотров объявления на Авито — это качественно его составить: разместить хорошие фотографии, написать и правильно оформить продающий текст. Это увеличит не только просмотры вашего предложения, но и конверсию в лид.

Как красиво оформить объявление?

Схема для составления объявлений:

• Эпиграф, слоган, вводный призыв. Если писать ограниченное по размерам объявление, то этот пункт нужно как можно тщательней проработать.
• Заголовок. Грамотно составленное название — 50% успеха срабатывания рекламы.
• Текст.
• Завершение, призыв к действию.

Как сделать красивое фото для объявления?

Идеальное фото для сайта аренды должно выглядеть так:

• на светлом (или контрастном) однотонном фоне;
• вещь в центре;
• минимум лишних деталей;
• без фотошопа, искажающего цвет;
• товар демонстрируется с разных ракурсов;
• картинка четкая, в высоком разрешении.

Как привлечь внимание к объявлению на Авито?

Какие фото и видео добавить в объявление

Чтобы привлечь внимание аудитории и заставить её прочесть объявление, нужно подобрать удачные фото и видео. Добавьте изображения, которые вызывают эмоции. Например, используйте фото, на которых видно, как вы работаете — так клиент будет больше доверять объявлению.

Как написать продающий текст для объявления?

Продающие объявления работают на благо бизнеса. Увеличивают прирост потенциальных потребителей.Завершайте предложение призывом к действию:

• используйте короткие предложения, не более 5 слов;
• не бойтесь использовать резкие анкоры с ограничением по времени;
• повторите «корень» действия дважды, в начале и конце призыва.

Как на Авито поднять продажи?

Всего в Авито три услуги продвижения:

• Повышение просмотров. Рекламодатель выбирает силу — до 2, 5, 10 раз больше просмотров — и период.
• Выделение цветом. Инструмент выделяет цену и таким образом делает объявление в поиске заметнее.
• Увеличение объявления (XL-объявление).

Как делать красивые фото для Авито?

Как фотографировать:

• Товар отмойте, достаньте из щелей пыль и грязь. Если это устройство с проводом — протрите провод.
• Найдите время утром или в середине дня, когда в окнах больше всего света. Старайтесь не фотографировать под искусственным светом.
• Сфотографируйте товар на чистом светлом или темном фоне.

Сколько бесплатных объявлений можно разместить на Авито?

Если лимит 0, значит, для категории недоступны бесплатные размещения, 1 — можно бесплатно разместить одно объявление раз в 30 дней, 2 — 2 бесплатных объявления… и т. д.

Когда лучше всего размещать объявления на Авито?

Выкладывайте объявления в подходящее время

Как правило, оптимальное время для публикации объявлений в некоторых нишах — 8-10 часов утра, днем и 18-20 часов вечера.

Сколько должно быть просмотров на Авито?

Чем больше конкуренция в вашей категории, тем выше должна быть сила продвижения. Если за сутки на Авито публикуется много новых объявлений по вашей тематике, выбирайте до 10 раз больше просмотров. В остальных случаях достаточно до пяти или до двух раз больше просмотров.

Можно ли размещать одинаковые объявления на Авито?

Вы также не можете размещать повторные объявления (дубли) о предложении одного и того же товара с использованием нескольких профилей (в том числе, если вы действуете в рамках одной компании или совместного бизнеса).

Как выглядит выделенное объявление на Авито?

Выделение объявления цветом — с компьютера или iOS пользователь увидит, что цена объявления выделена голубым цветом. В мобильной версии и с Android будет выделено название объявления.

Как работают ключевые слова на Авито?

Это разные варианты запросов, по которым люди могут найти ваше объявление. Объявления с ключевыми словами лучше индексируются, и вы увеличиваете шанс того, что объявление покажут водителям на разные поисковые запросы. Владислав советует брать ключевые слова из сервиса «Подбор слов» Яндекса.

Какие фото нужны для Авито?

Jpeg) должен быть равен 238×158рх. Размер картинки (*. png, *. jpeg) не должен превышать 40Кб.

Как получить значки на Авито?

Продавцы товаров на Авито получают значок «Проверенный партнёр», если размещают актуальные предложения и обеспечивают высокий уровень сервиса. Значок получают только те компании, которые удерживают высокий рейтинг и публикуют объявления с реальными товарами.

