1. Настоящие правила регулируют применение рекомендательных технологий на страницах сайта https://onona.ru
2. Рекомендательные технологии – это информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации.
3. При необходимости передачи владельцу сайта юридически значимых сообщений необходимо направить ему письмо по адресу: info@onona.ru; ИП Зеновка Эдуард Григорьевич ИНН 772489147059
4. Рекомендательные технологии, используемые на сайте, заключаются в подборе и предоставлении посетителям сайта информации на основании их коммерческих (товары, услуги) и некоммерческих запросов, т.е. в предоставлении рекомендаций. Рекомендации помогают посетителям сайта быстро найти товар, услугу, инструкцию по получению необходимой услуги и ознакомиться с новостной информацией на основании запросов.
5. Для формирования рекомендаций специальное программное обеспечение собирает информацию о действиях посетителя сайта, а именно: о просмотрах товаров, услуг или категорий товаров/услуг; запросах информации; взаимодействиях с коммуникациями (например, переходы по ссылкам). Для формирования уточненных рекомендаций могут учитываться данные о предполагаемом географическом положении, IP-адресе, возрасте, поле, версии браузера, разрешении дисплея, версии операционной системы и вспомогательного программного обеспечения, модели устройства, ресурсов, поисковой системы, фразе, баннере, с которых был переход на сайт, список посещенных страниц и проведенное время на сайте.
6. Рекомендация для пользователя реализуется в виде списков единиц контента (рекомендованные новости, рекомендованные инструкции, товары, услуги в виде статей и баннеров). Рекомендации дополняются уведомлением о применении в данном разделе портала рекомендательной технологии.
7. Рекомендации формируются следующими подходами:
- подбор похожих и сопутствующих товаров/услуг. Алгоритмы анализируют свойства тех товаров/услуг, которыми интересовался посетитель, по этим признакам подбираются товары/услуги, которые также могут его заинтересовать.
- рекомендации как для посетителя с похожими предпочтениями. Алгоритм анализирует сходства в поведении посетителей сайта. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации. Рекомендации формируются под каждого посетителя сайта персонально. Для активации рекомендаций не требуется делать никаких специальных действий. Товары и услуги, новостная информация, которые посетитель видит в первую очередь, как раз и сформированы как рекомендация.