Правила применения рекомендательных технологий
Редакция от 25.08.2026 г.
Настоящие Правила применения рекомендательных технологий Группы компаний Софтлайн (далее - Правила) действуют в отношении сайта allsoft.ru (далее - Сайт), на котором применяются информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации (далее - Рекомендательные технологии), и содержат описание процессов и методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", предоставления информации на основе этих сведений, а также способов осуществления таких процессов и методов; виды сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", которые используются для предоставления информации с применением Рекомендательных технологий, а также источники получения таких сведений.
В соответствии с требованием Федерального закона от 27 июля 2006 года №149-ФЗ "Об информации, информационных технологиях и о защите информации" Группа компаний Софтлайн (далее - Softline) обязуется:
1) не допускать применение Рекомендательных технологий, которые нарушают права и законные интересы граждан и организаций, а также не допускать применение Рекомендательных технологий в целях предоставления информации с нарушением законодательства Российской Федерации;
2) не допускать предоставление информации с применением Рекомендательных технологий без информирования пользователей сети "Интернет" о применении на Сайте и на странице Сайта в сети «Интернет» Рекомендательных технологий.
Для работы Рекомендательных технологий Softline использует собственные программные решения, с применением которых на основе обобщенных и анонимизированных данных о поведении посетителей Сайта формируются и выводятся рекомендации продукции к покупке на страницах Сайта.
1. Виды сведений, относящихся к предпочтениям посетителей Сайта, собираемых при применении Рекомендательных технологий:
Данные собираются в обобщенном и анонимизированном виде, без привязки к конкретным пользователям:
- данные о добавлении продукции в корзины;
- данные о составе и дате заказов (анонимизированные);
- данные о частоте совместных покупок товаров;
- обобщенные метрики популярности товаров и категорий.
2. Описание процессов и методов сбора, систематизации, анализа сведений, относящихся к предпочтениям посетителей Сайта и предоставления информации на основе этих сведений, а также способов осуществления таких процессов и методов.
Рекомендательные технологии на Сайте предназначены для автоматического подбора релевантных товаров на основе обобщенных данных о поведении всех пользователей, без создания персональных профилей и учета индивидуальной истории покупок или просмотров.
Для формирования и вывода на Сайте продуктовых рекомендаций собираются сведения, указанные в п.1, после чего сведения обрабатываются в обобщенном виде, и результаты выводятся на Сайте согласно используемому алгоритму.
2.1. Типы рекомендаций
Используются три подхода к формированию рекомендаций на основе агрегированных данных:
1. Популярные на главной – товары, которые чаще всего покупают по итогам всех продаж за выбранный период времени. Популярность рассчитывается по количеству заказов каждого товара, с дополнительной сортировкой по количеству просмотров. Рекомендации обновляются с заданной периодичностью.
2. Популярные в категории – товары, которые чаще всего покупают в конкретной товарной категории. Алгоритм используется в разделах товарных категорий и обновляется с заданной периодичностью.
3. С этой программой покупают – товары, которые пользователи часто покупают вместе с выбранным товаром. Рекомендации формируются на основе анализа частоты совместных покупок в обезличенных данных о заказах. Алгоритм автоматически проверяет соответствие товаров по категориям и брендам.
2.2. Особенности используемых алгоритмов:
Популярные на главной:
- Рассчитывает популярные товары за выбранный период на основе обобщенных данных о заказах.
- Популярность определяется по количеству заказов, затем сортируется по количеству просмотров.
- Обновляется с заданной периодичностью (например, раз в сутки).
Популярные в категории:
- Аналогичный алгоритм "Популярные на главной", применяемый отдельно для каждой товарной категории.
- Используется на страницах категорий и подкатегорий товаров.
- Обновляется с заданной периодичностью.
С этой программой покупают:
- Формирует рекомендации сопутствующих товаров на основе анализа частоты совместных покупок в обезличенных данных.
- Учитываются товары, часто встречающиеся вместе в одном заказе.
- Рекомендации выводятся на страницах товаров, в корзине и других разделах сайта.
- Обновляется с заданной периодичностью.
Все алгоритмы работают исключительно на основе обобщенных данных, без учета персональной истории отдельных пользователей, и не используют методы идентификации или профилирования пользователей.