Как получить знак добра на Авито?

Когда человек публикует объявления о продаже в некоторых категориях на «Авито», ему предлагается пожертвовать деньги в определенные фонды. Если пользователь это делает, то у него появляется значок «Знак добра».

Что писать в графе название объявления на Авито?

Указывайте в заголовке только название товара и/или его модель и важные параметры. Указание цены, слов, привлекающих внимание, контактной информации, адреса сайта или только слова «продам» нарушает правила Avito.

Как найти клиентов на Авито?

Как найти клиентов на «Авито»:

• выбрать товар или услугу, которую нужно продвигать на «Авито». На сайте можно продать новые и подержанные товары, рассказать о своей услуге и даже разместить вакансию;
• пройти регистрацию.
• оформить рекламный пакет.
• написать объявление.

Почему за объявление на Авито стало платным?

Поэтому в некоторых категориях и регионах мы ввели плату за размещение объявлений. Это сделано в интересах продавцов и покупателей. Благодаря нововведениям снижается количество рекламных и повторяющихся объявлений, и пользователи могут быстрее найти ваше предложение. Кроме того, возрастает их доверие к вам.

Как не писать вин на Авито?

Если у вашего автомобиля нет VIN-номера, укажите вместо него номер шасси или кузова.

Как разместить объявление на Авито чтобы было видно по всей России?

Зарегистрируйтесь на Avito как «Частное лицо» либо войдите в личный кабинет. Создайте объявление и проверьте, стоит ли галочка в чекбоксе «Разрешить доставку». Сервис доступен в категориях «Бытовая электроника», «Личные вещи», «Транспорт» (запчасти и аксессуары), «Хобби и отдых», «Для дома и дачи».

Как сделать много одинаковых объявлений на Авито?

Для того чтобы бесплатно выложить много почти одинаковых объявлений на «Авито», необходимо их сделать уникальными. Для этого воспользуемся сервисом рандомизации текста. В интернете много таких бесплатных, например, miniwebtool.ru.

Как убрать конкурента на Авито?

Как заблокировать конкурентов на Авито? Для того чтобы заблокировать конкурента на Авито — вам нужно скопировать все ссылки его объявлений и написать в поддержку Авито ([email protected]) с указанием этих ссылок, а также подробно объяснить, что нарушают эти объявления.

Когда Авито дает скидку на продвижение?

Какие бонусы на продвижение дает Авито

Бонусы на продвижение можно получить, если вы подключаете тариф Максимальный и Расширенный в категориях «Транспорт», «Недвижимость» и «Работа». Бонусы — это определённый процент от стоимости набора услуг вашего тарифа.

Как быстро продать товар на Авито?

Директор по маркетингу вертикали «Авито Товары» Даниил Заболотный дал семь советов, которые помогут быстрее продать вещь:

• Выберите правильную категорию
• Продумайте заголовок
• Установите адекватную цену
• Добавьте необходимую информацию о товаре:
• Красиво сфотографируйте товар
• Верифицируйте аккаунт
• Подумайте о скидке

Что написать о себе на Авито?

Содержание:

• Какую информацию о себе указать
• Выжимка из опыта
• Карьерные планы
• Уникальные преимущества
• Желаемый график или режим работы
• Документы
• Объяснение длительных перерывов в работе
• Где расположить блок «О себе»

Как посмотреть как выглядит мой профиль на Авито?

Оформление можно делать видимым и скрывать, когда захотите вернуть профиль к прежнему виду. Чтобы посмотреть, какой он сейчас, нажмите «Как выглядит мой профиль». Мы собрали подсказки, которые помогут заполнить профиль и рассказать о себе заказчикам.

Что значит слово Авито?

Значение слова «авито» в словарях русского языка

Авито — интернет-сервис для размещения объявлений о товарах, вакансиях и резюме на рынке труда, а также услугах от частных лиц и компаний, занимающий второе место в мире и первое в России среди онлайн-классифайдов.

Как правильно описать квартиру на продажу?

При составлении объявления о продаже квартиры учитывайте следующие моменты:

• Не перестарайтесь с юмором.
• Эпитеты и метафоры украшают текст, но длинные повествования никто не читает.
• Говорите честно.
• Не пишите о смерти родственника в этой квартире.
• Используйте меньше сокращений.
• Не пишите слово «торг».

Как писать на Авито?

