Mit Start von eBays Suchmaschine Cassini vor circa 12 Jahren wurde der ›Best Match‹-Algorithmus eingeführt. Diesen hat eBay nun zur Darstellung personalisierter Suchergebnisse verfeinert. Ziel ist es, stärker an das bisherige Nutzerverhalten angepasste Such-Feeds darzustellen.

»Wenn Käufer bei eBay suchen, heißt die Standardreihenfolge der Ergebnisse Best Match. Es wurde entwickelt, um die relevantesten Einträge anzuzeigen, und berücksichtigt eine Vielzahl von Qualitäts-, nachfrage- und marktorientierten Faktoren wie Artikelpopularität, Preisgestaltung, Versand, Regionen, Verkäuferdetails usw. eBay hat erheblich in Bemühungen zur Verbesserung der Algorithmen für maschinelles Lernen investiert um die Qualität der Suchergebnisse für Käufer zu verbessern.

Das neueste Update von Best Match personalisiert die Suchergebnisse für jeden Käufer«, so eBay auf seinem Tech-Blog.

Preisneigung der neue Parameter

eBay hat nun die ›Preisneigung‹ mit in den Suchalgorithmus eingefügt, um die Suchergebnisse basierend auf den Preispräferenzen der Nutzer anzupassen. »Die Preisneigung berücksichtigt die früheren Einkäufe eines Käufers bei eBay sowie das Inventar, an dem er interessiert war. Basierend auf diesen Informationen versucht ein maschinell erlerntes Modell, die Preisneigung des Nutzers für zukünftige Einkäufe vorherzusagen, und verwendet diese, um personalisierte Suchergebnisse anzuzeigen. Als Ergebnis sehen wir angepasste Suchergebnisse für einzelne Verbraucher entsprechend ihren.«

Und es kommen noch weitere Veränderungen

In ihrem Blog-Artikel teilt die Entwicklerin mit, dass diese Anpassung nur eine von vielen sei, die demnächst live gehen werden. »Die Preisneigung ist nur ein erster Schritt zur Personalisierung im Ranking. Es gibt viele andere Faktoren, die wir im Rahmen dieses Arbeitsablaufs untersuchen.

Mit diesen Funktionen möchten wir die eBay-Einkaufsreise für einen Käufer zu einer einfachen und effizienten Erfahrung machen«, schreibt Shreya Raval, Senior Product Manager Search.

Meinung

Auch in der Vergangenheit war zu beobachten, dass der Such-Feed je nach Nutzer bereits leicht angepasst war. Dieses Update wird es schwerer machen, Rankings zu messen, z. B. wie stark unterschiedliche Nutzerneigungen den Suchfeed beeinflussen werden. Es gilt also herauszufinden, wie die personalisierten Parameter in den Nutzerabfragen zukünftig gewichtet werden.

Und es sollte gemessen werden, inwieweit nun der Median an Relevanz für das Ranking verlieren wird.

Insgesamt ist diese Anpassung der Cassini gut, denn nicht alle Verbraucher entscheiden sich für das billigste Produkt. Diese Personalisierung ermöglicht es auf Seller-Seite unabhängig vom günstigsten Preis Sichtbarkeit zu erlangen.