Назначение и место в воронке

Блок «Похожие товары» решает задачу удержания: если текущий товар не подходит пользователю по цене, наличию, цвету или характеристикам, альтернативы на той же странице дают ему причину остаться на сайте вместо возврата в поисковик или к конкуренту.

Основные размещения:
PDP — под описанием товара или в боковой колонке
«Товар недоступен» — автоматическая замена при out-of-stock
Страница поиска — если запрос не принёс точного совпадения
Категория — при скролле среди аналогичных позиций

Алгоритмы подбора

Content-based (атрибутивное сходство). Система сравнивает атрибуты товаров: категорию, бренд, ценовой диапазон (обычно ±20–30%), технические характеристики. Работает без исторических данных, поэтому хорошо справляется с новинками и категориями с низкой посещаемостью.

Коллаборативная фильтрация. «Пользователи, смотревшие X, чаще всего смотрели Y». Метод захватывает неочевидные связи: например, что определённые модели кроссовок воспринимаются как альтернативы, даже если их атрибуты различаются. Требует достаточного объёма поведенческих данных.

Гибридный подход. Современные рекомендательные движки комбинируют оба метода и ранжируют кандидатов через модель реранжирования с учётом персонального контекста.

Совет: для fashion-вертикали атрибутивное сходство (стиль, цена, бренд) часто важнее поведенческого. Для электроники — наоборот: пользователи часто ищут функциональные аналоги, которые по формальным атрибутам далеки.

Мерчандайзинг и управление блоком

Чисто алгоритмический блок может рекомендовать товары, невыгодные магазину — с низкой маржой, избыточными остатками или наоборот, дефицитные. Мерчандайзинговые правила позволяют:
Буст — повышать позиции приоритетных SKU (партнёрские товары, акционные позиции)
Исключение — убирать из рекомендаций конкретные SKU или бренды
Фильтр по наличию — не показывать out-of-stock позиции

Баланс между алгоритмической релевантностью и бизнес-целями — ключевой вопрос настройки блока.