Как на Авито написать сообщение продавцу:

• Перейдите на страницу понравившегося объявления:
• На странице объявления нажмите на кнопку «Написать сообщение»:
• Откроется окно, в специальном поле которого можно писать сообщение:

Сколько стоит выставить квартиру на Авито?

Площадка ранжирует выдачу объявлений с учетом тарифа продвижения. Стоимость размещения объявления о продаже недвижимости на «Авито» — от 150 Р. Есть возможность подключить опцию «Получить больше просмотров».

Сколько времени хранится объявление на Авито?

Что происходит с объявлением, когда срок размещения заканчивается? Обычно срок размещения составляет 30 дней (за исключением объявлений, размещенных в категории «Резюме»). После окончания срока размещения объявление перестанет отображаться на сайте, а в вашем Личном кабинете переместится на вкладку «Завершённые».

Что нельзя выставлять на Авито?

Запрещенные товары и услуги:

• Медицина и здоровье Медицинские услуги, за исключением косметологических услуг
• Табак, алкоголь, наркотики
• Флора и фауна
• Финансовые услуги, материальные и валютные ценности
• Интеллектуальные права
• Иные товары и услуги, запрещенные на Авито

Как поднять просмотры на Авито без денег?

Бесплатный способ увеличить количество просмотров объявления на Авито — это качественно его составить: разместить хорошие фотографии, написать и правильно оформить продающий текст. Это увеличит не только просмотры вашего предложения, но и конверсию в лид.

Как правильно разместить рекламу на Авито?

Как разместить рекламу на Авито?:

• Зарегистрируйтесь или войдите в свой профиль на avito.ru.
• Нажмите кнопку Подать объявление.
• Выберите наиболее подходящую категорию товара или услуги.
• Выберите вид объявления.
• Напишите информативное название, укажите как можно точнее, что продаете.

Как изменить тип профиля на Авито?

Как изменить имя на Авито:

• Зайдите в «Настройки»:
• Внизу страницы найдите контактную информацию. Нажмите «Редактировать». Здесь вы можете загрузить фотографию, изменить название компании, контактное лицо, город. После внесения изменений нажмите «Сохранить»:

Как сделать уникальные фото для Авито?

Как уникализировать фотографии для Авито? Чтобы фотография была уникальной, достаточно просто немного обрезать её, повернуть или изменить яркость. Существует множество сервисов для уникализации фотографий, с помощью которых можно массово уникализировать фотографии по несколько раз.

Как настроить профиль Авито?

Когда вы зарегистрировались на сайте Авито, рекомендуем настроить личный кабинет. Чтобы зайти в настройки, нажмите на название вашего аккаунта в правом верхнем углу страницы и в выпадающем списке выберете пункт «Настройки». В настройках аккаунта Авито вы можете изменить почту, номер телефона и другие данные.

Обнаружение дубликатов рекламы Avito, Интервью победителей: 2-е место, Команда TheQuants | Микель, Питер, Мариос и Сонни | от команды Kaggle | Блог Kaggle

Конкурс Avito Duplicate Ads проводился на Kaggle с мая по июль 2016 года. Более 600 участников работали над тем, чтобы вывести их на вершину таблицы лидеров, выявляя повторяющиеся объявления на основе их содержания: текста и изображений на русском языке. Компания TheQuants, состоящая из Kagglers Mikel, Peter, Marios и Sonny, заняла второе место, создав функции независимо друг от друга и объединив их работу в мощное решение.

В этом интервью они описывают многие функции, которые они использовали (включая текст и изображения, местоположение, цену, атрибуты JSON и сгруппированные строки), а также те, которые оказались на «кладбище функций». В итоге 587 признаков были введены в 14 моделей, которые были объединены посредством средневзвешенного ранга моделей случайного леса и XGBoost. Читайте дальше, чтобы узнать, как они умело исследовали и определили свое функциональное пространство, чтобы избежать переобучения в этой задаче.

Микель Бобер-Иризар : Прошлые соревнования по прогнозному моделированию, финансовые прогнозы и медицинская диагностика.

Петер Боррманн : Доктор философии. в теоретической физике, доцент-исследователь, а также предыдущий опыт Kaggle.

Мариос Михайлидис : Я учусь на аспирантуре Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, менеджер по науке о данных в Даннхамби и пылкий Кагглер.

Сонни Ласкар : Я менеджер по консалтингу в сфере аналитики в компании Microland, занимаюсь внедрением решений для работы с большими данными; в основном имеют дело с данными ИТ-операций.

Микель Бобер-Иризар : Я хотел узнать о машинном обучении и использовать эти знания для участия в соревнованиях.

Петер Боррманн : Я хотел улучшить свои навыки в этой области.

Мариос Михайлидис : Я хотел принять новый вызов и учиться у лучших.

Сонни Ласкар : Я узнал о Kaggle несколько лет назад, когда получал степень MBA.

Наш подход к этому конкурсу был разделен на несколько частей:

1. Раннее слияние на основании положения в таблице лидеров.
2. Независимая генерация функций (на очищенных или необработанных данных), которые потенциально могут отражать сходство между содержанием двух объявлений и могут быть далее разделены на большее количество категорий (например, сходство текста или сходство изображений).
3. Создайте несколько различных классификаторов и регрессоров независимо друг от друга с помощью временной выборки.
4. Объединить работу всех участников
5. Объединить результаты с помощью средневзвешенного ранга двухуровневой сети метамоделей (StackNet).

Очистка данных

Чтобы очистить текст, мы применили выделение корней с помощью NLTK Snowball Stemmer и удалили стоп-слова/пунктуацию, а также преобразовали в нижний регистр. В некоторых случаях мы также удаляли не буквенно-цифровые символы.

Разработка функций, том 1: функции, которые мы фактически использовали

Для того, чтобы упреждающе находить функции переобучения, мы создали сценарий, который отслеживает изменения свойств (гистограммы и чистота разделения) функции с течением времени. , что позволило нам быстро (200 мс/функция) идентифицировать функции переобучения без необходимости запуска ночных заданий XGBoost.

После удаления признаков переобучения наше окончательное пространство признаков содержало 587 признаков, полученных из разных тем:

• CategoryID, parentCategoryID необработанный идентификатор категории, parentCategoryID one-hot (кроме переоснащения).
• Разница в цене/средн.
• Вероятность генерации 3 (выходные данные модели, обученной обнаруживать метод генерации = 3).
• LocationID и RegionID необработанные.
• Полная широта/долгота.
• SameMetro, то же местоположение, тот же регион и т. д.
• Удаленность от центра города (Калинград, Москва, Петербург, Краснодар, Махачкала, Мурманск, Пермь, Омск, Хабаровск, Ключи, Норильск)
  Гауссов шум был добавлен к функциям местоположения, чтобы предотвратить переоснащение для конкретных мест, позволяя XGBoost создавать свои регионы.
• Длина/разница в длине.
• nGrams Функции (n = 1,2,3) для заголовка и описания (как слова, так и символы).
• Количество Nграмм (#, сумма, разница, макс., мин.).
• Длина/разница в длине.
• Количество уникальных Nграмм.
• Соотношение Nграмм пересечения.
• Соотношение уникальных Nграмм пересечения.
• Особенности расстояния между заголовками и описаниями:
• Особенности подсчета и соотношения специальных символов:
• Особенности подсчета и соотношения заглавных букв в названии и описании.
• Особенности подсчета и соотношения специальных букв (цифры, знаки препинания и т. д.) в названии и описании.
• Сходство между наборами слов/символов.
• Нечеткие расстояния.
• медузы дали.
• Количество перекрывающихся наборов из n слов (n=1,2,3).
• Сопоставление движущихся окон строк.
• Сопоставление столбцов (например, title1 с description2).

Пакет слов:

Для каждого из текстовых столбцов мы создали набор слов как для пересечения слов, так и для различия слов, и закодировали их в разреженном формате, в результате чего получилось ~80 000 столбцов в каждом. Затем мы использовали это для построения наивных байесовских, SGD и подобных моделей, которые будут использоваться в качестве признаков.

Функции цены: Функции JSON:

• Функции подсчета атрибутов.
• Количество общих имен атрибутов.
• Количество значений общих атрибутов.
• Веса доказательств для ключей/значений, модель XGBoost для атрибутов с разреженным кодированием.

Характеристики изображения:

• Количество изображений в каждом наборе.
• Разница Перемешивание изображений.
• Расстояние Хэмминга между каждой парой изображений.
• Попарное сравнение размера файла каждого изображения.
• Попарное сравнение размеров каждого изображения.
• БЫСТРОЕ соответствие ключевой точки/дескриптора.
• Сравнение гистограмм изображений.
• Анализ доминирующего цвета.
• Уникальность изображений (сколько других предметов имеют такие же изображения).
• Разница в количестве изображений.

Мы нашли группы строк, сгруппировав строки, содержащие одинаковые элементы (например, если в строке 1 есть элементы 123, 456, а в строке 2 — элементы 456, 789, они находятся в одном кластере). Мы обнаружили, что размер этих кластеров был очень хорошей характеристикой (более крупные кластеры с большей вероятностью не были дубликатами), а также тот факт, что кластеры всегда используют один и тот же метод генерации. Добавление функций размера кластера дало нам улучшение от 0,003 до 0,004.

Feature Engineering vol 2 : Те, кто не попал в список . Вероятно, это связано с тем, что очень мощные функции учатся распознавать определенные продукты или продавцов, которых нет в тестовом наборе. Следовательно, характерное кладбище было неизбежным злом.

Это то, что мы попробовали в самом начале конкурса, адаптировав наш код из конкурса Home Depot. К сожалению, он очень сильно переоснащен, что дает нам 0,9.8 val-auc и всего 0,89 на LB. Мы пытались добавить шума, уменьшить сложность, но в конце концов сдались.

Мы пробовали обучать модель на наших очищенных данных и использовать предварительно обученную модель, размещенную на форумах. Мы пытались использовать расстояние от нашей модели до слова, но они были довольно слабыми (0,70 AUC), поэтому в конце концов мы решили отказаться от них для простоты. Использование предварительно обученной модели не помогло, так как авторы использовали MyStem для стемминга (который не является открытым исходным кодом), поэтому мы не смогли воспроизвести их очистку данных. После выполнения некоторых преобразований в предварительно обученной модели, чтобы попытаться заставить ее работать с нашей основой (мы сократили количество пропущенных слов примерно до 20%), она получила такие же оценки, как и наша пользовательская модель word2vec.

Расширенные функции кластера:

Мы попытались расширить возможности нашего кластера несколькими способами. Мы обнаружили, что использование среднего прогноза для кластера, а также cluster_size * (1-cluster_mean) обеспечивает отличные характеристики при проверке (50% прироста важности xgb), однако они переобучены. Мы также пытались использовать такие функции, как стандартное отклонение расположения элементов в кластере, но они тоже оказались переобученными.

Особенности грамматики:

Мы пытались построить функции до отпечаток пальца различных типов продавцов, таких как использование заглавных букв, специальных символов, новых строк, знаков препинания и т. д. Однако, хотя это очень помогло в CV, они оказались слишком подходящими для таблицы лидеров.

Нарушения правил бренда:

Мы создали некоторые функции, основанные на словах, которые никогда не могли появляться вместе в повторяющихся списках. (Например, если на одном элементе написано «iPhone 4s», а на другом — «iPhone 5s», они не могут быть дубликатами). Хотя они хорошо справлялись с поиском не дубликатов, было слишком мало случаев, когда эти нарушения имели место, чтобы повлиять на оценку.

Первоначально мы использовали случайный набор проверки перед переключением на набор непересекающихся элементов, где ни один из элементов в наборе valset не появился в наборе поездов. Это работало несколько лучше, однако мы не заметили, что тренировочный набор был упорядочен по времени! Позже мы заметили это (вдохновленные этим постом) и переключились на использование последних 33% в качестве valset.

Этот набор относительно хорошо коррелировал с таблицей лидеров до последней недели, когда мы занимались метамоделированием, и он развалился — в тот момент, когда было бы слишком много работы, чтобы переключиться на лучший набор. Это сильно навредило нам ближе к концу соревнований.

Моделирование, том 1: Те, кто сделал это

В этом разделе мы каждый раз строили различные модели (классификаторы и регрессоры) на разных входных данных (поскольку процесс моделирования пересекался с процессом разработки признаков. Все модели были обучающими). с первыми 67% обучающих данных и проверены на оставшихся 33%. Все прогнозы были сохранены (чтобы их можно было использовать позже для метамоделирования. Наиболее доминирующими моделями были: 1000 оценщиков, максимальная глубина равна 20, минимальный дочерний элемент — 10, а особенно высокая Eta (0,1) — забито 5 раз, мы также заменили nan значения с -1 и Infinity значения с 99999,99. Он набрал 0,95143 в частной таблице лидеров. Бэгинг добавил примерно 0,00030.

Обучено со всеми нашими конечными функциями, преобразованными с помощью стандартного скейлера, а также с логарифмом плюс 1, где все отрицательные функции были заменены нулем. Основная архитектура включала 3 скрытых слоя с 800 скрытыми единицами плюс отсев 60%. Основной функцией активации был Softmax, а всеми промежуточными — стандартные выпрямители (Relu). Мы уложили его 10 раз. Он набрал 0.94912 в частной таблице лидеров. Это дало +0,00080–90 при усреднении ранга с моделью XGBoost

Моделирование, том 2: те, которые не

Мы построили пару более глубоких моделей Xgboost с более высоким Eta (0,2), которые, хотя хорошо показали себя в cv , они превзошли таблицу лидеров.

Мы использовали пару моделей для прогнозирования метода генерации, чтобы использовать его в качестве функции для метамоделирования, но это ничего не добавило, поэтому мы удалили его.

В ходе предыдущего процесса моделирования было создано 14 различных моделей, включая линейные модели, а также XGBoost и NN, которые позже использовались для метамоделирования

В целях проверки мы снова разделили оставшиеся (33%) данные на 67–33, чтобы настроить гиперпараметры наших метамоделей, которые использовали в качестве входных данных вышеупомянутые 14 моделей. Sklearn’s Random Forest, который работал немного лучше, чем XGBoost (0,95290 против 0,95286). Их средний рейтинг дал нам лучший результат в таблице лидеров 0,95294

Процесс моделирования и метамоделирования также проиллюстрирован ниже:

Спасибо конкурентам за вызов, Kaggle за хостинг, Avito за организацию. Благодаря сообществу открытого исходного кода и исследованиям, которые делают все это возможным.

В самом начале соревнования Питер, Сонни и Микель сформировали команду, так как в то время они занимали первые 3 места, и решили объединить усилия, чтобы посмотреть, как далеко они смогут зайти. Позже Мариоса заметили в нижней части таблицы лидеров, и его попросили присоединиться из-за его обширного опыта работы с Kaggle.

Мы все были довольно независимыми, разветвлялись, и каждый работал над своими собственными функциями, так как было много тем, которые нужно было охватить, а также вместе проводили мозговой штурм и обсуждали идеи. В конце концов мы собрались вместе, чтобы объединить все в одно пространство функций и построить для него модели.

Микель Бобер-Иризар (анокас) — молодой и амбициозный специалист по данным и энтузиаст машинного обучения. Он принимал участие в различных соревнованиях по прогнозному моделированию, а также разрабатывал алгоритмы для различных задач, включая финансовые прогнозы и медицинскую диагностику. В настоящее время Микель заканчивает учебу в Королевской гимназии в Гилфорде, Великобритания, и планирует продолжить изучение математики или компьютерных наук.

Приват-Доз. Доктор Питер Боррманн (NoName) возглавляет компанию The Quants Consulting, специализирующуюся на количественном моделировании и стратегии. Петер учился в Геттингене, Ольденбурге и Бремене и имеет докторскую степень. в теоретической физике. Он получил хабилитацию в Ольденбургском университете, где шесть лет проработал доцентом-исследователем. До создания собственной компании Питер работал в IBM Business Consulting Services на разных должностях.

Мариос Михайлидис (KazAnova) — менеджер по науке о данных в Dunnhumby и по совместительству доктор философии в области машинного обучения в Университетском колледже Лондона (UCL), специализирующийся на совершенствовании рекомендательных систем. Он работал как в маркетинге, так и в кредитном секторе на рынке Великобритании и руководил многими аналитическими проектами по различным темам, включая: приобретение, удержание, повышение, обнаружение мошенничества, оптимизацию портфеля и многое другое. В свободное время он создал KazAnova, графический интерфейс для кредитного скоринга, на 100% сделанный на Java. Он бывший Kaggle #1.

Сонни Ласкар (Sonny Laskar) — менеджер по консалтингу в области аналитики в Microland (Индия), где он создает платформу аналитики ИТ-операций. Он имеет более чем восьмилетний опыт работы в области ИТ-инфраструктуры, облачных вычислений и машинного обучения. Он получил степень магистра делового администрирования в первой индийской школе B School IIM в Индоре. Он заядлый танцор брейк-данса и любит решать логические головоломки.

Kaggle Avito Demand Challenge: 18-е место — Нейронная сеть | by Kung-Hsiang, Huang (Steve)

Несколько дней назад я вместе с товарищами по команде выиграл серебряную медаль в конкурсе Kaggle, организованном российской рекламной компанией Avito, и занял 18-е место. Цель этой задачи — предсказать спрос на рубричные онлайн-объявления на основе данных, которые они предоставляют. В этой статье я проиллюстрирую свой подход, нейронную сеть (NN), над которой я работал исключительно (мои товарищи по команде в основном заботятся о древовидных и других линейных моделях). Затем я расскажу об уроках, которые я извлек из решения лучших победителей.

Структура NN

Как показано на изображении выше, моя модель NN состоит из 4 различных модулей, которые используют все данные, предоставленные органайзером, изображением, категориальными, непрерывными и текстовыми данными. Я объясню каждый из разделов в следующих параграфах.

Непрерывный

Это самый неудивительный раздел. Входной тензор непрерывных признаков напрямую объединяется с другими модулями. Следует отметить одну вещь — обработку нулевых значений. Для отсутствующих непрерывных данных я заполняю либо 0, либо средние значения.

Категориальный

Для категориальных данных применяется слой внедрения для изучения скрытого представления этих дискретных значений. Я знаю, что это может быть не новая идея, но я впервые использовал категориальное встраивание, так как я никогда не использовал NN для работы со структурированными/табличными данными. Концепция категориального встраивания аналогична встраиванию слов. Категориальные значения отображаются на обучаемые векторы встраивания, так что эти векторы содержат значения в скрытом пространстве. Это помогает избежать разреженности категориальных функций с горячим кодированием и повысить производительность модели.

Text

Текстовый раздел моего NN относительно проще, чем подход других лидеров. Здесь нет сложной рекуррентной единицы или слоя свертки, а также не используется предварительно обученное встраивание. Я не уверен, почему, но ни один из них не работает с моей моделью NN. Единственная уловка здесь — использование общего слоя встраивания, мотивированного решением, занявшим второе место в задаче Mercari. Две текстовые записи, заголовок и описание, встраиваются на основе одной и той же матрицы внедрения. Это не только помогает ускорить обучение NN, но также приводит к более быстрой сходимости и меньшим потерям.

Изображение

Мой первый подход к данным изображений заключался в использовании предварительно обученных моделей ImageNet для извлечения признаков с заголовком этих моделей или без него. Я пробовал ResNet50 и InceptionV3; к сожалению, ни один из них не работал. В то время, когда до конкурса оставалось около 2 недель, кто-то на дискуссионном форуме сказал, что его модель включает несколько слоев свертки для обучения необработанного изображения вместе с другими функциями. Поэтому я начал переписывать свой код, чтобы он использовал генератор для чтения изображений и табличных данных, поскольку было невозможно загрузить все данные изображения в оперативную память. Опробовав несколько структур, я обнаружил, что 1 ячейка InceptionV3 + пара слоев свертки лучше всего подходят для меня (поскольку у меня был только графический процессор K80 на GCP, проверка результатов всего для нескольких экспериментов занимает очень много времени). .

1. Первое решение NN также столкнулось с низкой производительностью извлеченных признаков из большинства предварительно обученных моделей ImageNet. В итоге они использовали верхние слои VGG + средние слои ResNet50. Самая большая разница между их подходом и моим предыдущим заключается в том, что перед объединением извлеченных функций изображения с другими записями они применили средний пул и добавили плотный слой.
2. Взаимодействие категориальных признаков: объединение двух категориальных признаков и обработка их как нового признака.
3. Обучение без учителя: используйте автоэнкодер для извлечения векторов из категориальных данных.
4. Стратегия проверки: имейте в виду, что перекрывающееся значение функции между каждым сгибом должно быть похоже на значение разделения обучения/тестирования. (особенно идентификатор пользователя в этом соревновании)
5. Функция потерь: все 3 лучших решения используют двоичную кросс-энтропию в качестве функции потерь, в то время как я использовал MSE для всего соревнования.
   

   This entry was posted in Популярное